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

Pooling이란 무엇인가

Pooling은 컴퓨터 과학, 데이터 과학 및 금융과 같은 다양한 분야에서 널리 사용되는 기술입니다. 컴퓨터 네트워킹에서 Pooling은 여러 자원을 결합하여 자원의 효율적인 공유 및 관리를 통해 사용을 최적화하고 지연을 줄이는 방법을 의미합니다.

데이터 과학에서는 Pooling이 데이터 차원을 줄이는 방법으로, 이미지 처리에서 자주 사용됩니다. 이는 합성곱 신경망(CNN)에서 최대 Pooling 및 평균 Pooling과 같은 기술을 통해 이루어집니다. 이러한 방법은 모델의 정확성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

금융 분야에서는 Pooling이 여러 투자자의 자금을 모아 더 나은 투자 수익을 얻는 것을 의미합니다. 이 방법은 소규모 투자자가 더 큰 투자 기회로부터 혜택을 받을 수 있도록 합니다.

Pooling의 중요성은 자원 활용을 향상하고 비용을 줄일 수 있는 능력에 있습니다. 기술이 발전함에 따라 인공지능 및 빅데이터 분야에서 Pooling의 응용이 점점 더 보편화될 것입니다.

그러나 Pooling은 상당한 이점을 제공하는 반면, 데이터 손실 및 정보 불완전성과 같은 단점이 있을 수 있습니다. 따라서 Pooling 기술을 구현할 때는 데이터의 완전성과 정확성을 신중하게 고려해야 합니다.