카지노 바카라지능 용어집
이 용어집은 기업을 위한 책임 있는 카지노 바카라 지능 지침 전반에 걸쳐 용어를 이해하는 데 방향을 제공합니다.
이 페이지에서
- 카지노 바카라 시스템
- OECD에서 정의한 대로 카지노 바카라 시스템은 명시적 또는 암시적 목표에 대해 수신된 입력으로부터 물리적 또는 가상 환경에 영향을 미칠 수 있는 예측, 콘텐츠, 추천 또는 결정과 같은 출력을 생성하는 방법을 추론하는 기계 기반 시스템입니다.
- (카지노 바카라) 배우
- 카지노 바카라를 배포하거나 운영하는 조직 및 개인을 포함하여 카지노 바카라 시스템 수명주기에서 적극적인 역할을 수행하는 사람들. 여기에는 다음과 같은 사람이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.• 아이디어 구상, 데이터 수집, 모델 선택 및 테스트를 통해 카지노 바카라 시스템 개발• 최종 사용자에게 카지노 바카라 제품 판매• 비즈니스에 카지노 바카라 시스템 배포• 다른 사람이 배포한 카지노 바카라 시스템을 사용합니다.
- 카지노 바카라 수명 주기
- OECD에 따르면 카지노 바카라 시스템 수명 주기에는 반복적으로 발생하는 다음 단계가 포함되며 반드시 차례로 진행될 필요는 없습니다.i) '설계, 데이터 및 모델'(계획 및 설계, 데이터 수집 및 처리, 모델 구축 포함);ii) '검증 및 검증';iii) '배포'; 그리고iv) '운영 및 모니터링'.추가 정보:카지노 바카라의 책임성 향상(외부 링크)— OECD.카지노 바카라
- 에이전트 카지노 바카라
- 워크플로우를 설계하고 사용 가능한 도구를 사용하여 사용자 또는 다른 시스템을 대신하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 시스템 또는 프로그램입니다. 시스템에는 결정을 내리고, 조치를 취하고, 복잡한 문제를 해결하고, 시스템의 머신러닝(ML) 모델이 학습된 데이터를 넘어서 외부 환경과 상호작용하는 '에이전시'(따라서 이름)가 있습니다.
- 알고리즘
- 문제를 해결하거나 결과를 도출하는 데 사용되는 절차, 규칙 또는 지침의 집합입니다.
- 공격 표면
- 악의적인 행위자가 시스템에 접근하여 데이터를 추출할 수 있는 가능한 지점의 집합입니다.
- 감사
- 데이터 수집, 저장 및/또는 사용에 대한 표준, 정책 또는 법적 요구 사항 준수 여부를 종합적으로 평가합니다.
- (카지노 바카라) 편견
- 편향은 카지노 바카라 시스템이 다양한 상황을 적절하게 처리하는 방법을 결정할 수 있도록 하므로 (불공정을 피하기 위해) 최소화되고 정당화될 때 적응 능력의 기본입니다.
- 컴퓨팅
- 카지노 바카라 시스템 개발 및 사용에 필요한 대규모 컴퓨터 리소스입니다.
- 기밀 및 독점 정보
- 기업이 공개로부터 보호하고자 하는 비즈니스 데이터입니다. 여기에는 프로세스, 공식, 디자인 또는 기타 비밀 정보나 기밀 정보가 포함될 수 있습니다.
- 비용-편익 분석
- 결정이나 행동의 장단점(비용 포함)을 비교하여 그것이 가치 있고 가치 있는 활동인지 판단하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 주석
- 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터를 이해하고 분류할 수 있도록 데이터에 라벨을 붙이는 과정입니다.
- 데이터 익명화
- 개인정보를 더 이상 특정 개인과 연결할 수 없는 방식으로 수정하여 개인정보를 보호하는 동시에 데이터 분석 및 연구를 가능하게 합니다.
- 데이터 증대
- 데이터세트를 인위적으로 확장하고 기존 데이터를 수정하거나 활용하여 새로운 데이터 포인트를 생성하는 프로세스입니다.
- 데이터 드리프트
- 시간이 지남에 따라 데이터 분포의 통계적 속성이 변경되어 모델 성능에 영향을 미치는 경우.
- 데이터 암호화
- 무단 사용자로부터 민감한 정보를 마스킹하기 위해 데이터를 스크램블합니다.
- 데이터 중독
- 악의적인 행위자가 해당 모델의 작동에 영향을 주거나 조작하기 위해 카지노 바카라 모델에서 사용하는 학습 데이터 세트를 의도적으로 손상시키는 사이버 공격의 유형입니다.
- 데이터 출처
- 다양한 시스템을 통한 기원, 변형 및 이동을 포함하여 데이터의 기록된 역사입니다.
- 딥 러닝
- 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝은 더 복잡한 데이터 계층과 신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 결정을 내리는 보다 전문적인 기계 학습 기술입니다.
- 서비스 거부 공격
- 서비스 거부(DoS) 공격은 웹사이트나 네트워크에 과부하를 주어 성능을 저하시키거나 심지어 완전히 접근할 수 없게 만드는 것을 목표로 합니다. DoS 공격 및 이에 대비하는 방법에 대한 자세한 내용은 국립사이버보안센터(National Cyber Security Center)에서 확인할 수 있습니다.서비스 거부(DoS) 사고에 대한 준비 및 완화(외부 링크)— 국가사이버보안센터
- 설명성
- OECD에서 정의한 대로 설명 가능성에는 카지노 바카라 시스템 출력 및 결과의 영향을 받는 사람들이 결과가 어떻게 도달했는지 이해할 수 있도록 하는 노력이 포함됩니다. 여기에는 부정적인 영향을 받은 사람들이 결과, 특히 실행 가능한 범위 내에서 결과를 가져온 요인과 논리에 대해 이의를 제기할 수 있도록 카지노 바카라 시스템의 결과에 의해 영향을 받은 사람들에게 이해하기 쉬운 정보를 제공하는 것이 수반됩니다.
- 생성 카지노 바카라
- 기존 데이터 세트에서 감지된 모델 및 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 비디오, 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 생성하거나 생성할 수 있는 카지노 바카라 시스템의 유형입니다.
- (카지노 바카라) 거버넌스
- 거버넌스에는 자발적인 지침, 정책, 규칙 및 규정과 같은 다양한 도구를 만들고 구현하여 조직 또는 관할권에서 수명주기 전반에 걸쳐 카지노 바카라 기술의 개발, 배포 및 사용을 조정하는 것이 포함됩니다.
- 지적재산권
- 창조적 작품, 발명품, 산업 디자인, 상표 및 상업 명칭을 포함하되 이에 국한되지 않는 새롭고 독창적인 혁신과 정신의 창조물.
- 지적재산권
- (카지노 바카라) 문해력
- 카지노 바카라 사용 및 개발에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 기술, 지식 및 이해(개인의 요구에 따라).
- 머신러닝
- 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 카지노 바카라 유형입니다. 이는 모델의 동작이 데이터나 경험을 반영하도록 계산을 통해 모델 매개변수(즉, 내부 변수)를 최적화함으로써 이를 수행합니다. 그런 다음 학습 알고리즘은 학습이 진행됨에 따라 매개변수 값을 지속적으로 업데이트하여 머신러닝 모델이 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- (카지노 바카라) 모델 카드
- 모델 카드는 모델의 다양한 측면에 대한 투명성을 제공하는 훈련된 기계 학습 모델과 함께 제공되는 짧은 문서입니다. 몇 가지 예로는 Claude 3 모델 카드, Amazon Web Services 카지노 바카라 서비스 카드 및 Llama 3.1 모델 카드가 있습니다.
- 대형 언어 모델(LLM)
- 방대한 양의 데이터에 대해 사전 훈련되어 사용자 입력에 대한 언어 응답을 생성할 수 있는 매우 큰 딥 러닝 GenAI 모델입니다.
- 딥러닝이란 무엇입니까?(외부 링크)— 아마존 웹 서비스
- 개인정보
- 개인 정보(개인 정보 보호 위원회에서 정의)는 특정 개인에 대해 알려주는 모든 정보입니다. 다른 방법(예: 집 주소를 통해)으로 식별할 수 있는 한 정보에는 개인의 이름이 필요하지 않습니다.
- (GenAI) 프롬프트
- 출력이 원하는 바를 전달하는 데 도움이 되는 GenAI 도구에 대한 특정 사용자 입력입니다.
- 즉시 삽입
- 프롬프트 삽입은 프롬프트 내에 특정 지침을 삽입하여 LLM의 동작(예: 응답 스타일 변경, 숨겨진 데이터 또는 제한된 데이터 검색, 상호 작용 중단)을 조작합니다. 이 접근 방식은 지침이 의도하지 않았거나 악의적인 경우에도 프롬프트 순서 내에서 지침을 따르는 모델의 경향을 활용합니다.
- 레드 팀 구성
- 시스템의 반응 및/또는 결과적으로 유해한 행동을 생성하는 능력을 테스트하기 위해 악성 모델 입력을 생성하는 체계적인 프로세스입니다.
- 증강세대 검색
- LLM이 지식 소스에 액세스하고 참조하여 응답이 생성되는 동안 이에 대해 알리고 보다 최신 결과를 얻을 수 있는 기술입니다.
- 이해관계자
- 이해관계자(OECD 정의)는 기업의 운영, 제품 또는 서비스와 관련된 부정적 영향을 받거나 영향을 받을 수 있는 권리나 이익을 가진 개인이나 그룹 또는 이들의 합법적인 대표입니다.
- 불공평함
- 카지노 바카라 맥락에서, 다른 그룹보다 특정 그룹에 우선적으로 이익(또는 불이익)을 주는 부당한 차등 처리(데이터 및 모델 편견의 결과로 발생할 수 있음)입니다.
- (카지노 바카라) 워터마킹
- GenAI 모델 출력에 고유 식별자를 삽입하여 카지노 바카라 생성임을 식별하고 종종 출처를 추적하는 데 도움을 줍니다. 이는 인간 사용자에게 표시되지 않고 알고리즘을 통해서만 감지할 수 있는 경우가 많습니다.
- 웹 스크래핑
- 웹사이트나 온라인 파일의 정보를 구조화된 형식으로 자동 추출하고 구성하여 사용합니다.
최종 업데이트: 2025년 7월 25일