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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

NLU / 自然言語理解とは何か

自然言語理解（NLU）は、人工知能の重要なサブフィールドであり、コンピュータが人間の言語の意味を理解し処理できるようにすることに焦点を当てています。これは自然言語処理（NLP）の一部であり、機械が単にテキストを認識するだけでなく、その文脈や意図を理解することを目指しています。


NLUは、機械学習、意味理解、論理的推論など、さまざまな技術分野を含みます。ビッグデータとAI技術の進展に伴い、NLUの応用はスマートアシスタント、カスタマーサービスボット、感情分析、情報抽出など、ますます広がっています。


NLUのワークフローは通常、テキスト分析、意図認識、エンティティ認識、コンテキスト理解を含みます。たとえば、ユーザーがスマートアシスタントに天気について尋ねると、NLUシステムはまずリクエストの構文と構造を分析し、次にユーザーの意図を特定し、時間や場所などの重要なエンティティを抽出します。


NLUの利点は、人間とコンピュータの相互作用の自然さと効率を向上させることにあります。ユーザーは特定のコマンド形式に従うことなく、自然言語でコミュニケーションをとることができます。しかし、NLUは多義語、方言、コンテキストの変化などの課題にも直面しており、理解の曖昧さを引き起こす可能性があります。


今後、自然言語処理技術が進化するにつれて、NLUはより複雑な言語構造や感情を処理できるようになるでしょう。ディープラーニングとビッグデータ分析を組み合わせることで、NLUは教育、医療、ソーシャルメディアなどさまざまな分野でより大きな役割を果たすと期待されます。


NLUシステムを設計する際、開発者はユーザーのプライバシーとデータセキュリティに注意を払う必要があり、処理される言語データが個人情報を漏らさないようにする必要があります。継続的なモデルのトレーニングと最適化も、NLUの精度を向上させるための重要な要素です。