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 eine Verlustfunktion

Die Verlustfunktion ist ein entscheidendes Konzept im maschinellen Lernen und im Deep Learning. Sie bewertet die Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert. Im Trainingsprozess des Modells leitet die Ausgabe der Verlustfunktion die Anpassung der Modellparameter, um Vorhersagefehler zu minimieren, was die Genauigkeit des Modells verbessert.

Es gibt verschiedene Formen von Verlustfunktionen, wie den mittleren quadratischen Fehler (MSE) und den Kreuzentropieverlust. Die Auswahl einer geeigneten Verlustfunktion beeinflusst nicht nur die Konvergenzgeschwindigkeit des Modells, sondern auch dessen Gesamtleistung. Das Design der Verlustfunktion steht oft in engem Zusammenhang mit der Natur des spezifischen Problems, wie Klassifikations- oder Regressionsproblemen.

Während des Trainings aktualisiert das Modell seine Parameter mithilfe von Optimierungsalgorithmen wie dem Gradientenabstieg, um den Wert der Verlustfunktion zu minimieren. Die Verlustfunktion bietet Feedback, um dem Modell zu helfen, optimale Parameterkonfigurationen zu lernen.

In Zukunft wird die Forschung und Anwendung von Verlustfunktionen mit der fortschreitenden Entwicklung der Technologien im maschinellen Lernen ebenfalls weiter voranschreiten. Neue Formen von Verlustfunktionen könnten vorgeschlagen werden, um komplexeren Aufgaben und Modellarchitekturen gerecht zu werden. Die Auswahl und das Design von Verlustfunktionen werden weiterhin ein Schwerpunkt für Forscher und Ingenieure sein.

Bei der Verwendung von Verlustfunktionen ist es wichtig, sich ihrer Vor- und Nachteile bewusst zu sein. Obwohl Verlustfunktionen das Lernen des Modells effektiv leiten können, kann ihre Empfindlichkeit in bestimmten Situationen zu Überanpassung führen, insbesondere wenn die Datenmenge gering oder das Rauschen hoch ist. Daher ist es notwendig, bei der Auswahl der Verlustfunktion sorgfältig zu überlegen.