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 Pooling?

Le Pooling est une technique largement utilisée dans divers domaines tels que l'informatique, la science des données et la finance. Dans le réseau informatique, le pooling fait référence à la pratique de partager et de gérer efficacement les ressources, en combinant plusieurs ressources pour optimiser leur utilisation et réduire la latence.

En science des données, le pooling est une méthode de réduction de la dimensionnalité des données, en particulier dans le traitement d'images, couramment vue dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN) à l'aide de techniques telles que le max pooling et l'average pooling. Cela aide à améliorer la précision et l'efficacité du modèle.

Dans le domaine financier, le pooling fait référence à l'agrégation des fonds de plusieurs investisseurs pour obtenir de meilleurs rendements d'investissement. Cette pratique permet aux petits investisseurs de bénéficier de plus grandes opportunités d'investissement.

L'importance du pooling réside dans sa capacité à augmenter l'utilisation des ressources et à réduire les coûts. À mesure que la technologie évolue, l'application du pooling dans l'intelligence artificielle et le big data deviendra de plus en plus courante.

Cependant, bien que le pooling offre des avantages significatifs, il peut également présenter des inconvénients, tels que la perte de données et l'incomplétude de l'information. Il est donc crucial de considérer l'intégrité et l'exactitude des données lors de la mise en œuvre des techniques de pooling.