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एआई शब्दावली

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश

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पूर्वानुमानी मास्किंग

एक तकनीक जिसमें इनपुट डेटा के हिस्सों को यादृच्छिक रूप से छिपाया जाता है और मॉडल को लुप्त जानकारी की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

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प्रॉक्सी इमेज रोटेशन

एक पूर्ववर्ती कार्य जहाँ मॉडल को किसी छवि पर लागू घूर्णन कोण की भविष्यवाणी करनी होती है, जिससे अर्थपूर्ण स्थानिक विशेषताओं को सीखने पर जोर दिया जाता है।

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स्व-पर्यवेक्षित जिग्सॉ पहेली

एक प्रॉक्सी कार्य जिसमें फैले हुए छवि टुकड़ों को फिर से इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है, जो स्थानिक संरचना और संदर्भ संबंधों को सीखने को प्रोत्साहित करता है।

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कालिक संदर्भ भविष्यवाणी

एक स्व-पर्यवेक्षित विधि जो किसी स्पष्ट एनोटेशन के बिना अनुक्रमिक घटनाओं के कालिक क्रम या संदर्भ की भविष्यवाणी करती है।

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स्व-पर्यवेक्षित इनपेंटिंग

एक पुनर्निर्माण तकनीक जिसमें मॉडल संदर्भ संरचनाओं और बनावटों को सीखकर छवि के छिपे हुए क्षेत्रों को भरता है।

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शब्द

बाधाबद्ध क्लस्टरिंग

एक स्व-पर्यवेक्षित दृष्टिकोण जो अनलेबल डेटा के समूहन का मार्गदर्शन करने के लिए स्वचालित रूप से उत्पन्न बाधाओं का उपयोग करता है।

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शब्द

स्व-पर्यवेक्षित डिस्टिलेशन

एक प्रक्रिया जिसमें कोई स्व-पर्यवेक्षित शिक्षक मॉडल बिना मैनुअल लेबल के अपना ज्ञान एक अधिक कॉम्पैक्ट छात्र मॉडल में स्थानांतरित करता है।

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शब्द

प्रॉक्सी मल्टीमोडल एलाइनमेंट

एक स्व-पर्यवेक्षित कार्य जो उनकी प्राकृतिक सह-घटनाओं का लाभ उठाकर विभिन्न मोडलताओं (पाठ, छवि, ध्वनि) को संरेखित करना सीखता है।

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सकारात्मक जोड़ियों का निर्माण

एक प्रक्रिया जो एकल अनलेबल डेटा स्रोत से कंट्रास्टिव लर्निंग के लिए स्वचालित रूप से समान उदाहरण बनाती है।

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शब्द

पड़ोस की भविष्यवाणी

एक प्रॉक्सी कार्य जहाँ मॉडल बिना लेबल वाले विशेषता स्थान में किसी नमूने के निकटतम पड़ोसियों की भविष्यवाणी करता है।

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शब्द

स्व-पर्यवेक्षित प्रतिकूल डेटा वृद्धि

एक तकनीक जो प्रतिनिधित्व की मजबूती बढ़ाने के लिए कठिन लेकिन अर्थपूर्ण रूप से सुरक्षित डेटा वृद्धि उत्पन्न करती है।

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शब्द

विरोधाभासी गतिशील स्मृति

एक तंत्र जो बड़े डेटा बैच की आवश्यकता के बिना विरोधाभासी अधिगम के लिए नकारात्मक प्रतिनिधित्वों को गतिशील रूप से संग्रहित करता है।

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शब्द

पुनरावर्ती छद्म-लेबलिंग

एक स्व-पर्यवेक्षित प्रक्रिया जो प्रारंभ में अनलेबल डेटा पर प्रशिक्षण का मार्गदर्शन करने के लिए धीरे-धीरे विश्वसनीय लेबल उत्पन्न करती है।

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