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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 qu'un Encodeur

Un 'Encodeur' est un dispositif ou un programme qui convertit des informations ou des données d'un format à un autre. Il est principalement utilisé dans le domaine de l'informatique et de l'ingénierie pour transformer des données brutes en un format plus efficace pour le stockage ou la transmission, comme l'encodage de données audio, vidéo ou texte en un format numérique.


Le fonctionnement d'un encodeur implique généralement l'analyse des données d'entrée et la génération de la sortie codée correspondante. Différents types d'encodeurs utilisent divers algorithmes et protocoles. Par exemple, les encodeurs vidéo peuvent utiliser des normes telles que H.264, HEVC ou VP9, tandis que les encodeurs audio peuvent utiliser MP3, AAC ou FLAC. Ce processus comprend généralement la compression des données pour réduire la taille du fichier tout en maintenant la qualité des données d'origine.


Les encodeurs sont largement appliqués dans divers scénarios, y compris les services de streaming comme Netflix ou YouTube, les logiciels de visioconférence tels que Zoom ou Microsoft Teams, et la lecture de musique numérique comme Spotify ou Apple Music. Dans ce contexte, les encodeurs garantissent que le contenu audio et vidéo peut être transmis efficacement et présenté avec une qualité optimale.


Avec l'évolution de la technologie, les performances et l'efficacité des encodeurs continuent de s'améliorer. L'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique stimule les avancées des encodeurs, leur permettant de traiter la compression de données et la conversion de formats de manière plus intelligente. De plus, avec la montée en puissance des vidéos 8K et des contenus à large gamme dynamique (HDR), la demande et la complexité des encodeurs augmentent également.


Les principaux avantages des encodeurs résident dans leur capacité à réduire efficacement la taille des données, permettant d'économiser de l'espace de stockage et de la bande passante. Cependant, le processus d'encodage peut entraîner une certaine perte d'informations, notamment lors de l'utilisation d'algorithmes de compression avec perte. De plus, certains encodeurs peuvent nécessiter des ressources informatiques élevées, entraînant des délais lors de l'encodage et du décodage.


Lors du choix d'un encodeur, les utilisateurs doivent tenir compte de leurs besoins spécifiques, y compris le rapport de compression souhaité, la qualité de sortie et la capacité en temps réel. Comprendre la compatibilité et les normes des différents encodeurs est également crucial pour garantir une lecture fluide sur divers appareils et plateformes.