Glossary

0-9

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

A

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

B

BERT Batch Normalization Backpropagation Bias Boosting

C

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

D

Deterministic Model Discriminative Model Deepfake Data Augmentation Deep Learning

E

Epoch Encoder Ensemble Learning Embedding Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic Hierarchical Model

I

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

J

JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition Jittering

K

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

L

Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function Learning Rate 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

Optimizer Online Learning Objective Function Overfitting One-hot Encoding

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Quality Estimation Quantization Q-learning Queue / Buffer

R

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

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Softmax

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Unsupervised Learning Uncertainty Estimation Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

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

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

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

Y

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

Z

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

Qu'est-ce que l'Extraction de Caractéristiques

L'extraction de caractéristiques est une technique cruciale de prétraitement des données utilisée dans l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Son objectif principal est d'extraire des caractéristiques importantes à partir de données brutes pour améliorer la performance et la précision des modèles.

Ce processus implique généralement plusieurs méthodes et techniques, telles que l'Analyse en Composantes Principales (PCA), l'Analyse Discriminante Linéaire (LDA) et les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN). Ces méthodes aident à réduire la dimensionnalité des données tout en conservant les informations les plus critiques, rendant ainsi les analyses ultérieures plus efficaces.

Dans les applications pratiques, l'extraction de caractéristiques est largement utilisée dans la reconnaissance d'images, la classification de texte et la reconnaissance audio. Par exemple, dans la reconnaissance d'images, les techniques d'extraction de caractéristiques peuvent identifier et classer efficacement différents contenus d'images. À mesure que l'intelligence artificielle continue d'évoluer, les méthodes et technologies d'extraction de caractéristiques évolueront également pour s'adapter à des données et des scénarios d'application plus complexes.

Cependant, l'extraction de caractéristiques présente également des limites. Par exemple, le choix de caractéristiques inappropriées peut entraîner une baisse des performances du modèle, et certaines méthodes peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes. Par conséquent, le choix des méthodes et des caractéristiques d'extraction appropriées est un problème critique.