एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
छवि वर्गीकरण
कंप्यूटर विज़न का कार्य जिसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके एक पूरी छवि को उसकी मुख्य सामग्री के अनुसार एक पूर्वनिर्धारित लेबल सौंपा जाता है।
कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क
छवि प्रसंस्करण में विशेषज्ञता रखने वाली डीप लर्निंग आर्किटेक्चर, जो स्वचालित रूप से पदानुक्रमिक विशेषताओं को निकालने के लिए कन्वोल्यूशन परतों का उपयोग करती है।
कन्वोल्यूशन
एक छवि पर फिल्टर (कर्नेल) लागू करके विशिष्ट पैटर्न जैसे किनारों, बनावट या आकारों का पता लगाने की गणितीय ऑपरेशन।
पूलिंग
निकाली गई विशेषताओं का नमूना लेने वाला आयामी रिडक्शन ऑपरेशन, जो आवश्यक जानकारी को संरक्षित रखते हुए कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने की अनुमति देता है।
सॉफ्टमैक्स
लॉजिट्स को कक्षाओं पर संभावना वितरण में परिवर्तित करने वाला आउटपुट एक्टिवेशन फ़ंक्शन, यह सुनिश्चित करता है कि संभावनाओं का योग 1 के बराबर हो।
कंफ्यूजन मैट्रिक्स
प्रदर्शन मूल्यांकन तालिका जो प्रत्येक वर्ग के लिए मॉडल की सही और गलत भविष्यवाणियों को दर्शाती है, जिससे व्यवस्थित त्रुटियों की पहचान हो सके।
वन-हॉट एन्कोडिंग
वर्ग लेबल का वेक्टर प्रतिनिधित्व जहां प्रत्येक वेक्टर में एक ही तत्व 1 के बराबर होता है और सभी अन्य 0 के बराबर होते हैं।
रेसनेट आर्किटेक्चर
बहुत गहरे नेटवर्क को प्रदर्शन में गिरावट के बिना प्रशिक्षित करने के लिए अवशिष्ट कनेक्शन का उपयोग करने वाले गहरे न्यूरल नेटवर्क का परिवार।
पूर्ण रूप से जुड़ी हुई परतें
CNN की आखिरी परतें जहां प्रत्येक न्यूरॉन पिछली परत के सभी न्यूरॉन से जुड़ा होता है ताकि निकाली गई विशेषताओं को अंतिम भविष्यवाणियों में संयोजित किया जा सके।
क्रॉस-एंट्रॉपी हानि
बहु-वर्गीय वर्गीकरण समस्याओं के लिए मानक हानि फलन जो भविष्यवाणी की गई संभावनाओं और वास्तविक लेबलों के बीच विचलन मापता है।
स्तरीकृत नमूनाकरण
डेटासेट को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित करते समय वर्ग वितरण को संरक्षित करने वाली नमूनाकरण विधि।
ग्रेड-कैम
छवि के उन क्षेत्रों की पहचान करके CNN के निर्णयों की व्याख्या करने के लिए हीट मैप उत्पन्न करने वाली विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक जो वर्गीकरण को प्रभावित करते हैं।
टॉप-के सटीकता
प्रदर्शन मेट्रिक जो एक भविष्यवाणी को सही मानती है यदि वास्तविक लेबल मॉडल की k सबसे संभावित भविष्यवाणियों में दिखाई देता है।