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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश

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प्रत्याशित कैलिब्रेशन त्रुटि (ECE)

एक मात्रात्मक मेट्रिक जो मॉडल की कैलिब्रेशन का मूल्यांकन करती है, यह विभिन्न आत्मविश्वास अंतरालों पर भविष्यवाणी की गई आत्मविश्वास और देखी गई सटीकता के बीच औसत भारित अंतर की गणना करके।

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अधिकतम कैलिब्रेशन त्रुटि (MCE)

एक कैलिब्रेशन मेट्रिक जो सभी आत्मविश्वास अंतरालों पर आत्मविश्वास और सटीकता के बीच अधिकतम विचलन की पहचान करती है, जो खराब कैलिब्रेशन के सबसे बुरे मामलों का पता लगाने के लिए उपयोगी है।

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अनुकूली कैलिब्रेशन त्रुटि (ACE)

ECE का एक प्रकार जो अनुकूली आत्मविश्वास अंतरालों का उपयोग करता है जिसमें प्रति बिन समान संख्या में नमूने होते हैं, जो भिन्नता और बिन्स की संख्या के माप पर प्रभाव को कम करता है।

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स्थैतिक कैलिब्रेशन त्रुटि (SCE)

एक कैलिब्रेशन मेट्रिक जो सभी बिन्स पर औसत कैलिब्रेशन का मूल्यांकन करती है बिना भविष्यवाणियों के वितरण द्वारा भारित किए, जो सभी आत्मविश्वास अंतरालों को समान वजन देती है।

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मूल कैलिब्रेशन

मॉडल प्रशिक्षण के दौरान सीधे प्राप्त कैलिब्रेशन जो लेबल स्मूथिंग या विशिष्ट हानि फलनों जैसी तकनीकों के माध्यम से, बिना अलग कैलिब्रेशन चरण की आवश्यकता के।

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आत्मविश्वास हिस्टोग्राम

आत्मविश्वास अंतरालों के अनुसार व्यवस्थित भविष्यवाणियों की आवृत्ति वितरण, जिसका उपयोग मॉडल के व्यवहार का विश्लेषण करने और खराब कैलिब्रेशन के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जाता है।

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बिनिंग रणनीति

कैलिब्रेशन मेट्रिक्स की गणना के लिए आत्मविश्वास स्थान को असतत अंतरालों में विभाजित करने की विधि, जो त्रुटि अनुमानों की सटीकता और स्थिरता को प्रभावित करती है।

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