Glossary

0-9

1-shot learning 2-stage detector 3D convolution 4D data 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 9-layer network 0-shot learning

A

Algorithm Autoencoder Artificial Intelligence (AI)Attention AGI / Artificial General Intelligence

B

Batch Normalization Boosting Backpropagation Bias BERT

C

Classifier / Classification Chatbot Cross-Validation Clustering CNN / Convolutional Neural Network

D

Deterministic Model Data Augmentation Deep Learning Discriminative Model Deepfake

E

Explainable AI (XAI)Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch

F

Foundation Model Fine-tuning Forward Propagation Feature Extraction Fusion / Multimodal Fusion

G

Gradient Descent Graph Neural Network (GNN)Generative AI GAN / Generative Adversarial Network Grounding

H

Hierarchical Model Hidden Layer Hyperparameter Hallucination Heuristic

I

Imbalanced Data Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Instruction tuning

J

Juxtaposition Joint Embedding Jittering JAX JSONL / JSON-lines

K

Knowledge Distillation Kernel Trick K-means Clustering K-Shot Learning KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable Learning Rate LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Multimodal / Multimodality Multi-head Attention Meta-learning Model

N

Novelty Detection / Anomaly Detection Neural Network Normalization NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding

O

Objective Function Overfitting Online Learning Optimizer One-hot Encoding

P

Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt Pretraining Pooling

Q

Quantization Query Queue / Buffer Quality Estimation Q-learning

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Regularization Representation Learning RNN / Recurrent Neural Network

S

Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Self-Supervised Learning Softmax

T

Transfer Learning Tokenizer Tuning / Hyperparameter Tuning Transformer Training Data

U

Uncertainty Estimation Unsupervised Learning Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

Validation Set Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Vanishing / Exploding Gradient Vision Transformer (ViT)

W

Whitening / Whitening Transformation Weak Supervision Word Embedding Workflow Weight Decay

X

X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet XOR problem

Y

Yield (model yield / throughput)Yoga of AI Y-transform / YUV Y-axis / feature axis YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation Z-score Normalization

계층 모델이란 무엇인가

계층 모델은 컴퓨터 과학, 관리학 및 사회 과학 등 여러 분야에서 널리 사용되는 중요한 이론적 프레임워크입니다. 복잡한 시스템을 계층적으로 구성함으로써 연구자와 전문가들이 데이터 구조, 의사 결정 프로세스 및 조직 행동을 이해하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

계층 모델의 기본 아이디어는 시스템을 서로 다른 수준으로 분해하는 것입니다. 각 수준에는 특정 기능과 역할이 있습니다. 이러한 복잡성의 단순화는 분석을 촉진합니다. 예를 들어, 정보 시스템에서 계층 모델은 데이터베이스 아키텍처를 설계하는 데 도움을 줄 수 있으며, 데이터가 여러 수준으로 분할되어 관리 및 접근이 용이합니다.

전형적인 적용 사례에는 기업의 조직 구조, 생태계 및 컴퓨터 과학의 데이터 처리 및 알고리즘 설계가 포함됩니다. 계층 모델의 장점 중 하나는 다양한 수준 간의 관계를 명확하게 보여 주어 의사 결정과 최적화에 도움을 준다는 것입니다. 그러나 단점은 계층 구분이 명확하지 않으면 정보 손실이나 처리 효율성이 떨어질 수 있다는 것입니다.

미래의 트렌드는 특히 빅데이터와 빠르게 변화하는 환경을 처리하는 데 있어 계층 모델의 동적 조정 및 적응 관리가 포함됩니다. 모델의 유연성과 효율성을 유지하는 것이 중요한 도전이 될 것입니다.