Google 머신러닝 용어집에 관한 자주 묻는 질문(FAQ)
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이 문서에서는 Google의 머신러닝 용어집에 관한 몇 가지 주요 질문을 하고 답변합니다.
새 용어를 제안하려면 어떻게 해야 하나요?
머신러닝 용어집 상단 또는 하단에 있는 의견 보내기 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 누락된 용어를 알려주세요.
혼동을 야기하는 정의가 있으면 신고할 수 있나요?
물론입니다 의견 보내기 버튼을 클릭하여 알려주세요.
제 의견에 대한 답변을 이메일로 보내 주시겠어요?
죄송하지만 그렇지 않습니다. 하지만 YouTube는 모든 의견을 검토합니다.
정의는 누가 작성하나요?
기술 작가, 연구원, 소프트웨어 엔지니어로 구성된 Google팀에서 각 정의를 작성하고 검토합니다.
새로운 정의를 얼마나 자주 추가하나요?
Google에서는 일 년에 3~4회 새로운 용어를 일괄 출시합니다. 또한 Google에서는 기존 정의를 자주 약간씩 변경합니다.
하위 용어집을 제공하나요?
예, 상단 탐색 메뉴의 용어집 드롭다운에서 주제를 선택하여 용어집을 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 클러스터링 하위 용어집은 클러스터링과 관련된 용어에 중점을 둡니다.
타겟층은 누구인가요?
'기초' 용어 (🐣 아이콘으로 표시됨)는 머신러닝 초보자를 대상으로 합니다. 반대의 경우, 경험 많은 머신러닝 전문가를 대상으로 하는 특정 고급 용어를 사용합니다.
조직에서 용어를 용어집과 다르게 정의하는 이유는 무엇인가요?
이는 머신러닝과 같이 비교적 새로운 분야에서 흔히 발생하는 문제입니다.
죄송합니다. 머신러닝 용어는 완전히 표준화되지 않을 것입니다.
일부 정의가 백과사전 항목처럼 읽히는 이유는 무엇인가요?
일부 용어의 경우 단일 문장 정의로 충분하지만 다른 용어의 경우 광범위한 설명, 이미지, 비교, 예시, 수학 공식 등이 필요합니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2025-02-03(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-02-03(UTC)"],[[["\u003cp\u003eThe Google Machine Learning Glossary allows users to propose new terms or report confusing definitions via the \u003cstrong\u003eSend Feedback\u003c/strong\u003e button.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA team of Google technical writers, researchers, and software engineers are responsible for creating and maintaining the glossary's definitions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNew terms are added to the glossary in batches three to four times a year, and existing definitions are frequently updated.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe glossary can be filtered by topic using the \u003cstrong\u003eGlossary\u003c/strong\u003e drop-down, providing subglossaries focused on specific areas like clustering.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe glossary includes "Fundamentals" terms for newcomers, as well as advanced terms for experienced machine learning professionals.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Frequently Asked Questions About Google's Machine Learning Glossary\n\nThis document asks and answers a few leading questions about\nGoogle's Machine Learning Glossary.\n\nHow do I propose a new term?\n----------------------------\n\nClick the **Send Feedback** button at the top or bottom of the Machine Learning\nGlossary. Then, tell us what term(s) are missing.\n\nCan I report a confusing definition?\n------------------------------------\n\nAbsolutely! Click the **Send Feedback** button and tell us.\n\nWill you email me a response to my feedback?\n--------------------------------------------\n\nUnfortunately not, but we really do review all feedback.\n\nWho writes the definitions?\n---------------------------\n\nA Google team of technical writers, researchers, and software engineers writes\nand reviews each definition.\n\nHow often do you add new definitions?\n-------------------------------------\n\nWe release batches of new terms three to four times per year. Additionally, we\nfrequently make minor changes to existing definitions.\n\nDo you provide subglossaries?\n-----------------------------\n\nYes, you can filter the glossary by choosing a topic from the **Glossary**\ndrop-down in the top navigation bar. For example, the **Clustering**\nsubglossary focuses on the terms relevant to, well, clustering.\n\nWho is the target audience?\n---------------------------\n\nWe aim the \"Fundamentals\" terms (those marked with a 🐣 icon) at\nmachine learning newcomers. At the other extreme, we aim certain advanced terms\nat experienced machine learning practitioners.\n\nWhy does my organization define terms differently than your glossary?\n---------------------------------------------------------------------\n\nThat's a pretty common problem in relatively new fields like machine learning.\nWe'll just offer our apologies and promise that machine learning terminology\nwill probably never be completely standardized.\n\nWhy do some definitions read like encyclopedia entries?\n-------------------------------------------------------\n\nA single sentence definition suffices for some terms, but other terms require\nextensive explanations, images, comparisons, examples, math formulas, and so on."]]
