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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 NLU / Compreensão de Linguagem Natural

A Compreensão de Linguagem Natural (NLU) é um subcampo crucial da inteligência artificial que se concentra em permitir que os computadores compreendam e processem o significado da linguagem humana. É parte do Processamento de Linguagem Natural (NLP) e visa permitir que as máquinas não apenas reconheçam texto, mas também entendam seu contexto e intenção.


A NLU envolve vários domínios tecnológicos, incluindo aprendizado de máquina, compreensão semântica e raciocínio lógico. Com o avanço da tecnologia de big data e inteligência artificial, as aplicações da NLU estão se tornando cada vez mais amplas, como em assistentes inteligentes, bots de atendimento ao cliente, análise de sentimentos e extração de informações.


O fluxo de trabalho da NLU normalmente inclui análise de texto, reconhecimento de intenção, reconhecimento de entidades e compreensão de contexto. Por exemplo, quando um usuário pergunta a um assistente inteligente sobre o tempo, o sistema NLU primeiro analisa a sintaxe e a estrutura do pedido, depois identifica a intenção do usuário e extrai entidades-chave, como tempo e local.


As vantagens da NLU residem na melhoria da naturalidade e eficiência da interação homem-máquina, permitindo que os usuários se comuniquem em linguagem natural, sem precisar seguir formatos de comando específicos. No entanto, a NLU também enfrenta desafios, como polissemia, dialetos e variações contextuais, que podem levar a ambigüidades na compreensão.


No futuro, à medida que as tecnologias de processamento de linguagem natural continuem a avançar, a NLU se tornará mais inteligente, capaz de lidar com estruturas de linguagem e emoções mais complexas. Combinada com aprendizado profundo e análise de big data, a NLU pode desempenhar um papel mais significativo em mais áreas, como educação, saúde e redes sociais.


Ao projetar sistemas NLU, os desenvolvedores devem estar atentos à proteção da privacidade do usuário e à segurança dos dados, garantindo que os dados de linguagem processados não vazem informações pessoais. O treinamento contínuo do modelo e a otimização também são fundamentais para melhorar a precisão da NLU.