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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 ein Deterministisches Modell

Ein deterministisches Modell ist eine mathematische Darstellung, bei der das Ergebnis durch die Eingabebedingungen vorgegeben ist und nicht von zufälligen Faktoren beeinflusst wird. Solche Modelle werden in verschiedenen Bereichen, einschließlich Wissenschaft, Ingenieurwesen und Wirtschaft, umfassend eingesetzt.


Die Funktionsweise deterministischer Modelle basiert auf klaren mathematischen Gleichungen oder Algorithmen. Durch die Eingabe spezifischer Anfangsbedingungen kann das Modell konsistent dasselbe Ergebnis generieren. Im Gegensatz zu stochastischen Modellen berücksichtigen deterministische Modelle keine Zufallsvariablen, was zu konsistenten Ergebnissen unter identischen Bedingungen führt.


Typische Anwendungen umfassen die Meteorologie, in der Wettervorhersagen deterministische Modelle verwenden, um zukünftige Wetterbedingungen vorherzusagen. Zum Beispiel verwenden numerische Wettervorhersagemodelle atmosphärische physikalische Gleichungen, um Wetteränderungen zu simulieren. Darüber hinaus verlässt sich die Strukturplanung im Ingenieurwesen häufig auf deterministische Modelle zur Bewertung der Stabilität von Gebäuden.


Ein wesentlicher Vorteil deterministischer Modelle ist ihre hohe Genauigkeit und Wiederholbarkeit, was sie für Anwendungen geeignet macht, die hohe Zuverlässigkeit erfordern. Ihre Einschränkung liegt jedoch darin, dass sie nicht in der Lage sind, Unsicherheiten in komplexen Systemen zu behandeln, was zu Abweichungen bei den Modellvorhersagen in der realen Welt führen kann.


In Zukunft wird erwartet, dass deterministische Modelle, mit der Verbesserung der Rechenleistung und der Entwicklung der Datenwissenschaft, mit anderen Modellen, wie stochastischen Modellen und maschinellem Lernen, integriert werden, um umfassendere Vorhersagesysteme zu schaffen. Diese Kombination wird dazu beitragen, genauere Lösungen für komplexe reale Probleme zu bieten.


Bei der Verwendung deterministischer Modelle ist es wichtig, die Genauigkeit und den Anwendungsbereich der Modellparameter zu erkennen. Darüber hinaus ist es entscheidend, die Einschränkungen des Modells zu verstehen, um eine übermäßige Abhängigkeit von den Ergebnissen des Modells bei Entscheidungsfindungen zu vermeiden.