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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / 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
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'Embedding

L'Embedding est un concept crucial dans divers domaines, notamment en traitement du langage naturel (NLP) et en apprentissage automatique. Il fait référence au processus de mapping de données en haute dimension, telles que des mots ou des images, dans un espace en basse dimension, rendant ainsi les données plus gérables sur le plan computationnel.


Dans le domaine du NLP, les embeddings de mots convertissent les mots en vecteurs, permettant aux mots de sens similaire d'être plus proches dans l'espace vectoriel. Des techniques comme Word2Vec et GloVe sont largement utilisées. Ces méthodes aident les modèles à comprendre les relations et les sémantiques entre les mots, améliorant ainsi des tâches telles que la classification de texte et la traduction automatique.


L'Embedding peut également s'appliquer à d'autres types de données, comme les images et les comportements des utilisateurs. Dans les systèmes de recommandation, les embeddings d'utilisateurs et d'articles permettent aux modèles de fournir des recommandations personnalisées basées sur les préférences des utilisateurs.


À l'avenir, les techniques d'Embedding pourraient évoluer vers des représentations de plus grande dimension, combinées à des architectures de réseaux neuronaux plus complexes, améliorant ainsi les performances du modèle. L'interprétabilité des embeddings deviendra également un axe de recherche, car comprendre comment fonctionnent les embeddings est crucial pour améliorer les modèles et accroître leur transparence.


Les avantages de l'Embedding incluent une réduction significative de la dimensionnalité des données et de la complexité computationnelle, tout en conservant des informations sémantiques importantes. Cependant, les inconvénients comprennent la nécessité de grandes quantités de données et de ressources de calcul pour former des embeddings, et la qualité des embeddings peut être affectée si les données sont insuffisantes.


Les considérations connexes incluent le prétraitement des données et le choix de la méthode d'Embedding appropriée. Différentes tâches peuvent nécessiter différents types d'Embeddings, il est donc nécessaire d'évaluer et d'ajuster lors de l'application.