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

Whitening / Biến đổi Whitening là gì

Whitening thường liên quan đến chăm sóc da và răng miệng, đề cập đến quá trình làm sáng màu da hoặc màu răng thông qua nhiều sản phẩm và phương pháp điều trị khác nhau. Nhu cầu về sản phẩm làm trắng đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây, phản ánh sự nhấn mạnh văn hóa vào ngoại hình và tiêu chuẩn vẻ đẹp.

Ngành công nghiệp làm trắng đã trở thành một thị trường quan trọng ảnh hưởng đến hàng triệu người trên toàn cầu. Điều này đã dấy lên các cuộc thảo luận về thành phần sử dụng trong các sản phẩm làm trắng và sự an toàn của chúng, cũng như các câu chuyện văn hóa liên tục về sắc đẹp và bản sắc.

Các sản phẩm làm trắng thường chứa các thành phần hoạt tính như hydroquinone, vitamin C và axit, có tác dụng ức chế sản xuất melanin hoặc thúc đẩy sự tái tạo tế bào. Trong nha khoa, hydrogen peroxide thường được sử dụng để làm trắng răng, loại bỏ hiệu quả các vết bẩn bề mặt.

Khi sở thích của người tiêu dùng phát triển, tương lai của các sản phẩm làm trắng có thể nghiêng về các thành phần an toàn và tự nhiên hơn, với các lựa chọn dựa trên thực vật ngày càng trở nên phổ biến.

Mặc dù lợi ích của việc làm trắng bao gồm tăng cường ngoại hình và sự tự tin, nhưng những nhược điểm tiềm ẩn bao gồm kích ứng da, phản ứng dị ứng và áp lực xã hội liên quan đến tiêu chuẩn sắc đẹp.

Khi chọn các sản phẩm làm trắng, người tiêu dùng nên chú ý đến tính minh bạch của thành phần, lựa chọn các sản phẩm được xác minh lâm sàng và làm theo hướng dẫn sử dụng để tránh các vấn đề về da không mong muốn.