Glossary

0-9

6DoF pose estimation 4D data 5G + AI 1-shot learning 0-shot learning 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 2-stage detector 9-layer network

A

Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation Foundation Model

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Generative AI Graph Neural Network (GNN)

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

K-Shot Learning Kernel Trick K-means Clustering Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

NLP / Natural Language Processing Novelty Detection / Anomaly Detection NLU / Natural Language Understanding Normalization Neural Network

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Validation Set Vision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem XAI / Explainable AI X-axis / feature axis XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUV Yoga of AI

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zygosity in augmentation

Qué es Joint Embedding

Joint Embedding es una técnica utilizada en aprendizaje automático y aprendizaje profundo para incrustar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes y audio, en el mismo espacio vectorial. Este método se centra en mejorar el rendimiento de los modelos en tareas multimodales al aprender una representación compartida.

A través del entrenamiento de una red neuronal, Joint Embedding aprende a mapear diferentes fuentes de datos a un espacio vectorial común. En este espacio, entradas similares se mapean a puntos cercanos, lo cual es esencial para tareas que requieren procesar múltiples tipos de entrada, como la creación de subtítulos para imágenes y la comprensión de videos.

Por ejemplo, en la incrustación conjunta de imágenes y textos, un modelo puede mapear características de imágenes y descripciones de texto al mismo espacio, permitiendo la recuperación de imágenes basadas en descripciones textuales. A medida que el aprendizaje multimodal continúa creciendo, se espera que Joint Embedding encuentre aplicaciones más amplias en realidad aumentada y realidad virtual.

Aunque Joint Embedding ofrece ventajas, como el rendimiento y la eficiencia mejorados para tareas multimodales, también puede enfrentar desafíos, como la complejidad computacional durante el entrenamiento y la necesidad de conjuntos de datos a gran escala. Un adecuado preprocesamiento de datos y la selección del modelo son cruciales para una implementación exitosa.