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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 Darstellung Lernen

Das Darstellung Lernen ist ein entscheidendes Konzept im maschinellen Lernen, das darauf abzielt, automatisch nützliche Darstellungen aus Daten zu lernen. Dieser Ansatz ist besonders effektiv bei der Verarbeitung von hochdimensionalen Daten wie Bildern, Texten und Audios, da er die Extraktion abstrakterer und diskriminierender Merkmale ermöglicht.


Der Hintergrund des Darstellung Lernens ergibt sich aus der Entwicklung des tiefen Lernens, insbesondere mit dem Aufkommen von neuronalen Netzen. Diese Techniken nutzen mehrschichtige Strukturen, um Rohdaten schrittweise in höherwertige Merkmalsdarstellungen zu transformieren und erzielen bemerkenswerte Erfolge bei Aufgaben wie der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein typisches Beispiel für Darstellung Lernen sind Convolutional Neural Networks (CNN), die in Bildklassifizierungsaufgaben hervorragend abschneiden.


Die Funktionsweise des Darstellung Lernens umfasst in der Regel verschiedene Formen wie unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und überwachtes Lernen. Unüberwachtes Lernen ermöglicht es den Modellen, ohne Labels zugrunde liegende Strukturen in den Daten zu entdecken, während überwacht auf annotierte Daten angewiesen ist, um die Modelle zu trainieren. Jüngste Fortschritte wie vortrainierte Modelle (wie BERT und GPT) zeigen die leistungsstarken Fähigkeiten des Darstellung Lernens in der Verarbeitung natürlicher Sprache.


In Zukunft könnte das Darstellung Lernen in Richtung effizienterer Trainingsmethoden und robusterer Generalisierungsfähigkeiten weiterentwickelt werden. Zu den Vorteilen gehören die Verringerung des Bedarfs an manueller Merkmalsengineering und die Verbesserung der Modellleistung und Effizienz. Das Darstellung Lernen hat jedoch auch seine Nachteile, wie die Notwendigkeit großer Datensätze und potenzielle Überanpassungsrisiken.


Für Forscher und Ingenieure ist es entscheidend, die Vor- und Nachteile, Anwendungsszenarien und zukünftigen Trends des Darstellung Lernens zu verstehen, um diese Technologie effektiv in praktischen Projekten zu nutzen.