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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

NLU / 자연어 이해란 무엇인가

자연어 이해(NLU)는 인공지능 분야의 중요한 하위 분야로, 컴퓨터가 인간 언어의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 이는 자연어 처리(NLP)의 일부로, 기계가 단순히 텍스트를 인식하는 것이 아니라 그 맥락과 의도를 이해하게 하는 것을 목표로 합니다.


NLU는 기계 학습, 의미 이해 및 논리적 추론을 포함한 여러 기술 분야를 포함합니다. 빅데이터와 인공지능 기술의 발전에 따라 NLU의 응용은 스마트 어시스턴트, 고객 서비스 봇, 감정 분석 및 정보 추출 등 여러 분야에서 점점 더 널리 퍼지고 있습니다.


NLU의 작업 흐름은 일반적으로 텍스트 분석, 의도 인식, 엔티티 인식 및 맥락 이해를 포함합니다. 예를 들어, 사용자가 스마트 어시스턴트에게 날씨에 대해 질문할 때, NLU 시스템은 먼저 요청의 구문과 구조를 분석하고, 그런 다음 사용자의 의도를 식별하고 시간 및 장소와 같은 주요 엔티티를 추출합니다.


NLU의 장점은 인간-컴퓨터 상호 작용의 자연성과 효율성을 향상시키는 데 있습니다. 사용자는 특정 명령 형식을 따르지 않고 자연어로 소통할 수 있습니다. 그러나 NLU는 다의어, 방언 및 맥락 변화와 같은 도전에 직면해 있으며, 이는 이해의 모호성을 초래할 수 있습니다.


앞으로 자연어 처리 기술이 지속적으로 발전함에 따라 NLU는 더 복잡한 언어 구조와 감정을 처리할 수 있게 될 것입니다. 심층 학습과 빅데이터 분석을 결합하면 NLU는 교육, 의료 및 소셜 미디어와 같은 다양한 분야에서 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.


NLU 시스템을 설계할 때 개발자는 사용자 프라이버시와 데이터 보안에 유의해야 하며, 처리되는 언어 데이터가 개인 정보를 유출하지 않도록 해야 합니다. 지속적인 모델 훈련과 최적화는 NLU 정확성을 높이는 데 중요합니다.