TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning2-stage detector3D convolution4D data5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization9-layer network0-shot learning
A
AlgorithmAutoencoderArtificial Intelligence (AI)AttentionAGI / Artificial General Intelligence
B
Batch NormalizationBoostingBackpropagationBiasBERT
C
Classifier / ClassificationChatbotCross-ValidationClusteringCNN / Convolutional Neural Network
D
Deterministic ModelData AugmentationDeep LearningDiscriminative ModelDeepfake
E
Explainable AI (XAI)Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpoch
F
Foundation ModelFine-tuningForward PropagationFeature ExtractionFusion / Multimodal Fusion
G
Gradient DescentGraph Neural Network (GNN)Generative AIGAN / Generative Adversarial NetworkGrounding
H
Hierarchical ModelHidden LayerHyperparameterHallucinationHeuristic
I
Imbalanced DataInstance / SampleIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityInstruction tuning
J
JuxtapositionJoint EmbeddingJitteringJAXJSONL / JSON-lines
K
Knowledge DistillationKernel TrickK-means ClusteringK-Shot LearningKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Large Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Multimodal / MultimodalityMulti-head AttentionMeta-learningModel
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNeural NetworkNormalizationNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language Understanding
O
Objective FunctionOverfittingOnline LearningOptimizerOne-hot Encoding
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPromptPretrainingPooling
Q
QuantizationQueryQueue / BufferQuality EstimationQ-learning
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRepresentation LearningRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSamplingSequence ModelingSelf-Supervised LearningSoftmax
T
Transfer LearningTokenizerTuning / Hyperparameter TuningTransformerTraining Data
U
Uncertainty EstimationUnsupervised LearningUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Validation SetVector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Vanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Whitening / Whitening TransformationWeak SupervisionWord EmbeddingWorkflowWeight Decay
X
X-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNetXOR problem
Y
Yield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVY-axis / feature axisYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentationZ-score Normalization

챗봇이란 무엇인가

챗봇은 인공지능(AI) 기술을 사용하여 사용자와 대화하는 소프트웨어 프로그램입니다. 그 주요 목적은 인간의 대화 행동을 모방하여 정보를 제공하고, 질문에 답하며, 작업을 수행하는 것입니다. 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 기술의 빠른 발전에 따라 챗봇의 응용 범위도 계속 확장되고 있습니다.


챗봇은 고객 서비스, 판매, 교육 및 엔터테인먼트 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이들은 24시간 서비스를 제공하며, 기업의 운영 효율성을 크게 높이고, 인건비를 줄이며, 사용자 경험을 향상시킵니다.


챗봇은 일반적으로 특정 알고리즘과 데이터 세트에 대해 훈련되어 사용자 의도를 이해하고 적절한 응답을 생성합니다. 이들은 미리 정의된 답변을 사용하는 규칙 기반 시스템일 수도 있고, 학습을 통해 응답 능력을 지속적으로 개선할 수 있는 AI 기반 시스템일 수도 있습니다.


많은 기업들이 웹사이트와 소셜 미디어 플랫폼에 챗봇을 배포했습니다. 예를 들어, 많은 전자 상거래 사이트가 고객이 주문 상태와 제품 정보를 확인하는 데 도움을 주기 위해 챗봇을 사용합니다. Facebook Messenger와 같은 소셜 미디어 플랫폼도 사용자가 챗봇과 상호 작용하도록 허용합니다.


미래에는 챗봇의 지능 수준이 계속 높아질 것입니다. 더 발전된 신경망 및 심층 학습 기술과 결합하여 챗봇은 더 복잡한 대화를 이해하고 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다. 또한, 챗봇의 음성 비서 응용도 점점 더 보편화될 것입니다.


챗봇은 효율성 증가, 비용 절감, 24시간 서비스 제공과 같은 장점을 제공하지만, 복잡한 문제를 이해하는 능력이 제한되어 있어 사용자 경험이 저하될 수 있습니다. 기업은 챗봇을 배포할 때 이러한 요소들을 균형 있게 고려하고 필요할 경우 인력 고객 지원을 보장해야 합니다.


챗봇을 설계하고 구현할 때 기업은 사용자 개인 정보 및 데이터 보안 문제에 주의를 기울여야 하며, 관련 법률 및 규정을 준수해야 합니다. 또한, 챗봇의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하는 것이 사용자 경험을 향상시키는 데 매우 중요합니다.