एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
हाइपरपैरामीटर
मॉडल के बाहरी पैरामीटर जिनका मूल्य प्रशिक्षण से पहले निर्धारित किया जाना चाहिए, जो सीधे एल्गोरिदम की सीखने की क्षमता और अंतिम प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं।
अंडरफिटिंग
ऐसी स्थिति जहां मॉडल डेटा की अंतर्निहित संरचना को पकड़ने के लिए बहुत सरल होता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों सेटों पर खराब प्रदर्शन होता है।
ग्रिड सर्च
सर्वोत्तम कॉन्फ़िगरेशन की पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित ग्रिड में हाइपरपैरामीटर के सभी संभावित संयोजनों का व्यवस्थित रूप से पता लगाने वाली अनुकूलन विधि।
रैंडम सर्च
खोज स्थान में हाइपरपैरामीटर के संयोजनों को यादृच्छिक रूप से नमूना लेने वाली अनुकूलन दृष्टिकोण, जो बड़े आयामी स्थानों के लिए ग्रिड सर्च से अक्सर अधिक कुशल होती है।
बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन
अन्वेषण और दोहन के बीच संतुलन बनाते हुए इष्टतम हाइपरपैरामीटर की खोज को निर्देशित करने के लिए संभाव्य मॉडल का उपयोग करने वाली अनुक्रमिक अनुकूलन विधि।
वैलिडेशन स्कोर
वैलिडेशन सेट पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने वाली मात्रात्मक मीट्रिक, जो हाइपरपैरामीटर के चयन और ट्यूनिंग के लिए वस्तुनिष्ठ मानदंड के रूप में कार्य करती है।
एन्सेम्बल लर्निंग
उनके व्यक्तिगत पूर्वानुमानों के समुच्चय द्वारा समग्र भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन में सुधार करने के लिए कई आधार मॉडलों को जोड़ने वाला प्रतिमान।
बूस्टिंग
अनुक्रमिक एन्सेम्बल विधि जहां प्रत्येक मॉडल पिछले की त्रुटियों से सीखता है, कमजोर शिक्षार्थियों के अनुकूली भारांकन द्वारा एक शक्तिशाली समग्र बनाता है।
मूल्यांकन मीट्रिक
विशिष्ट मानदंडों (सटीकता, रिकॉल, F1-स्कोर, AUC-ROC, MSE, MAE, आदि) के अनुसार मॉडल के प्रदर्शन को मापने वाला मात्रात्मक संकेतक।
कोहनी बिंदु
प्रदर्शन वक्र पर वह विभक्ति बिंदु जहां सीमांत सुधार नगण्य हो जाता है, जो अक्सर एक हाइपरपैरामीटर के इष्टतम मान को इंगित करता है।