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 sind 4D-Daten

4D-Daten beziehen sich auf einen Datensatz, der vier Dimensionen umfasst und häufig Zeit, Raum und zusätzliche Variablen umfasst. Dieses Konzept erweitert traditionelle dreidimensionale Daten, indem eine zeitliche Dimension oder andere relevante Informationen hinzugefügt werden. 4D-Daten sind besonders nützlich in Bereichen wie wissenschaftlicher Forschung, Ingenieurwesen, medizinischer Bildgebung, Meteorologie und virtueller Realität.

In der medizinischen Bildgebung können 4D-Daten beispielsweise verwendet werden, um die dynamischen Veränderungen eines Organs zu visualisieren, was Ärzten hilft, den Zustand eines Patienten besser zu verstehen. In der Meteorologie helfen sie bei der Analyse der raum-zeitlichen Verteilung von Klimaveränderungen. Der Anstieg der Datenkomplexität kann jedoch Herausforderungen in Bezug auf Speicherung und Verarbeitung mit sich bringen.

Trotz dieser Herausforderungen wird erwartet, dass der Einsatz von 4D-Daten mit dem Fortschritt der Rechenleistung und der Datenanalysetools zunehmen wird. Mit dem Fortschritt der Technologien der virtuellen und erweiterten Realität könnten 4D-Daten in einer breiteren Palette von Anwendungen eine wichtige Rolle spielen.