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 das Hierarchische Modell

Das Hierarchische Modell ist ein wesentliches theoretisches Rahmenwerk, das in verschiedenen Disziplinen wie Informatik, Management und Sozialwissenschaften weit verbreitet ist. Es organisiert komplexe Systeme in hierarchischen Ebenen und hilft Forschern und Fachleuten, Datenstrukturen, Entscheidungsprozesse und organisatorisches Verhalten zu verstehen und zu analysieren.

Die Grundidee des Hierarchischen Modells besteht darin, ein System in verschiedene Ebenen zu zerlegen, wobei jede Ebene spezifische Funktionen und Rollen hat. Diese Vereinfachung der Komplexität erleichtert die Analyse. Beispielsweise kann das Hierarchische Modell in Informationssystemen helfen, Datenbankarchitekturen zu entwerfen, bei denen Daten in mehrere Ebenen segmentiert werden, was die Verwaltung und den Zugriff erleichtert.

Typische Anwendungsfälle sind Unternehmensstrukturen, Ökosysteme sowie Datenverarbeitung und Algorithmendesign in der Informatik. Ein Vorteil des Hierarchischen Modells ist seine Fähigkeit, die Beziehungen zwischen verschiedenen Ebenen klar darzustellen, was bei der Entscheidungsfindung und Optimierung hilft. Ein Nachteil besteht jedoch darin, dass unzureichende hierarchische Unterteilungen zu Informationsverlust oder verringerter Verarbeitungseffizienz führen können.

Zukünftige Trends umfassen dynamische Anpassungen und adaptive Verwaltung des Hierarchischen Modells, insbesondere im Umgang mit großen Datenmengen und sich schnell ändernden Umgebungen. Die Aufrechterhaltung der Flexibilität und Effektivität des Modells wird eine erhebliche Herausforderung darstellen.