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Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI7D representation0-shot learning3D convolution4D data2-stage detector6DoF pose estimation8-bit quantization9-layer network
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAttentionAutoencoderArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
ChatbotClassifier / ClassificationClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEmbeddingEncoderEpochExplainable AI (XAI)
F
Feature ExtractionFine-tuningFusion / Multimodal FusionFoundation ModelForward Propagation
G
Gradient DescentGAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hidden LayerHallucinationHeuristicHyperparameterHierarchical Model
I
Intelligence Amplification / AugmentationImbalanced DataInstance / SampleInstruction tuningInterpretability
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Loss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLarge Language Model (LLM)Latent Variable
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOptimizerOverfitting
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPrompt
Q
Quality EstimationQueue / BufferQ-learningQuantizationQuery
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUniversal Approximation TheoremU-NetUnderfitting
V
Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVariational Autoencoder (VAE)Vision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

O que é NLP / Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um campo vital na ciência da computação e inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagens humanas. O objetivo é permitir que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma eficaz. As aplicações do NLP são amplas, incluindo tradução automática, análise de sentimentos, classificação de texto e reconhecimento de fala.


A história do NLP remonta à década de 1950, e com os avanços tecnológicos—especialmente o surgimento do aprendizado profundo—o NLP fez progressos significativos. O NLP moderno depende de grandes corpora e de poder computacional robusto para aprimorar a precisão e a eficiência do processamento da linguagem.


O NLP opera geralmente através de várias etapas: pré-processamento de texto (como remoção de pontuação e tokenização), extração de características (como modelo de bolsa de palavras e TF-IDF), treinamento de modelos (usando algoritmos de aprendizado de máquina) e, finalmente, previsões ou geração de resultados. À medida que a tecnologia avança, o treinamento de sistemas NLP depende cada vez mais de conjuntos de dados extensos e de arquiteturas complexas de redes neurais.


Os cenários típicos para o NLP incluem serviços de atendimento ao cliente inteligentes, assistentes de voz e análise de mídias sociais. No futuro, à medida que a IA continuar a evoluir, o NLP poderá desempenhar um papel mais significativo em áreas como educação, saúde e direito. No entanto, o NLP também enfrenta desafios, como a diversidade e a complexidade das línguas e a dificuldade de compreensão do contexto.


As vantagens do NLP incluem melhorias significativas na eficiência do processamento de informações e redução da intervenção humana, além de ajudar as empresas a obter insights sobre emoções e necessidades dos usuários. No entanto, as desvantagens incluem a necessidade de uma grande quantidade de dados para treinar sistemas NLP e a possibilidade de preconceitos e interpretações erradas.


Ao usar o NLP, existem várias considerações: primeiro, garantir a diversidade e a representatividade dos dados para minimizar preconceitos no modelo; segundo, monitorar e otimizar continuamente o desempenho do modelo para se adaptar às mudanças de linguagem e às necessidades dos usuários.