एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
आपद्भरण विलयन
वह घटना जिसमें एक मॉडल नई जानकारी सीखने के दौरान पहले सीखी गई जानकारी को पूरी तरह से भूल जाता है, जिससे पुराने डेटा पर उसका प्रदर्शन प्रभावित होता है।
प्रतिनिधित्व स्मृति
ऐतिहासिक नमूनों का चयनात्मक भंडारण जिसका उपयोग मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिससे भूतकाल की जानकारी सुरक्षित रहती है और नई अवधारणाओं को सीखने की अनुमति मिलती है।
मॉडल एकत्रीकरण
एक तकनीक जो मजबूती बढ़ाने और वैचारिक विविधताओं को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए कई विशेषज्ञ या ऐतिहासिक मॉडलों की भविष्यवाणियों को जोड़ती है।
कालिक मूल्यांकन
एक मूल्यांकन कार्यप्रणाली जो विघटन का पता लगाने और निरंतर अनुकूलन की प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए विभिन्न समय बिंदुओं पर मॉडल के प्रदर्शन को मापती है।
ऑनलाइन पूर्व-प्रसंस्करण
पूर्ण ऐतिहासिक डेटा तक पहुंच के बिना, गतिशील रूप से अद्यतन आंकड़ों के साथ वास्तविक समय में आने वाले डेटा का रूपांतरण।
लघु-समूह अधिगम
बैच और स्टोचस्टिक लर्निंग के बीच एक समझौता जो मॉडल को अपडेट करने के लिए नमूनों के छोटे समूहों का उपयोग करता है, जो स्थिरता और अनुकूलन को संतुलित करता है।
सक्रिय नमूना चयन
एक रणनीति जो अधिगम के लिए प्रवाह में सबसे जानकारीपूर्ण नमूनों की पहचान चयनात्मक रूप से करती है, जो कम्प्यूटेशनल संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करती है।
ऑनलाइन विसंगति पता लगाना
गतिशील रूप से सीखे गए सामान्य व्यवहार की तुलना में विचलित अवलोकनों की वास्तविक समय पहचान, बिना सभी संभावित विसंगतियों की पूर्व जानकारी के।
ऑनलाइन अनिरीक्षित शिक्षण
क्लस्टरिंग या आयामीता कमी के एल्गोरिदम जो नई अनलेबल्ड डेटा उपलब्ध होने पर अपनी संरचना को अनुकूलित करते हैं।
समय पूर्वाग्रह
डेटा स्ट्रीम में समय के साथ विशेषताओं और लक्ष्य के बीच संबंधों में होने वाले बदलाव को ध्यान में न रखने के कारण भविष्यवाणियों में होने वाली व्यवस्थित विकृति।