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 Ensemble-Lernen

Ensemble-Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die die Vorhersagen mehrerer Modelle kombiniert, um die Gesamtleistung und Genauigkeit zu verbessern. Die zentrale Idee ist, die Ausgaben mehrerer schwacher Lernalgorithmen, die einzeln möglicherweise schlecht abschneiden, zu aggregieren, um einen starken Lernalgorithmus zu schaffen, der die Varianz und den Bias reduziert.

Die beiden Hauptarten von Ensemble-Lernmethoden sind Bagging und Boosting. Bagging erzeugt mehrere Untermuster und kombiniert deren Ergebnisse durch Abstimmung, während Boosting den Lernprozess optimiert, indem es die Gewichte von Modellen schrittweise anpasst. Zu den gängigen Algorithmen gehören Random Forest, AdaBoost und Gradient Boosting Machines (GBM).

Die Bedeutung des Ensemble-Lernens liegt darin, dass es die Generalisierungsfähigkeit eines Modells verbessert und das Risiko von Overfitting verringert. Es hat sich in verschiedenen realen Anwendungen, einschließlich Finanzprognosen, Bilderkennung und Textklassifizierung, als herausragend erwiesen. Mit zunehmender Datenmenge und steigender Rechenleistung scheint die Zukunft des Ensemble-Lernens vielversprechend.

Allerdings gibt es auch Nachteile, wie den Bedarf an mehr Rechenressourcen und Zeit, da mehrere Modelle trainiert werden müssen. Darüber hinaus haben Ensemble-Modelle oft eine geringere Interpretierbarkeit, insbesondere wenn komplexe Modelle verwendet werden, was zu einer Abnahme der Transparenz der Ergebnisse führen kann. Daher ist es wichtig, die Vor- und Nachteile des Ensemble-Lernens im Hinblick auf spezifische Anwendungen und Anforderungen abzuwägen.