TopAIToolsTopAITools

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 l'Apprentissage de Représentation

L'Apprentissage de Représentation est un concept clé en apprentissage automatique qui vise à apprendre automatiquement des représentations utiles à partir des données. Cette approche est particulièrement efficace pour traiter des données de haute dimension telles que les images, les textes et les audios, permettant l'extraction de caractéristiques plus abstraites et discriminantes.


Le contexte de l'apprentissage de représentation découle du développement de l'apprentissage profond, notamment avec l'essor des réseaux de neurones. Ces techniques utilisent des structures à plusieurs couches pour transformer progressivement les données brutes en représentations de caractéristiques de niveau supérieur, réussissant ainsi remarquablement dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. Un exemple typique de l'apprentissage de représentation est les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN), qui excellent dans les tâches de classification d'images.


Le fonctionnement de l'apprentissage de représentation inclut généralement diverses formes telles que l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage supervisé. L'apprentissage non supervisé permet aux modèles de découvrir des structures sous-jacentes dans les données sans étiquettes, tandis que l'apprentissage supervisé dépend de données annotées pour entraîner les modèles. Les avancées récentes, telles que les modèles pré-entraînés (comme BERT et GPT), démontrent les capacités puissantes de l'apprentissage de représentation dans le traitement du langage naturel.


À l'avenir, l'apprentissage de représentation pourrait évoluer vers des méthodes d'entraînement plus efficaces et des capacités de généralisation plus robustes. Ses avantages incluent la réduction de la nécessité d'un génie des caractéristiques manuel et l'amélioration des performances et de l'efficacité du modèle. Cependant, l'apprentissage de représentation présente également des inconvénients, tels que le besoin de jeux de données à grande échelle et le risque potentiel de surajustement.


Pour les chercheurs et les ingénieurs, comprendre les avantages et les inconvénients, les scénarios d'application et les tendances futures de l'apprentissage de représentation est crucial pour tirer parti de cette technologie dans des projets pratiques.