🧠 कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग।
🌐फेडरेटेड लर्निंग
कच्चे डेटा को साझा किए बिना विकेंद्रीकृत उपकरणों पर प्रशिक्षण मॉडल।
🔢कुछ-शॉट लर्निंग
प्रत्येक कक्षा में केवल कुछ ही चिह्नित उदाहरणों से सीखना।
🎛️फाइन-ट्यूनिंग
एक छोटे कार्य-विशिष्ट डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को और प्रशिक्षित करना।
⚔️जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क
दो नेटवर्क प्रतिस्पर्धा करते हैं: एक जनरेटर डेटा बनाता है और एक डिस्क्रिमिनेटर उसका मूल्यांकन करता है।
🎨जनरेटिव एआई
ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्र जो पाठ, चित्र या ऑडियो जैसी नई सामग्री बना सकते हैं।
✨जनरेटिव मॉडल
एक ऐसा मॉडल जो अपने प्रशिक्षण सेट से मिलते-जुलते नए डेटा को उत्पन्न करना सीखता है।
⛰️ग्रेडिएंट डिसेंट
एक अनुकूलन एल्गोरिदम जो हानि फ़ंक्शन को पुनरावृत्ति से न्यूनतम करता है।
🕸️ग्राफ न्यूरल नेटवर्क
ग्राफ-संरचित डेटा पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक न्यूरल नेटवर्क।
🎚️हाइपरपैरामीटर
एक कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग जो मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को नियंत्रित करती है।
🧩छवि विभाजन
किसी छवि को क्षेत्रों में विभाजित करके वस्तुओं और सीमाओं की पहचान करना।
⚙️अनुमान
प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने की प्रक्रिया।
🧪ज्ञान का सार
एक छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करना ताकि वह एक बड़े मॉडल के व्यवहार की नकल कर सके।
🕸️नॉलेज ग्राफ
संस्थाओं और उनके संबंधों का एक संरचित प्रतिनिधित्व।
🏷️लेबल
प्रशिक्षण उदाहरण से जुड़ा ज्ञात आउटपुट या लक्ष्य मान।
📖बड़ा भाषा मॉडल
विशाल पाठ संग्रहों पर प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल।
👻अव्यक्त चर
डेटा से अनुमानित एक अदृश्य चर जो परिणामों को प्रभावित करता है।
🧠लंबी अल्पकालिक स्मृति
एक आवर्ती नेटवर्क आर्किटेक्चर जो लंबी दूरी की निर्भरताओं को सीखता है।
📏हानि फ़ंक्शन
एक फ़ंक्शन जो अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच अंतर को मापता है।
📈मशीन लर्निंग
एक ऐसा क्षेत्र जहां अनुभव और डेटा के माध्यम से एल्गोरिदम स्वचालित रूप से बेहतर होते जाते हैं।
📦मॉडल
डेटा से प्राप्त एक गणितीय निरूपण जो भविष्यवाणियां करता है।
🗜️मॉडल संपीड़न
मॉडल के आकार को कम करने वाली तकनीकें, जिससे तैनाती तेज़ और सस्ती हो जाती है।
🎭मल्टीमॉडल लर्निंग
पाठ और छवियों जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा से सीखना और उन्हें एकीकृत करना।
🗣️प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाने का क्षेत्र।
🔗न्यूरल नेटवर्क
जैविक न्यूरॉन्स से प्रेरित एक कंप्यूटिंग प्रणाली जो डेटा से सीखती है।
🔲ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
किसी छवि या वीडियो में वस्तुओं की पहचान करना और उनका पता लगाना।
🗺️ऑन्टोलॉजी
किसी डोमेन में अवधारणाओं और संबंधों का एक औपचारिक विनिर्देश।
🔎ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन
टेक्स्ट की छवियों को मशीन-एनकोडेड टेक्स्ट में परिवर्तित करना।
🎯ओवरफिटिंग
जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीख लेता है और सामान्यीकरण करने में विफल हो जाता है।
🎯परिशुद्धता और रिकॉल
वे मेट्रिक्स जो किसी क्लासिफायर की सटीकता और पूर्णता को मापते हैं।
✍️त्वरित इंजीनियरिंग
वांछित आउटपुट की ओर भाषा मॉडल को निर्देशित करने के लिए इनपुट डिजाइन करना।