एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
SMAC
बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन टूल जो एल्गोरिथ्म कॉन्फिगरेशन के लिए सरोगेट मॉडल के रूप में रैंडम फॉरेस्ट का उपयोग करता है, विशेष रूप से कैटेगोरिकल और कंडीशनल हाइपरपैरामीटर स्पेस में प्रभावी।
एन्सेंबल चयन
बड़े पूल से सर्वोत्तम मॉडल को चुनकर और वज़न देकर ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल के एन्सेंबल को स्वचालित रूप से बनाने की प्रक्रिया।
अनुकूलित पाइपलाइन
दिए गए डेटासेट पर भविष्यवाणी प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और मशीन लर्निंग मॉडल की पूरी अनुक्रम।
बूटस्ट्रैप एन्सेंबलिंग
वैरियंस को कम करने और सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए ट्रेनिंग डेटासेट के विभिन्न बूटस्ट्रैप नमूनों पर कई मॉडल को प्रशिक्षित करने वाली एन्सेंबल तकनीक।
एल्गोरिथ्म कॉन्फिगरेशन
किसी विशिष्ट समस्या वर्ग पर दिए गए एल्गोरिथ्म के लिए सर्वोत्तम हाइपरपैरामीटर कॉन्फिगरेशन की व्यवस्थित खोज की प्रक्रिया।
सशर्त खोज स्थान
हाइपरपैरामीटर स्पेस जहां कुछ पैरामीटर की वैधता अन्य पैरामीटर के मानों पर निर्भर करती है, जिसके लिए अनुकूली खोज रणनीतियों की आवश्यकता होती है।
Auto-sklearn 2.0
एडवांस्ड पैरेललाइज़ेशन तंत्र, मेटा-लर्निंग सैंपलिंग रणनीतियों और एन्सेंबल के अधिक प्रभावी एकीकरण के साथ Auto-sklearn का उन्नत संस्करण।
मेटा-मॉडल
एल्गोरिथ्म खोज का मार्गदर्शन करने के लिए डेटासेट के मेटा-फीचर्स के आधार पर मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल।
प्रदर्शन-आधारित मॉडल चयन
वैलिडेशन डेटा पर एकाधिक कॉन्फ़िगरेशन के प्रदर्शन की तुलनात्मक मूल्यांकन के आधार पर स्वचालित मॉडल चयन की रणनीति।
संसाधन-जागरूक अनुकूलन
प्रदर्शन-लागत का सर्वोत्तम समझौता खोजने के लिए समय और मेमोरी जैसी कम्प्यूटेशनल बाधाओं को ध्यान में रखकर अनुकूलन प्रक्रिया।