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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / 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
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que NLU / Compréhension du langage naturel

La Compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-domaine crucial de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre et à traiter le sens du langage humain. Elle fait partie du Traitement du langage naturel (NLP) et vise à permettre aux machines de non seulement reconnaître le texte, mais aussi de comprendre son contexte et son intention.


La NLU implique plusieurs domaines technologiques, y compris l'apprentissage automatique, la compréhension sémantique et le raisonnement logique. Avec l'avancement des technologies de Big Data et d'intelligence artificielle, les applications de la NLU deviennent de plus en plus variées, comme dans les assistants intelligents, les bots de service client, l'analyse des sentiments et l'extraction d'informations.


Le flux de travail de la NLU comprend généralement l'analyse de texte, la reconnaissance d'intention, la reconnaissance d'entités et la compréhension du contexte. Par exemple, lorsqu'un utilisateur interroge un assistant intelligent sur la météo, le système NLU analyse d'abord la syntaxe et la structure de la demande, puis identifie l'intention de l'utilisateur et extrait des entités clés comme le temps et le lieu.


Les avantages de la NLU résident dans l'amélioration de la naturalité et de l'efficacité de l'interaction homme-machine, permettant aux utilisateurs de communiquer dans un langage naturel sans avoir besoin de suivre des formats de commande spécifiques. Cependant, la NLU fait également face à des défis tels que la polysémie, les dialectes et les variations contextuelles qui peuvent entraîner des ambiguïtés dans la compréhension.


À l'avenir, à mesure que les technologies de traitement du langage naturel continuent d'évoluer, la NLU deviendra plus intelligente, capable de gérer des structures de langage et des émotions plus complexes. Associée à l'apprentissage profond et à l'analyse des Big Data, la NLU pourrait jouer un rôle plus significatif dans divers domaines, tels que l'éducation, la santé et les réseaux sociaux.


Lors de la conception de systèmes NLU, les développeurs doivent veiller à la protection de la vie privée des utilisateurs et à la sécurité des données, en veillant à ce que les données linguistiques traitées ne divulguent pas d'informations personnelles. L'entraînement continu du modèle et l'optimisation sont également essentiels pour améliorer la précision de la NLU.