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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

NLP / 자연어 처리란 무엇인가

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 과학 및 인공지능 분야의 중요한 분과로, 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용에 초점을 맞춥니다. 이는 컴퓨터가 인간 언어를 효과적으로 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. NLP의 응용 분야는 기계 번역, 감정 분석, 텍스트 분류, 음성 인식 등 매우 광범위합니다.


NLP의 역사는 1950년대까지 거슬러 올라가며, 기술의 발전, 특히 딥 러닝의 출현으로 NLP는 상당한 발전을 이루었습니다. 현대 NLP는 대량의 말뭉치와 강력한 컴퓨팅 능력에 의존하여 언어 처리의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.


NLP는 일반적으로 몇 가지 단계로 운영됩니다: 텍스트 전처리(예: 구두점 제거 및 토큰화), 특징 추출(예: 단어 집합 모델 및 TF-IDF), 모델 훈련(기계 학습 알고리즘 사용) 및 최종적으로 예측 또는 결과 생성입니다. 기술이 발전함에 따라 NLP 시스템의 훈련은 점점 더 방대한 데이터 세트와 복잡한 신경망 아키텍처에 의존하게 됩니다.


NLP의 전형적인 시나리오는 지능형 고객 서비스, 음성 비서 및 소셜 미디어 분석을 포함합니다. 앞으로 AI가 계속 발전함에 따라 NLP는 교육, 의료 및 법률 분야에서 더 큰 역할을 할 가능성이 있습니다. 그러나 NLP는 언어의 다양성과 복잡성, 맥락 이해의 어려움 등 몇 가지 도전 과제에 직면해 있습니다.


NLP의 장점은 정보 처리의 효율성을 크게 향상시키고 인적 개입을 줄이며 기업이 사용자 감정과 요구를 통찰하는 데 도움을 줄 수 있다는 점입니다. 그러나 단점으로는 NLP 시스템 훈련에 방대한 양의 데이터가 필요하고 편향 및 잘못된 이해가 발생할 수 있습니다.


NLP를 사용할 때는 몇 가지 주의할 사항이 있습니다: 첫째, 모델 편향을 줄이기 위해 데이터의 다양성과 대표성을 확보하고, 둘째, 언어 변화와 사용자 요구의 변화에 적응하기 위해 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화해야 합니다.