용어집

양자 컴퓨팅은 양자 역학의 원리를 활용하여 기존 컴퓨터와 근본적으로 다른 계산을 수행하는 고급 컴퓨팅 패러다임입니다.비트를 정보의 기본 단위로 사용하는 기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 여러 상태를 동시에 표현하고 처리할 수 있는 양자 비트, 즉 큐비트를 사용합니다.양자 컴퓨팅의 의미는 암호화, 최적화, 재료 과학과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 양자 컴퓨터에서는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 기하급수적으로 빠르게 해결할 수 있습니다.

자격 문제는 특정 행동이나 사건이 발생하는 데 필요한 모든 전제 조건을 명시적으로 나열하기 어려운 인공 지능 및 지식 표현 분야의 문제를 말합니다.다시 말해, 실제 상황을 모델링할 때는 행동이 의도한 효과를 달성하는 데 방해가 될 수 있는 많은 암시적 또는 고려되지 않은 요인이 있는 경우가 많습니다.자격 문제의 의미는 AI 계획, 로봇 공학 및 자동화된 추론과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 이러한 분야에서는 실제 세계의 복잡성을 정확하게 모델링하는 것이 신뢰할 수 있는 의사 결정에 필수적입니다.

주석의 품질 보증은 레이블, 지정 태그 또는 지정 데이터 분류와 같은 데이터 주석 작업이 정확하고 일관되게 수행되도록 구현된 체계적 절차를 말합니다.주먹은 데이터의 위치 찾기 쉬운 손길 학습 및 AI #주석에서의 품질 보증은 의미 있는 이미지, 주석에서의 보증은 이미지 표현, 자연어, 추석, 다름아닌 다른 방법으로 옮길 수 있는 데이터, 유효성 및 전체 효과를 얻는 데 매우 중요합니다.

쿼리 언어는 데이터베이스 및 기타 정보 시스템에 저장된 데이터를 검색, 조작 및 관리하기 위해 특별히 설계된 프로그래밍 언어 유형입니다.이를 통해 사용자는 특정 데이터에 대한 요청인 쿼리를 작성하여 데이터베이스와 상호 작용하고 데이터베이스에서 정보를 추출할 수 있습니다.쿼리 언어의 의미는 대규모 데이터 세트에 대한 효율적인 액세스 및 조작이 필수적인 데이터베이스 관리, 데이터 분석 및 소프트웨어 개발에서 특히 중요합니다.

쿼리 전략은 기계 학습 또는 데이터 처리 작업에서 다음에 쿼리하거나 레이블을 지정해야 하는 데이터 요소를 선택하는 데 사용되는 방법 또는 접근 방식을 말합니다.능동적 학습의 맥락에서 쿼리 전략은 가장 유익하거나 불확실한 데이터 요소에 초점을 맞추어 학습 프로세스의 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다.쿼리 전략의 의미는 데이터에 레이블을 지정하는 데 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 시나리오에서 특히 중요합니다. 레이블링된 데이터를 최소화하면서 모델 성능을 극대화하는 데 도움이 되기 때문입니다.

쿼리 합성 방법은 머신러닝 모델의 성능을 개선하기 위해 쿼리 (또는 레이블 지정) 할 수 있는 새로운 합성 데이터 포인트를 생성하기 위해 능동적 학습에 사용되는 기법입니다.기존 데이터에서 선택하는 기존 쿼리 전략과 달리 쿼리 합성에는 학습 프로세스에 매우 유용할 것으로 예상되는 완전히 새로운 데이터 요소를 만드는 작업이 포함됩니다.쿼리 합성 방법은 기존 데이터가 불충분하거나 대표성이 떨어질 수 있는 시나리오에서 의미가 크므로 모델이 데이터 공간의 새로운 영역을 탐색하고 학습할 수 있습니다.