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 One-hot Encoding

One-hot Encoding ist eine weit verbreitete Methode zur Merkmalsdarstellung, die hauptsächlich verwendet wird, um kategoriale Daten in ein für Computer verständliches Format umzuwandeln. In der Maschinenlernen und Datenanalyse ist eine effektive Datenrepräsentation entscheidend für den Erfolg von Modellen. Die grundlegende Idee von One-hot Encoding besteht darin, jeden kategorialen Wert in einen binären Vektor zu transformieren, wobei die Position, die der Kategorie entspricht, mit 1 markiert wird und alle anderen Positionen mit 0.

Der Vorteil dieser Methode liegt in ihrer Fähigkeit, ordinale Beziehungen zwischen Kategorien zu beseitigen, sodass Modelle jede Kategorie unabhängig behandeln können. Betrachten Sie beispielsweise einen Datensatz, der Kategorien von Tieren wie „Katze“, „Hund“ und „Vogel“ enthält. Durch One-hot Encoding können diese Kategorien als dreidimensionales Array dargestellt werden: [1, 0, 0], [0, 1, 0] und [0, 0, 1]. Diese Darstellungsweise trägt dazu bei, die Lernwirksamkeit von Modellen zu verbessern, insbesondere in tiefen Lernenszenarien.

Obwohl One-hot Encoding in vielen Szenarien gut funktioniert, hat es auch einige Nachteile. Wenn die Anzahl der Kategorien groß ist, kann dies zu spärlichen Matrizen führen, was die Berechnungs- und Speicherkomplexität erhöht. Darüber hinaus erfasst One-hot Encoding nicht die Beziehungen zwischen den Kategorien, was in einigen Fällen die Modellleistung beeinträchtigen kann. Um diese Probleme zu lösen, haben Forscher einige alternative Methoden wie Target Encoding und Word Embedding vorgeschlagen.

Die zukünftigen Trends beinhalten die Kombination von One-hot Encoding mit anderen Kodierungsmethoden, um den Verbrauch von Rechenressourcen und die Komplexität des Modells zu reduzieren und gleichzeitig die Wirksamkeit zu erhalten. Insgesamt ist One-hot Encoding eine grundlegende Technik im Maschinenlernen zur Verarbeitung kategorialer Daten, und das Verständnis ihrer Prinzipien und Anwendungsszenarien ist für Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung.