एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
होफ़डिंग बाउंड
एक सांख्यिकीय सीमा जो इनक्रीमेंटल डिसीजन ट्री में यह निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाती है कि क्या किसी विशेषता को किसी नोड को विभाजित करने के लिए इष्टतम माना जाए, जिसमें एक गारंटीकृत संभावना के साथ सीमित नमूनों की जांच की जाती है।
CVFDT (कॉन्सेप्ट-एडेप्टिंग VFDT)
VFDT का एक विस्तार जो कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट का पता लगाने और उसके अनुकूल होने की तंत्र को एकीकृत करता है, जिससे पूर्ण पुनर्निर्माण के बिना पेड़ की संरचना में गतिशील संशोधन की अनुमति मिलती है।
EFDT (एक्सट्रीमली फास्ट डिसीजन ट्री)
VFDT का एक उन्नत एल्गोरिदम जो पिछले विभाजन निर्णयों का आवधिक पुनर्मूल्यांकन करता है और अनुचित विभाजनों को सुधारने के लिए पेड़ों का पुनर्निर्माण करता है, जो समान जटिलता के साथ बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
स्ट्रीमिंग डिसीजन ट्री
एक डिसीजन ट्री आर्किटेक्चर जो विशेष रूप से स्थिर मेमोरी और समय की बाधाओं के साथ निरंतर डेटा प्रवाह को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसके लिए ऐतिहासिक डेटा का पूर्ण भंडारण की आवश्यकता नहीं होती है।
इनक्रीमेंटल स्प्लिटिंग
डिसीजन ट्री में नोड्स को विभाजित करने की एक प्रक्रिया जो नए डेटा के आने के साथ-साथ धीरे-धीरे होती है, जिसके लिए पूरे डेटासेट का पुनर्मूल्यांकन करने की आवश्यकता नहीं होती है।
नोड स्टैटिस्टिक्स
क्लास वितरण और विशेषता आंकड़ों का पता लगाने के लिए इनक्रीमेंटल ट्री के प्रत्येक नोड पर बनाए रखे गए समग्र काउंटर, जो होफ़डिंग बाउंड पर आधारित विभाजन निर्णयों के लिए आवश्यक हैं।
ग्रेस पीरियड
नमूनों की न्यूनतम संख्या जिसे एक नोड को विभाजन के लिए पात्र होने से पहले देखना होता है, जो इनक्रीमेंटल ट्री में विभाजन निर्णयों की सांख्यिकीय विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।
ट्री प्रूनिंग (इनक्रीमेंटल)
इनक्रीमेंटल डिसीजन ट्री में एक अनुकूली छंटाई तकनीक जो कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के कारण लापता या कम प्रदर्शन करने वाली शाखाओं को हटा देती है, जिससे पेड़ की संरचना लगातार अनुकूलित होती है।
स्मृति-कुशल प्रसंस्करण
वृद्धिशील निर्णय वृक्षों में एक रणनीति जो नोड आंकड़ों के बुद्धिमान प्रबंधन के माध्यम से स्मृति उपयोग को O(log n) तक सीमित करती है, जहां n प्रसंस्कृत इंस्टेंस की संख्या है।
पूर्व-काटना वृद्धिशील
वृद्धिशील वृक्षों में एक तंत्र जो सांख्यिकीय मानदंडों के आधार पर उनके पूर्ण विकास से पहले संभावित बेकार शाखाओं के निर्माण को रोकता है।
विशेषता मूल्यांकन
वृद्धिशील वृक्षों में नोड्स को विभाजित करने के लिए उम्मीदवार विशेषताओं के मूल्यांकन की एक निरंतर प्रक्रिया, जो सूचना लाभ या जिनी सूचकांक जैसे मेट्रिक्स का वृद्धिशील तरीके से उपयोग करती है।
पत्ती नोड अनुकूलन
नए इंस्टेंस के आधार पर पेड़ की पत्तियों पर भविष्यवाणियों को गतिशील रूप से अद्यतन करने का एक तंत्र, जो पेड़ की संरचना को बदले बिना वितरण में बदलाव के अनुकूल होने की अनुमति देता है।
टाई-ब्रेकिंग रणनीति
वृद्धिशील निर्णय वृक्षों में उपयोग की जाने वाली एक निर्णायक नियम जब कई विशेषताओं का सांख्यिकीय प्रदर्शन समान होता है, जो अक्सर सरलता को बढ़ावा देने के लिए ह्यूरिस्टिक्स पर आधारित होता है।
इंस्टेंस-आधारित अधिगम
वृद्धिशील वृक्षों में एक अधिगम पैराडाइम जहां हर नया इंस्टेंस तुरंत मॉडल को प्रभावित करता है, जो बैच लर्निंग के विपरीत है जिसके लिए डेटा पर कई बार गुजरने की आवश्यकता होती है।