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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'ensemble de validation

L'ensemble de validation est un concept crucial en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Il sert de partie du jeu de données qui est divisé en ensembles d'entraînement, de validation et de test, utilisé pour ajuster les hyperparamètres du modèle et évaluer ses performances. En utilisant un ensemble de validation, les chercheurs peuvent surveiller les performances du modèle pendant l'entraînement, évitant ainsi le sur-apprentissage et garantissant que le modèle fonctionne efficacement sur des données non vues.


L'utilisation de l'ensemble de validation est essentielle pour améliorer la précision et la capacité de généralisation d'un modèle. Cela fournit un mécanisme pour réaliser plusieurs tests et ajustements pendant le processus d'entraînement. Sans un ensemble de validation, les développeurs peuvent avoir du mal à identifier efficacement les faiblesses du modèle, ce qui conduit à une conception de modèle inefficace et à des décisions erronées.


Dans le flux de travail typique de l'apprentissage automatique, le jeu de données est d'abord divisé en ensembles d'entraînement, de validation et de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour former le modèle, l'ensemble de validation est utilisé pour ajuster le modèle, et l'ensemble de test est utilisé pour l'évaluation finale des performances. En général, la taille de l'ensemble de validation représente environ 10%-20% du jeu de données. Pendant l'entraînement, les développeurs utilisent les résultats de l'ensemble de validation pour déterminer si des ajustements des paramètres du modèle sont nécessaires.


Les ensembles de validation sont largement utilisés dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Par exemple, lors de l'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs pour la classification d'images, les développeurs peuvent utiliser l'ensemble de validation pour sélectionner le meilleur taux d'apprentissage et l'architecture du réseau. Des bibliothèques courantes d'apprentissage automatique, telles que TensorFlow et PyTorch, prennent en charge la définition et l'utilisation d'ensembles de validation.


À mesure que la technologie de l'apprentissage automatique continue d'évoluer, la conception et l'utilisation des ensembles de validation évoluent également. À l'avenir, des méthodes de validation plus automatisées pourraient apparaître, telles que la recherche d'hyperparamètres basée sur l'optimisation bayésienne, augmentant encore l'efficacité et la précision des modèles.


Le principal avantage d'un ensemble de validation est sa capacité à surveiller efficacement les performances du modèle et à réduire le risque de sur-apprentissage. Cependant, l'inconvénient est que, si l'ensemble de validation est mal choisi, cela peut conduire à des ajustements inexacts du modèle et à des évaluations erronées.


Lors de la création d'un ensemble de validation, il est crucial de garantir sa représentativité afin qu'il puisse refléter avec précision les performances du modèle dans des applications réelles. De plus, il est important d'éviter un ajustement excessif sur l'ensemble de validation pour ne pas introduire de biais.