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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 Unsicherheitsabschätzung

Die Unsicherheitsabschätzung ist eine Technik, die in der Statistik, im maschinellen Lernen und in der Entscheidungstheorie verwendet wird, um die Unsicherheit von Modellvorhersagen oder Entscheidungsergebnissen zu bewerten. Ihre Bedeutung liegt darin, dass das Verständnis der Unsicherheit von Vorhersagen den Entscheidungsträgern helfen kann, Risiken besser zu bewerten und Strategien effektiver zu formulieren.


Im maschinellen Lernen, insbesondere im Deep Learning, erzeugen Modelle in der Regel eine deterministische Ausgabe, die nicht immer die Komplexität der realen Welt widerspiegelt. Durch die Unsicherheitsabschätzung können Forscher die Vertrauensniveaus der Vorhersagen des Modells bewerten. Zum Beispiel kann ein Modell bei der Analyse medizinischer Bilder unterschiedliche Vertrauensniveaus für die Diagnose bestimmter Läsionen bereitstellen, und das Verständnis dieser Niveaus kann Ärzten helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.


Es gibt verschiedene Methoden zur Unsicherheitsabschätzung, darunter bayessche Methoden, Modell-Ensembles und Monte-Carlo-Methoden. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile; zum Beispiel sind bayessche Methoden in der Regel genauer, aber rechnerisch aufwendig, während Modell-Ensembles die Genauigkeit erhöhen können, aber auch zu Überanpassung führen können.


In Zukunft wird die Bedeutung der Unsicherheitsabschätzung mit der breiten Anwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen weiter wachsen. Forscher untersuchen effizientere Algorithmen, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Unsicherheitsabschätzung zu verbessern, um mit zunehmend komplexen Daten und Modellen umgehen zu können.


Bei der Durchführung der Unsicherheitsabschätzung müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden: Zuerst muss das geeignete Modell und der Algorithmus ausgewählt werden; zweitens wird die Qualität und Quantität der Daten die Ergebnisse direkt beeinflussen; schließlich müssen Entscheidungsträger die Bedeutung der Modell-Ausgaben verstehen, um effektive Entscheidungen zu treffen.