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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist NLU / Natürliche Sprachverarbeitung

Die Natürliche Sprachverarbeitung (NLU) ist ein entscheidender Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computern zu ermöglichen, die Bedeutung menschlicher Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es ist Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und zielt darauf ab, Maschinen zu ermöglichen, nicht nur Text zu erkennen, sondern auch dessen Kontext und Absicht zu verstehen.


NLU umfasst verschiedene technologische Bereiche, darunter maschinelles Lernen, semantisches Verständnis und logisches Denken. Mit dem Fortschritt von Big Data und KI-Technologien werden die Anwendungen von NLU zunehmend vielfältiger, zum Beispiel in intelligenten Assistenten, Kundenservice-Bots, Sentiment-Analysen und Informationsgewinnung.


Der Arbeitsablauf von NLU umfasst in der Regel Textanalyse, Absichtserkennung, Entitätserkennung und Kontextverständnis. Wenn ein Benutzer beispielsweise einen intelligenten Assistenten nach dem Wetter fragt, analysiert das NLU-System zunächst die Syntax und Struktur der Anfrage und identifiziert dann die Absicht des Benutzers und extrahiert wichtige Entitäten wie Zeit und Ort.


Die Vorteile von NLU liegen in der Verbesserung der Natürlichkeit und Effizienz der Mensch-Computer-Interaktion, da Benutzer in natürlicher Sprache kommunizieren können, ohne spezifische Befehlsformate einhalten zu müssen. NLU steht jedoch auch vor Herausforderungen wie Mehrdeutigkeit, Dialekten und Kontextvariationen, die zu Interpretationsproblemen führen können.


In Zukunft wird NLU, während die Technologien der Verarbeitung natürlicher Sprache weiter fortschreiten, intelligenter werden und in der Lage sein, komplexere Sprachstrukturen und Emotionen zu verarbeiten. In Kombination mit Deep Learning und Big Data-Analysen könnte NLU eine bedeutendere Rolle in verschiedenen Bereichen spielen, wie Bildung, Gesundheitswesen und sozialen Medien.


Bei der Gestaltung von NLU-Systemen sollten Entwickler auf den Schutz der Privatsphäre der Benutzer und die Datensicherheit achten, um sicherzustellen, dass die verarbeiteten Sprachdaten keine persönlichen Informationen preisgeben. Kontinuierliches Modelltraining und Optimierung sind ebenfalls entscheidend für die Verbesserung der Genauigkeit von NLU.