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

품질 추정이란 무엇인가

품질 추정은 다양한 산업에서 제품 또는 서비스의 품질을 평가하는 과정입니다. 소프트웨어 개발에서 품질 추정은 코드 분석을 통해 다양한 조건에서 성능을 예측하는 데 사용됩니다. 정적 코드 분석과 사용자 피드백과 같은 기술이 품질을 평가하는 데 활용됩니다.

제조업에서는 실시간 모니터링과 데이터 분석이 제품이 설정된 표준을 충족하는 데 중요한 역할을 합니다. 품질 추정의 중요성은 결함과 재작업을 줄이고 궁극적으로 비용을 절감하여 경쟁력을 높일 수 있는 능력에 있습니다.

데이터 분석과 머신 러닝의 발전에 따라 품질 추정의 미래는 더 높은 정확도와 효율성을 위한 가능성이 있습니다. 하지만 알고리즘에 대한 과도한 의존은 인간 판단의 가치를 간과할 수 있으며, 이러한 조치를 구현하는 데 추가 자원이 필요할 수 있습니다. 기업은 비용과 이익 간의 균형을 맞춰 품질 추정을 효과적으로 통합해야 합니다.