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Glossary

0-9
1-shot learning2-stage detector3D convolution4D data5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization9-layer network0-shot learning
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAutoencoderArtificial Intelligence (AI)Attention
B
BERTBackpropagationBatch NormalizationBoostingBias
C
CNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbotClassifier / Classification
D
DeepfakeDeep LearningData AugmentationDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EpochEnsemble LearningEncoderExplainable AI (XAI)Embedding
F
Fine-tuningForward PropagationFusion / Multimodal FusionFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGraph Neural Network (GNN)Gradient DescentGenerative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Instruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJSONL / JSON-linesJitteringJoint EmbeddingJuxtaposition
K
K-Shot LearningK-means ClusteringKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)Kernel TrickKnowledge Distillation
L
LSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLatent VariableLoss FunctionLarge Language Model (LLM)
M
Multi-head AttentionMultimodal / MultimodalityMeta-learningModelMachine Learning (ML)
N
NLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNeural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNormalization
O
One-hot EncodingOverfittingOptimizerOnline LearningObjective Function
P
PoolingParameterPretrainingPromptPolicy / Reinforcement Learning Policy
Q
Q-learningQueue / BufferQueryQuality EstimationQuantization
R
RNN / Recurrent Neural NetworkRetrieval Augmented Generation (RAG)Reinforcement Learning (RL)RegularizationRepresentation Learning
S
SoftmaxSamplingSequence ModelingSupervised LearningSelf-Supervised Learning
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTransformerTraining DataTransfer Learning
U
U-NetUnderfittingUniversal Approximation TheoremUnsupervised LearningUncertainty Estimation
V
Vision Transformer (ViT)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)
W
Weight DecayWhitening / Whitening TransformationWorkflowWord EmbeddingWeak Supervision
X
XAI / Explainable AIXLMXLNetXOR problemX-axis / feature axis
Y
Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)
Z
Z-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

NLP / 自然言語処理とは

自然言語処理（NLP）は、コンピュータサイエンスと人工知能の重要な分野であり、コンピュータと人間の言語との相互作用に焦点を当てています。これは、コンピュータが人間の言語を効果的に理解し、解釈し、生成できるようにすることを目的としています。NLPの応用範囲は非常に広く、機械翻訳、感情分析、テキスト分類、音声認識などが含まれます。


NLPの歴史は1950年代に遡り、技術の進歩、特にディープラーニングの登場により、NLPは大きな進展を遂げました。現代のNLPは、大量のコーパスと強力な計算能力に依存して、言語処理の正確性と効率を向上させています。


NLPは通常、いくつかのステップで運用されます：テキスト前処理（句読点の除去やトークン化など）、特徴抽出（単語の袋モデルやTF-IDFなど）、モデルの訓練（機械学習アルゴリズムを使用）および最終的な予測または結果の生成です。技術が進化するにつれて、NLPシステムの訓練はますます膨大なデータセットと複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに依存するようになります。


NLPの典型的なシナリオには、インテリジェントカスタマーサービス、音声アシスタント、ソーシャルメディア分析などが含まれます。今後、AIが進化し続ける中で、NLPは教育、医療、法律などの分野でより大きな役割を果たす可能性があります。しかし、NLPは言語の多様性や複雑さ、文脈の理解の難しさなど、いくつかの課題にも直面しています。


NLPの利点は、情報処理の効率を大幅に向上させ、人間の介入を減らし、企業がユーザーの感情やニーズを洞察するのに役立つことです。しかし、欠点としては、NLPシステムの訓練に膨大な量のデータが必要で、偏見や誤解が生じる可能性があります。


NLPを使用する際には、いくつかの注意点があります。まず、モデルの偏見を減らすためにデータの多様性と代表性を確保し、次に言語の変化やユーザーのニーズの変化に適応するためにモデルの性能を継続的に監視し最適化する必要があります。