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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es el Encoder

Un 'Encoder' es un dispositivo o programa que convierte información o datos de un formato a otro. Se utiliza principalmente en la informática y la ingeniería para transformar datos en bruto en un formato más eficiente para el almacenamiento o la transmisión, como codificar datos de audio, video o texto en un formato digital.


El funcionamiento de un encoder generalmente implica analizar los datos de entrada y generar la salida codificada correspondiente. Diferentes tipos de encoders utilizan varios algoritmos y protocolos. Por ejemplo, los encoders de video pueden utilizar estándares como H.264, HEVC o VP9, mientras que los encoders de audio pueden utilizar MP3, AAC o FLAC. Este proceso generalmente incluye la compresión de datos para reducir el tamaño del archivo, al tiempo que se mantiene la calidad de los datos originales.


Los encoders se aplican ampliamente en varios escenarios, incluidos servicios de transmisión como Netflix o YouTube, software de videoconferencia como Zoom o Microsoft Teams y reproducción de audio digital como Spotify o Apple Music. En este contexto, los encoders garantizan que el contenido de audio y video se pueda transmitir de manera eficiente y presentarse con calidad óptima.


Con la evolución de la tecnología, el rendimiento y la eficiencia de los encoders están mejorando continuamente. La aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático está impulsando los avances en los encoders, permitiéndoles procesar la compresión de datos y la conversión de formatos de manera más inteligente. Además, a medida que los videos 8K y el contenido de alto rango dinámico (HDR) se vuelven más comunes, la demanda y la complejidad de los encoders también están aumentando.


Las principales ventajas de los encoders son su capacidad para reducir efectivamente el tamaño de los datos, ahorrando espacio de almacenamiento y ancho de banda. Sin embargo, el proceso de codificación puede resultar en cierta pérdida de información, especialmente al usar algoritmos de compresión con pérdidas. Además, algunos encoders pueden requerir altos recursos computacionales, lo que resulta en retrasos durante la codificación y decodificación.


Al elegir un encoder, los usuarios deben considerar sus necesidades específicas, incluida la tasa de compresión deseada, la calidad de salida y la capacidad en tiempo real. Además, entender la compatibilidad y los estándares de diferentes encoders es crucial para garantizar una reproducción fluida en varios dispositivos y plataformas.