용어 지도

한국어 용어를 먼저 쓰고, 처음 등장할 때 영어를 괄호에 함께 적는다. 고등학교 교육과정에 포함된 개념은 교육과정 표현을 우선하고, 편미분이나 KL 발산처럼 그 범위를 넘는 개념은 국내 대학 교재와 학회 용어를 따른다. 일반적인 학습 대상은 모형이라 쓰되, 언어 모델·생성 모델·기준 모델·대리 모델처럼 널리 굳어진 복합어에는 모델을 쓴다. 번역이 하나로 굳지 않은 말은 널리 쓰이는 대안을 함께 표시한다.

문제와 데이터

이 사이트의 표현	영어	뜻
샘플	sample	데이터셋을 이루는 관측 단위 하나
특성	feature	모형의 입력으로 사용하는 속성
목표값, 레이블	target, label	모형이 맞히도록 주어진 값
과제	task	분류, 회귀, 생성처럼 원하는 출력의 목적
훈련·검증·테스트 데이터	train, validation, test set	학습, 선택, 최종 평가를 위해 나눈 데이터
기준 모델	baseline	복잡한 방법의 필요성을 판단하는 비교 출발점
데이터 누출	data leakage	평가 때 알 수 없는 정보가 학습에 섞이는 현상
분포 변화	distribution shift	학습 데이터와 실제 사용 데이터의 분포가 달라지는 현상
분포 외 조건	out-of-distribution, OOD	학습 범위 밖으로 정한 구조나 조건

모형과 학습

이 사이트의 표현	영어	뜻
매개변수	parameter	학습 과정에서 바뀌는 가중치와 편향 등의 값
하이퍼파라미터	hyperparameter	학습률, 층 수처럼 사람이 정하거나 탐색하는 설정
손실 함수	loss function	학습 과정에서 줄이려는 값
목적 함수	objective function	최적화하려는 목표를 수식으로 나타낸 것
평가 지표	metric	실제 목표를 얼마나 달성했는지 재는 값
기울기	gradient	여러 매개변수에 대한 편미분을 모은 벡터
역전파	backpropagation	연쇄법칙으로 각 매개변수의 기울기를 계산하는 절차
옵티마이저	optimizer	기울기로 매개변수를 갱신하는 규칙
일반화	generalization	보지 않은 데이터에도 유용한 규칙을 적용하는 능력
과적합·과소적합	overfitting, underfitting	훈련 데이터에 지나치게 맞거나 충분히 맞지 못한 상태
규제	regularization	과적합을 줄이도록 학습을 제한하는 방법. 정규화와 구분한다.
정규화	normalization	값이나 신호의 크기와 분포를 조정하는 방법

표현과 구조

이 사이트의 표현	영어	뜻
표현, 임베딩	representation, embedding	입력을 계산과 비교에 적합한 벡터 등으로 바꾼 것
잠재 변수	latent variable	직접 관측되지 않지만 데이터를 설명한다고 가정한 변수
합성곱	convolution	작은 커널을 여러 위치에 반복 적용하는 연산
수용 영역	receptive field	한 출력에 영향을 미칠 수 있는 입력 영역
어텐션	attention	쿼리와 키의 관련도로 값의 가중합을 만드는 연산
메시지 전달	message passing	그래프에서 이웃의 정보를 모아 노드 표현을 갱신하는 절차
불변성	invariance	입력을 변환해도 출력이 변하지 않는 성질
등변성	equivariance	입력 변환에 맞추어 출력도 정해진 방식으로 변하는 성질

생성과 의사결정

이 사이트의 표현	영어	뜻
생성 모델	generative model	데이터 분포를 학습해 새 샘플을 만드는 모형
사전 분포·사후 분포	prior, posterior	관측 전의 가정과 관측 뒤 갱신된 분포
가능도(우도)	likelihood	관측한 데이터를 기준으로 모형의 매개변수를 보는 값
확산 모델	diffusion model	노이즈를 더하는 과정의 반대 과정을 학습하는 생성 모형
플로 매칭	flow matching	두 분포를 잇는 벡터장을 회귀해 이동 경로를 학습하는 방법
정책	policy	상태에서 행동을 고르는 규칙 또는 확률분포
보상·이득	reward, return	한 단계의 신호와 미래 보상을 누적한 값
가치 함수	value function	상태나 상태-행동 쌍의 기대 이득을 나타내는 함수
액터-크리틱	actor-critic	정책과 가치 추정기를 함께 학습하는 계열

AI4Science

이 사이트의 표현	영어	뜻
대리 모델	surrogate model	비싼 계산이나 실험의 입출력을 빠르게 근사하는 모형
지배 방정식	governing equation	계의 변화를 규정하는 방정식
물리 정보 신경망	physics-informed neural network, PINN	방정식 잔차를 손실 함수에 넣어 해를 표현하는 신경망
신경 연산자	neural operator	입력 함수를 출력 함수로 바꾸는 사상을 학습하는 모형
원자간 퍼텐셜	interatomic potential	원자 배치에 에너지를 대응시키는 함수
기계학습 원자간 퍼텐셜	machine-learned interatomic potential, MLIP	기준 계산의 에너지와 힘을 학습한 원자간 퍼텐셜

용어를 정할 때 참고한 곳

• 국가교육과정정보센터: 행렬, 벡터, 손실 함수, 경사하강법 등 교육과정 범위의 표현
• 대한수학회 수학용어: 기울기, 고유값, 특이값 등 수학 용어
• 한국통계학회 통계학용어: 가능도와 우도 등 통계 용어
• TTA 정보통신용어사전: 딥러닝, 강화 학습 등 정보통신 분야 용어
• Dive into Deep Learning 한국어판: 국내 딥러닝 학습 자료에서 널리 쓰이는 표현과 설명 순서

이 용어집은 사이트 안의 표현을 통일하기 위한 대조표다. 분야마다 관습이 다르면 처음 등장하는 곳에 다른 표현도 함께 적는다.