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 méta-apprentissage

Le méta-apprentissage, également connu sous le nom de 'apprendre à apprendre', est un concept crucial dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il fait référence à l'approche qui consiste à apprendre à apprendre de manière plus efficace, améliorant ainsi les performances d'un modèle sur de nouvelles tâches. L'objectif sous-jacent est de permettre au modèle de s'adapter rapidement à différentes tâches d'apprentissage avec peu de données ou d'expérience.

L'importance du méta-apprentissage réside dans sa capacité à réduire le temps d'entraînement et à améliorer l'adaptabilité du modèle dans de nouveaux environnements. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les modèles nécessitent généralement de grandes quantités de données étiquetées pour l'entraînement, tandis que le méta-apprentissage utilise des connaissances ou des expériences existantes pour accélérer le processus d'apprentissage. Les méthodes courantes incluent la sélection d'algorithmes appropriés, l'optimisation des hyperparamètres et l'utilisation de mécanismes adaptatifs pour ajuster les stratégies d'apprentissage.

Dans des scénarios typiques, le méta-apprentissage est appliqué dans divers domaines, tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage robotique. Par exemple, dans la vision par ordinateur, le méta-apprentissage peut aider les modèles à s'adapter rapidement et à classifier avec précision de nouvelles catégories d'images.

À l'avenir, à mesure que la diversité des données et des tâches continue d'augmenter, l'importance du méta-apprentissage devrait également croître. On s'attend à ce qu'il joue un rôle plus important dans des domaines tels que l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) et les systèmes de recommandation personnalisés. Cependant, le méta-apprentissage fait également face à des défis, comme le choix de bons apprenants de base et la conception de distributions de tâches efficaces.