एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
प्रायिकतावादी ग्राफिकल मॉडल
चरों के बीच जटिल निर्भरताओं को मॉडल करने के लिए प्रायिकता वितरण की संरचित निरूपण
न्यूरो-सिम्बोलिक सिस्टम
तंत्रिका अधिगम और प्रतीकात्मक तर्क की ताकतों को जोड़कर अधिक मजबूत और व्याख्यायोग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए संकरण।
उन्नत हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन
मॉडलों के सर्वोत्तम हाइपरपैरामीटर खोज को स्वचालित करने के लिए परिष्कृत विधियाँ (बेयेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन, हाइपरबैंड)
मॉडल कैलिब्रेशन
घटनाओं की वास्तविक आवृत्तियों के साथ भविष्यवाणी की गई संभावनाओं को संरेखित करने के लिए तकनीकें, अनिश्चितताओं के बेहतर मूल्यांकन के लिए।
ग्राफ प्रोसेसिंग
ग्राफ आकार के डेटा संरचनाओं पर विश्लेषण, वर्गीकरण और भविष्यवाणी के लिए विशेष एल्गोरिदम।
कारण निष्कर्ष और कृत्रिम बुद्धिमत्ता
वह क्षेत्र जो निर्णय लेने में सुधार के लिए प्रेक्षणात्मक और प्रयोगात्मक डेटा से कारण-प्रभाव संबंध स्थापित करने का लक्ष्य रखता है।
न्यूरोमॉर्फिक गणना
जैविक मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटर आर्किटेक्चर जो न्यूरोनल और सिनैप्टिक संरचनाओं की नकल करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक सर्किट का उपयोग करता है
निरंतर शिक्षण और आजीवन अधिगम
आईए सिस्टम की पहले से प्राप्त ज्ञान को भूलने के बिना लगातार नए कार्यों को सीखने की क्षमता।
डेटा संश्लेषण और उन्नत डेटा वृद्धि
प्रशिक्षण डेटा की कृत्रिम पीढ़ी की तकनीकें मॉडल की मजबूती में सुधार करने और वास्तविक डेटा की कमी की पूर्ति करने के लिए।
मल्टीमॉडल लर्निंग
यह डोमेन एक साथ कई प्रकार के डेटा (टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो) को संसाधित करके एकीकृत और समृद्ध प्रतिनिधित्व बनाने से संबंधित है।
कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन और एआई
जटिल असतत और कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का अनुप्रयोग।
इनवर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
विशेषज्ञों के व्यवहार से पुरस्कार कार्यों का अनुमान लगाने की विधि ताकि इष्टतम नीतियों को सीखा जा सके।
एक्सप्लेनेबल एंड इंटरप्रेटेबल एआई
एआई मॉडल्स के निर्णयों को मनुष्यों के लिए समझने योग्य और पारदर्शी बनाने के लिए तकनीकों का समूह।
हायरार्किकल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
जटिल समस्याओं को सरल उप-कार्यों में विभाजित करने की दृष्टिकोण जो पदानुक्रमित रूप से संगठित होते हैं ताकि सीखने को सुविधाजनक बनाया जा सके।
बैंडिट सुदृढीकरण सीखना
सुदृढीकरण सीखने का एक सरलीकृत मामला जहां एजेंट अनिश्चित पुरस्कारों के साथ कार्यों में से चयन करता है।
आईए और स्वायत्त रोबोटिक्स
जटिल वातावरणों में स्वायत्तता और अनुकूलन सक्षम करने के लिए रोबोटिक प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण।
ऑफ़लाइन सुदृढीकरण सीखना
प्रशिक्षण के दौरान पर्यावरण के साथ बातचीत किए बिना एक निश्चित डेटा सेट से सीखने का प्रतिमान।
शून्य-शॉट और फ्यू-शॉट लर्निंग आर्किटेक्चर
प्रशिक्षण उदाहरणों के बिना या कम उदाहरणों के साथ नए कार्यों या वर्गों को सामान्यीकृत करने की मॉडलों की क्षमता।
मल्टीमोडल कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक जो समान और भिन्न नमूनों की तुलना करके प्रतिनिधित्व सीखती है।
वैज्ञानिक खोज के लिए एआई
जीवविज्ञान, रसायन विज्ञान और भौतिकी जैसे क्षेत्रों में वैज्ञानिक खोज को तेज़ करने के लिए एआई का अनुप्रयोग।
मॉडल-आधारित पुनर्बलन सीखना
वातावरण का मॉडल सीखकर योजना बनाने और अधिक प्रभावी ढंग से निर्णय लेने का दृष्टिकोण।
प्रोग्राम संश्लेषण और न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च
क्षेत्र जो आईए का उपयोग स्वचालित रूप से प्रोग्राम बनाने या न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने के लिए करता है।
जटिल प्रणालियों के लिए एआई
जटिल और गतिशील प्रणालियों के व्यवहार को मॉडल करने, विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने के लिए एआई का अनुप्रयोग।
वितरणात्मक पुनर्बलन सीखना
पुनर्बलन सीखने का विस्तार जो केवल उनकी अपेक्षा के बजाय रिटर्न के पूरे वितरण को मॉडलिंग करता है।
नैतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक पहलुओं का अध्ययन और एल्गोरिदम में पूर्वाग्रहों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के तरीके विकसित करना।
बहु-उद्देश्य पुष्टि अधिगम
एक साथ अक्सर विरोधाभासी कई उद्देश्यों को अनुकूलित करने वाले पुष्टि अधिगम का विस्तार।
आईए और खेल सिद्धांत
एजेंट्स के बीच रणनीतिक इंटरैक्शन को मॉडल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता में खेल सिद्धांत की अवधारणाओं का अनुप्रयोग।
निर्णय पेड़ और रैंडम फॉरेस्ट
वर्गीकरण और रिग्रेशन के लिए पेड़ की संरचना आधारित सीखने की विधियां, रैंडम फॉरेस्ट के साथ एक मजबूत एनसेंबल तकनीक के रूप में।
एटेंशन न्यूरल नेटवर्क
मॉडल के इनपुट के अलग-अलग हिस्सों पर सिलेक्टिवली ध्यान केंद्रित करे के अनुमति देवय वाला मैकेनिज्म, जो अनुक्रमों अउ एनएलपी के प्रसंस्करण में क्रांति ला लाएल हय।
संघीय मशीन लर्निंग
एक विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण जहां मॉडल स्थानीय डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं बिना उन्हें केंद्रीकृत किए, उपयोगकर्ता की गोपनीयता को संरक्षित रखते हुए।
एन्सेम्बल विधियाँ
भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए कई आधार मॉडलों को संयोजित करने वाली तकनीकें, जिनमें बैगिंग, बूस्टिंग और स्टैकिंग शामिल हैं।
क्लस्टरिंग और अनसुपरवाइज्ड सेगमेंटेशन
छिपी हुई संरचनाओं को खोजने के लिए पूर्व-मौजूदा लेबल के बिना समान डेटा को स्वचालित रूप से समूहों में समूहित करने वाले एल्गोरिदम।
समय श्रृंखला विश्लेषण
समय-क्रम में व्यवस्थित अनुक्रमिक डेटा का अध्ययन और भविष्यवाणी, रुझानों और मौसमी पैटर्न की पहचान करने के लिए ARIMA, LSTM और Prophet जैसे मॉडलों का उपयोग करते हुए।
स्मृति तंत्रिका नेटवर्क
ऐसी वास्तुकलाएँ जो जानकारी को संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने के लिए बाहरी स्मृतियों को एकीकृत करती हैं, जिससे लंबी अनुक्रमों पर जटिल तर्क संभव हो पाता है।
Apprentissage Méta
Paradigme où les modèles apprennent à apprendre, s'adaptant rapidement à de nouvelles tâches avec peu d'exemples d'entraînement.
Systèmes Experts et Raisonnement Basé sur les Cas
Approches de l'IA classique utilisant des règles explicites ou des cas similaires pour résoudre des problèmes dans des domaines spécifiques.
एआई के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग
सतत संकेतों (ऑडियो, वीडियो, सेंसर) से प्रीप्रोसेसिंग और फ़ीचर एक्सट्रैक्शन की तकनीकें, जिन्हें एआई मॉडल में फ़ीड किया जाता है।
जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स
यथार्थवादी सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए दो प्रतिस्पर्धी नेटवर्क (जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर) से बनी संरचना।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संयोजन अनुकूलन
NP-कठिन अनुकूलन समस्याओं, जैसे यात्री विक्रेता समस्या या अनुसूचीकरण, को हल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग।
क्वांटम मशीन लर्निंग
क्वांटम कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग का अंतर्खंड, जो कुछ एल्गोरिदम की गति बढ़ाने के लिए क्वांटम घटनाओं का लाभ उठाता है।
Spatial and Geospatial Data Processing
Analysis and modeling of data with geographic components, using GIS and convolutional networks on satellite imagery.
मॉडलों का विश्लेषण और व्याख्यात्मकता
एआई मॉडलों के निर्णयों को समझने और स्पष्ट करने की तकनीकें, जो विश्वास और विनियमन के लिए आवश्यक हैं।
कैप्सूल तंत्रिका नेटवर्क
CNN का विकल्प जो बेहतर वस्तु पहचान के लिए विशेषताओं के बीच पदानुक्रमित स्थानिक संबंधों को संरक्षित करता है।
विश्वास नेटवर्क और प्रायिकत्व अनुमान
अनिश्चितता के तहत तर्क करने के लिए चरों के बीच प्रायिकत्व निर्भरताओं को दर्शाने वाले ग्राफिकल मॉडल
AI for Cybersecurity
Application of AI to intrusion detection, malware analysis and automated response to security threats.
Variational Autoencoder Neural Networks
Generative models learning probabilistic latent representations to generate new data and perform variational inference.
Transformers and Attention Mechanisms
Revolutionary architecture based on attention mechanisms that allows weighting the importance of different parts of data, revolutionizing NLP and now applied to many domains.
Apprentissage Non Supervisé Profond
Ensemble de techniques permettant d'extraire automatiquement des représentations hiérarchiques à partir de données non étiquetées, incluant autoencoders et clustering profond.
Time Series and Predictions
Specialized techniques for analyzing and predicting temporal sequential data, including ARIMA models, LSTM, Prophet, and hybrid approaches.
MLOps and ML Engineering
Practices and tools for deploying, maintaining, and monitoring machine learning models in production, including CI/CD, versioning, and model monitoring.