एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
वन-क्लास लर्निंग
एक ऐसी सीखने की तकनीक जहाँ मॉडल को केवल सामान्य डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे उनके वितरण को सीख सकें और विचलनों को विसंगतियों के रूप में पहचान सकें।
ऑटोएनकोडर रिकंस्ट्रक्शन एरर
एक ऐसा माप जो मूल डेटा और उनके ऑटोएनकोडर द्वारा पुनर्निर्मित संस्करण के बीच अंतर को मात्रात्मक रूप से दर्शाता है, जहाँ उच्च त्रुटि एक संभावित विसंगति का संकेत देती है।
सपोर्ट वेक्टर डेटा डिस्क्रिप्शन
SVM का एक रूप जो सामान्य डेटा को घेरने वाली न्यूनतम हाइपरस्फीर की तलाश करता है, जहाँ बाहरी बिंदुओं को विसंगतियों के रूप में माना जाता है।
गाऊसीयन मिक्स्चर मॉडल विसंगति
एक प्रायिकता मॉडल जो डेटा को गाऊसीयन वितरणों के मिश्रण के रूप में दर्शाता है, जहाँ मॉडल के तहत कम प्रायिकताएं विसंगतियों का संकेत देती हैं।
स्यूडो-लेबलिंग
एक अर्ध-पर्यवेक्षित तकनीक जहाँ मॉडल उच्च आत्मविश्वास के साथ अनलेबल डेटा के लिए लेबल उत्पन्न करता है, जिसका उपयोग बाद में प्रशिक्षण के लिए किया जाता है।
सेल्फ-ट्रेनिंग
एक पुनरावृत्ति विधि जहाँ मॉडल अपनी सबसे विश्वसनीय भविष्यवाणियों पर प्रशिक्षित होता है ताकि लेबल किए गए प्रशिक्षण सेट को धीरे-धीरे विस्तारित किया जा सके।
को-ट्रेनिंग
एक अर्ध-पर्यवेक्षित पद्धति जो डेटा के विभिन्न दृश्यों पर दो वर्गीकारकों का उपयोग करती है, जो अपनी सबसे आत्मविश्वासपूर्ण भविष्यवाणियों के साथ परस्पर प्रशिक्षित होते हैं।
ग्राफ-आधारित विसंगति पहचान
एक दृष्टिकोण जो बिंदुओं के बीच संबंधों को मॉडल करने के लिए ग्राफ संरचनाओं का उपयोग करता है, जहाँ विसंगतियों की पहचान उनके असामान्य कनेक्शनों द्वारा की जाती है।
वेरिएशनल ऑटोएनकोडर एनोमली
सामान्य डेटा के वितरण को मॉडल करने के लिए VAE का उपयोग, विसंगतियों का पता सीखे गए मॉडल के तहत उनकी कम प्रायिकता से लगाया जाता है।
संगतता नियमन
अर्ध-पर्यवेक्षित तकनीक जो मॉडल को एक ही डेटा के विभिन्न संवर्द्धनों या विक्षोभों के लिए सुसंगत भविष्यवाणियां करने के लिए मजबूर करती है।
मीन शिफ्ट एनोमली डिटेक्शन
गैर-पैरामीट्रिक क्लस्टरिंग एल्गोरिथम जो घनत्व मोड की पहचान करता है, कम घनत्व वाले क्षेत्रों में बिंदुओं को विसंगतियों के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।