AI 모델은 데이터를 학습해 특정 작업을 수행하는 수학적·계산적 표현입니다. 예측, 분류, 생성, 추천 등 다양한 목적으로 설계되며, 학습 데이터와 알고리즘의 품질에 따라 성능이 결정됩니다. 대표적으로 선형 회귀, 의사결정 트리, 신경망, 트랜스포머 등이 있습니다. 모델은 학습(training), 검증(validation), 배포(deployment) 단계를 거치며, 지속적인 재학습과 모니터링이 필요합니다.
AI 모델은 데이터를 학습해 특정 작업을 수행하는 수학적·계산적 표현입니다. 예측, 분류, 생성, 추천 등 다양한 목적으로 설계되며, 학습 데이터와 알고리즘의 품질에 따라 성능이 결정됩니다. 대표적으로 선형 회귀, 의사결정 트리, 신경망, 트랜스포머 등이 있습니다. 모델은 학습(training), 검증(validation), 배포(deployment) 단계를 거치며, 지속적인 재학습과 모니터링이 필요합니다.