Glossary

0-9

1-shot learning 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 4D data 0-shot learning 9-layer network 3D convolution

A

AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation BERT Boosting Batch Normalization Bias

C

Chatbot Clustering CNN / Convolutional Neural Network Cross-Validation Classifier / Classification

D

Deep Learning Deepfake Discriminative Model Deterministic Model Data Augmentation

E

Embedding Encoder Epoch Ensemble Learning Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Forward Propagation Foundation Model Feature Extraction

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Graph Neural Network (GNN)Generative AI

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

Imbalanced Data Interpretability Instruction tuning Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Kernel Trick Knowledge Distillation

L

Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory Large Language Model (LLM)Learning Rate

M

Multimodal / Multimodality Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention

N

Normalization Neural Network NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Novelty Detection / Anomaly Detection

O

Objective Function Online Learning One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining Prompt Parameter

Q

Queue / Buffer Quantization Q-learning Query Quality Estimation

R

Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Reinforcement Learning (RL)Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Supervised Learning Self-Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Training Data Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning

U

Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning U-Net Underfitting Uncertainty Estimation

V

Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vanishing / Exploding Gradient Validation Set Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Zygosity in augmentation

Pooling là gì?

Pooling là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như khoa học máy tính, khoa học dữ liệu và tài chính. Trong mạng máy tính, pooling chỉ thực hành chia sẻ và quản lý tài nguyên một cách hiệu quả, kết hợp nhiều tài nguyên để tối ưu hóa việc sử dụng và giảm độ trễ.

Trong khoa học dữ liệu, pooling là một phương pháp để giảm độ chiều của dữ liệu, đặc biệt trong xử lý hình ảnh, thường thấy trong các Mạng Nơron Tích Chập (CNN) với các kỹ thuật như max pooling và average pooling. Điều này giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

Trong lĩnh vực tài chính, pooling chỉ việc tập hợp vốn từ nhiều nhà đầu tư để đạt được lợi nhuận đầu tư tốt hơn. Thực hành này cho phép các nhà đầu tư nhỏ có thể hưởng lợi từ các cơ hội đầu tư lớn hơn.

Ý nghĩa của pooling nằm ở khả năng tăng cường việc sử dụng tài nguyên và giảm chi phí. Khi công nghệ phát triển, việc ứng dụng pooling trong trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn sẽ ngày càng trở nên phổ biến.

Tuy nhiên, mặc dù pooling mang lại nhiều lợi ích đáng kể, nhưng nó cũng có thể có những nhược điểm như mất dữ liệu và thông tin không đầy đủ. Do đó, việc xem xét tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu là rất quan trọng khi triển khai các kỹ thuật pooling.