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 die Zielfunktion

Die Zielfunktion bezieht sich auf einen mathematischen Ausdruck, der das Ziel eines Optimierungsproblems quantifiziert, das maximiert oder minimiert werden kann. Sie ist ein grundlegendes Konzept in Bereichen wie Operations Research, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.

In praktischen Anwendungen muss die Formulierung der Zielfunktion mit den spezifischen Anforderungen des Szenarios übereinstimmen. Beispielsweise kann das Ziel in der Wirtschaft die Maximierung des Gewinns sein, während es im maschinellen Lernen die Minimierung der Klassifikationsfehlerquote sein kann. Die Auswahl und das Design der Zielfunktion beeinflussen direkt die Leistung und die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen.

Mit dem Aufkommen von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz wird das Design von Zielfunktionen zunehmend komplexer. Der Erfolg vieler moderner Algorithmen hängt von einem tiefen Verständnis und einem innovativen Design der Zielfunktionen ab. In Zukunft könnte die Forschung darauf abzielen, Möglichkeiten zu finden, Zielfunktionen automatisch zu generieren oder zu optimieren, indem neue Technologien wie tiefes Lernen eingesetzt werden, um komplexe reale Probleme zu lösen.