एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
ज़ीरो-शॉट लर्निंग (ZSL)
एक मॉडल की वह क्षमता जो प्रशिक्षण के दौरान कभी न देखी गई कक्षाओं को शब्दार्थ विवरणों का उपयोग करके पहचान सकती है।
फ्यू-शॉट लर्निंग (FSL)
नई कार्यों के लिए सामान्यीकरण करने के लिए प्रति वर्ग बहुत कम उदाहरणों (आमतौर पर 1-5) के साथ सीखना।
मेटा-लर्निंग
सीखने का सीखना जहाँ मॉडल नए कार्यों के अनुकूल होने के लिए त्वरित सामान्यीकरण क्षमताएँ प्राप्त करता है।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
बिना पुनः प्रशिक्षण के ZSL/FSL प्रदर्शन की ओर मॉडल्स को मार्गदर्शित करने के लिए पाठ संकेतों का अनुकूलित डिजाइन।
प्रोटोटाइप नेटवर्क्स
कुछ उदाहरणों से वर्ग प्रतिनिधित्व (प्रोटोटाइप्स) बनाने वाली आर्किटेक्चर वर्गीकरण के लिए।
मीट्रिक लर्निंग
एम्बेडिंग स्पेस का सीखना जहाँ उदाहरणों के बीच समानता को फ्यू-शॉट लर्निंग के लिए अनुकूलित किया जाता है।
क्रॉस-लिंगुअल ज़ीरो-शॉट
प्रशिक्षण उदाहरणों के बिना किसी भाषा में कार्य करने के लिए भाषाओं के बीच ज्ञान का स्थानांतरण।
एट्रिब्यूट-आधारित शिक्षा
अनदेखी कक्षाओं को ZSL में पहचानने के लिए विघटनीय अर्थपूर्ण विशेषताओं का उपयोग।
मेमोरी-ऑगमेंटेड नेटवर्क्स
फ्यू-शॉट लर्निंग के लिए जानकारी को तेजी से संग्रहित और पुनर्प्राप्त करने के लिए बाहरी मेमोरी वाली आर्किटेक्चर।
स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण
मॉडल की ZSL/FSL क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए अलेखित डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षण।
ज्ञान ग्राफ एकीकरण
शून्य-शॉट लर्निंग तर्क में सुधार के लिए इकाइयों के बीच संरचित संबंधों का समावेश
रिलेशन नेटवर्क्स
फ्यू-शॉट क्लासिफिकेशन के लिए उदाहरणों के जोड़े की तुलना करना सीखने वाले मॉडल।
ज़ीएसएल/एफएसएल के लिए निरंतर सीखना
पिछले ज्ञान को भूले बिना नई कक्षाओं/कार्यों के लिए प्रगतिशील अनुकूलन।
फ्यू-शॉट लर्निंग के लिए डेटा ऑगमेंटेशन
फ्यू-शॉट लर्निंग में छोटे डेटासेट को कृत्रिम रूप से बढ़ाने के लिए जनरेटिव तकनीकें।
ट्रांसफर लर्निंग एडाप्टेशन
ZSL/FSL में इष्टतम प्रदर्शन के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का सूक्ष्म अनुकूलन।