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Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI7D representation0-shot learning3D convolution4D data2-stage detector6DoF pose estimation8-bit quantization9-layer network
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAttentionAutoencoderArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
ChatbotClassifier / ClassificationClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEmbeddingEncoderEpochExplainable AI (XAI)
F
Feature ExtractionFine-tuningFusion / Multimodal FusionFoundation ModelForward Propagation
G
Gradient DescentGAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hidden LayerHallucinationHeuristicHyperparameterHierarchical Model
I
Intelligence Amplification / AugmentationImbalanced DataInstance / SampleInstruction tuningInterpretability
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Loss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLarge Language Model (LLM)Latent Variable
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOptimizerOverfitting
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPrompt
Q
Quality EstimationQueue / BufferQ-learningQuantizationQuery
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUniversal Approximation TheoremU-NetUnderfitting
V
Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVariational Autoencoder (VAE)Vision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

O que é Encoder

Um 'Encoder' é um dispositivo ou programa que converte informações ou dados de um formato para outro. É usado principalmente na ciência da computação e engenharia para transformar dados brutos em um formato mais eficiente para armazenamento ou transmissão, como codificar dados de áudio, vídeo ou texto em um formato digital.


O funcionamento de um encoder geralmente envolve a análise de dados de entrada e a geração da saída codificada correspondente. Diferentes tipos de encoders usam vários algoritmos e protocolos. Por exemplo, encoders de vídeo podem usar padrões como H.264, HEVC ou VP9, enquanto encoders de áudio podem usar MP3, AAC ou FLAC. Este processo geralmente inclui a compressão de dados para reduzir o tamanho do arquivo, enquanto mantém a qualidade dos dados originais.


Os encoders são amplamente aplicados em vários cenários, incluindo serviços de streaming como Netflix ou YouTube, software de videoconferência como Zoom ou Microsoft Teams, e reprodução de áudio digital como Spotify ou Apple Music. Nesse contexto, os encoders garantem que o conteúdo de áudio e vídeo possa ser transmitido de forma eficiente e apresentado com qualidade ideal.


Com a evolução da tecnologia, o desempenho e a eficiência dos encoders estão em constante melhoria. A aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina está impulsionando os avanços nos encoders, permitindo que processem compressão de dados e conversão de formato de forma mais inteligente. Além disso, à medida que vídeos 8K e conteúdos de alto alcance dinâmico (HDR) se tornam mais comuns, a demanda e a complexidade dos encoders também estão aumentando.


As principais vantagens dos encoders são a capacidade de reduzir efetivamente o tamanho dos dados, economizando espaço de armazenamento e largura de banda. No entanto, o processo de codificação pode resultar em uma certa quantidade de perda de informação, especialmente ao usar algoritmos de compressão com perdas. Além disso, alguns encoders podem exigir recursos computacionais altos, resultando em atrasos durante a codificação e decodificação.


Ao escolher um encoder, os usuários devem considerar suas necessidades específicas, incluindo a taxa de compressão desejada, qualidade de saída e capacidade em tempo real. Além disso, entender a compatibilidade e os padrões de diferentes encoders é crucial para garantir a reprodução suave em vários dispositivos e plataformas.