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 Word Embedding

Word Embedding ist eine Technik, die verwendet wird, um Wörter in Vektoren für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu konvertieren. Durch die Zuordnung von Wörtern zu einem kontinuierlichen Vektorraum ermöglicht Word Embedding Maschinen, semantische Beziehungen in der Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.

Der Kern von Word Embedding liegt in Algorithmen wie Word2Vec, GloVe und FastText. Diese Algorithmen analysieren große Mengen an Textdaten, um zu lernen, wie Wörter in verschiedenen Kontexten verwendet werden, und transformieren sie in Vektorrepräsentationen. Ein typisches Szenario ist, wenn die Vektoren für 'König' und 'Königin' eine ähnliche Beziehung widerspiegeln wie die von 'Mann' und 'Frau'.

Die Vorteile von Word Embedding umfassen die Fähigkeit, große Textdatensätze zu verarbeiten, ein besseres semantisches Verständnis zu bieten und auf verschiedene maschinelle Lernmodelle anwendbar zu sein. Es hat jedoch auch einige Nachteile, wie eine unzureichende Behandlung von seltenen Wörtern und die Möglichkeit, Vorurteile einzuführen. Daher ist es wichtig, bei der Verwendung von Word Embedding sorgfältig auf diese Probleme zu achten.

In Zukunft, mit der Weiterentwicklung von Deep-Learning-Technologien, könnte Word Embedding mit komplexeren Modellen wie Transformers kombiniert werden, um die Genauigkeit und Flexibilität des Sprachverständnisses zu verbessern.