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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 la Fusion / Fusion Multimodale

La fusion fait généralement référence à la combinaison de différents éléments ou technologies en un tout nouveau. Dans le domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle, la Fusion Multimodale se réfère à l'intégration de données provenant de plusieurs modalités (telles que le texte, les images, l'audio, etc.) afin d'obtenir une analyse et une compréhension plus complètes et précises.


L'importance de la Fusion Multimodale augmente à mesure que la diversité des sources et des formes de données croît. Elle peut améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans les tâches nécessitant une analyse approfondie de différents types de données, telles que la conduite autonome et l'analyse des sentiments. En intégrant des informations multimodales, les systèmes peuvent porter des jugements plus précis dans des scénarios complexes.


En général, la Fusion Multimodale comprend trois étapes : le prétraitement des données, l'extraction des caractéristiques et la stratégie de fusion. La phase de prétraitement des données implique le nettoyage et la normalisation des données provenant de différentes modalités ; la phase d'extraction des caractéristiques capture des informations utiles de chaque modalité ; et la stratégie de fusion détermine comment combiner ces informations (par exemple, par des moyennes pondérées ou des modèles d'apprentissage profond).


Dans le domaine de l'analyse d'images médicales, la Fusion Multimodale peut combiner des images CT et des données IRM pour fournir des informations diagnostiques plus complètes. Dans le traitement du langage naturel, la combinaison de texte et d'images peut aider à améliorer la précision de la génération de descriptions d'images.


À l'avenir, alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer, la Fusion Multimodale sera appliquée dans davantage de domaines, tels que la réalité virtuelle, la réalité augmentée et l'interaction homme-machine. De plus, à mesure que la quantité de données augmente, la manière de traiter et de fusionner efficacement ces données deviendra une direction de recherche importante.


Les avantages comprennent une analyse de données plus complète et une plus grande précision et robustesse du modèle ; les inconvénients incluent la complexité du traitement des données et un coût computationnel plus élevé.


Lors de la mise en œuvre de la Fusion Multimodale, il est important de prêter attention à la qualité, à l'échelle et à la synchronisation temporelle des données de différentes modalités, car ces facteurs peuvent influencer la précision des résultats finaux.