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 Merkmals Extraktion

Die Merkmals Extraktion ist eine entscheidende Datenvorverarbeitungstechnik, die im Bereich des maschinellen Lernens und des Data Mining eingesetzt wird. Ihr Hauptziel ist es, wichtige Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um die Leistung und Genauigkeit von Modellen zu verbessern.

Dieser Prozess umfasst in der Regel verschiedene Methoden und Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) und die Faltungsneuronalen Netzwerke (CNN). Diese Methoden helfen, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, während sie die wichtigsten Informationen beibehalten, wodurch nachfolgende Analysen effizienter werden.

In der praktischen Anwendung wird die Merkmals Extraktion häufig in der Bilderkennung, der Textklassifizierung und der Spracherkennung eingesetzt. Zum Beispiel können Merkmals Extraktionstechniken in der Bilderkennung effektiv unterschiedliche Bildinhalte identifizieren und klassifizieren. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz werden sich auch die Methoden und Technologien der Merkmals Extraktion weiterentwickeln, um komplexeren Daten und Anwendungsszenarien gerecht zu werden.

Die Merkmals Extraktion hat jedoch auch ihre Einschränkungen. Beispielsweise kann die Auswahl ungeeigneter Merkmale zu einer Verschlechterung der Modellleistung führen, und einige Methoden können erhebliche Rechenressourcen erfordern. Daher ist die Auswahl geeigneter Methoden und Merkmale der Merkmals Extraktion ein zentrales Problem.