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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
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

퓨전/멀티모달 퓨전이란?

퓨전은 일반적으로 서로 다른 요소나 기술을 결합하여 새로운 전체를 만드는 것을 의미합니다. 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에서 멀티모달 퓨전은 여러 모달(예: 텍스트, 이미지, 오디오 등)에서 오는 데이터를 통합하여 보다 포괄적이고 정확한 분석과 이해를 가능하게 하는 것을 의미합니다.


데이터 출처와 형식의 다양성이 증가함에 따라 멀티모달 퓨전의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 이는 자율주행, 감정 분석 등과 같은 다양한 데이터 유형의 분석이 필요한 작업에서 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 멀티모달 정보를 통합함으로써 시스템은 복잡한 시나리오에서 보다 정밀한 판단을 내릴 수 있습니다.


멀티모달 퓨전은 일반적으로 데이터 전처리, 특징 추출 및 융합 전략의 세 가지 단계로 구성됩니다. 데이터 전처리 단계에서는 서로 다른 모달의 데이터를 정리하고 표준화하며, 특징 추출 단계에서는 각 모달에서 유용한 정보를 추출합니다. 마지막으로 융합 전략은 이러한 정보를 어떻게 결합할지를 결정합니다(예: 가중 평균 또는 심층 학습 모델 등을 통해).


의료 영상 분석에서는 멀티모달 퓨전을 통해 CT 이미지와 MRI 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 진단 정보를 제공할 수 있습니다. 자연어 처리 분야에서는 텍스트와 이미지의 결합이 이미지 설명 생성의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.


미래에는 인공지능 기술의 발전에 따라 멀티모달 퓨전이 가상 현실, 증강 현실 및 인간-컴퓨터 상호작용과 같은 다양한 분야에 적용될 것입니다. 또한 데이터 양이 증가함에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 처리하고 융합하는 방법이 중요한 연구 방향이 될 것입니다.


장점에는 보다 포괄적인 데이터 분석, 모델의 정확성 및 내구성 향상이 포함되며, 단점으로는 데이터 처리의 복잡성과 계산 비용이 증가할 수 있습니다.


멀티모달 퓨전을 구현할 때는 서로 다른 모달 데이터의 품질, 규모 및 시간 동기화 문제에 유의해야 하며, 이는 최종 결과의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.