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 la Fonction Objectif

La Fonction Objectif fait référence à une expression mathématique qui quantifie l'objectif d'un problème d'optimisation, qui peut être maximisé ou minimisé. C'est un concept fondamental dans des domaines tels que la recherche opérationnelle, l'économie et l'informatique.

Dans les applications pratiques, la formulation de la fonction objectif doit s'aligner sur les exigences spécifiques du scénario. Par exemple, en économie, l'objectif peut être de maximiser le profit, tandis qu'en apprentissage automatique, il peut s'agir de minimiser le taux d'erreur de classification. Le choix et la conception de la fonction objectif influencent directement les performances et les résultats des algorithmes d'optimisation.

Avec l'essor de la science des données et de l'intelligence artificielle, la conception des fonctions objectifs devient de plus en plus complexe. Le succès de nombreux algorithmes modernes repose sur une profonde compréhension et une conception innovante des fonctions objectifs. À l'avenir, la recherche pourrait se concentrer sur des moyens de générer ou d'optimiser automatiquement des fonctions objectifs à l'aide de technologies émergentes, telles que l'apprentissage profond, pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.