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 Meta-Lernen

Meta-Lernen, auch bekannt als 'Lernen zu lernen', ist ein entscheidendes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens. Es bezieht sich auf den Ansatz, wie man effektiver lernen kann, um die Leistung eines Modells bei neuen Aufgaben zu verbessern. Das zugrunde liegende Ziel ist es, dem Modell zu ermöglichen, sich mit minimalen Daten oder Erfahrungen schnell an verschiedene Lernaufgaben anzupassen.

Die Bedeutung des Meta-Lernens liegt in der Fähigkeit, die Trainingszeit zu verkürzen und die Anpassungsfähigkeit des Modells in neuen Umgebungen zu verbessern. In traditionellen maschinellen Lernmodellen sind oft große Mengen an gekennzeichneten Daten für das Training erforderlich, während Meta-Lernen vorhandenes Wissen oder Erfahrung nutzt, um den Lernprozess zu beschleunigen. Zu den gängigen Methoden gehören die Auswahl geeigneter Algorithmen, die Optimierung von Hyperparametern und die Anwendung adaptiver Mechanismen zur Anpassung von Lernstrategien.

In typischen Szenarien findet das Meta-Lernen Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie z. B. der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Computer Vision und dem Roboterlernen. Zum Beispiel kann das Meta-Lernen in der Computer Vision Modellen helfen, sich schnell anzupassen und neue Bildkategorien genau zu klassifizieren.

In Zukunft, da die Vielfalt an Daten und Aufgaben weiter zunimmt, wird die Bedeutung des Meta-Lernens voraussichtlich zunehmen. Es wird erwartet, dass es eine größere Rolle in Bereichen wie automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) und personalisierten Empfehlungssystemen spielt. Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen, wie die Auswahl geeigneter Basislerner und die Gestaltung effektiver Aufgabenverteilungen.