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 7D-Darstellung

Die 7D-Darstellung ist ein Konzept, das traditionelle dreidimensionale Modelle übersteigt und zusätzliche Dimensionen wie Zeit und emotionale Faktoren integriert. Dieses multidimensionale Framework wird häufig in Bereichen wie Wissenschaft, Ingenieurwesen und Computergrafik eingesetzt.

In der virtuellen Realität (VR) und der erweiterten Realität (AR) wird die 7D-Darstellung verwendet, um immersivere Erlebnisse zu schaffen, die es den Nutzern ermöglichen, mit Darstellungen zu interagieren, die das Verhalten der realen Welt nachahmen. Zum Beispiel hilft dieser Ansatz in der medizinischen Bildgebung und der Luft- und Raumfahrt, komplexe Systeme genauer zu simulieren.

Darüber hinaus kann die 7D-Darstellung mit der Datenvisualisierung verknüpft werden, um Analysten und Entscheidungsträgern zu ermöglichen, tiefere Einblicke zu gewinnen, indem sie mehrere Dimensionen gleichzeitig betrachten. Mit den Fortschritten in der Technologie wird erwartet, dass die Anwendungen der 7D-Darstellung in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen erheblich zunehmen.