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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es NLU / Comprensión del Lenguaje Natural

La Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) es una subárea crucial de la inteligencia artificial que se centra en permitir que las computadoras comprendan y procesen el significado del lenguaje humano. Es parte del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y tiene como objetivo permitir que las máquinas no solo reconozcan texto, sino que también entiendan su contexto e intención.


La NLU implica varios dominios tecnológicos, incluidos el aprendizaje automático, la comprensión semántica y el razonamiento lógico. Con el avance de las tecnologías de big data y la inteligencia artificial, las aplicaciones de la NLU se están volviendo cada vez más amplias, como en asistentes inteligentes, bots de servicio al cliente, análisis de sentimientos y extracción de información.


El flujo de trabajo de la NLU generalmente incluye análisis de texto, reconocimiento de intención, reconocimiento de entidades y comprensión de contexto. Por ejemplo, cuando un usuario pregunta a un asistente inteligente sobre el clima, el sistema de NLU primero analiza la sintaxis y la estructura de la solicitud, luego identifica la intención del usuario y extrae entidades clave como tiempo y lugar.


Las ventajas de la NLU residen en mejorar la naturalidad y eficiencia de la interacción humano-computadora, permitiendo que los usuarios se comuniquen en lenguaje natural sin necesidad de seguir formatos de comando específicos. Sin embargo, la NLU también enfrenta desafíos, como polisemia, dialectos y variaciones contextuales, que pueden conducir a ambigüedades en la comprensión.


En el futuro, a medida que las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural sigan avanzando, la NLU se volverá más inteligente, capaz de manejar estructuras de lenguaje y emociones más complejas. Combinada con el aprendizaje profundo y el análisis de big data, la NLU puede desempeñar un papel más significativo en más áreas, como la educación, la salud y las redes sociales.


Al diseñar sistemas NLU, los desarrolladores deben tener en cuenta la protección de la privacidad del usuario y la seguridad de los datos, asegurándose de que los datos de lenguaje procesados no filtren información personal. La capacitación continua del modelo y la optimización también son claves para mejorar la precisión de la NLU.