Glossary

0-9

1-shot learning 3D convolution 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 9-layer network 0-shot learning 4D data

A

AGI / Artificial General Intelligence Attention Autoencoder Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation Batch Normalization BERT Bias Boosting

C

Clustering CNN / Convolutional Neural Network Chatbot Classifier / Classification Cross-Validation

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Encoder Embedding Ensemble Learning Epoch Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation

G

Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding

H

Hierarchical Model Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

Kernel Trick KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Knowledge Distillation

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Objective Function Optimizer One-hot Encoding Online Learning Overfitting

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Q-learning Quality Estimation Quantization Queue / Buffer

R

Representation Learning Regularization Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network

S

Sampling Self-Supervised Learning Sequence Modeling Softmax Supervised Learning

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Universal Approximation Theorem U-Net Underfitting Uncertainty Estimation Unsupervised Learning

V

Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation

Was ist eine latente Variable

Eine latente Variable bezieht sich auf Variablen, die nicht direkt beobachtet werden können, sondern aus anderen Variablen abgeleitet werden. Diese Variablen spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen wie den Sozialwissenschaften, der Wirtschaft, der Psychologie und dem maschinellen Lernen.

Zum Beispiel sind in der Psychologie Intelligenz oder Persönlichkeitsmerkmale latente Variablen, die aus einer Reihe von beobachtbaren Tests abgeleitet werden können. Modelle wie die Strukturgleichungsmodellierung helfen Forschern, komplexe Beziehungen zu verstehen und den Einfluss latenter Faktoren auf beobachtbare Ergebnisse zu identifizieren.

Der Vorteil latenter Variablen liegt in ihrer Fähigkeit, mit Rauschen und Unsicherheiten in den Daten umzugehen und zugrunde liegende kausale Beziehungen offenzulegen. Die Auswahl latenter Variablen und der Aufbau des Modells können jedoch die Interpretation der Ergebnisse beeinflussen, und der Schätzprozess erfordert in der Regel komplexe mathematische Modelle und eine große Datenmenge.

In Zukunft, mit der Entwicklung der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens, könnten latente Variablenmodelle in Bereichen wie Marktanalysen und Empfehlungssystemen verbreiteter werden. Forscher und Anwendungsentwickler müssen sich auf die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen latenter Variablen konzentrieren, um die Zuverlässigkeit und Wirksamkeit der Ergebnisse sicherzustellen.