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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

시퀀스 모델링이란 무엇인가

시퀀스 모델링은 시간 또는 공간 데이터의 패턴을 학습하여 미래 값을 예측하는 방법입니다. 기계 학습 및 데이터 과학 영역에서 이 기술은 주가 예측, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 시계열 데이터를 처리하는 데 널리 사용됩니다.


시퀀스 모델링의 중요성은 동적 데이터를 처리하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있다는 점에 있습니다. 금융 분야에서는 투자자가 시장 트렌드를 예측하는 데 도움을 주고, 의료 분야에서는 질병의 진행을 예측할 수 있으며, 소셜 미디어 분석에서는 사용자 행동을 예측합니다.


시퀀스 모델링은 일반적으로 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM) 네트워크 및 게이트 순환 유닛(GRU)과 같은 다양한 알고리즘을 포함합니다. 이러한 모델은 시퀀스 데이터에서 시간 종속성을 포착하여 더 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.


예를 들어, 자연어 처리 분야에서 시퀀스 모델링은 언어 번역 및 텍스트 생성에 사용됩니다. 음성 인식에서는 시스템이 연속적인 음성 신호를 이해하는 데 도움을 줍니다. 또한, 시퀀스 모델링은 날씨 예측 및 생산 일정 수립에도 응용됩니다.


딥 러닝 및 컴퓨팅 능력의 발전으로 시퀀스 모델링의 응용은 계속 확장될 것입니다. 그래프 신경망(GNN) 및 자기 주의 메커니즘(Transformer와 같은)과 같은 신기술이 시퀀스 모델링의 발전을 촉진하고 모델 성능을 더욱 향상시킬 것입니다.


시퀀스 모델링의 장점은 복잡한 패턴을 처리하는 데 있어 강력한 학습 및 예측 능력을 가지고 있다는 점입니다. 그러나 데이터 양에 대한 요구가 높고 훈련 과정이 매우 시간 소모적일 수 있으며, 모델의 복잡성이 과적합을 초래할 수 있는 단점이 있습니다.


시퀀스 모델링을 구현할 때는 데이터 전처리, 특성 선택 및 모델 평가와 같은 측면에 주의를 기울여야 합니다. 또한, 모델 결과의 투명성과 해석 가능성을 유지하는 것도 매우 중요합니다.