एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
विविधता माप
एक मात्रात्मक मीट्रिक जो एक समूह में आधार मॉडल की भविष्यवाणियों के बीच असमानता की डिग्री का मूल्यांकन करता है, त्रुटि सहसंबंध को रोकने के लिए आवश्यक है।
क्यू-सांख्यिकी
एक सांख्यिकीय गुणांक जो दो बाइनरी क्लासिफायर के बीच निर्भरता को मापता है, -1 (अधिकतम विविधता) से 1 (पूर्ण सहसंबंध) तक भिन्न होता है, जिसमें 0 स्वतंत्रता को दर्शाता है।
सहसंबंध गुणांक
एक सांख्यिकीय मीट्रिक जो दो क्लासिफायर की भविष्यवाणियों के बीच रैखिक संबंध का मूल्यांकन करता है, जहां 0 के करीब मान एक मजबूत लाभकारी विविधता का संकेत देते हैं।
असहमति माप
उन उदाहरणों का अनुपात जहां दो क्लासिफायर अलग-अलग भविष्यवाणियां करते हैं, जिसकी गणना कुल अवलोकनों की संख्या पर असहमतियों के अनुपात के रूप में की जाती है।
कप्पा सांख्यिकी
क्लासिफायर के बीच संयोग के लिए समायोजित सहमति का एक माप, जहां नकारात्मक मान संयोग से अपेक्षित से अधिक विविधता का संकेत देते हैं।
एन्ट्रॉपी माप
शैनन एन्ट्रॉपी पर आधारित एक मीट्रिक जो समूह की भविष्यवाणियों के वितरण के माध्यम से विविधता का मूल्यांकन करता है, जिसमें उच्च मान अधिकतम विविधता का संकेत देते हैं।
कोहावी-वोल्पर्ट विचरण
समूह की बाइनरी भविष्यवाणियों के विचरण पर आधारित विविधता का एक माप, जो सीधे इष्टतम बेयस त्रुटि दर और पूर्वाग्रह-विचरण अपघटन से संबंधित है।
दोहरी त्रुटि माप
उन उदाहरणों का अनुपात जहां दो क्लासिफायर एक साथ एक ही त्रुटि करते हैं, जिसमें कम मान मॉडल की लाभकारी पूरकता का संकेत देते हैं।
कठिनाई माप
एक मीट्रिक जो यह मूल्यांकन करती है कि उदाहरणों को पहनावे द्वारा कितनी आसानी से सही ढंग से वर्गीकृत किया जाता है, जिसका उपयोग समस्याग्रस्त नमूनों की पहचान करने के लिए किया जाता है जिन्हें अधिक विविधता की आवश्यकता होती है।
मार्जिन-आधारित विविधता
वर्गीकरण मार्जिन के वितरण के माध्यम से विविधता को मापने का एक दृष्टिकोण, जहां मार्जिन का एक विस्तृत फैलाव पहनावे की बढ़ी हुई मजबूती को इंगित करता है।
अस्पष्टता अपघटन
एक गणितीय अपघटन जो पहनावे की त्रुटि को आधार मॉडल की औसत त्रुटि और उनकी विविधता को निर्धारित करने वाले अस्पष्टता पद में अलग करता है।
त्रुटि सहसंबंध
आधार मॉडल की त्रुटि वैक्टर पर गणना किया गया सहसंबंध गुणांक, जहां नकारात्मक मान पहनावे के प्रदर्शन के लिए विशेष रूप से फायदेमंद होते हैं।
नकारात्मक सहसंबंध सीखना
एक सीखने की तकनीक जो प्रशिक्षण के दौरान आधार मॉडल की त्रुटियों के बीच नकारात्मक सहसंबंध को स्पष्ट रूप से प्रोत्साहित करने के लिए एक दंड पद को एकीकृत करती है।
विविधता-प्रोत्साहित नियमितीकरण
एक नियमितीकरण पद जिसे हानि फ़ंक्शन में जोड़ा जाता है ताकि पहनावे के प्रशिक्षण के दौरान मॉडल की भविष्यवाणियों के बीच विविधता को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित किया जा सके।
ऑर्थोगोनल एन्सेम्बल लर्निंग
एक विधि जो आधार मॉडल को फीचर स्पेस में ऑर्थोगोनल प्रतिनिधित्व सीखने के लिए बाध्य करती है, गणितीय रूप से उनकी विविधता सुनिश्चित करती है।
विषम एन्सेम्बल विविधता
विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम (पेड़, तंत्रिका नेटवर्क, एसवीएम) के संयोजन से स्वाभाविक रूप से उभरने वाली विविधता का अध्ययन जो उनके पूरक पूर्वाग्रहों का फायदा उठाते हैं।