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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश

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आउट-ऑफ-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन

स्टैकिंग के लिए एक विशिष्ट तकनीक जहाँ डेटा लीकेज से बचने के लिए आउट-ऑफ-फोल्ड भविष्यवाणियाँ उत्पन्न की जाती हैं जब मेटा-मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है।

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लेवल-0 लर्नर्स

स्टैकिंग आर्किटेक्चर में मॉडल का पहला स्तर, जिसमें मूल डेटा पर प्रशिक्षित विविध एल्गोरिदम शामिल होते हैं।

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लेवल-1 लर्नर

स्टैकिंग के स्तर 1 पर मेटा-लर्नर जो अंतिम भविष्यवाणी उत्पन्न करने के लिए लेवल-0 लर्नर्स की भविष्यवाणियों को इनपुट के रूप में लेता है।

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भारित स्टैकिंग

एक दृष्टिकोण जहाँ मेटा-मॉडल आधार मॉडल की भविष्यवाणियों को रैखिक रूप से संयोजित करने के लिए इष्टतम भार सीखता है।

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आधार भविष्यवाणियाँ

लेवल 0 मॉडल के आउटपुट जो स्टैकिंग आर्किटेक्चर में मेटा-मॉडल के लिए सुविधाओं के रूप में कार्य करते हैं।

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पदानुक्रमित स्टैकिंग

स्टैकिंग का एक बहु-स्तरीय विस्तार जहाँ भविष्यवाणियों के प्रगतिशील अनुकूलन के लिए मेटा-मॉडल की कई परतें स्टैक की जाती हैं।

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शब्द

गतिशील स्टैकिंग

एक अनुकूली प्रकार जहाँ मेटा-मॉडल प्रत्येक अवलोकन की विशेषताओं के अनुसार गतिशील रूप से सर्वश्रेष्ठ आधार मॉडल का चयन करता है।

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मूल विशेषताओं के साथ स्टैकिंग

एक दृष्टिकोण जो मेटा-फीचर्स को मूल चर के साथ विस्तारित करता है ताकि मेटा-मॉडल के लिए उपलब्ध जानकारी को समृद्ध किया जा सके।

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आउट-ऑफ-बैग स्टैकिंग

यह एक ऐसी तकनीक है जो बूटस्ट्रैप-आधारित मॉडलों (जैसे रैंडम फ़ॉरेस्ट) की आउट-ऑफ-बैग भविष्यवाणियों का उपयोग करके मेटा-मॉडल को स्पष्ट क्रॉस-वैलिडेशन के बिना प्रशिक्षित करती है।

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बहु-लक्ष्य स्टैकिंग

स्टैकिंग का बहु-आउटपुट समस्याओं पर अनुप्रयोग जहाँ प्रत्येक भविष्यवाणी लक्ष्य के लिए विशेष मेटा-मॉडल प्रशिक्षित किए जाते हैं।

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सामयिक स्टैकिंग

आउट-ऑफ-फोल्ड भविष्यवाणियों के निर्माण में कालिकता (temporality) की बाधा का सम्मान करते हुए समय-श्रृंखला के लिए स्टैकिंग का अनुकूलन।

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