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 Whitening / Whitening Transformation

Whitening bezieht sich häufig auf die Haut- und Zahnpflege und beschreibt den Prozess, den Hautton oder die Zahnfarbe durch verschiedene Produkte und Behandlungen aufzuhellen. In den letzten Jahren hat die Nachfrage nach Whitening-Produkten erheblich zugenommen, was einen kulturellen Fokus auf das Aussehen und Schönheitsstandards widerspiegelt.

Die Whitening-Industrie ist zu einem bedeutenden Markt geworden, der Millionen von Menschen weltweit beeinflusst. Dies hat Diskussionen über die Inhaltsstoffe von Whitening-Produkten und deren Sicherheit angestoßen und fortlaufende kulturelle Erzählungen über Schönheit und Identität hervorgebracht.

Whitening-Produkte enthalten in der Regel aktive Inhaltsstoffe wie Hydrochinon, Vitamin C und Säuren, die die Melaninproduktion hemmen oder die Zellregeneration fördern. In der Zahnmedizin wird Wasserstoffperoxid häufig zur Zahnaufhellung eingesetzt, um oberflächliche Verfärbungen effektiv zu entfernen.

Mit der Weiterentwicklung der Verbraucherpräferenzen könnte die Zukunft der Whitening-Produkte in Richtung sichererer und natürlicherer Inhaltsstoffe weisen, wobei pflanzliche Optionen zunehmend an Beliebtheit gewinnen.

Die Vorteile des Whitenings umfassen eine verbesserte Erscheinung und ein höheres Selbstwertgefühl, während potenzielle Nachteile Hautreizungen, allergische Reaktionen und sozialen Druck in Bezug auf Schönheitsstandards umfassen.

Bei der Auswahl von Whitening-Produkten sollten Verbraucher auf die Transparenz der Inhaltsstoffe achten, klinisch validierte Produkte wählen und die Gebrauchsanweisungen befolgen, um unerwünschte Hautprobleme zu vermeiden.