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 le Modèle Hiérarchique

Le Modèle Hiérarchique est un cadre théorique essentiel largement utilisé dans diverses disciplines telles que l'informatique, la gestion et les sciences sociales. Il organise des systèmes complexes en niveaux hiérarchiques, aidant les chercheurs et les professionnels à comprendre et à analyser les structures de données, les processus décisionnels et les comportements organisationnels.

L'idée centrale du Modèle Hiérarchique est de décomposer un système en différents niveaux, chacun ayant des fonctions et des rôles spécifiques. Cette simplification de la complexité facilite l'analyse. Par exemple, dans les systèmes d'information, le Modèle Hiérarchique peut aider à concevoir des architectures de bases de données où les données sont segmentées en plusieurs niveaux, facilitant ainsi leur gestion et leur accès.

Les scénarios d'application typiques incluent les structures organisationnelles dans les entreprises, les écosystèmes et le traitement des données et la conception d'algorithmes en informatique. Un avantage du Modèle Hiérarchique est sa capacité à montrer clairement les relations entre les différents niveaux, aidant à la prise de décision et à l'optimisation. Cependant, un inconvénient est que si les divisions hiérarchiques ne sont pas bien définies, cela peut entraîner une perte d'informations ou une réduction de l'efficacité du traitement.

Les tendances futures incluent des ajustements dynamiques et une gestion adaptative du Modèle Hiérarchique, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données et des environnements en évolution rapide. Maintenir la flexibilité et l'efficacité du modèle sera un défi important.