🔢Quantisierung

Verringerung der Genauigkeit der Modellparameter, um Speicher und Rechenaufwand zu senken.

🔁Rekurrentes Netz

Ein Netz mit Schleifen, das sich an frühere Eingaben erinnert.

📉Regression

Die Aufgabe, aus Merkmalen einen stetigen Zahlenwert vorherzusagen.

⚖️Regularisierung

Verfahren, die Komplexität bestrafen, um Überanpassung zu vermeiden.

🎮Bestärkendes Lernen

Lernen durch Versuch und Irrtum, indem die summierte Belohnung maximiert wird.

🎲Eingeschränkte Boltzmann-Maschine

Ein generatives stochastisches Netz mit sichtbaren und verborgenen Einheiten.

🦾Robotik

Entwurf, Bau und Betrieb intelligenter Maschinen.

🪞Selbstaufmerksamkeit

Ein Aufmerksamkeitsmechanismus, der Positionen innerhalb einer Sequenz zueinander in Beziehung setzt.

🌗Halbüberwachtes Lernen

Lernen, das wenige beschriftete Daten mit unbeschrifteten kombiniert.

🎤Spracherkennung

Das Übertragen gesprochener Sprache in geschriebenen Text.

👨‍🏫Überwachtes Lernen

Lernen aus beschrifteten Daten, um Eingaben bekannten Ausgaben zuzuordnen.

🔊Sprachsynthese

Das Erzeugen gesprochener Sprache aus geschriebenem Text.

✂️Tokenisierung

Das Zerlegen von Text in kleinere Einheiten, Tokens genannt.

📚Trainingsdaten

Der Datensatz, mit dem ein Modell Vorhersagen lernt.

🔄Transferlernen

Wissen aus einer Aufgabe wiederverwenden, um eine andere zu verbessern.

🤖Transformer

Eine Netzarchitektur auf der Grundlage von Selbstaufmerksamkeit.

📉Unteranpassung

Ein Modell ist zu einfach, um die Struktur der Daten zu erfassen.

🔍Unüberwachtes Lernen

Lernen aus unbeschrifteten Daten, um verborgene Muster zu finden.

🗜️Variationaler Autoencoder

Ein generatives Modell, das eine latente Darstellung der Eingabedaten lernt.

🔤Worteinbettung

Eine dichte Vektordarstellung von Wörtern, die ihre Bedeutung erfasst.

0️⃣Zero-Shot-Lernen

Die Fähigkeit eines Modells, Aufgaben zu behandeln, für die es nicht ausdrücklich trainiert wurde.