TopAIToolsTopAITools

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 Sequenzmodellierung

Die Sequenzmodellierung ist eine Methode, die verwendet wird, um zukünftige Werte vorherzusagen, indem Muster in zeitlichen oder räumlichen Daten gelernt werden. Sie wird in der Maschinenlernen- und Datenwissenschaft häufig angewendet, um mit Zeitreihendaten umzugehen, wie z. B. bei der Vorhersage von Aktienkursen, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Spracherkennung.


Die Bedeutung der Sequenzmodellierung liegt in ihrer Fähigkeit, dynamische Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu unterstützen. Im Finanzbereich hilft sie Anlegern, Markttrends vorherzusagen; im Gesundheitswesen kann sie den Verlauf von Krankheiten vorhersagen; in der Analyse sozialer Medien sagt sie das Nutzerverhalten voraus.


Die Sequenzmodellierung umfasst in der Regel verschiedene Algorithmen, einschließlich rekursiver neuronaler Netze (RNNs), Langzeit-Kurzzeit-Gedächtnis-Netze (LSTMs) und Gated Recurrent Units (GRUs). Diese Modelle können zeitliche Abhängigkeiten in sequenziellen Daten erfassen und dadurch genauere Vorhersagen treffen.


Zum Beispiel wird die Sequenzmodellierung in der Verarbeitung natürlicher Sprache für die Sprachübersetzung und die Textgenerierung verwendet. Bei der Spracherkennung hilft sie den Systemen, kontinuierliche Sprachsignale zu verstehen. Darüber hinaus wird die Sequenzmodellierung auch in der Wettervorhersage und der Produktionsplanung eingesetzt.


Mit den Fortschritten im Deep Learning und der Rechenleistung werden die Anwendungen der Sequenzmodellierung weiterhin zunehmen. Neue Technologien wie Graph Neural Networks (GNNs) und Selbstaufmerksamkeitsmechanismen (wie Transformers) werden die Entwicklung der Sequenzmodellierung vorantreiben und die Modellleistung weiter verbessern.


Obwohl die Sequenzmodellierung starke Lern- und Vorhersagefähigkeiten aufweist, insbesondere beim Umgang mit komplexen Mustern, sind die Nachteile ein hoher Datenbedarf, was den Trainingsprozess sehr zeitaufwändig machen kann, und die Komplexität des Modells kann zu Überanpassung führen.


Bei der Implementierung der Sequenzmodellierung ist es wichtig, auf Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellevaluation zu achten. Außerdem ist es entscheidend, die Transparenz und Interpretierbarkeit der Modell Ergebnisse aufrechtzuerhalten.