TopAIToolsTopAITools

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 Fusão / Fusão Multimodal

A fusão refere-se, geralmente, à combinação de diferentes elementos ou tecnologias em um novo todo. No campo da ciência da computação e inteligência artificial, a Fusão Multimodal refere-se à integração de dados de várias modalidades (como texto, imagens, áudio, etc.) para uma análise e compreensão mais abrangentes e precisas.


A importância da Fusão Multimodal está aumentando à medida que a diversidade de fontes e formas de dados cresce. Ela pode melhorar o desempenho de modelos de aprendizagem de máquina, especialmente em tarefas que exigem análise abrangente de diferentes tipos de dados, como direção autônoma e análise de sentimentos. Ao integrar informações multimodais, os sistemas podem fazer julgamentos mais precisos em cenários complexos.


Geralmente, a Fusão Multimodal envolve três etapas: pré-processamento de dados, extração de características e estratégia de fusão. A fase de pré-processamento de dados envolve a limpeza e padronização dos dados de diferentes modalidades; a fase de extração de características captura informações úteis de cada modalidade; e a estratégia de fusão determina como combinar essas informações (por exemplo, por meio de médias ponderadas ou modelos de aprendizado profundo).


No campo da análise de imagens médicas, a Fusão Multimodal pode combinar imagens de tomografia computadorizada (CT) e dados de ressonância magnética (MRI) para fornecer informações diagnósticas mais abrangentes. Na área de processamento de linguagem natural, a combinação de texto e imagens pode ajudar a melhorar a precisão da geração de legendas de imagens.


No futuro, à medida que a tecnologia de IA continua a se desenvolver, a Fusão Multimodal será aplicada em mais áreas, como realidade virtual, realidade aumentada e interação humano-computador. Além disso, à medida que a quantidade de dados aumenta, como processar e fundir esses dados de forma eficiente também se tornará uma direção importante de pesquisa.


Os benefícios incluem uma análise de dados mais abrangente e maior precisão e robustez do modelo; as desvantagens incluem complexidade de processamento de dados e maior custo computacional.


Ao implementar a Fusão Multimodal, é importante prestar atenção à qualidade, escala e sincronização temporal dos dados de diferentes modalidades, pois esses fatores podem afetar a precisão dos resultados finais.