샘플링

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 전체에서 일부를 뽑는 일. 통계에서는 모집단에서 표본을 뽑고, 생성형 AI에서는 다음에 올 말을 확률에 따라 뽑는다.

실무 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 데이터 쪽에서는 전체를 다 보기 어려워 일부 표본을 무작위로 뽑아 분석하고, 층화 추출로 비율을 맞춘다. 생성 모델에서는 확률 분포에서 값을 뽑는 것을 말하며 온도와 탑-p 같은 설정으로 다양성과 안정성을 조절한다.

전문 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 통계에서는 단순 무작위, 층화, 군집, 계통 추출 등 표본 설계를 뜻한다. 생성 모델에서는 모델이 정의한 확률 분포 p(x)에서 x를 뽑는 연산이다. 언어 모델은 다음 토큰 분포에서, 확산 모델은 노이즈에서 시작해 샘플을 만든다.

관용구/함께 쓰는 말

• 무작위 샘플링 - 모든 항목이 뽑힐 확률이 같게 하는 추출.
• 샘플링 온도 - 확률 분포의 날카로운 정도를 조절해 다양성을 바꾸는 설정.

쉬운 비유

국 한 숟갈을 떠먹고 전체 간을 짐작하는 것이 표본 추출이다. 생성 AI는 반대로 말 상자에서 확률에 맞춰 제비를 하나 뽑아 문장을 만든다.

예문

• 고객 100만 명 중 5천 명만 샘플링해서 설문 결과를 먼저 확인했다.
• 온도를 올리고 샘플링을 켜 두면 같은 질문에도 매번 다른 답이 나온다.
• 불균형 데이터에서 소수 클래스를 더 많이 샘플링해 학습 비율을 맞췄다.

헷갈리는 용어 비교

표본

샘플링은 뽑는 행위와 방법을, 표본은 그렇게 뽑힌 결과를 가리킨다. 표본이 얼마나 대표성이 있는지는 샘플링 방식에 달렸다.

맞춤법/표기법

바른 표기

샘플링

원어

sampling

다른 이름

표본 추출, 표집, 샘플링 기법, 디코딩 샘플링, sampling

참고

통계의 표본 추출과 생성 모델의 샘플링은 같은 영어 단어지만 쓰임이 다르다. 오디오의 샘플링(표본화)과도 구분한다.

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