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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist NLP / natürliche Sprachverarbeitung?

Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein wichtiges Gebiet der Informatik und der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlichen Sprachen konzentriert. Ziel ist es, Computern zu ermöglichen, menschliche Sprache effektiv zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Die Anwendungen von NLP sind vielfältig, einschließlich maschineller Übersetzung, Sentiment-Analyse, Textklassifizierung und Spracherkennung.


Die Geschichte von NLP reicht bis in die 1950er Jahre zurück, und mit den technologischen Fortschritten—insbesondere dem Aufkommen von Deep Learning—hat NLP erhebliche Fortschritte gemacht. Die moderne NLP ist auf große Korpora und leistungsstarke Rechenressourcen angewiesen, um die Genauigkeit und Effizienz der Sprachverarbeitung zu verbessern.


NLP funktioniert in der Regel in mehreren Schritten: Textvorverarbeitung (wie das Entfernen von Satzzeichen und Tokenisierung), Merkmalsextraktion (wie Bag-of-Words-Modell und TF-IDF), Modelltraining (unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens) und schließlich Vorhersagen oder Ergebnisgenerierung. Mit dem Fortschritt der Technologie hängt das Training von NLP-Systemen zunehmend von umfangreichen Datensätzen und komplexen neuronalen Netzwerkarchitekturen ab.


Typische Szenarien für NLP umfassen intelligente Kundenservices, Sprachassistenten und die Analyse von sozialen Medien. In Zukunft könnte NLP, während sich die KI weiterentwickelt, eine bedeutendere Rolle in Bereichen wie Bildung, Gesundheit und Recht spielen. Gleichzeitig steht NLP jedoch vor Herausforderungen, wie der Vielfalt und Komplexität von Sprachen und den Schwierigkeiten beim Verständnis des Kontexts.


Die Vorteile von NLP umfassen signifikante Verbesserungen der Effizienz bei der Informationsverarbeitung und eine Verringerung des menschlichen Eingreifens, während es Unternehmen hilft, Einblicke in die Emotionen und Bedürfnisse der Nutzer zu gewinnen. Die Nachteile bestehen jedoch darin, dass das Training von NLP-Systemen große Datenmengen erfordert und möglicherweise Vorurteile und Missverständnisse auftreten.


Bei der Nutzung von NLP gibt es mehrere Überlegungen: Erstens, sicherzustellen, dass die Datenvielfalt und -repräsentativität gewährleistet sind, um Vorurteile im Modell zu minimieren; zweitens, die Modellleistung kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren, um sich an Sprachänderungen und sich verändernde Benutzerbedürfnisse anzupassen.