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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist Tuning / Hyperparameter-Tuning?

Hyperparameter-Tuning ist ein entscheidender Prozess im maschinellen Lernen und im Deep Learning, bei dem die besten Hyperparameter für ein Modell ausgewählt werden, um die Leistung zu verbessern. Hyperparameter sind Einstellungen, die vor dem Training des Modells festgelegt werden und beeinflussen, wie das Modell lernt und funktioniert, im Gegensatz zu Modellparametern wie Gewichten. Die Auswahl der Hyperparameter ist im Workflow des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung.


Die Wahl der Hyperparameter hat erhebliche Auswirkungen auf die Leistung des Modells. Durch angemessenes Tuning kann die Vorhersagegenauigkeit des Modells erheblich gesteigert und die Risiken von Overfitting oder Underfitting minimiert werden. Ein effektives Tuning führt zu besserer Leistung auf Validierungsdatensätzen und verbessert die Ergebnisse in realen Anwendungen.


Zu den gängigen Methoden des Hyperparameter-Tunings gehören Grid Search, Random Search und Bayesian Optimization. Die Grid Search bewertet umfassend alle möglichen Parameterkombinationen, um die besten zu finden, während die Random Search zufällig Parameterkombinationen auswählt, um sie zu bewerten. Bayesian Optimization verwendet ein probabilistisches Modell, um die Auswahl der Hyperparameter zu steuern und findet in der Regel schneller optimale Lösungen.


Hyperparameter-Tuning ist in Bereichen wie Bildklassifizierung, natürlicher Sprachverarbeitung und Empfehlungssystemen unverzichtbar. Beispielsweise müssen bei der Schulung von Convolutional Neural Networks (CNNs) Hyperparameter wie Lernrate, Batch-Größe und Netzwerk-Tiefe sorgfältig optimiert werden, um die beste Leistung zu erzielen.


Mit dem Fortschritt des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) und des Deep Learning wird das Hyperparameter-Tuning intelligenter und automatisierter werden. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie evolutionärer Algorithmen und Reinforcement Learning können zukünftige Tuning-Prozesse ideale Parameterkombinationen schneller finden.


Obwohl das Hyperparameter-Tuning Vorteile hinsichtlich der Modellleistung und -genauigkeit bietet, kann der Prozess sehr zeitaufwendig und ressourcenintensiv sein. Die Wahl der richtigen Tuning-Methoden und -Tools kann helfen, diese Probleme zu minimieren.


Beim Hyperparameter-Tuning ist die Datenaufteilung (z. B. Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze) von großer Bedeutung, um Datenlecks und Overfitting zu vermeiden. Die optimalen Werte für Hyperparameter können zwischen verschiedenen Datensätzen und Aufgaben variieren, daher ist eine sorgfältige Auswahl erforderlich.