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 ein Modell

Der Begriff 'Modell' kann sich auf eine Vielzahl von Konzepten in verschiedenen Bereichen beziehen. In den Wissenschaften und Ingenieurwesen ist ein Modell eine Abstraktion, die einen bestimmten Aspekt der realen Welt vereinfacht und darstellt, wodurch Vorhersagen und Analysen komplexer Systeme möglich werden. Klimamodelle oder Wirtschaftsmodelle helfen Forschern beispielsweise, Verhaltensweisen ohne direkte Experimente zu simulieren.

Im Geschäfts- und Produktentwicklungsbereich stellt ein Modell normalerweise einen Prototyp oder eine prädiktive Analyse der Marktleistung dar. Modelle sind vorteilhaft, da sie in Szenarien, in denen direkte Experimente möglicherweise nicht möglich sind, Inferenz ermöglichen. Modelle haben jedoch auch ihre Grenzen, da eine übermäßige Vereinfachung zu ungenauen Schlussfolgerungen führen kann.

Im Technologiebereich, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, bezieht sich ein Modell auf die Kombination von Algorithmen und Datensätzen, die zur Vorhersage oder Klassifizierung verwendet werden. Mit den technologischen Fortschritten nimmt die Komplexität der Modelle kontinuierlich zu, und zukünftige Trends könnten in Richtung intelligenterer und anpassungsfähigerer Modelle gehen.

Es gibt verschiedene Arten von Modellen, darunter lineare Modelle, nichtlineare Modelle und Deep-Learning-Modelle, die von wissenschaftlicher Forschung bis hin zu Geschäftsanalysen und Produktdesign in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden.