एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
वर्गीकरण मार्जिन
वर्गीकरण स्थान में किसी नमूने और निकटतम निर्णय सीमा के बीच की दूरी। यह मार्जिन मॉडल की अपनी भविष्यवाणी के प्रति निश्चितता के स्तर को मात्रात्मक रूप से बताता है।
मार्जिन द्वारा अनिश्चितता
दो सबसे संभावित वर्गों की प्रायिकता के बीच के अंतर के आधार पर अनिश्चितता का मूल्यांकन करने की विधि। यह मार्जिन जितना कम होगा, नमूने को उतना ही अधिक अनिश्चित माना जाएगा।
मार्जिन-आधारित नमूनाकरण
एक सक्रिय चयन रणनीति जो सबसे छोटे वर्गीकरण मार्जिन वाले नमूनों को प्राथमिकता देती है। मॉडल को कुशलतापूर्वक बेहतर बनाने के लिए यह दृष्टिकोण सबसे अस्पष्ट उदाहरणों को लक्षित करता है।
न्यूनतम मार्जिन चयन
वह तकनीक जिसमें दो सबसे संभावित वर्गों के बीच का मार्जिन सबसे कम होने वाले नमूनों को चुना जाता है। ये नमूने निर्णय सीमा के पास स्थित होते हैं।
मार्जिन-आधारित सक्रिय अधिगम
एक अधिगम पैराडाइम जहां मॉडल लेबलिंग के लिए पुनरावृत्त रूप से सबसे छोटे मार्जिन वाले नमूनों का चयन करता है। सीमित एनोटेशन बजट के साथ मॉडल में सुधार को अनुकूलित करने के लिए यह रणनीति उपयोगी है।
विश्वास मार्जिन
एक मात्रात्मक माप जो मॉडल की अपनी भविष्यवाणी में विश्वास के स्तर को इंगित करती है, जिसकी गणना भविष्यवाणी की गई वर्ग की प्रायिकता और दूसरे सबसे संभावित वर्ग की प्रायिकता के बीच के अंतर के रूप में की जाती है।
सीमा की दूरी
एक ज्यामितीय माप जो किसी नमूने का निर्णय सीमा से पृथक्करण को मात्रात्मक रूप देती है। सक्रिय अधिगम में न्यूनतम दूरी वाले नमूनों को प्राथमिकता दी जाती है।
अस्पष्ट नमूने
डेटा बिंदु जो स्थान के उन क्षेत्रों में स्थित होते हैं जहां मॉडल का कई वर्गों के बीच विश्वास कम होता है। इन नमूनों की विशेषता बहुत कम वर्गीकरण मार्जिन है।
सुरक्षा मार्जिन
एक सैद्धांतिक अवधारणा जो नमूनों और निर्णय सीमा के बीच वांछित न्यूनतम दूरी का प्रतिनिधित्व करती है। उच्च सुरक्षा मार्जिन एक अधिक मजबूत और सामान्यीकरण योग्य वर्गीकरण को दर्शाता है।
मार्जिन रणनीति
एक सक्रिय पूछताछ दृष्टिकोण जो एनोटेट करने के लिए नमूनों का चयन करने के लिए मुख्य मानदंड के रूप में वर्गीकरण मार्जिन का उपयोग करता है। यह रणनीति प्रायिकता मॉडलों के लिए विशेष रूप से प्रभावी है।
विभाजन मार्जिन
बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्या में आसन्न वर्गों के बीच मापी गई दूरी। यह मार्जिन यह निर्धारित करता है कि एक मॉडल विभिन्न श्रेणियों के बीच कितनी आसानी से अंतर कर सकता है।
मार्जिन सैंपलिंग
निर्णय सीमा के सापेक्ष उनकी स्थिति के आधार पर नमूनों का चयन करने की प्रक्रिया। यह विधि उन उदाहरणों को प्राथमिकता देती है जो वर्गों के बीच सीमाओं की परिभाषा को सबसे अधिक बेहतर बनाते हैं।
निर्णय मार्जिन
एक दिए गए नमूने के लिए एक वर्गीकारक के निर्णय स्कोर का प्रतिनिधित्व करने वाला संख्यात्मक मान। इसका उपयोग अक्सर अपनी भविष्यवाणी में मॉडल के विश्वास की गणना के लिए किया जाता है।
अनिश्चितता मार्जिन
विशेषता स्थान का वह क्षेत्र जहां मॉडल अपनी भविष्यवाणियों में कम विश्वास दर्शाता है। यह क्षेत्र उन नमूनों द्वारा परिभाषित होता है जिनके वर्गीकरण मार्जिन एक पूर्वनिर्धारित सीमा से कम होते हैं।
सीमा द्वारा चयन
मार्जिन-आधारित रणनीति का एक प्रकार जो विशेष रूप से निर्णय सीमा की तत्काल निकटता में स्थित नमूनों पर केंद्रित है। यह दृष्टिकोण भेदभाव में सुधार के लिए सबसे महत्वपूर्ण बिंदुओं को लक्षित करता है।
भविष्यवाणी मार्जिन
एक दिए गए नमूने के लिए दो सबसे संभावित वर्गों की भविष्यवाणी संभावनाओं के बीच अंतर। कम मार्जिन एक अनिश्चित भविष्यवाणी को इंगित करता है जिसके लिए संभवतः मानव एनोटेशन की आवश्यकता होती है।
सीमांत नमूने
विशेषता स्थान में कई वर्गीकरण क्षेत्रों के बीच की सीमा पर स्थित डेटा बिंदु। मॉडल की निर्णय सीमाओं को सटीक रूप से परिभाषित करने के लिए ये नमूने महत्वपूर्ण हैं।