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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 Encoder

Ein 'Encoder' ist ein Gerät oder Programm, das Informationen oder Daten von einem Format in ein anderes umwandelt. Es wird hauptsächlich in der Informatik und im Ingenieurwesen verwendet, um Rohdaten in ein effizienteres Format für Speicherung oder Übertragung zu transformieren, beispielsweise durch die Kodierung von Audio-, Video- oder Textdaten in ein digitales Format.


Die Funktionsweise eines Encoders beinhaltet in der Regel die Analyse von Eingabedaten und die Generierung der entsprechenden kodierten Ausgabe. Verschiedene Arten von Encodern verwenden unterschiedliche Algorithmen und Protokolle. Zum Beispiel können Videoencoder Standards wie H.264, HEVC oder VP9 verwenden, während Audioencoder MP3, AAC oder FLAC nutzen. Dieser Prozess umfasst in der Regel die Kompression von Daten, um die Dateigröße zu reduzieren, während die Qualität der ursprünglichen Daten so weit wie möglich erhalten bleibt.


Encoder werden in verschiedenen Szenarien weit verbreitet eingesetzt, einschließlich Streaming-Diensten wie Netflix oder YouTube, Videokonferenzsoftware wie Zoom oder Microsoft Teams und digitaler Audiowiedergabe wie Spotify oder Apple Music. In diesen Kontexten stellen Encoder sicher, dass Audio- und Videoinhalte effizient übertragen und mit optimaler Qualität präsentiert werden können.


Mit der Weiterentwicklung der Technologie verbessern sich auch die Leistung und Effizienz der Encoder kontinuierlich. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen treibt die Fortschritte bei Encodern voran, sodass diese Datenkompression und Formatkonvertierung intelligenter verarbeiten können. Darüber hinaus steigt mit der Verbreitung von 8K-Videos und Inhalten mit hohem dynamischen Bereich (HDR) auch die Nachfrage und Komplexität von Encodern.


Die Hauptvorteile von Encodern liegen in ihrer Fähigkeit, die Datenmenge effektiv zu reduzieren und so Speicherplatz und Bandbreite zu sparen. Der Kodierungsprozess kann jedoch zu einem gewissen Informationsverlust führen, insbesondere bei der Verwendung von verlustbehafteten Kompressionsalgorithmen. Darüber hinaus benötigen einige Encoder hohe Rechenressourcen, was zu Verzögerungen während der Kodierung und Dekodierung führen kann.


Bei der Auswahl eines Encoders sollten Benutzer ihre spezifischen Anforderungen berücksichtigen, einschließlich des gewünschten Kompressionsverhältnisses, der Ausgabewqualität und der Echtzeitfähigkeit. Das Verständnis der Kompatibilität und Standards verschiedener Encoder ist ebenfalls entscheidend, um eine reibungslose Wiedergabe auf verschiedenen Geräten und Plattformen zu gewährleisten.