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 Embedding

Embedding ist ein entscheidendes Konzept in verschiedenen Bereichen, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und des maschinellen Lernens. Es bezieht sich auf den Prozess, hochdimensionale Daten, wie Wörter oder Bilder, in einen niederdimensionalen Raum zu mappen, wodurch die Daten rechnerisch handhabbarer werden.

Im NLP konvertieren Wort-Embeddings Wörter in Vektoren, sodass ähnliche bedeutende Wörter im Vektorraum näher beieinander liegen. Techniken wie Word2Vec und GloVe werden häufig verwendet. Diese Methoden helfen Modellen, Beziehungen und Semantiken zwischen Wörtern zu verstehen, was Aufgaben wie Textklassifikation und maschinelles Übersetzen verbessert.

Embedding kann auch auf andere Datentypen wie Bilder und Benutzerverhalten angewendet werden. In Empfehlungssystemen ermöglichen Benutzer- und Artikel-Embeddings den Modellen, personalisierte Empfehlungen basierend auf den Vorlieben der Benutzer bereitzustellen.

In Zukunft könnten sich Embedding-Techniken zu höherdimensionalen Darstellungen entwickeln, kombiniert mit komplexeren neuronalen Netzwerkarchitekturen, um die Modellleistung zu verbessern. Die Interpretierbarkeit von Embeddings wird ebenfalls ein Forschungsschwerpunkt werden, da es entscheidend ist, zu verstehen, wie Embeddings funktionieren, um Modelle zu verbessern und ihre Transparenz zu erhöhen.

Die Vorteile von Embedding umfassen eine signifikante Verringerung der Dimensionalität von Daten und der Rechenkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung wichtiger semantischer Informationen. Die Nachteile sind jedoch, dass das Training von Embeddings große Datenmengen und Rechenressourcen erfordert und die Qualität der Embeddings beeinträchtigt werden kann, wenn die Daten unzureichend sind.

Wichtige Überlegungen sind die Datenvorverarbeitung und die Auswahl geeigneter Embedding-Methoden. Verschiedene Aufgaben erfordern möglicherweise unterschiedliche Arten von Embeddings, sodass bei der Anwendung eine Bewertung und Anpassung erforderlich ist.