मशीन लर्निंग ग्लॉसरी

इस शब्दावली में, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से जुड़े शब्दों की परिभाषाएं दी गई हैं.

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल देखें.

A

ऐब्लेशन

यह मॉडल से किसी फ़ीचर या कॉम्पोनेंट को कुछ समय के लिए हटाकर, उसकी अहमियत का आकलन करने का तरीका है. इसके बाद, उस सुविधा या कॉम्पोनेंट के बिना मॉडल को फिर से ट्रेन करें. अगर फिर से ट्रेन किया गया मॉडल पहले से काफ़ी खराब परफ़ॉर्म करता है, तो इसका मतलब है कि हटाई गई सुविधा या कॉम्पोनेंट ज़रूरी था.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने 10 सुविधाओं के आधार पर क्लासिफ़िकेशन मॉडल को ट्रेन किया है. साथ ही, आपको टेस्ट सेट पर 88% सटीकता मिली है. पहली सुविधा की अहमियत जानने के लिए, सिर्फ़ नौ अन्य सुविधाओं का इस्तेमाल करके मॉडल को फिर से ट्रेन किया जा सकता है. अगर फिर से ट्रेन किया गया मॉडल, पहले से काफ़ी खराब परफ़ॉर्म करता है (उदाहरण के लिए, 55% सटीक), तो इसका मतलब है कि हटाई गई सुविधा शायद ज़रूरी थी. इसके उलट, अगर फिर से ट्रेन किया गया मॉडल भी उतना ही अच्छा परफ़ॉर्म करता है, तो इसका मतलब है कि वह सुविधा शायद उतनी ज़रूरी नहीं थी.

एब्लेशन की मदद से, यह भी पता लगाया जा सकता है कि ये कितने ज़रूरी हैं:

• बड़े कॉम्पोनेंट, जैसे कि बड़े एमएल सिस्टम का पूरा सबसिस्टम
• प्रोसेस या तकनीकें, जैसे कि डेटा प्रीप्रोसेसिंग का चरण

दोनों ही मामलों में, आपको यह पता चलेगा कि कॉम्पोनेंट हटाने के बाद, सिस्टम की परफ़ॉर्मेंस में क्या बदलाव हुआ है या कोई बदलाव नहीं हुआ है.

A/B टेस्टिंग

यह दो या उससे ज़्यादा तकनीकों—A और B की तुलना करने का एक सांख्यिकीय तरीका है. आम तौर पर, A एक मौजूदा तकनीक होती है और B एक नई तकनीक होती है. A/B टेस्टिंग से न सिर्फ़ यह पता चलता है कि कौनसी तकनीक बेहतर परफ़ॉर्म करती है, बल्कि यह भी पता चलता है कि क्या परफ़ॉर्मेंस में अंतर, आंकड़ों के हिसाब से अहम है.

A/B टेस्टिंग में आम तौर पर, दो तकनीकों के लिए एक मेट्रिक की तुलना की जाती है. उदाहरण के लिए, दो तकनीकों के लिए मॉडल की सटीकता की तुलना कैसे की जाती है? हालांकि, A/B टेस्टिंग में मेट्रिक की किसी भी सीमित संख्या की तुलना भी की जा सकती है.

ऐक्सेलरेटर चिप

#GoogleCloud

यह खास हार्डवेयर कॉम्पोनेंट की एक कैटगरी है. इसे डीप लर्निंग एल्गोरिदम के लिए ज़रूरी मुख्य कंप्यूटेशन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

ऐक्सलरेटर चिप (या सिर्फ़ ऐक्सलरेटर) की मदद से, ट्रेनिंग और अनुमान लगाने के टास्क की स्पीड और क्षमता को सामान्य सीपीयू की तुलना में काफ़ी हद तक बढ़ाया जा सकता है. ये न्यूरल नेटवर्क को ट्रेनिंग देने और कंप्यूटेशनल इंटेंसिव टास्क के लिए सबसे सही हैं.

ऐक्सलरेटर चिप के उदाहरणों में ये शामिल हैं:

• डीप लर्निंग के लिए, Google की टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) के साथ-साथ खास हार्डवेयर.
• NVIDIA के जीपीयू. इन्हें शुरुआत में ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया था. हालांकि, अब इन्हें पैरलल प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है. इससे प्रोसेसिंग की स्पीड काफ़ी बढ़ सकती है.

सटीक

#fundamentals

#मेट्रिक

सही क्लासिफ़िकेशन अनुमानों की संख्या को अनुमानों की कुल संख्या से भाग देने पर यह स्कोर मिलता है. यानी:

$$\text{Accuracy} = \frac{\text{correct predictions}} {\text{correct predictions + incorrect predictions }}$$

उदाहरण के लिए, अगर किसी मॉडल ने 40 अनुमान सही लगाए और 10 अनुमान गलत लगाए, तो उसकी सटीकता इस तरह से कैलकुलेट की जाएगी:

$$\text{Accuracy} = \frac{\text{40}} {\text{40 + 10}} = \text{80%}$$

बाइनरी क्लासिफ़िकेशन में, सही अनुमानों और गलत अनुमानों की अलग-अलग कैटगरी के लिए खास नाम दिए गए हैं. इसलिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन के लिए, सटीक होने का फ़ॉर्मूला इस तरह है:

$$\text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}} {\text{TP} + \text{TN} + \text{FP} + \text{FN}}$$

कहां:

• टीपी, ट्रू पॉज़िटिव (सही अनुमान) की संख्या है.
• TN, ट्रू नेगेटिव (सही अनुमान) की संख्या है.
• एफ़पी, फ़ॉल्स पॉज़िटिव (गलत अनुमान) की संख्या होती है.
• FN, फ़ॉल्स निगेटिव (गलत अनुमान) की संख्या है.

प्रिसिज़न और रीकॉल के साथ, सटीकता की तुलना करें और इनके बीच अंतर बताएं.

सटीकता और क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

कुछ मामलों में यह मेट्रिक काम की होती है, लेकिन अन्य मामलों में यह सटीक जानकारी नहीं देती. खास तौर पर, एक्यूरेसी आम तौर पर क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट को प्रोसेस करने वाले क्लासिफ़िकेशन मॉडल का आकलन करने के लिए, एक खराब मेट्रिक होती है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी उपोष्णकटिबंधीय शहर में, हर सदी में सिर्फ़ 25 दिन बर्फ़बारी होती है. इस शहर में बर्फ़बारी वाले दिनों (पॉज़िटिव क्लास) की तुलना में, बर्फ़बारी न होने वाले दिनों (नेगेटिव क्लास) की संख्या बहुत ज़्यादा है. इसलिए, इस शहर के लिए बर्फ़बारी का डेटासेट, क्लास-इंबैलेंस वाला है. मान लें कि एक बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल है. इसे हर दिन यह अनुमान लगाना है कि बर्फ़बारी होगी या नहीं. हालांकि, यह हर दिन सिर्फ़ "बर्फ़बारी नहीं होगी" का अनुमान लगाता है. यह मॉडल बहुत सटीक है, लेकिन इसमें अनुमान लगाने की क्षमता नहीं है. यहां दी गई टेबल में, 100 साल के अनुमानों के नतीजों की खास जानकारी दी गई है:

कैटगरी	नंबर
TP	0
TN	36499
एफ़पी	0
FN	25

इसलिए, इस मॉडल के सटीक होने की संभावना यह है:

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
accuracy = (0 + 36499) / (0 + 36499 + 0 + 25) = 0.9993 = 99.93%

99.93% सटीकता काफ़ी अच्छी लगती है, लेकिन मॉडल में अनुमान लगाने की क्षमता नहीं है.

सटीकता और वापस बुलाना, आम तौर पर सटीकता से ज़्यादा काम की मेट्रिक होती हैं. इनका इस्तेमाल, क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट पर ट्रेन किए गए मॉडल का आकलन करने के लिए किया जाता है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन: सटीकता, रीकॉल, प्रेसिज़न, और इनसे जुड़ी मेट्रिक देखें.

ऐक्शन गेम

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एजेंट के एनवायरमेंट की स्टेट के बीच ट्रांज़िशन करने का तरीका. एजेंट, नीति का इस्तेमाल करके कार्रवाई चुनता है.

ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन

#fundamentals

यह एक ऐसा फ़ंक्शन है जो न्यूरल नेटवर्क को सुविधाओं और लेबल के बीच नॉनलीनियर (जटिल) संबंधों को समझने में मदद करता है.

लोकप्रिय ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन में ये शामिल हैं:

• ReLU
• सिग्मॉइड

ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के प्लॉट कभी भी सीधी लाइनें नहीं होते. उदाहरण के लिए, ReLU ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के प्लॉट में दो सीधी लाइनें होती हैं:

सिगमॉइड ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन का प्लॉट ऐसा दिखता है:

उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

न्यूरल नेटवर्क में, ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन, न्यूरॉन के सभी इनपुट के वेटेड सम में बदलाव करते हैं. वेटेड सम का हिसाब लगाने के लिए, न्यूरॉन काम की वैल्यू और वेट के प्रॉडक्ट जोड़ता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी न्यूरॉन के लिए ज़रूरी इनपुट में यह जानकारी शामिल है:

इनपुट वैल्यू	इनपुट वज़न
2	-1.3
-1	0.6
3	0.4

इसलिए, वज़न के हिसाब से कुल स्कोर यह होगा:

weighted sum = (2)(-1.3) + (-1)(0.6) + (3)(0.4) = -2.0

मान लें कि इस न्यूरल नेटवर्क का डिज़ाइनर, ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के तौर पर सिग्मॉइड फ़ंक्शन को चुनता है. इस मामले में, न्यूरॉन -2.0 के सिग्मॉइड की गणना करता है, जो कि करीब 0.12 है. इसलिए, न्यूरॉन न्यूरल नेटवर्क की अगली लेयर को -2.0 के बजाय 0.12 पास करता है. इस इमेज में, प्रोसेस का ज़रूरी हिस्सा दिखाया गया है:

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन देखें.

ऐक्टिव लर्निंग

ट्रेनिंग का ऐसा तरीका जिसमें एल्गोरिदम, सीखने के लिए कुछ डेटा चुनता है. एक्टिव लर्निंग, खास तौर पर तब फ़ायदेमंद होती है, जब लेबल किए गए उदाहरण कम हों या उन्हें पाना महंगा हो. ऐक्टिव लर्निंग एल्गोरिदम, लेबल किए गए अलग-अलग उदाहरणों को खोजने के बजाय, सिर्फ़ उन उदाहरणों को खोजता है जिनकी उसे सीखने के लिए ज़रूरत होती है.

AdaGrad

यह एक बेहतर ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम है. यह हर पैरामीटर के ग्रेडिएंट को फिर से स्केल करता है. इससे हर पैरामीटर को एक अलग लर्निंग रेट मिलता है. पूरी जानकारी के लिए, Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization देखें.

अडैप्टेशन

#generativeAI

ट्यूनिंग या फ़ाइन ट्यूनिंग के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला समानार्थी शब्द.

एजेंट

#generativeAI

ऐसा सॉफ़्टवेयर जो उपयोगकर्ता के मल्टीमॉडल इनपुट के आधार पर, उपयोगकर्ता की ओर से कार्रवाइयां करने की योजना बना सकता है और उन्हें पूरा कर सकता है.

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एजेंट वह इकाई होती है जो नीति का इस्तेमाल करके, एनवायरमेंट की स्टेट के बीच ट्रांज़िशन से मिलने वाले अनुमानित फ़ायदे को ज़्यादा से ज़्यादा करती है.

एजेंटिक

#generativeAI

agent का विशेषण फ़ॉर्म. एजेंटिक का मतलब उन क्वालिटी से है जो एजेंट के पास होती हैं. जैसे, स्वायत्तता.

एजेंटिक वर्कफ़्लो

#generativeAI

यह एक डाइनैमिक प्रोसेस है, जिसमें एजेंट किसी लक्ष्य को हासिल करने के लिए, अपने-आप प्लान बनाता है और कार्रवाइयां करता है. इस प्रोसेस में, वजह बताना, बाहरी टूल इस्तेमाल करना, और अपने प्लान को खुद ठीक करना शामिल हो सकता है.

एगलोमेरेटिव क्लस्टरिंग

#clustering

हैरारिकल क्लस्टरिंग देखें.

एआई स्लोप

#generativeAI

जनरेटिव एआई सिस्टम से मिला ऐसा जवाब जिसमें क्वालिटी के बजाय क्वांटिटी पर ज़्यादा ध्यान दिया गया हो. उदाहरण के लिए, एआई स्लोप वाले वेब पेज पर, कम कीमत में तैयार किया गया, एआई से जनरेट किया गया, और खराब क्वालिटी वाला कॉन्टेंट मौजूद होता है.

गड़बड़ी की पहचान करना

असामान्य वैल्यू का पता लगाने की प्रोसेस. उदाहरण के लिए, अगर किसी feature का औसत 100 है और स्टैंडर्ड डेविएशन 10 है, तो गड़बड़ी का पता लगाने वाली सुविधा को 200 की वैल्यू को संदिग्ध के तौर पर फ़्लैग करना चाहिए.

AR

ऑगमेंटेड रिएलिटी का संक्षिप्त नाम.

पीआर कर्व के नीचे का एरिया

#मेट्रिक

पीआर एयूसी (पीआर कर्व के नीचे का हिस्सा) देखें.

आरओसी कर्व के नीचे का क्षेत्र

#मेट्रिक

एयूसी (आरओसी कर्व के नीचे का हिस्सा) देखें.

आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस

यह एक ऐसा सिस्टम है जो इंसानों की तरह काम करता है. इसमें समस्याओं को अलग-अलग तरीकों से हल करने, क्रिएटिविटी दिखाने, और अडैप्ट करने की क्षमता होती है. उदाहरण के लिए, आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) वाला कोई प्रोग्राम, टेक्स्ट का अनुवाद कर सकता है, सिम्फ़नी बना सकता है, और ऐसे गेम में महारत हासिल कर सकता है जो अब तक बनाए नहीं गए हैं.

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस

#fundamentals

ऐसा प्रोग्राम या मॉडल जो इंसान नहीं है और मुश्किल टास्क हल कर सकता है. उदाहरण के लिए, टेक्स्ट का अनुवाद करने वाला कोई प्रोग्राम या मॉडल या रेडियोलॉजिक इमेज से बीमारियों का पता लगाने वाला कोई प्रोग्राम या मॉडल, दोनों ही आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करते हैं.

आधिकारिक तौर पर, मशीन लर्निंग, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का एक उप-क्षेत्र है. हालांकि, हाल के सालों में कुछ संगठन, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग शब्दों का इस्तेमाल एक-दूसरे की जगह करने लगे हैं.

ध्यान देना

यह न्यूरल नेटवर्क में इस्तेमाल होने वाला एक ऐसा तरीका है जो किसी शब्द या शब्द के हिस्से की अहमियत के बारे में बताता है. अटेंशन मैकेनिज़्म, मॉडल को अगले टोकन/शब्द का अनुमान लगाने के लिए ज़रूरी जानकारी को कम करता है. आम तौर पर, अटेंशन मैकेनिज़्म में इनपुट के सेट पर वेटेड सम शामिल होता है. इसमें हर इनपुट के लिए वज़न, न्यूरल नेटवर्क के किसी दूसरे हिस्से से कैलकुलेट किया जाता है.

सेल्फ़-अटेंशन और मल्टी-हेड सेल्फ़-अटेंशन के बारे में भी जानें. ये ट्रांसफ़ॉर्मर के बुनियादी ब्लॉक हैं.

सेल्फ़-अटेंशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में एलएलएम: लार्ज लैंग्वेज मॉडल क्या होता है? लेख पढ़ें.

एट्रिब्यूट

#responsible

feature के लिए समानार्थी शब्द.

मशीन लर्निंग में निष्पक्षता के लिए, एट्रिब्यूट का मतलब अक्सर लोगों की विशेषताओं से होता है.

एट्रिब्यूट सैंपलिंग

#df

यह डिसिज़न फ़ॉरेस्ट को ट्रेन करने की एक रणनीति है. इसमें हर डिसिज़न ट्री, शर्त के बारे में सीखते समय, संभावित सुविधाओं के सिर्फ़ एक रैंडम सबसेट पर विचार करता है. आम तौर पर, हर नोड के लिए, सुविधाओं का अलग सबसेट सैंपल किया जाता है. इसके उलट, एट्रिब्यूट सैंपलिंग के बिना किसी फ़ैसले वाले ट्री को ट्रेन करते समय, हर नोड के लिए सभी संभावित सुविधाओं पर विचार किया जाता है.

एयूसी (आरओसी कर्व के नीचे का क्षेत्र)

#fundamentals

#मेट्रिक

यह 0.0 से 1.0 के बीच की एक संख्या होती है. यह बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल की, पॉज़िटिव क्लास को नेगेटिव क्लास से अलग करने की क्षमता को दिखाती है. एयूसी की वैल्यू 1.0 के जितनी करीब होगी, मॉडल की परफ़ॉर्मेंस उतनी ही बेहतर होगी.

उदाहरण के लिए, इस इमेज में एक क्लासिफ़िकेशन मॉडल दिखाया गया है. यह पॉज़िटिव क्लास (हरे रंग के ओवल) को नेगेटिव क्लास (बैंगनी रंग के आयत) से पूरी तरह अलग करता है. इस मॉडल का एयूसी 1.0 है, जो कि काफ़ी अच्छा है:

इसके उलट, यहां दिए गए उदाहरण में, क्लासिफ़िकेशन मॉडल के नतीजे दिखाए गए हैं. इस मॉडल ने रैंडम नतीजे जनरेट किए हैं. इस मॉडल का एयूसी 0.5 है:

हां, पिछले मॉडल का एयूसी 0.5 है, न कि 0.0.

ज़्यादातर मॉडल, इन दोनों के बीच में कहीं होते हैं. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया मॉडल पॉज़िटिव और नेगेटिव वैल्यू को कुछ हद तक अलग करता है. इसलिए, इसका एयूसी 0.5 और 1.0 के बीच है:

एयूसी, क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड के लिए सेट की गई किसी भी वैल्यू को अनदेखा करता है. इसके बजाय, AUC, क्लासिफ़िकेशन के सभी संभावित थ्रेशोल्ड पर विचार करता है.

एयूसी और आरओसी कर्व के बीच के संबंध के बारे में जानने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

AUC, ROC कर्व के नीचे के एरिया को दिखाता है. उदाहरण के लिए, पॉज़िटिव और नेगेटिव वैल्यू को पूरी तरह से अलग करने वाले मॉडल के लिए आरओसी कर्व ऐसा दिखता है:

एयूसी, ऊपर दिए गए इलस्ट्रेशन में ग्रे रंग वाला हिस्सा है. इस खास मामले में, क्षेत्रफल निकालने के लिए ग्रे क्षेत्र की लंबाई (1.0) को ग्रे क्षेत्र की चौड़ाई (1.0) से गुणा किया जाता है. इसलिए, 1.0 और 1.0 के प्रॉडक्ट से, एयूसी का स्कोर ठीक 1.0 मिलता है. यह एयूसी का सबसे ज़्यादा स्कोर है.

इसके उलट, कैटगरी में बांटने वाले मॉडल के लिए आरओसी कर्व, यहां दिया गया है. यह मॉडल, क्लास को अलग नहीं कर सकता. इस ग्रे रंग के क्षेत्र का क्षेत्रफल 0.5 है.

सामान्य आरओसी कर्व कुछ ऐसा दिखता है:

इस कर्व के नीचे के एरिया को मैन्युअल तरीके से कैलकुलेट करना मुश्किल होता है. इसलिए, आम तौर पर कोई प्रोग्राम ज़्यादातर एयूसी वैल्यू कैलकुलेट करता है.

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एयूसी की ज़्यादा सटीक परिभाषा के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

एयूसी, इस बात की संभावना है कि क्लासिफ़िकेशन मॉडल को इस बात का ज़्यादा भरोसा होगा कि रैंडम तरीके से चुना गया पॉज़िटिव उदाहरण, नेगेटिव उदाहरण के मुकाबले ज़्यादा पॉज़िटिव है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन: आरओसी और एयूसी देखें.

संवर्धित वास्तविकता

यह एक ऐसी टेक्नोलॉजी है जो कंप्यूटर से जनरेट की गई इमेज को, उपयोगकर्ता को दिखने वाली असली दुनिया के ऊपर दिखाती है. इस तरह, यह कंपोज़िट व्यू उपलब्ध कराती है.

ऑटोएन्कोडर

यह एक ऐसा सिस्टम है जो इनपुट से सबसे ज़रूरी जानकारी निकालने के बारे में सीखता है. ऑटोएन्कोडर, एन्कोडर और डिकोडर का कॉम्बिनेशन होते हैं. ऑटोएनकोडर, दो चरणों वाली इस प्रोसेस पर काम करते हैं:

1. एन्कोडर, इनपुट को (आम तौर पर) लॉसलेस लोअर-डाइमेंशनल (इंटरमीडिएट) फ़ॉर्मैट में मैप करता है.
2. डीकोडर, कम डाइमेंशन वाले फ़ॉर्मैट को ज़्यादा डाइमेंशन वाले ओरिजनल इनपुट फ़ॉर्मैट में मैप करके, ओरिजनल इनपुट की लॉस वाली वर्शन बनाता है.

ऑटोएनकोडर को शुरू से आखिर तक ट्रेन किया जाता है. इसमें डिकोडर, एनकोडर के इंटरमीडिएट फ़ॉर्मैट से ओरिजनल इनपुट को फिर से बनाने की कोशिश करता है. इंटरमीडिएट फ़ॉर्मैट, ओरिजनल फ़ॉर्मैट से छोटा (कम डाइमेंशन वाला) होता है. इसलिए, ऑटोएन्कोडर को यह सीखना पड़ता है कि इनपुट में कौनसी जानकारी ज़रूरी है. साथ ही, आउटपुट, इनपुट से पूरी तरह मेल नहीं खाएगा.

उदाहरण के लिए:

• अगर इनपुट डेटा कोई ग्राफ़िक है, तो पूरी तरह से मेल न खाने वाली कॉपी, ओरिजनल ग्राफ़िक से मिलती-जुलती होगी. हालांकि, इसमें कुछ बदलाव किए गए होंगे. ऐसा हो सकता है कि ओरिजनल ग्राफ़िक की हूबहू कॉपी न होने की वजह से, उसमें मौजूद नॉइज़ हट गया हो या कुछ छूटे हुए पिक्सल भर गए हों.
• अगर इनपुट डेटा टेक्स्ट है, तो ऑटोएनकोडर एक नया टेक्स्ट जनरेट करेगा. यह टेक्स्ट, ओरिजनल टेक्स्ट की तरह होगा, लेकिन उससे अलग होगा.

वेरिएशनल ऑटोएनकोडर के बारे में भी जानें.

अपने-आप होने वाला आकलन

#generativeAI

सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल करके, मॉडल के आउटपुट की क्वालिटी का आकलन करना.

जब मॉडल का आउटपुट आसान हो, तो कोई स्क्रिप्ट या प्रोग्राम, मॉडल के आउटपुट की तुलना गोल्डन रिस्पॉन्स से कर सकता है. इस तरह के अपने-आप होने वाले आकलन को कभी-कभी प्रोग्रामैटिक आकलन कहा जाता है. ROUGE या BLEU जैसी मेट्रिक, प्रोग्राम के हिसाब से आकलन करने के लिए अक्सर काम की होती हैं.

जब मॉडल का आउटपुट जटिल होता है या उसमें कोई एक सही जवाब नहीं होता, तो कभी-कभी ऑटोरेटर नाम का एक अलग एमएल प्रोग्राम, अपने-आप आकलन करता है.

इसकी तुलना मैन्युअल तरीके से आकलन से करें.

ऑटोमेशन बायस

#responsible

जब फ़ैसला लेने वाला कोई व्यक्ति, ऑटोमेटेड फ़ैसले लेने वाले सिस्टम की ओर से दिए गए सुझावों को, बिना ऑटोमेशन के तैयार की गई जानकारी के मुकाबले ज़्यादा अहमियत देता है. ऐसा तब भी होता है, जब ऑटोमेटेड फ़ैसले लेने वाला सिस्टम गलतियां करता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप देखें.

AutoML

मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की कोई भी ऑटोमेटेड प्रोसेस. AutoML, अपने-आप ये टास्क कर सकता है:

• सबसे सही मॉडल खोजें.
• हाइपरपैरामीटर को ट्यून करें.
• डेटा तैयार करना. इसमें फ़ीचर इंजीनियरिंग करना भी शामिल है.
• इसके बाद, मॉडल को डिप्लॉय करें.

AutoML, डेटा वैज्ञानिकों के लिए फ़ायदेमंद है. इसकी मदद से, वे मशीन लर्निंग पाइपलाइन को डेवलप करने में लगने वाले समय और मेहनत को बचा सकते हैं. साथ ही, अनुमान लगाने की सटीकता को बेहतर बना सकते हैं. यह उन लोगों के लिए भी फ़ायदेमंद है जो मशीन लर्निंग के विशेषज्ञ नहीं हैं. यह मशीन लर्निंग के मुश्किल कामों को उनके लिए आसान बना देता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (AutoML) देखें.

ऑटोरेटर की परफ़ॉर्मेंस का आकलन

#generativeAI

यह जनरेटिव एआई मॉडल के आउटपुट की क्वालिटी का आकलन करने का एक हाइब्रिड तरीका है. इसमें मैन्युअल तरीके से आकलन और ऑटोमैटिक तरीके से आकलन, दोनों शामिल होते हैं. ऑटोरेटर, एक एमएल मॉडल है. इसे मैन्युअल तरीके से किए गए आकलन से बनाए गए डेटा पर ट्रेन किया जाता है. आदर्श रूप से, ऑटोमेटेड सिस्टम, मैन्युअल तरीके से समीक्षा करने वाले व्यक्ति की तरह काम करना सीखता है.

पहले से तैयार किए गए ऑटोरेटर उपलब्ध हैं. हालांकि, सबसे अच्छे ऑटोरेटर को खास तौर पर उस टास्क के लिए फ़ाइन-ट्यून किया जाता है जिसका आकलन किया जा रहा है.

ध्यान दें: ऑटोमेटेड रेटिंग की प्रोसेस पूरी तरह से अपने-आप होती है. इसमें लोग "सिर्फ़" ऐसा डेटा देते हैं जिससे ऑटोमेटेड रेटिंग की सुविधा को ट्रेन करने में मदद मिलती है.

ऑटो-रिग्रेसिव मॉडल

#generativeAI

ऐसा मॉडल जो अपने पिछले अनुमानों के आधार पर अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, ऑटो-रिग्रेसिव भाषा मॉडल, पहले से अनुमानित किए गए टोकन के आधार पर अगले टोकन का अनुमान लगाते हैं. ट्रांसफ़ॉर्मर पर आधारित सभी लार्ज लैंग्वेज मॉडल, ऑटो-रिग्रेसिव होते हैं.

इसके उलट, GAN पर आधारित इमेज मॉडल आम तौर पर ऑटो-रिग्रेसिव नहीं होते. ऐसा इसलिए, क्योंकि वे एक ही फ़ॉरवर्ड-पास में इमेज जनरेट करते हैं. वे चरणों में बार-बार इमेज जनरेट नहीं करते. हालांकि, इमेज जनरेट करने वाले कुछ मॉडल ऑटो-रिग्रेसिव होते हैं, क्योंकि वे इमेज को चरणों में जनरेट करते हैं.

सहायक नुकसान

लॉस फ़ंक्शन—इसका इस्तेमाल न्यूरल नेटवर्क मॉडल के मुख्य लॉस फ़ंक्शन के साथ किया जाता है. इससे शुरुआती इटरेशन के दौरान, ट्रेनिंग की प्रोसेस को तेज़ करने में मदद मिलती है. ऐसा तब होता है, जब वेट को रैंडम तरीके से शुरू किया जाता है.

ऑक्सिलरी लॉस फ़ंक्शन, शुरुआती लेयर को असरदार ग्रेडिएंट देते हैं. इससे वैनिशिंग ग्रेडिएंट की समस्या को कम करके, ट्रेनिंग के दौरान कन्वर्जेंस को बेहतर बनाया जा सकता है.

k पर औसत प्रीसिज़न

#मेट्रिक

यह एक ऐसी मेट्रिक है जो किसी एक प्रॉम्प्ट के लिए, मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की खास जानकारी देती है. यह मेट्रिक, रैंक किए गए नतीजे जनरेट करती है. जैसे, किताबों के सुझावों की नंबर वाली सूची. k पर औसत सटीक नतीजे, हर काम के नतीजे के लिए k पर सटीक नतीजे वैल्यू का औसत होता है. इसलिए, k पर औसत सटीक स्कोर का फ़ॉर्मूला यह है:

\[{\text{average precision at k}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n {\text{precision at k for each relevant item} } \]

कहां:

• \(n\) सूची में मौजूद काम के आइटम की संख्या है.

k पर वापस बुलाना के साथ कंट्रास्ट करें.

ध्यान दें: k पर औसत सटीक नतीजे, एक प्रॉम्प्ट के लिए आउटपुट का आकलन करते हैं. कई अलग-अलग प्रॉम्प्ट के लिए, मॉडल के आउटपुट की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, k पर औसत सटीक दर का इस्तेमाल करें.

ध्यान दें: कुछ लोग k पर औसत सटीक दर को छोटा करके, सिर्फ़ औसत सटीक दर कहते हैं.

उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें

मान लें कि किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल को यह क्वेरी दी गई है:

List the 6 funniest movies of all time in order.

इसके बाद, लार्ज लैंग्वेज मॉडल से यह सूची मिलती है:

1. द जनरल
2. Mean Girls
3. Platoon
4. दुल्हन की सहेलियां
5. सिटीज़न केन
6. This is Spinal Tap

जवाब में मिली सूची में से चार फ़िल्में बहुत मज़ेदार हैं. इसका मतलब है कि वे काम की हैं. हालांकि, दो फ़िल्में ड्रामा हैं, जो काम की नहीं हैं. इस टेबल में, नतीजों के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है:

स्थिति	मूवी	क्या यह काम का है?	k पर प्रीसिज़न
1	द जनरल	हां	1.0
2	Mean Girls	हां	1.0
3	Platoon	नहीं	काम का नहीं है
4	दुल्हन की सहेलियां	हां	0.75
5	सिटीज़न केन	नहीं	काम का नहीं है
6	This is Spinal Tap	हां	0.67

काम के नतीजों की संख्या 4 है. इसलिए, 6 पर औसत सटीक स्कोर का हिसाब इस तरह लगाया जा सकता है:

$${\text{average precision at 6}} = \frac{1}{4} {\text{(1.0 + 1.0 + 0.75 + 0.67)} } $$ $${\text{average precision at 6}} = {\text{~0.85} } $$

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ऐक्सिस के साथ अलाइन होने की शर्त

#df

डिसिज़न ट्री में, शर्त सिर्फ़ एक फ़ीचर से जुड़ी होती है. उदाहरण के लिए, अगर area एक सुविधा है, तो यहां दी गई शर्त, ऐक्सिस के साथ अलाइन की गई शर्त है:

area > 200

तिरछी स्थिति के साथ कंट्रास्ट.

B

बैकप्रॉपैगेशन

#fundamentals

यह एल्गोरिदम, न्यूरल नेटवर्क में ग्रेडिएंट डिसेंट को लागू करता है.

न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करने में, दो पास वाले साइकल के कई इटरेशन शामिल होते हैं. ये इटरेशन इस तरह से होते हैं:

1. फ़ॉरवर्ड पास के दौरान, सिस्टम उदाहरणों के बैच को प्रोसेस करता है, ताकि अनुमान लगाया जा सके. सिस्टम, हर अनुमान की तुलना हर लेबल वैल्यू से करता है. अनुमानित वैल्यू और लेबल की वैल्यू के बीच के अंतर को उस उदाहरण के लिए लॉस कहा जाता है. सिस्टम, सभी उदाहरणों के लिए नुकसान को इकट्ठा करता है, ताकि मौजूदा बैच के लिए कुल नुकसान का हिसाब लगाया जा सके.
2. बैकवर्ड पास (बैकप्रॉपैगेशन) के दौरान, सिस्टम सभी हिडन लेयर में मौजूद सभी न्यूरॉन के वेट को अडजस्ट करके, नुकसान को कम करता है.

न्यूरल नेटवर्क में, अक्सर कई हिडन लेयर में कई न्यूरॉन होते हैं. उनमें से हर न्यूरॉन, कुल नुकसान में अलग-अलग तरीके से योगदान देता है. बैकप्रॉपैगेशन से यह तय किया जाता है कि किसी न्यूरॉन पर लागू किए गए वेट को बढ़ाना है या घटाना है.

लर्निंग रेट एक मल्टीप्लायर होता है. यह कंट्रोल करता है कि हर बैकवर्ड पास, हर वेट को किस हद तक बढ़ाता या घटाता है. ज़्यादा लर्निंग रेट होने पर, हर वेट में बढ़ोतरी या गिरावट, कम लर्निंग रेट की तुलना में ज़्यादा होगी.

कैलकुलस के हिसाब से, बैकप्रॉपैगेशन में कैलकुलस का चेन रूल लागू होता है. इसका मतलब है कि बैकप्रॉपैगेशन, हर पैरामीटर के हिसाब से गड़बड़ी के आंशिक अवकलज का हिसाब लगाता है.

कुछ साल पहले, एमएल प्रैक्टिशनर को बैकप्रोपैगेशन लागू करने के लिए कोड लिखना पड़ता था. Keras जैसे आधुनिक एमएल एपीआई, अब आपके लिए बैकप्रोपैगेशन लागू करते हैं. वाह!

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क देखें.

बैगिंग

#df

यह एन्सेम्बल को ट्रेन करने का एक तरीका है. इसमें हर मॉडल, ट्रेनिंग के उदाहरणों के रैंडम सबसेट पर ट्रेन होता है. इन उदाहरणों को रिप्लेसमेंट के साथ सैंपल किया जाता है. उदाहरण के लिए, रैंडम फ़ॉरेस्ट, डिसिज़न ट्री का एक कलेक्शन है. इसे बैगिंग की मदद से ट्रेन किया जाता है.

बैगिंग शब्द, बूटस्ट्रैप ऐगरिगेटिंग का छोटा रूप है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने के लिए फ़ॉरेस्ट कोर्स में रैंडम फ़ॉरेस्ट देखें.

बैग ऑफ़ वर्ड्स

किसी वाक्यांश या पैसेज में मौजूद शब्दों को किसी भी क्रम में दिखाया गया हो. उदाहरण के लिए, शब्दों का बैग इन तीन वाक्यांशों को एक जैसा दिखाता है:

• कुत्ता कूदता है
• कुत्ते को कूदते हुए
• dog jumps the

हर शब्द को स्पार्स वेक्टर में मौजूद इंडेक्स पर मैप किया जाता है. इस वेक्टर में, शब्दावली के हर शब्द के लिए एक इंडेक्स होता है. उदाहरण के लिए, कुत्ता कूदता है वाक्यांश को एक ऐसे फ़ीचर वेक्टर में मैप किया जाता है जिसमें कुत्ता, कूदता, और है शब्दों से जुड़े तीन इंडेक्स पर शून्य से अलग वैल्यू होती हैं. शून्य से अलग वैल्यू इनमें से कोई भी हो सकती है:

• किसी शब्द के मौजूद होने की जानकारी देने के लिए 1.
• बैग में कोई शब्द कितनी बार दिखता है, इसकी संख्या. उदाहरण के लिए, अगर वाक्यांश मरून रंग का कुत्ता, मरून रंग के फ़र वाला कुत्ता है, तो मरून और कुत्ता, दोनों को 2 के तौर पर दिखाया जाएगा. वहीं, अन्य शब्दों को 1 के तौर पर दिखाया जाएगा.
• कोई अन्य वैल्यू, जैसे कि बैग में किसी शब्द के दिखने की संख्या का लॉगरिदम.

आधारभूत

#मेट्रिक

मॉडल का इस्तेमाल, रेफ़रंस पॉइंट के तौर पर किया जाता है. इससे यह तुलना की जाती है कि कोई दूसरा मॉडल (आम तौर पर, ज़्यादा जटिल मॉडल) कैसा परफ़ॉर्म कर रहा है. उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल, डीप मॉडल के लिए एक अच्छा बेसलाइन मॉडल हो सकता है.

किसी समस्या के लिए, बेसलाइन से मॉडल डेवलपर को यह तय करने में मदद मिलती है कि नए मॉडल को कम से कम कितनी परफ़ॉर्मेंस देनी चाहिए, ताकि वह उपयोगी हो सके.

बेस मॉडल

#generativeAI

यह पहले से ट्रेन किया गया मॉडल है. इसका इस्तेमाल, फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए शुरुआती पॉइंट के तौर पर किया जा सकता है. इससे खास टास्क या ऐप्लिकेशन को पूरा किया जा सकता है.

पहले से ट्रेन किया गया मॉडल और फ़ाउंडेशन मॉडल के बारे में भी जानें.

बैच

#fundamentals

एक ट्रेनिंग इटरेशन में इस्तेमाल किए गए उदाहरणों का सेट. बैच साइज़ से यह तय होता है कि किसी बैच में कितने उदाहरण होंगे.

बैच, युग से कैसे जुड़ा होता है, यह जानने के लिए युग देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

बैच इन्फ़रेंस

#GoogleCloud

यह एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें कई बिना लेबल वाले उदाहरणों के आधार पर अनुमान लगाया जाता है. इन उदाहरणों को छोटे-छोटे सबसेट ("बैच") में बांटा जाता है.

बैच इन्फ़रेंस, ऐक्सलरेटर चिप की पैरललाइज़ेशन सुविधाओं का फ़ायदा उठा सकता है. इसका मतलब है कि एक साथ कई ऐक्सलरेटर, बिना लेबल वाले उदाहरणों के अलग-अलग बैच के लिए अनुमान लगा सकते हैं. इससे हर सेकंड में अनुमानों की संख्या काफ़ी बढ़ जाती है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में प्रोडक्शन एमएल सिस्टम: स्टैटिक बनाम डाइनैमिक इन्फ़रेंस देखें.

बैच नॉर्मलाइज़ेशन

हिडन लेयर में ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के इनपुट या आउटपुट को नॉर्मलाइज़ करना. बैच नॉर्मलाइज़ेशन से ये फ़ायदे मिल सकते हैं:

• आउटलायर वेट से सुरक्षा करके, न्यूरल नेटवर्क को ज़्यादा स्टेबल बनाएं.
• इससे लर्निंग रेट बढ़ जाता है. इससे ट्रेनिंग की प्रोसेस तेज़ हो सकती है.
• ओवरफ़िटिंग को कम करें.

बैच का आकार

#fundamentals

किसी बैच में उदाहरणों की संख्या. उदाहरण के लिए, अगर बैच का साइज़ 100 है, तो मॉडल हर इटरेशन में 100 उदाहरणों को प्रोसेस करता है.

बैच के साइज़ के लिए, यहां कुछ लोकप्रिय रणनीतियां दी गई हैं:

• स्टोकास्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी), जिसमें बैच का साइज़ 1 होता है.
• पूरा बैच, जिसमें बैच का साइज़, पूरे ट्रेनिंग सेट में मौजूद उदाहरणों की संख्या होती है. उदाहरण के लिए, अगर ट्रेनिंग सेट में 10 लाख उदाहरण शामिल हैं, तो बैच का साइज़ 10 लाख उदाहरणों का होगा. पूरे बैच को प्रोसेस करना, आम तौर पर एक असरदार रणनीति नहीं होती.
• मिनी-बैच, जिसमें बैच का साइज़ आम तौर पर 10 से 1,000 के बीच होता है. मिनी-बैच, आम तौर पर सबसे असरदार रणनीति होती है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, यहां देखें:

• प्रोडक्शन एमएल सिस्टम: मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में स्टैटिक बनाम डाइनैमिक इन्फ़रेंस.
• डीप लर्निंग ट्यूनिंग प्लेबुक.

बेज़ियन न्यूरल नेटवर्क

यह एक संभाव्यता वाला न्यूरल नेटवर्क है. यह वज़न और आउटपुट में अनिश्चितता को ध्यान में रखता है. स्टैंडर्ड न्यूरल नेटवर्क रिग्रेशन मॉडल आम तौर पर, स्केलर वैल्यू का अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, स्टैंडर्ड मॉडल से घर की कीमत 8,53,000 का अनुमान लगाया जाता है. इसके उलट, बेज़ियन न्यूरल नेटवर्क, वैल्यू के डिस्ट्रिब्यूशन का अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, बेज़ियन मॉडल, घर की कीमत का अनुमान 8,53,000 रुपये लगाता है. इसका स्टैंडर्ड डेविएशन 67,200 रुपये है.

बेज़ियन न्यूरल नेटवर्क, वज़न और अनुमानों में अनिश्चितताओं का हिसाब लगाने के लिए, बेज़ थ्योरम पर निर्भर करता है. बेज़ियन न्यूरल नेटवर्क तब काम का हो सकता है, जब अनिश्चितता को मेज़र करना ज़रूरी हो. जैसे, दवाइयों से जुड़े मॉडल में. बायेसियन न्यूरल नेटवर्क, ओवरफ़िटिंग को रोकने में भी मदद कर सकते हैं.

बेज़ियन ऑप्टिमाइज़ेशन

संभाव्यता रिग्रेशन मॉडल, कंप्यूटेशनल तौर पर महंगे ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को ऑप्टिमाइज़ करने की एक तकनीक है. इसमें, बेज़ियन लर्निंग तकनीक का इस्तेमाल करके अनिश्चितता को मापने वाले सरोगेट को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. बेज़ियन ऑप्टिमाइज़ेशन का इस्तेमाल करना महंगा होता है. इसलिए, इसका इस्तेमाल आम तौर पर उन टास्क को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए किया जाता है जिनका आकलन करना मुश्किल होता है और जिनमें कम पैरामीटर होते हैं. जैसे, हाइपरपैरामीटर चुनना.

बेलमैन इक्वेशन

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, ऑप्टिमल Q-फ़ंक्शन के लिए यह आइडेंटिटी पूरी होती है:

\[Q(s, a) = r(s, a) + \gamma \mathbb{E}_{s'|s,a} \max_{a'} Q(s', a')\]

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम, इस आइडेंटिटी को लागू करते हैं. इससे अपडेट करने के इस नियम का इस्तेमाल करके, Q-लर्निंग बनाई जाती है:

\[Q(s,a) \gets Q(s,a) + \alpha \left[r(s,a) + \gamma \displaystyle\max_{\substack{a_1}} Q(s',a') - Q(s,a) \right] \]

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के अलावा, बेलमैन समीकरण का इस्तेमाल डाइनैमिक प्रोग्रामिंग में भी किया जाता है. बेलमैन समीकरण के बारे में Wikipedia की जानकारी देखें.

BERT (बाईडायरेक्शनल एन्कोडर रिप्रज़ेंटेशन्स फ़्रॉम ट्रांसफ़ॉर्मर्स)

टेक्स्ट रिप्रेज़ेंटेशन के लिए मॉडल आर्किटेक्चर. ट्रेन किए गए BERT मॉडल का इस्तेमाल, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन या एमएल से जुड़े अन्य कामों के लिए, बड़े मॉडल के हिस्से के तौर पर किया जा सकता है.

BERT की ये विशेषताएं हैं:

• यह Transformer आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करता है. इसलिए, यह सेल्फ़-अटेंशन पर निर्भर करता है.
• यह Transformer के encoder हिस्से का इस्तेमाल करता है. एनकोडर का काम, टेक्स्ट को अच्छी तरह से समझना है. इसका काम, क्लासिफ़िकेशन जैसे किसी खास टास्क को पूरा करना नहीं है.
• दोतरफ़ा है.
• बिना निगरानी वाली ट्रेनिंग के लिए, मास्किंग का इस्तेमाल करता है.

BERT के वैरिएंट में ये शामिल हैं:

• ALBERT, जो A Light BERT का शॉर्ट फ़ॉर्म है.
• LaBSE.

BERT के बारे में खास जानकारी पाने के लिए, Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing लेख पढ़ें.

पूर्वाग्रह (नीतिशास्त्र/निष्पक्षता)

#responsible

#fundamentals

1. किसी चीज़, व्यक्ति या ग्रुप को दूसरों से बेहतर बताना या उनके बारे में पूर्वाग्रह रखना. इन पूर्वाग्रहों से, डेटा को इकट्ठा करने और उसकी व्याख्या करने, सिस्टम के डिज़ाइन, और उपयोगकर्ताओं के सिस्टम से इंटरैक्ट करने के तरीके पर असर पड़ सकता है. इस तरह के पूर्वाग्रह के उदाहरणों में ये शामिल हैं:

• ऑटोमेशन बायस
• कंफ़र्मेशन बायस
• एक्सपेरिमेंटर का पूर्वाग्रह
• ग्रुप एट्रिब्यूशन बायस
• अनजाने में भेदभाव करना
• इन-ग्रुप बायस
• आउट-ग्रुप होमोजेनिटी बायस

2. सैंपलिंग या रिपोर्टिंग की प्रोसेस की वजह से हुई सिस्टमैटिक गड़बड़ी. इस तरह के पूर्वाग्रह के उदाहरणों में ये शामिल हैं:

• कवरेज से जुड़ा पूर्वाग्रह
• नॉन-रिस्पॉन्स बायस
• सर्वे में हिस्सा लेने से जुड़ा पूर्वाग्रह
• रिपोर्टिंग बायस
• सैंपलिंग बायस
• सैंपल चुनने में होने वाला पक्षपात

इसे मशीन लर्निंग मॉडल में बायस टर्म या पूर्वानुमान में पक्षपात से भ्रमित नहीं होना चाहिए.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप देखें.

बायस (गणित) या बायस टर्म

#fundamentals

किसी मूल जगह से इंटरसेप्ट या ऑफ़सेट. पूर्वाग्रह, मशीन लर्निंग मॉडल में एक पैरामीटर होता है. इसे इनमें से किसी भी तरीके से दिखाया जाता है:

• b
• w₀

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए फ़ॉर्मूले में b, पूर्वाग्रह है:

$$y' = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

आसान शब्दों में कहें, तो दो डाइमेंशन वाली लाइन में बायस का मतलब "y-इंटरसेप्ट" होता है. उदाहरण के लिए, इस इमेज में लाइन का झुकाव 2 है.

बायस इसलिए मौजूद है, क्योंकि सभी मॉडल ओरिजिन (0,0) से शुरू नहीं होते. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी अम्यूज़मेंट पार्क में जाने का शुल्क 200 रुपये है.इसके अलावा, हर घंटे के लिए 50 रुपये का अतिरिक्त शुल्क लगता है. इसलिए, कुल लागत को मैप करने वाले मॉडल में 2 का पूर्वाग्रह होता है, क्योंकि सबसे कम लागत 2 यूरो है.

पूर्वाग्रह को नैतिकता और निष्पक्षता में पूर्वाग्रह या अनुमान में पूर्वाग्रह से भ्रमित नहीं होना चाहिए.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन देखें.

दोनों दिशाओं में काम करने वाला

इस शब्द का इस्तेमाल ऐसे सिस्टम के लिए किया जाता है जो टेक्स्ट के उस हिस्से का आकलन करता है जो टेक्स्ट के टारगेट सेक्शन से पहले और बाद में आता है. इसके उलट, यूनिडायरेक्शनल सिस्टम सिर्फ़ उस टेक्स्ट का आकलन करता है जो टेक्स्ट के टारगेट सेक्शन से पहले आता है.

उदाहरण के लिए, मास्क किए गए लैंग्वेज मॉडल पर विचार करें. इसे नीचे दिए गए सवाल में अंडरलाइन किए गए शब्द या शब्दों की संभावनाओं का पता लगाना है:

आपको _____ क्यों चाहिए?

एकतरफ़ा भाषा मॉडल को, "What", "is", और "the" शब्दों से मिले कॉन्टेक्स्ट के आधार पर ही अपनी संभावनाएं तय करनी होंगी. इसके उलट, दोनों दिशाओं में काम करने वाला भाषा मॉडल, "with" और "you" से भी कॉन्टेक्स्ट हासिल कर सकता है. इससे मॉडल को बेहतर अनुमान लगाने में मदद मिल सकती है.

दोनों भाषाओं में काम करने वाला लैंग्वेज मॉडल

यह एक लैंग्वेज मॉडल है. यह इस बात की संभावना का पता लगाता है कि किसी टेक्स्ट के चुने गए हिस्से में, कोई टोकन किसी जगह पर मौजूद है या नहीं. यह पहले और बाद के टेक्स्ट के आधार पर काम करता है.

bigram

एक N-ग्राम, जिसमें N=2 है.

बाइनरी क्लासिफ़िकेशन

#fundamentals

यह क्लासिफ़िकेशन टास्क का एक टाइप है. इसमें, दो में से किसी एक क्लास के बारे में अनुमान लगाया जाता है:

• पॉज़िटिव क्लास
• नेगेटिव क्लास

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए दोनों मशीन लर्निंग मॉडल, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन करते हैं:

• यह मॉडल यह तय करता है कि ईमेल स्पैम (पॉज़िटिव क्लास) हैं या स्पैम नहीं (नेगेटिव क्लास).
• एक ऐसा मॉडल जो चिकित्सा से जुड़े लक्षणों का आकलन करता है. इससे यह पता चलता है कि किसी व्यक्ति को कोई खास बीमारी (पॉज़िटिव क्लास) है या नहीं (नेगेटिव क्लास).

इसकी तुलना मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन से करें.

लॉजिस्टिक रिग्रेशन और क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड भी देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन देखें.

बाइनरी कंडीशन

#df

डिसिज़न ट्री में, शर्त के सिर्फ़ दो संभावित नतीजे होते हैं. आम तौर पर, हां या नहीं. उदाहरण के लिए, यहां दी गई शर्त बाइनरी शर्त है:

temperature >= 100

नॉन-बाइनरी स्थिति से अलग.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में शर्तों के टाइप देखें.

बिनिंग

बकेटिंग के लिए समानार्थी शब्द.

ब्लैक बॉक्स मॉडल

ऐसा मॉडल जिसकी "वजह" को इंसानों के लिए समझना मुश्किल हो या नामुमकिन हो. इसका मतलब है कि इंसान यह देख सकते हैं कि प्रॉम्प्ट से जवाबों पर क्या असर पड़ता है. हालांकि, इंसान यह नहीं जान सकते कि ब्लैक बॉक्स मॉडल, जवाब का फ़ैसला कैसे करता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो ब्लैक बॉक्स मॉडल में व्याख्या करने की क्षमता नहीं होती.

ज़्यादातर डीप मॉडल और लार्ज लैंग्वेज मॉडल ब्लैक बॉक्स होते हैं.

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)

यह मेट्रिक, मशीन ट्रांसलेशन का आकलन करने के लिए 0.0 से 1.0 के बीच होती है. उदाहरण के लिए, स्पैनिश से जापानी में अनुवाद.

स्कोर का हिसाब लगाने के लिए, BLEU आम तौर पर एमएल मॉडल के अनुवाद (जनरेट किया गया टेक्स्ट) की तुलना, किसी विशेषज्ञ के अनुवाद (रेफ़रंस टेक्स्ट) से करता है. जनरेट किए गए टेक्स्ट और रेफ़रंस टेक्स्ट में N-ग्राम कितने मिलते-जुलते हैं, इससे BLEU स्कोर तय होता है.

इस मेट्रिक पर मूल पेपर BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation है.

BLEURT भी देखें.

BLEURT (Bilingual Evaluation Understudy from Transformers)

यह एक मेट्रिक है. इसका इस्तेमाल, एक भाषा से दूसरी भाषा में किए गए मशीन ट्रांसलेशन का आकलन करने के लिए किया जाता है. खास तौर पर, अंग्रेज़ी से दूसरी भाषा में और दूसरी भाषा से अंग्रेज़ी में किए गए ट्रांसलेशन का आकलन करने के लिए.

अंग्रेज़ी से दूसरी भाषाओं में और दूसरी भाषाओं से अंग्रेज़ी में अनुवाद करने के लिए, BLEURT, BLEU की तुलना में, इंसानों की रेटिंग के ज़्यादा करीब होता है. BLEU के उलट, BLEURT में सिमैंटिक (मतलब) समानता पर ज़ोर दिया जाता है. साथ ही, इसमें पैराफ़्रेज़िंग को शामिल किया जा सकता है.

BLEURT, पहले से ट्रेन किए गए लार्ज लैंग्वेज मॉडल (ज़्यादा सटीक तौर पर कहें, तो BERT) पर काम करता है. इसके बाद, इसे इंसानों की ओर से किए गए अनुवाद के टेक्स्ट के आधार पर फ़ाइन-ट्यून किया जाता है.

इस मेट्रिक पर मूल पेपर, BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation है.

बूलियन सवाल (BoolQ)

#मेट्रिक

एलएलएम की इस बात का आकलन करने के लिए डेटासेट कि वह हां या नहीं में जवाब देने वाले सवालों के जवाब देने में कितना माहिर है. डेटासेट में मौजूद हर चुनौती के तीन कॉम्पोनेंट होते हैं:

• क्वेरी
• क्वेरी के जवाब के बारे में जानकारी देने वाला पैसेज.
• सही जवाब, जो yes या no में से कोई एक होता है.

उदाहरण के लिए:

• क्वेरी: क्या मिशिगन में कोई न्यूक्लियर पावर प्लांट है?
• पैसेज: ...तीन न्यूक्लियर पावर प्लांट, मिशिगन को करीब 30% बिजली की आपूर्ति करते हैं.
• सही जवाब: हां

शोधकर्ताओं ने Google Search पर की गई क्वेरी से सवाल इकट्ठा किए. इन क्वेरी में लोगों की पहचान ज़ाहिर नहीं की गई थी. इसके बाद, उन्होंने Wikipedia पेजों का इस्तेमाल करके जानकारी को सही ठहराया.

ज़्यादा जानकारी के लिए, BoolQ: Exploring the Surprising Difficulty of Natural Yes/No Questions देखें.

BoolQ, SuperGLUE का एक हिस्सा है.

BoolQ

#मेट्रिक

बूलियन सवाल के लिए संक्षिप्त नाम.

बूस्टिंग

यह मशीन लर्निंग की एक ऐसी तकनीक है जो बार-बार, क्लासिफ़िकेशन मॉडल के एक सेट को जोड़ती है. ये मॉडल, सामान्य और बहुत सटीक नहीं होते हैं. इन्हें "कमज़ोर क्लासिफ़ायर" कहा जाता है. इस तकनीक की मदद से, ज़्यादा सटीक क्लासिफ़िकेशन मॉडल ("मज़बूत क्लासिफ़ायर") बनाया जाता है. इसके लिए, उन उदाहरणों को ज़्यादा अहमियत दी जाती है जिन्हें मॉडल फ़िलहाल गलत तरीके से क्लासिफ़ाई कर रहा है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट कोर्स में ग्रैडिएंट बूस्टेड डिसिज़न ट्री क्या होते हैं? देखें.

बाउंडिंग बॉक्स

किसी इमेज में, दिलचस्पी वाली जगह के आस-पास मौजूद रेक्टैंगल के (x, y) कोऑर्डिनेट. जैसे, यहां दी गई इमेज में मौजूद कुत्ता.

ब्रॉडकास्ट करना

मैट्रिक्स की गणितीय संक्रिया में, ऑपरेंड के शेप को इस तरह से बढ़ाना कि वह संक्रिया के साथ काम करने वाले डाइमेंशन के साथ काम कर सके. उदाहरण के लिए, लीनियर अलजेब्रा के हिसाब से, मैट्रिक्स जोड़ने की कार्रवाई में शामिल दो ऑपरेंड के डाइमेंशन एक जैसे होने चाहिए. इसलिए, (m, n) शेप वाले मैट्रिक्स को n लंबाई वाले वेक्टर में नहीं जोड़ा जा सकता. ब्रॉडकास्टिंग की मदद से, इस ऑपरेशन को इस तरह से किया जा सकता है: n लंबाई वाले वेक्टर को (m, n) शेप वाले मैट्रिक्स में वर्चुअली बड़ा किया जाता है. इसके लिए, हर कॉलम में एक ही वैल्यू को दोहराया जाता है.

उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

A और B की यहां दी गई परिभाषाओं के हिसाब से, लीनियर अलजेब्रा में A+B की अनुमति नहीं है, क्योंकि A और B के डाइमेंशन अलग-अलग हैं:

A = [[7, 10, 4],
     [13, 5, 9]]
B = [2]

हालांकि, ब्रॉडकास्ट करने की सुविधा, A+B ऑपरेशन को चालू करती है. इसके लिए, B को इन तक वर्चुअली बढ़ाया जाता है:

 [[2, 2, 2],
  [2, 2, 2]]

इसलिए, A+B अब एक मान्य ऑपरेशन है:

[[7, 10, 4],  +  [[2, 2, 2],  =  [[ 9, 12, 6],
 [13, 5, 9]]      [2, 2, 2]]      [15, 7, 11]]

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ज़्यादा जानकारी के लिए, NumPy में ब्रॉडकास्टिंग के बारे में यहां दिया गया ब्यौरा देखें.

बकेटिंग

#fundamentals

किसी एक फ़ीचर को कई बाइनरी फ़ीचर में बदलना. इन्हें आम तौर पर, वैल्यू रेंज के आधार पर बकेट या बिन कहा जाता है. आम तौर पर, काटी गई सुविधा एक लगातार चलने वाली सुविधा होती है.

उदाहरण के लिए, तापमान को एक ही फ़्लोटिंग-पॉइंट फ़ीचर के तौर पर दिखाने के बजाय, तापमान की रेंज को अलग-अलग बकेट में बांटा जा सकता है. जैसे:

• <= 10 डिग्री सेल्सियस को "ठंडा" बकेट में रखा जाएगा.
• 11 से 24 डिग्री सेल्सियस के बीच के तापमान को "सामान्य" बकेट में रखा जाएगा.
• >= 25 डिग्री सेल्सियस को "गर्म" बकेट में रखा जाएगा.

मॉडल, एक ही बकेट में मौजूद हर वैल्यू को एक जैसा मानेगा. उदाहरण के लिए, 13 और 22, दोनों वैल्यू को सामान्य बकेट में रखा गया है. इसलिए, मॉडल इन दोनों वैल्यू को एक जैसा मानता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

अगर तापमान को लगातार बदलने वाली सुविधा के तौर पर दिखाया जाता है, तो मॉडल तापमान को एक सुविधा के तौर पर मानता है. अगर आपने तापमान को तीन बकेट के तौर पर दिखाया है, तो मॉडल हर बकेट को एक अलग सुविधा के तौर पर देखता है. इसका मतलब है कि मॉडल, हर बकेट के लेबल के साथ अलग-अलग संबंधों के बारे में जान सकता है. उदाहरण के लिए, लीनियर रिग्रेशन मॉडल, हर बकेट के लिए अलग-अलग वज़न के बारे में जान सकता है.

बकेट की संख्या बढ़ाने से, आपका मॉडल ज़्यादा जटिल हो जाता है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि आपके मॉडल को ज़्यादा संबंधों के बारे में सीखना पड़ता है. उदाहरण के लिए, ठंडा, सामान्य, और गर्म बकेट, आपके मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए तीन अलग-अलग सुविधाएं हैं. अगर आपको दो और बकेट जोड़नी हैं, जैसे कि फ़्रीज़िंग और हॉट, तो आपके मॉडल को अब पांच अलग-अलग सुविधाओं के हिसाब से ट्रेन करना होगा.

आपको कैसे पता चलेगा कि कितने बकेट बनाने हैं या हर बकेट के लिए रेंज क्या होनी चाहिए? आम तौर पर, जवाबों के लिए काफ़ी एक्सपेरिमेंट करने की ज़रूरत होती है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: बिनिंग देखें.

C

कैलिब्रेशन लेयर

अनुमान लगाने के बाद किया गया अडजस्टमेंट. आम तौर पर, इसका इस्तेमाल अनुमान में होने वाली गड़बड़ी को ठीक करने के लिए किया जाता है. एडजस्ट किए गए अनुमान और संभावितताएं, लेबल के देखे गए सेट के डिस्ट्रिब्यूशन से मेल खानी चाहिए.

उम्मीदवार जनरेट करना

सुझावों का शुरुआती सेट, जिसे सुझाव देने वाले सिस्टम ने चुना है. उदाहरण के लिए, एक ऐसी किताबों की दुकान के बारे में सोचें जो 1,00,000 किताबें उपलब्ध कराती है. उम्मीदवार जनरेट करने के चरण में, किसी उपयोगकर्ता के लिए काम की किताबों की एक छोटी सूची बनाई जाती है. जैसे, 500 किताबें. हालांकि, किसी उपयोगकर्ता को 500 किताबों के सुझाव देना भी बहुत ज़्यादा है. सुझाव देने वाले सिस्टम के बाद के चरणों (जैसे कि स्कोरिंग और फिर से रैंक करना) में, इन 500 सुझावों को कम करके, ज़्यादा काम के सुझावों का एक छोटा सेट तैयार किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Recommendation Systems कोर्स में उम्मीदवार जनरेशन की खास जानकारी देखें.

उम्मीदवारों का सैंपल

यह ट्रेनिंग के दौरान किया जाने वाला ऑप्टिमाइज़ेशन है. इसमें सभी पॉज़िटिव लेबल के लिए संभावना का हिसाब लगाया जाता है. इसके लिए, उदाहरण के तौर पर सॉफ़्टमैक्स का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, यह सिर्फ़ नेगेटिव लेबल के रैंडम सैंपल के लिए किया जाता है. उदाहरण के लिए, बीगल और कुत्ता के तौर पर लेबल किए गए उदाहरण के लिए, कैंडिडेट सैंपलिंग, अनुमानित संभावनाओं और इनसे जुड़े नुकसान की शर्तों का हिसाब लगाती है. ये शर्तें इनके लिए होती हैं:

• बीगल
• dog
• बची हुई नेगेटिव क्लास का रैंडम सबसेट (उदाहरण के लिए, बिल्ली, लॉलीपॉप, बाड़).

इसका मतलब यह है कि नेगेटिव क्लास को कम बार मिलने वाले नेगेटिव रीइन्फ़ोर्समेंट से सीखा जा सकता है. हालांकि, इसके लिए यह ज़रूरी है कि पॉज़िटिव क्लास को हमेशा सही पॉज़िटिव रीइन्फ़ोर्समेंट मिले. यह बात अनुभव के आधार पर भी देखी गई है.

कैंडिडेट सैंपलिंग, ट्रेनिंग एल्गोरिदम की तुलना में ज़्यादा कंप्यूटेशनल तौर पर असरदार होती है. ट्रेनिंग एल्गोरिदम, सभी नेगेटिव क्लास के लिए अनुमान का हिसाब लगाते हैं. खास तौर पर, जब नेगेटिव क्लास की संख्या बहुत ज़्यादा होती है.

कैटगोरिकल डेटा

#fundamentals

सुविधाएं, जिनमें संभावित वैल्यू का कोई खास सेट होता है. उदाहरण के लिए, traffic-light-state नाम की कैटगरी वाली सुविधा पर विचार करें. इसकी सिर्फ़ तीन वैल्यू हो सकती हैं:

• red
• yellow
• green

traffic-light-state को कैटगरी के हिसाब से तय की गई सुविधा के तौर पर दिखाने से, मॉडल यह जान सकता है कि ड्राइवर के व्यवहार पर red, green, और yellow का क्या असर पड़ता है.

कैटगोरिकल फ़ीचर को कभी-कभी डिसक्रीट फ़ीचर भी कहा जाता है.

संख्यात्मक डेटा से तुलना करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटगरी में बांटे गए डेटा का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.

कैज़ल लैंग्वेज मॉडल

यह एक दिशा में काम करने वाले लैंग्वेज मॉडल का समानार्थी शब्द है.

भाषा मॉडलिंग में अलग-अलग दिशाओं वाले तरीकों की तुलना करने के लिए, दोनों दिशाओं में काम करने वाला भाषा मॉडल देखें.

CB

#मेट्रिक

CommitmentBank का छोटा नाम.

सेंट्रॉइड

#clustering

k-मीन्स या k-मीडियन एल्गोरिदम से तय किया गया क्लस्टर का सेंटर. उदाहरण के लिए, अगर k की वैल्यू 3 है, तो k-मीन्स या k-मीडियन एल्गोरिदम, तीन सेंट्रॉइड ढूंढता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम देखें.

सेंट्रॉइड पर आधारित क्लस्टरिंग

#clustering

यह क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की एक कैटगरी है. यह डेटा को नॉनहायरार्किकल क्लस्टर में व्यवस्थित करता है. k-मीन्स, सेंट्रॉइड पर आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है. इसका इस्तेमाल सबसे ज़्यादा किया जाता है.

हायरार्किकल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम से तुलना करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम देखें.

चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग

#generativeAI

यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की एक ऐसी तकनीक है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को, जवाब देने के पीछे की वजह को क्रम से बताने के लिए बढ़ावा देती है. उदाहरण के लिए, इस प्रॉम्प्ट को देखें. इसमें दूसरे वाक्य पर खास ध्यान दें:

अगर कोई कार 7 सेकंड में 0 से 60 मील प्रति घंटे की रफ़्तार पकड़ लेती है, तो ड्राइवर को कितने G फ़ोर्स का अनुभव होगा? जवाब में, सभी ज़रूरी कैलकुलेशन दिखाएं.

एलएलएम का जवाब ऐसा हो सकता है:

• फ़िज़िक्स के फ़ॉर्मूलों का क्रम दिखाओ. इसमें सही जगहों पर 0, 60, और 7 वैल्यू डालो.
• यह भी बताएं कि उन फ़ॉर्मूलों को क्यों चुना गया और अलग-अलग वैरिएबल का क्या मतलब है.

चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग से, एलएलएम को सभी कैलकुलेशन करनी पड़ती हैं. इससे ज़्यादा सही जवाब मिल सकता है. इसके अलावा, चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग की मदद से उपयोगकर्ता, एलएलएम के जवाब देने के तरीके की जांच कर सकता है. इससे यह पता चलता है कि जवाब सही है या नहीं.

कैरेक्टर एन-ग्राम एफ़-स्कोर (ChrF)

#मेट्रिक

मशीन ट्रांसलेशन मॉडल का आकलन करने के लिए मेट्रिक. वर्ण N-ग्राम F-स्कोर से यह पता चलता है कि रेफ़रंस टेक्स्ट में मौजूद N-ग्राम, एमएल मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट में मौजूद N-ग्राम से कितने मिलते-जुलते हैं.

कैरेक्टर एन-ग्राम एफ़-स्कोर, ROUGE और BLEU फ़ैमिली की मेट्रिक के जैसा ही होता है. हालांकि, इसमें ये अंतर होते हैं:

• वर्ण N-ग्राम F-स्कोर, वर्ण N-ग्राम पर काम करता है.
• ROUGE और BLEU, शब्द N-ग्राम या टोकन पर काम करते हैं.

चैट

#generativeAI

किसी एमएल सिस्टम के साथ बातचीत का कॉन्टेंट. आम तौर पर, यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल होता है. चैट में पिछली बातचीत (आपने क्या टाइप किया और लार्ज लैंग्वेज मॉडल ने कैसे जवाब दिया) को चैट के बाद के हिस्सों के लिए कॉन्टेक्स्ट माना जाता है.

चैटबॉट, लार्ज लैंग्वेज मॉडल का एक ऐप्लिकेशन है.

COVID-19 की जांच के लिए बनी चेकपोस्ट

ऐसा डेटा जो मॉडल के पैरामीटर की स्थिति को कैप्चर करता है. यह स्थिति, ट्रेनिंग के दौरान या ट्रेनिंग पूरी होने के बाद की हो सकती है. उदाहरण के लिए, ट्रेनिंग के दौरान ये काम किए जा सकते हैं:

1. ट्रेनिंग को रोकना. ऐसा जान-बूझकर या कुछ गड़बड़ियों की वजह से किया जा सकता है.
2. चेकपॉइंट कैप्चर करें.
3. बाद में, चेकपॉइंट को फिर से लोड करें. ऐसा हो सकता है कि आपको अलग हार्डवेयर पर ऐसा करना पड़े.
4. ट्रेनिंग को फिर से शुरू करें.

COPA (Choice of Plausible Alternatives)

#मेट्रिक

यह डेटासेट, इस बात का आकलन करने के लिए है कि एलएलएम, किसी आधार के लिए दो विकल्पों में से बेहतर जवाब की पहचान कितनी अच्छी तरह से कर सकता है. डेटासेट में मौजूद हर चुनौती में तीन कॉम्पोनेंट होते हैं:

• कोई आधार वाक्य, जो आम तौर पर एक ऐसा वाक्य होता है जिसके बाद कोई सवाल पूछा जाता है
• आधार में दिए गए सवाल के दो संभावित जवाब, जिनमें से एक सही है और दूसरा गलत
• सही जवाब

उदाहरण के लिए:

• आधार: आदमी की पैर की उंगली टूट गई. इसकी वजह क्या थी?
• संभावित जवाब:
  1. उसकी मोज़े में छेद हो गया.
  2. उसने अपने पैर पर हथौड़ा गिरा लिया.
• सही जवाब: 2

COPA, SuperGLUE का एक कॉम्पोनेंट है.

क्लास

#fundamentals

वह कैटगरी जिससे कोई लेबल जुड़ा हो सकता है. उदाहरण के लिए:

• स्पैम का पता लगाने वाले बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल में, दो क्लास स्पैम और स्पैम नहीं है हो सकती हैं.
• मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन मॉडल में, कुत्ते की नस्लों की पहचान की जाती है. इसमें क्लास पूडल, बीगल, पग वगैरह हो सकती हैं.

क्लासिफ़िकेशन मॉडल किसी क्लास का अनुमान लगाता है. इसके उलट, रिग्रेशन मॉडल, क्लास के बजाय किसी संख्या का अनुमान लगाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन देखें.

क्लास के हिसाब से संतुलित डेटासेट

ऐसा डेटासेट जिसमें कैटगोरिकल लेबल शामिल हों और हर कैटगरी के इंस्टेंस की संख्या लगभग बराबर हो. उदाहरण के लिए, वनस्पति विज्ञान के किसी डेटासेट पर विचार करें. इसके बाइनरी लेबल, स्थानीय पौधा या बाहरी पौधा हो सकते हैं:

• 515 स्थानीय पौधों और 485 बाहरी पौधों वाला डेटासेट, क्लास-बैलेंस वाला डेटासेट होता है.
• 875 स्थानीय पौधों और 125 बाहरी पौधों वाला डेटासेट, क्लास-इंबैलेंस वाला डेटासेट होता है.

क्लास के हिसाब से संतुलित डेटासेट और क्लास के हिसाब से असंतुलित डेटासेट के बीच कोई औपचारिक अंतर नहीं होता. इनके बीच का अंतर सिर्फ़ तब अहम हो जाता है, जब क्लास के हिसाब से बहुत ज़्यादा असंतुलित डेटासेट पर ट्रेन किया गया मॉडल, कन्वर्ज नहीं हो पाता. ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: असंतुलित डेटासेट देखें.

क्लासिफ़िकेशन मॉडल

#fundamentals

ऐसा मॉडल जिसका अनुमान, क्लास होता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए सभी क्लासिफ़िकेशन मॉडल हैं:

• ऐसा मॉडल जो किसी इनपुट वाक्य की भाषा का अनुमान लगाता है (क्या यह फ़्रेंच है? स्पैनिश? इटैलियन?).
• ऐसा मॉडल जो पेड़ की प्रजातियों का अनुमान लगाता है (मेपल? ओक? बेओबैब?).
• ऐसा मॉडल जो किसी खास बीमारी के लिए पॉज़िटिव या नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाता है.

इसके उलट, रिग्रेशन मॉडल क्लास के बजाय संख्याओं का अनुमान लगाते हैं.

आम तौर पर, क्लासिफ़िकेशन मॉडल दो तरह के होते हैं:

• बाइनरी क्लासिफ़िकेशन
• मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन

श्रेणी में बाँटने की सीमा

#fundamentals

बाइनरी क्लासिफ़िकेशन में, 0 और 1 के बीच की एक संख्या होती है. यह लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के रॉ आउटपुट को पॉज़िटिव क्लास या नेगेटिव क्लास के अनुमान में बदलती है. ध्यान दें कि क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड एक ऐसी वैल्यू होती है जिसे कोई व्यक्ति चुनता है. यह मॉडल ट्रेनिंग के दौरान चुनी गई वैल्यू नहीं होती.

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल, 0 और 1 के बीच की रॉ वैल्यू दिखाता है. इसके बाद:

• अगर यह रॉ वैल्यू, क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड से ज़्यादा है, तो पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाया जाता है.
• अगर यह रॉ वैल्यू, क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड से कम है, तो नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाया जाता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड 0.8 है. अगर रॉ वैल्यू 0.9 है, तो मॉडल पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाता है. अगर रॉ वैल्यू 0.7 है, तो मॉडल नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाता है.

क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड चुनने से, फ़ॉल्स पॉज़िटिव और फ़ॉल्स नेगेटिव की संख्या पर काफ़ी असर पड़ता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मॉडल या डेटासेट में बदलाव होने पर, इंजीनियर कभी-कभी क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड में भी बदलाव करते हैं. क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड में बदलाव होने पर, पॉज़िटिव क्लास के अनुमान अचानक नेगेटिव क्लास में बदल सकते हैं. इसके उलट भी हो सकता है.

उदाहरण के लिए, बीमारी का अनुमान लगाने वाले बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. मान लें कि सिस्टम के पहले साल में:

• किसी मरीज़ के लिए रॉ वैल्यू 0.95 है.
• कैटगरी में बाँटने की सीमा 0.94 है.

इसलिए, सिस्टम पॉज़िटिव क्लास का पता लगाता है. (मरीज़ हांफ़ता है, "ओह नहीं! मुझे बुखार है!")

एक साल बाद, शायद वैल्यू इस तरह दिखें:

• एक ही मरीज़ के लिए रॉ वैल्यू 0.95 पर बनी रहती है.
• क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड बदलकर 0.97 हो जाता है.

इसलिए, सिस्टम अब उस मरीज़ को नेगेटिव क्लास के तौर पर फिर से कैटगरी में डालता है. ("Happy day! मुझे कोई बीमारी नहीं है.") एक ही मरीज़. अलग-अलग डाइग्नोसिस.

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में थ्रेशोल्ड और कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स देखें.

डेटा की कैटगरी तय करने वाला

#fundamentals

क्लासिफ़िकेशन मॉडल के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला सामान्य शब्द.

क्लास-इंबैलेंस वाला डेटासेट

#fundamentals

क्लासिफ़िकेशन के लिए डेटासेट, जिसमें हर क्लास के लेबल की कुल संख्या में काफ़ी अंतर होता है. उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन वाले किसी डेटासेट पर विचार करें. इसके दो लेबल इस तरह बांटे गए हैं:

• 10,00,000 नेगेटिव लेबल
• 10 पॉज़िटिव लेबल

नेगेटिव और पॉज़िटिव लेबल का अनुपात 100,000 से 1 है. इसलिए, यह क्लास-इंबैलेंस वाला डेटासेट है.

इसके उलट, यहां दिया गया डेटासेट क्लास-बैलेंस है, क्योंकि नेगेटिव लेबल और पॉज़िटिव लेबल का अनुपात 1 के आस-पास है:

• 517 नेगेटिव लेबल
• 483 पॉज़िटिव लेबल

मल्टी-क्लास डेटासेट में क्लास का बैलेंस भी बिगड़ा हो सकता है. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन डेटासेट भी क्लास के असंतुलन वाला है. ऐसा इसलिए, क्योंकि एक लेबल के उदाहरण, अन्य दो लेबल के मुकाबले काफ़ी ज़्यादा हैं:

• "green" क्लास वाले 10,00,000 लेबल
• "purple" क्लास वाले 200 लेबल
• "orange" क्लास वाले 350 लेबल

क्लास के हिसाब से डेटासेट में अंतर होने पर, ट्रेनिंग से जुड़ी खास समस्याएं आ सकती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट में क्लास का असंतुलित डिस्ट्रिब्यूशन देखें.

एंट्रॉपी, मेजर क्लास}, और माइनर क्लास के बारे में भी जानें.

क्लिपिंग

#fundamentals

यह आउटलायर को मैनेज करने का एक तरीका है. इसके तहत, इनमें से कोई एक या दोनों काम किए जाते हैं:

• सुविधा की उन वैल्यू को कम करना जो ज़्यादा से ज़्यादा थ्रेशोल्ड से ज़्यादा हैं. इन वैल्यू को ज़्यादा से ज़्यादा थ्रेशोल्ड तक कम किया जाता है.
• सुविधा की उन वैल्यू को बढ़ाना जो कम से कम थ्रेशोल्ड से कम हैं, ताकि वे कम से कम थ्रेशोल्ड तक पहुंच सकें.

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी सुविधा के लिए, 0.5% से कम वैल्यू 40 से 60 के बीच की सीमा से बाहर हैं. इस मामले में, ये काम किए जा सकते हैं:

• 60 से ज़्यादा की सभी वैल्यू को 60 पर सेट करें.
• 40 से कम (कम से कम थ्रेशोल्ड) वाली सभी वैल्यू को 40 पर सेट करें.

आउटलायर, मॉडल को नुकसान पहुंचा सकते हैं. कभी-कभी, इनकी वजह से ट्रेनिंग के दौरान वज़न ओवरफ़्लो हो जाते हैं. कुछ आउटलायर, सटीकता जैसी मेट्रिक को भी काफ़ी हद तक खराब कर सकते हैं. क्लिपिंग, नुकसान को कम करने का एक सामान्य तरीका है.

ग्रेडिएंट क्लिपिंग की मदद से, ट्रेनिंग के दौरान ग्रेडिएंट की वैल्यू को तय की गई रेंज में रखा जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में संख्यात्मक डेटा: नॉर्मलाइज़ेशन देखें.

Cloud TPU

#TensorFlow

#GoogleCloud

यह एक खास हार्डवेयर एक्सेलरेटर है. इसे Google Cloud पर मशीन लर्निंग के वर्कलोड को तेज़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

क्लस्टरिंग

#clustering

मिलते-जुलते उदाहरणों को ग्रुप करना. खास तौर पर, बिना निगरानी वाली लर्निंग के दौरान. सभी उदाहरणों को ग्रुप करने के बाद, कोई व्यक्ति हर क्लस्टर का मतलब बता सकता है.

क्लस्टरिंग के कई एल्गोरिदम मौजूद हैं. उदाहरण के लिए, k-means एल्गोरिदम, उदाहरणों को उनके सेंट्रॉइड से दूरी के आधार पर क्लस्टर करता है. जैसा कि इस डायग्राम में दिखाया गया है:

इसके बाद, रिसर्च करने वाला व्यक्ति क्लस्टर की समीक्षा कर सकता है. उदाहरण के लिए, वह क्लस्टर 1 को "छोटे पेड़" और क्लस्टर 2 को "बड़े पेड़" के तौर पर लेबल कर सकता है.

एक और उदाहरण के तौर पर, किसी सेंटर पॉइंट से उदाहरण की दूरी के आधार पर क्लस्टरिंग एल्गोरिदम पर विचार करें. इसे इस तरह दिखाया गया है:

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स देखें.

को-अडैप्टेशन

यह एक ऐसी समस्या है जिसमें न्यूरॉन, ट्रेनिंग डेटा में पैटर्न का अनुमान लगाते हैं. इसके लिए, वे पूरे नेटवर्क के व्यवहार पर भरोसा करने के बजाय, खास तौर पर अन्य न्यूरॉन के आउटपुट पर भरोसा करते हैं. जब पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा में, को-अडैप्टेशन की वजह बनने वाले पैटर्न मौजूद नहीं होते हैं, तब को-अडैप्टेशन की वजह से ओवरफ़िटिंग होती है. ड्रॉपआउट रेगुलराइज़ेशन से को-अडैप्टेशन कम हो जाता है, क्योंकि ड्रॉपआउट यह पक्का करता है कि न्यूरॉन सिर्फ़ कुछ अन्य न्यूरॉन पर भरोसा न करें.

कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग

कई अन्य उपयोगकर्ताओं की दिलचस्पी के आधार पर, किसी एक उपयोगकर्ता की दिलचस्पी के बारे में अनुमान लगाना. कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल अक्सर सुझाव देने वाले सिस्टम में किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Recommendation Systems कोर्स में Collaborative filtering देखें.

CommitmentBank (CB)

#मेट्रिक

यह एक ऐसा डेटासेट है जिसका इस्तेमाल यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि कोई एलएलएम, किसी पैसेज के लेखक के बारे में यह पता लगाने में कितना माहिर है कि वह पैसेज में मौजूद किसी टारगेट क्लॉज़ पर भरोसा करता है या नहीं. डेटासेट की हर एंट्री में यह जानकारी शामिल होती है:

• एक पैसेज
• उस पैसेज में मौजूद टारगेट क्लॉज़
• बूलियन वैल्यू, जिससे यह पता चलता है कि पैसेज के लेखक का मानना है कि टारगेट क्लॉज़

उदाहरण के लिए:

• पैसेज: आर्टेमिस की हंसी सुनकर बहुत अच्छा लगा. वह बहुत गंभीर बच्ची है. मुझे नहीं पता था कि वह इतनी मज़ेदार है.
• टारगेट क्लॉज़: वह मज़ेदार थी
• बूलियन: True. इसका मतलब है कि लेखक का मानना है कि टारगेट क्लॉज़

CommitmentBank, SuperGLUE ensemble का एक कॉम्पोनेंट है.

कॉम्पैक्ट मॉडल

कोई भी छोटा मॉडल, जिसे सीमित कंप्यूटेशनल संसाधनों वाले छोटे डिवाइसों पर चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया हो. उदाहरण के लिए, कॉम्पैक्ट मॉडल को मोबाइल फ़ोन, टैबलेट या एम्बेड किए गए सिस्टम पर चलाया जा सकता है.

कंप्यूट

(संज्ञा) किसी मॉडल या सिस्टम के ज़रिए इस्तेमाल किए जाने वाले कंप्यूटेशनल संसाधन. जैसे, प्रोसेसिंग पावर, मेमोरी, और स्टोरेज.

ऐक्सलरेटर चिप देखें.

कॉन्सेप्ट ड्रिफ़्ट

सुविधाओं और लेबल के बीच संबंध में बदलाव. समय के साथ, कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट की वजह से मॉडल की क्वालिटी कम हो जाती है.

ट्रेनिंग के दौरान, मॉडल ट्रेनिंग सेट में मौजूद सुविधाओं और उनके लेबल के बीच के संबंध को समझता है. अगर ट्रेनिंग सेट में मौजूद लेबल, असल दुनिया के डेटा के लिए अच्छे प्रॉक्सी हैं, तो मॉडल को असल दुनिया के डेटा के लिए अच्छे अनुमान लगाने चाहिए. हालांकि, कॉन्सेप्ट ड्रिफ़्ट की वजह से, समय के साथ मॉडल के अनुमानों की क्वालिटी कम हो जाती है.

उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल अनुमान लगाता है कि कोई कार मॉडल "ईंधन की बचत करने वाला" है या नहीं. इसका मतलब है कि ये सुविधाएं:

• कार का वज़न
• इंजन कंप्रेस करना
• ट्रांसमिशन का टाइप

जब लेबल इनमें से कोई एक हो:

• ईंधन की कम खपत
• ईंधन की खपत ज़्यादा होती है

हालांकि, "ईंधन की कम खपत करने वाली कार" की परिभाषा लगातार बदलती रहती है. साल 1994 में, जिस कार मॉडल को कम ईंधन खपत करने वाला लेबल किया गया था उसे साल 2024 में, कम ईंधन खपत करने वाला नहीं है लेबल किया जाएगा. कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट की समस्या से जूझ रहा मॉडल, समय के साथ कम से कम काम के अनुमान लगाता है.

नॉनस्टेशनैरिटी से इसकी तुलना करें और इनके बीच अंतर बताएं.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट की समस्या को ठीक करने के लिए, मॉडल को कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट की दर से ज़्यादा तेज़ी से फिर से ट्रेन करें. उदाहरण के लिए, अगर कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट की वजह से मॉडल की सटीक जानकारी में हर दो महीने में काफ़ी गिरावट आती है, तो अपने मॉडल को हर दो महीने से ज़्यादा बार फिर से ट्रेन करें.

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शर्त

#df

डिसिज़न ट्री में, कोई भी नोड जो टेस्ट करता है. उदाहरण के लिए, इस फ़ैसले के ट्री में दो शर्तें शामिल हैं:

कंडीशन को स्प्लिट या टेस्ट भी कहा जाता है.

पत्ती के साथ कंट्रास्ट की स्थिति.

यह भी देखें:

• बाइनरी स्थिति
• नॉन-बाइनरी स्थिति.
• axis-aligned-condition
• oblique-condition

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में शर्तों के टाइप देखें.

झूठी बातें बनाना

गलत जानकारी के लिए समानार्थी शब्द.

तकनीकी तौर पर, 'भ्रम' शब्द की तुलना में 'झूठी जानकारी देना' ज़्यादा सटीक शब्द है. हालांकि, सबसे पहले हैलुसिनेशन की समस्या के बारे में लोगों को पता चला.

कॉन्फ़िगरेशन

मॉडल को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल की गई शुरुआती प्रॉपर्टी वैल्यू असाइन करने की प्रोसेस. इसमें ये शामिल हैं:

• मॉडल की कंपोज़िंग लेयर
• डेटा की जगह
• हाइपरपैरामीटर, जैसे कि:
  • लर्निंग रेट
  • iterations
  • optimizer
  • लॉस फ़ंक्शन

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में, कॉन्फ़िगरेशन को किसी खास कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के ज़रिए किया जा सकता है. इसके अलावा, यहां दी गई कॉन्फ़िगरेशन लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके भी कॉन्फ़िगरेशन किया जा सकता है:

• HParam
• Gin
• Fiddle

कंफ़र्मेशन बायस

#responsible

किसी जानकारी को इस तरह से खोजना, समझना, उसके पक्ष में तर्क देना, और उसे याद रखना कि वह पहले से मौजूद मान्यताओं या अनुमानों की पुष्टि करे. मशीन लर्निंग डेवलपर, अनजाने में डेटा को इस तरह से इकट्ठा या लेबल कर सकते हैं जिससे उनके मौजूदा विचारों के मुताबिक नतीजे मिलें. कंफ़र्मेशन बायस, अचेतन पूर्वाग्रह का एक रूप है.

एक्सपेरिमेंट करने वाले व्यक्ति का पूर्वाग्रह, पुष्टि करने वाले पूर्वाग्रह का एक रूप है. इसमें एक्सपेरिमेंट करने वाला व्यक्ति, मॉडल को तब तक ट्रेन करता रहता है, जब तक कि पहले से मौजूद किसी हाइपोथेसिस की पुष्टि न हो जाए.

कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स

#fundamentals

यह NxN टेबल होती है. इसमें क्लासिफ़िकेशन मॉडल के सही और गलत अनुमानों की संख्या के बारे में खास जानकारी दी जाती है. उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल के लिए, यहां दी गई कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स देखें:

	ट्यूमर (अनुमानित)	नॉन-ट्यूमर (अनुमानित)
ट्यूमर (ग्राउंड ट्रूथ)	18 (TP)	1 (FN)
ट्यूमर नहीं है (असल डेटा)	6 (FP)	452 (TN)

ऊपर दी गई कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स में यह जानकारी दिखती है:

• जिन 19 अनुमानों में ग्राउंड ट्रुथ ट्यूमर था उनमें से मॉडल ने 18 का सही अनुमान लगाया और 1 का गलत अनुमान लगाया.
• 458 अनुमानों में से, मॉडल ने 452 अनुमानों को सही तरीके से और 6 अनुमानों को गलत तरीके से क्लासिफ़ाई किया. इन अनुमानों में, ग्राउंड ट्रुथ के तौर पर नॉन-ट्यूमर की जानकारी दी गई थी.

मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन की समस्या के लिए कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स, गलतियों के पैटर्न की पहचान करने में आपकी मदद कर सकता है. उदाहरण के लिए, तीन क्लास वाले मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन मॉडल के लिए यहां दी गई कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स देखें. यह मॉडल, आइरिस की तीन अलग-अलग प्रजातियों (वर्जिनिका, वर्सीकलर, और सेटोसा) को कैटगरी में बांटता है. जब ग्राउंड ट्रुथ वर्जिनिका था, तब कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स से पता चलता है कि मॉडल ने सेटोसा के मुकाबले वर्सिकलर को गलती से ज़्यादा बार अनुमानित किया:

	सेटोज़ा (अनुमानित)	वर्सीकलर (अनुमानित)	वर्जिनिका (अनुमानित)
सेटोज़ा (ग्राउंड ट्रूथ)	88	12	0
वर्सीकलर (ग्राउंड ट्रूथ)	6	141	7
वर्जिनिका (ग्राउंड ट्रुथ)	2	27	109

एक और उदाहरण के तौर पर, भ्रमित करने वाली मैट्रिक्स से पता चल सकता है कि हाथ से लिखे गए अंकों को पहचानने के लिए ट्रेन किए गए मॉडल में, 4 की जगह 9 या 7 की जगह 1 का अनुमान लगाने की गड़बड़ी होती है.

कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स में, परफ़ॉर्मेंस की अलग-अलग मेट्रिक का हिसाब लगाने के लिए ज़रूरी जानकारी होती है. इनमें सटीकता और रिकॉल शामिल हैं.

चुनावी क्षेत्र की जानकारी पार्स करना

किसी वाक्य को छोटे-छोटे व्याकरण के स्ट्रक्चर ("कॉन्स्टिट्यूएंट") में बांटना. एमएल सिस्टम का बाद वाला हिस्सा, जैसे कि नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग मॉडल, ओरिजनल वाक्य के मुकाबले कॉम्पोनेंट को ज़्यादा आसानी से पार्स कर सकता है. उदाहरण के लिए, इस वाक्य पर ध्यान दें:

मेरे दोस्त ने दो बिल्लियां गोद ली हैं.

निर्वाचन क्षेत्र के पार्सर की मदद से, इस वाक्य को इन दो हिस्सों में बांटा जा सकता है:

• मेरा दोस्त एक संज्ञा वाक्यांश है.
• दो बिल्लियां गोद लीं एक क्रिया वाक्यांश है.

इन कॉम्पोनेंट को छोटे-छोटे कॉम्पोनेंट में बांटा जा सकता है. उदाहरण के लिए, क्रिया का वाक्यांश

दो बिल्लियां गोद ली हैं

इन्हें और उप-विभाजित किया जा सकता है:

• adopted एक क्रिया है.
• दो बिल्लियां एक और संज्ञा वाक्यांश है.

संदर्भ के हिसाब से भाषा को एंबेड करना

#generativeAI

एम्बेडिंग, शब्दों और वाक्यांशों को "समझने" के लिए, इंसानों की तरह काम करती है. कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से भाषा के एम्बेडिंग, मुश्किल सिंटैक्स, सिमैंटिक, और कॉन्टेक्स्ट को समझ सकते हैं.

उदाहरण के लिए, अंग्रेज़ी शब्द cow के एम्बेडिंग पर विचार करें. word2vec जैसे पुराने एम्बेडिंग, अंग्रेज़ी शब्दों को इस तरह से दिखा सकते हैं कि एम्बेडिंग स्पेस में गाय से बैल की दूरी, भेड़ी (मादा भेड़) से भेड़ा (नर भेड़) या महिला से पुरुष की दूरी के बराबर हो. संदर्भ के हिसाब से भाषा को एंबेड करने की प्रोसेस, एक कदम आगे बढ़कर यह पहचान सकती है कि अंग्रेज़ी बोलने वाले लोग कभी-कभी cow शब्द का इस्तेमाल, गाय या बैल के लिए करते हैं.

कॉन्टेक्स्ट विंडो

#generativeAI

किसी मॉडल के लिए, दिए गए प्रॉम्प्ट में प्रोसेस किए जा सकने वाले टोकन की संख्या. कॉन्टेक्स्ट विंडो जितनी बड़ी होगी, मॉडल उतनी ही ज़्यादा जानकारी का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट के लिए सटीक और एक जैसे जवाब दे पाएगा.

लगातार काम करने वाली सुविधा

#fundamentals

फ़्लोटिंग-पॉइंट सुविधा, जिसमें वैल्यू की रेंज बहुत ज़्यादा होती है. जैसे, तापमान या वज़न.

इसकी तुलना डिस्क्रीट फ़ीचर से करें.

आसानी से इकट्ठा किया जाने वाला सैंपल

तेज़ी से एक्सपेरिमेंट करने के लिए, ऐसे डेटासेट का इस्तेमाल करना जिसे वैज्ञानिक तरीके से इकट्ठा नहीं किया गया है. बाद में, वैज्ञानिक तरीके से इकट्ठा किए गए डेटासेट पर स्विच करना ज़रूरी है.

कन्वर्जेंस

#fundamentals

यह ऐसी स्थिति होती है, जब हर इटरेशन के साथ नुकसान की वैल्यू में बहुत कम बदलाव होता है या कोई बदलाव नहीं होता. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया लॉस कर्व, 700 इटरेशन के आस-पास कन्वर्जेंस का सुझाव देता है:

जब ज़्यादा ट्रेनिंग देने से मॉडल में सुधार नहीं होता, तो मॉडल कन्वर्ज हो जाता है.

डीप लर्निंग में, लॉस वैल्यू कभी-कभी कई इटरेशन तक स्थिर रहती हैं या आखिर में कम होने से पहले लगभग स्थिर रहती हैं. लंबे समय तक नुकसान की वैल्यू में लगातार बढ़ोतरी होने पर, आपको कुछ समय के लिए कन्वर्जेंस का गलत अनुमान मिल सकता है.

जल्दी रोकना भी देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में मॉडल कन्वर्जेंस और लॉस कर्व देखें.

बातचीत करके कोडिंग करना

#generativeAI

सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए, जनरेटिव एआई मॉडल और आपके बीच होने वाली बातचीत. आपने किसी सॉफ़्टवेयर के बारे में जानकारी देने वाला कोई प्रॉम्प्ट दिया हो. इसके बाद, मॉडल उस ब्यौरे का इस्तेमाल करके कोड जनरेट करता है. इसके बाद, पिछले प्रॉम्प्ट या जनरेट किए गए कोड में मौजूद कमियों को ठीक करने के लिए, एक नया प्रॉम्प्ट दिया जाता है. इसके बाद, मॉडल अपडेट किया गया कोड जनरेट करता है. जब तक जनरेट किया गया सॉफ़्टवेयर आपकी उम्मीद के मुताबिक नहीं बन जाता, तब तक आप दोनों के बीच बातचीत जारी रहती है.

बातचीत कोडिंग का मतलब, वाइब कोडिंग का मूल मतलब है.

स्पेसिफ़िकेशनल कोडिंग से अलग.

कॉन्वेक्स फ़ंक्शन

ऐसा फ़ंक्शन जिसमें फ़ंक्शन के ग्राफ़ के ऊपर का क्षेत्र, कॉन्वेक्स सेट होता है. प्रोटोटाइपिकल कॉन्वेक्स फ़ंक्शन, U अक्षर की तरह दिखता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए सभी फ़ंक्शन कॉन्वेक्स फ़ंक्शन हैं:

इसके उलट, यह फ़ंक्शन कॉन्वेक्स नहीं है. ध्यान दें कि ग्राफ़ के ऊपर वाला क्षेत्र, कॉन्वेक्स सेट नहीं है:

स्ट्रिक्टली कॉन्वेक्स फ़ंक्शन में सिर्फ़ एक लोकल मिनिमम पॉइंट होता है, जो ग्लोबल मिनिमम पॉइंट भी होता है. क्लासिक यू-शेप वाले फ़ंक्शन, स्ट्रिक्टली कॉन्वेक्स फ़ंक्शन होते हैं. हालांकि, कुछ कॉन्वेक्स फ़ंक्शन (उदाहरण के लिए, सीधी लाइनें) U-आकार के नहीं होते.

गणित के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

कई सामान्य लॉस फ़ंक्शन, कॉन्वेक्स फ़ंक्शन होते हैं. इनमें ये शामिल हैं:

• L₂ loss
• लॉग लॉस
• L₁ रेगुलराइज़ेशन
• L₂ रेगुलराइज़ेशन

ग्रेडिएंट डिसेंट के कई वैरिएशन, स्ट्रिक्टली कॉन्वेक्स फ़ंक्शन के सबसे छोटे मान के आस-पास का पॉइंट ढूंढने की गारंटी देते हैं. इसी तरह, स्टोकैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के कई वर्शन में, स्ट्रिक्टली कॉन्वेक्स फ़ंक्शन के सबसे छोटे मान के आस-पास का पॉइंट मिलने की संभावना ज़्यादा होती है. हालांकि, इसकी कोई गारंटी नहीं होती.

दो कॉन्वेक्स फ़ंक्शन का योग (उदाहरण के लिए, L₂ लॉस + L₁ रेगुलराइज़ेशन) एक कॉन्वेक्स फ़ंक्शन होता है.

डीप मॉडल कभी भी कॉन्वेक्स फ़ंक्शन नहीं होते. खास बात यह है कि कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम, डीप नेटवर्क पर भी अच्छे समाधान ढूंढ लेते हैं. भले ही, यह ज़रूरी नहीं है कि वे समाधान ग्लोबल मिनिमम हों.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कन्वर्जेंस और कॉन्वेक्स फ़ंक्शन देखें.

कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन

कॉन्वेक्स फ़ंक्शन के सबसे छोटे मान का पता लगाने के लिए, ग्रेडिएंट डिसेंट जैसी गणितीय तकनीकों का इस्तेमाल करने की प्रोसेस. मशीन लर्निंग में, कई समस्याओं को कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन की समस्याओं के तौर पर फ़ॉर्म्युलेट करने और उन समस्याओं को ज़्यादा असरदार तरीके से हल करने पर काफ़ी रिसर्च की गई है.

पूरी जानकारी के लिए, बॉयड और वैनडेनबर्ग का कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन देखें.

कॉन्वेक्स सेट

यह इयूक्लिडियन स्पेस का एक सबसेट है. इसमें सबसेट के किसी भी दो पॉइंट के बीच खींची गई लाइन, पूरी तरह से सबसेट के अंदर ही रहती है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए दो शेप कॉन्वेक्स सेट हैं:

इसके उलट, यहां दी गई दो शेप कॉन्वेक्स सेट नहीं हैं:

कॉन्वोल्यूशन

गणित में, आम तौर पर दो फ़ंक्शन का मिश्रण. मशीन लर्निंग में, कनवोल्यूशन कनवोल्यूशनल फ़िल्टर और इनपुट मैट्रिक्स को मिलाकर वज़न को ट्रेन करता है.

मशीन लर्निंग में "कनवोल्यूशन" शब्द का इस्तेमाल, अक्सर कनवोल्यूशनल ऑपरेशन या कनवोल्यूशनल लेयर के लिए किया जाता है.

कन्वलूशन के बिना, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बड़े टेंसर में मौजूद हर सेल के लिए अलग-अलग वेट सीखना होगा. उदाहरण के लिए, अगर किसी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को 2K x 2K इमेज पर ट्रेन किया जाता है, तो उसे 40 लाख अलग-अलग वेट ढूंढने के लिए मजबूर किया जाएगा. कनवोल्यूशन की वजह से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सिर्फ़ कनवोल्यूशनल फ़िल्टर के हर सेल के लिए वज़न का पता लगाना होता है. इससे मॉडल को ट्रेन करने के लिए ज़रूरी मेमोरी काफ़ी कम हो जाती है. कनवोल्यूशनल फ़िल्टर लागू होने पर, इसे सभी सेल में कॉपी कर दिया जाता है. इससे हर सेल को फ़िल्टर से गुणा किया जाता है.

कनवोल्यूशनल फ़िल्टर

कनवोल्यूशनल ऑपरेशन में शामिल दो ऐक्टर में से एक. (दूसरा ऐक्टर, इनपुट मैट्रिक्स का एक स्लाइस है.) कनवोल्यूशनल फ़िल्टर एक मैट्रिक्स होता है. इसकी रैंक, इनपुट मैट्रिक्स की रैंक के बराबर होती है, लेकिन इसका आकार छोटा होता है. उदाहरण के लिए, अगर इनपुट मैट्रिक्स 28x28 है, तो फ़िल्टर कोई भी 2D मैट्रिक्स हो सकता है. हालांकि, यह 28x28 से छोटा होना चाहिए.

फ़ोटोग्राफ़िक मैनिपुलेशन में, कनवोल्यूशनल फ़िल्टर के सभी सेल को आम तौर पर एक जैसे पैटर्न में सेट किया जाता है. इसमें एक और शून्य का इस्तेमाल किया जाता है. मशीन लर्निंग में, कनवोल्यूशनल फ़िल्टर में आम तौर पर रैंडम नंबर डाले जाते हैं. इसके बाद, नेटवर्क सबसे सही वैल्यू को ट्रेन करता है.

कन्वलूशनल लेयर

डीप न्यूरल नेटवर्क की एक लेयर, जिसमें कनवोल्यूशनल फ़िल्टर, इनपुट मैट्रिक्स को पास करता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए 3x3 कनवोल्यूशनल फ़िल्टर को देखें:

नीचे दिए गए ऐनिमेशन में, 5x5 इनपुट मैट्रिक्स का इस्तेमाल करके, नौ कनवोल्यूशनल ऑपरेशन वाली कनवोल्यूशनल लेयर दिखाई गई है. ध्यान दें कि हर कनवोल्यूशनल ऑपरेशन, इनपुट मैट्रिक्स के अलग-अलग 3x3 स्लाइस पर काम करता है. इसके बाद, हमें 3x3 मैट्रिक्स (दाईं ओर) मिलता है. इसमें नौ कनवोल्यूशनल ऑपरेशन के नतीजे शामिल होते हैं:

कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क

एक न्यूरल नेटवर्क, जिसमें कम से कम एक लेयर कनवोल्यूशनल लेयर होती है. आम तौर पर, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क में यहां दी गई लेयर का कोई कॉम्बिनेशन होता है:

• कन्वलूशनल लेयर
• पूलिंग लेयर
• डेंस लेयर

कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, इमेज की पहचान जैसी कुछ तरह की समस्याओं को हल करने में काफ़ी कारगर साबित हुए हैं.

कॉन्वोल्यूशनल ऑपरेशन

गणित की यह दो चरणों वाली प्रक्रिया:

1. कनवोल्यूशनल फ़िल्टर और इनपुट मैट्रिक्स के स्लाइस का एलिमेंट-वाइज़ गुणन. (इनपुट मैट्रिक्स के स्लाइस की रैंक और साइज़, कनवोल्यूशनल फ़िल्टर के बराबर होता है.)
2. प्रॉडक्ट मैट्रिक्स में मौजूद सभी वैल्यू का जोड़.

उदाहरण के लिए, यहां दी गई 5x5 इनपुट मैट्रिक्स देखें:

अब इस 2x2 कनवोल्यूशनल फ़िल्टर के बारे में सोचें:

हर कनवोल्यूशनल ऑपरेशन में, इनपुट मैट्रिक्स का एक 2x2 स्लाइस शामिल होता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि हम इनपुट मैट्रिक्स के ऊपर-बाएं कोने पर मौजूद 2x2 स्लाइस का इस्तेमाल करते हैं. इसलिए, इस स्लाइस पर कनवोल्यूशन ऑपरेशन इस तरह दिखता है:

कन्वलूशनल लेयर में, कन्वलूशनल कार्रवाइयों की एक सीरीज़ होती है. इनमें से हर कार्रवाई, इनपुट मैट्रिक्स के अलग-अलग स्लाइस पर काम करती है.

COPA

#मेट्रिक

संभावित विकल्पों का चुनाव के लिए संक्षिप्त नाम.

लागत

#मेट्रिक

loss का समानार्थी शब्द.

को-ट्रेनिंग

सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग का तरीका, खास तौर पर तब काम आता है, जब ये सभी शर्तें पूरी होती हैं:

• डेटासेट में, बिना लेबल वाले उदाहरणों का अनुपात, लेबल वाले उदाहरणों के मुकाबले ज़्यादा है.
• यह एक क्लासिफ़िकेशन समस्या है (बाइनरी या मल्टी-क्लास).
• डेटासेट में अनुमान लगाने वाली सुविधाओं के दो अलग-अलग सेट होते हैं. ये एक-दूसरे से अलग होते हैं और एक-दूसरे के पूरक होते हैं.

को-ट्रेनिंग की मदद से, अलग-अलग सिग्नल को एक बेहतर सिग्नल में बदला जाता है. उदाहरण के लिए, क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल, इस्तेमाल की गई अलग-अलग कारों को अच्छी या खराब के तौर पर कैटगरी में बांटता है. अनुमान लगाने वाली सुविधाओं का एक सेट, कार की कुल विशेषताओं पर फ़ोकस कर सकता है. जैसे, कार का साल, ब्रैंड, और मॉडल. अनुमान लगाने वाली सुविधाओं का दूसरा सेट, पिछले मालिक के ड्राइविंग रिकॉर्ड और कार के रखरखाव के इतिहास पर फ़ोकस कर सकता है.

को-ट्रेनिंग पर सबसे अहम पेपर, ब्लम और मिशेल का Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training है.

काउंटरफ़ैक्चुअल फ़ेयरनेस

#responsible

#मेट्रिक

यह निष्पक्षता मेट्रिक है. इससे यह पता चलता है कि क्या क्लासिफ़िकेशन मॉडल, एक व्यक्ति के लिए वही नतीजा देता है जो वह किसी दूसरे व्यक्ति के लिए देता है. हालांकि, दूसरा व्यक्ति पहले व्यक्ति जैसा ही होता है. इसमें सिर्फ़ एक या उससे ज़्यादा संवेदनशील एट्रिब्यूट अलग होते हैं. क्लासिफ़िकेशन मॉडल का आकलन करके, यह पता लगाया जा सकता है कि मॉडल में पक्षपात के संभावित सोर्स कौनसे हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, इनमें से कोई एक लेख पढ़ें:

• मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में, निष्पक्षता: काउंटरफ़ैक्चुअल निष्पक्षता के बारे में जानें.
• When Worlds Collide: Integrating Different Counterfactual Assumptions in Fairness

कवरेज बायस

#responsible

चुने जाने का पूर्वाग्रह देखें.

क्रैश ब्लॉसम

ऐसा वाक्य या वाक्यांश जिसका मतलब साफ़ तौर पर समझ में न आ रहा हो. क्रैश ब्लॉसम, नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग में एक बड़ी समस्या पैदा करते हैं. उदाहरण के लिए, हेडलाइन लाल फ़ीता गगनचुंबी इमारत को रोकता है एक क्रैश ब्लॉसम है, क्योंकि एनएलयू मॉडल हेडलाइन की व्याख्या शाब्दिक या लाक्षणिक तौर पर कर सकता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

हम उस रहस्यमयी हेडलाइन के बारे में कुछ और जानकारी देना चाहते हैं:

• लाल फ़ीताशाही का मतलब इनमें से कोई भी हो सकता है:
  • चिपकने वाला पदार्थ
  • बहुत ज़्यादा नौकरशाही
• Holds Up का मतलब इनमें से कोई भी हो सकता है:
  • स्ट्रक्चरल सपोर्ट
  • विलंब

---

आलोचक

डीप क्यू-नेटवर्क के लिए समानार्थी शब्द.

क्रॉस-एंट्रॉपी

#मेट्रिक

यह लॉग लॉस का सामान्यीकरण है. इसका इस्तेमाल एक से ज़्यादा क्लास वाले क्लासिफ़िकेशन की समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है. क्रॉस-एंट्रॉपी, दो प्रायिकता बंटनों के बीच के अंतर को मेज़र करती है. perplexity भी देखें.

क्रॉस-वैलिडेशन

यह एक ऐसा तरीका है जिससे यह अनुमान लगाया जा सकता है कि मॉडल नए डेटा के लिए कितना सटीक होगा. इसके लिए, मॉडल को एक या उससे ज़्यादा ऐसे डेटा सबसेट के ख़िलाफ़ टेस्ट किया जाता है जो ट्रेनिंग सेट से अलग होते हैं.

क्यूमुलेटिव डिस्ट्रीब्यूशन फ़ंक्शन (सीडीएफ़)

#मेट्रिक

यह फ़ंक्शन, टारगेट वैल्यू से कम या उसके बराबर सैंपल की फ़्रीक्वेंसी तय करता है. उदाहरण के लिए, लगातार वैल्यू के सामान्य डिस्ट्रिब्यूशन पर विचार करें. सीडीएफ़ से पता चलता है कि लगभग 50% सैंपल, औसत से कम या उसके बराबर होने चाहिए. साथ ही, लगभग 84% सैंपल, औसत से एक स्टैंडर्ड डेविएशन से कम या उसके बराबर होने चाहिए.

D

डेटा का विश्लेषण

सैंपल, मेज़रमेंट, और विज़ुअलाइज़ेशन की मदद से डेटा को समझना. डेटा विश्लेषण, खास तौर पर तब काम आ सकता है, जब पहली बार कोई डेटासेट मिलता है. ऐसा पहली मॉडल बनाने से पहले किया जाता है. यह सिस्टम के साथ एक्सपेरिमेंट को समझने और समस्याओं को डीबग करने में भी अहम भूमिका निभाता है.

डेटा बढ़ाना

मौजूदा उदाहरणों को बदलकर, ट्रेनिंग के उदाहरणों की रेंज और संख्या को बढ़ाना. उदाहरण के लिए, मान लें कि इमेज आपकी सुविधाओं में से एक है, लेकिन आपके डेटासेट में इमेज के ऐसे उदाहरण मौजूद नहीं हैं जिनसे मॉडल को काम के असोसिएशन के बारे में जानकारी मिल सके. हमारा सुझाव है कि आप अपने डेटासेट में, ज़रूरत के मुताबिक लेबल की गई इमेज जोड़ें, ताकि आपके मॉडल को सही तरीके से ट्रेन किया जा सके. अगर ऐसा नहीं होता है, तो डेटा ऑगमेंटेशन की मदद से, हर इमेज को घुमाया, स्ट्रेच किया, और पलटा जा सकता है. इससे ओरिजनल इमेज के कई वैरिएंट बनाए जा सकते हैं. इससे शायद लेबल किया गया इतना डेटा मिल जाए कि मॉडल को बेहतर तरीके से ट्रेन किया जा सके.

DataFrame

#fundamentals

यह pandas का एक लोकप्रिय डेटा टाइप है. इसका इस्तेमाल मेमोरी में डेटासेट को दिखाने के लिए किया जाता है.

डेटाफ़्रेम, टेबल या स्प्रेडशीट की तरह होता है. डेटाफ़्रेम के हर कॉलम का एक नाम (हेडर) होता है. साथ ही, हर लाइन की पहचान एक यूनीक नंबर से होती है.

डेटाफ़्रेम में मौजूद हर कॉलम को 2D ऐरे की तरह स्ट्रक्चर किया जाता है. हालांकि, हर कॉलम को उसका डेटा टाइप असाइन किया जा सकता है.

आधिकारिक pandas.DataFrame रेफ़रंस पेज भी देखें.

डेटा पैरललिज़्म

यह ट्रेनिंग या अनुमान को बढ़ाने का एक तरीका है. इसमें पूरे मॉडल को कई डिवाइसों पर कॉपी किया जाता है. इसके बाद, इनपुट डेटा के सबसेट को हर डिवाइस पर भेजा जाता है. डेटा पैरललिज़्म की मदद से, बहुत बड़े बैच साइज़ पर ट्रेनिंग और अनुमान लगाया जा सकता है. हालांकि, डेटा पैरललिज़्म के लिए ज़रूरी है कि मॉडल इतना छोटा हो कि सभी डिवाइसों पर फ़िट हो जाए.

डेटा पैरललिज़्म से, आम तौर पर ट्रेनिंग और अनुमान लगाने की प्रोसेस तेज़ हो जाती है.

मॉडल पैरललिज़्म के बारे में भी जानें.

Dataset API (tf.data)

#TensorFlow

यह डेटा को पढ़ने और उसे ऐसे फ़ॉर्म में बदलने के लिए, TensorFlow का हाई-लेवल एपीआई है जिसकी ज़रूरत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को होती है. tf.data.Dataset ऑब्जेक्ट, एलिमेंट के क्रम को दिखाता है. इसमें हर एलिमेंट में एक या उससे ज़्यादा टेंसर होते हैं. tf.data.Iterator ऑब्जेक्ट, Dataset के एलिमेंट का ऐक्सेस देता है.

डेटा सेट या डेटासेट

#fundamentals

रॉ डेटा का कलेक्शन, जिसे आम तौर पर (लेकिन सिर्फ़) इनमें से किसी एक फ़ॉर्मैट में व्यवस्थित किया जाता है:

• स्प्रेडशीट
• CSV (कॉमा लगाकर अलग की गई वैल्यू) फ़ॉर्मैट में कोई फ़ाइल

डिसिज़न बाउंड्री

यह बाइनरी क्लास या मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन की समस्याओं में, मॉडल से सीखी गई क्लास के बीच का सेपरेटर होता है. उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन की समस्या को दिखाने वाली इस इमेज में, फ़ैसले की सीमा, ऑरेंज क्लास और नीली क्लास के बीच की सीमा है:

डिसीज़न फ़ॉरेस्ट

#df

यह मॉडल, कई डिसिज़न ट्री से बनाया जाता है. डिसिज़न फ़ॉरेस्ट, अपने डिसिज़न ट्री के अनुमानों को इकट्ठा करके अनुमान लगाता है. फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट के लोकप्रिय टाइप में, रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्री शामिल हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में Decision Forests सेक्शन देखें.

फ़ैसले का थ्रेशोल्ड

क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड के लिए समानार्थी शब्द.

डिसीज़न ट्री

#df

यह एक सुपरवाइज़्ड लर्निंग मॉडल है. इसमें शर्तों और लीफ़ का एक सेट होता है, जिसे क्रम से व्यवस्थित किया जाता है. उदाहरण के लिए, यहां एक फ़ैसला लेने वाला ट्री दिया गया है:

डिकोडर

आम तौर पर, कोई भी एमएल सिस्टम जो प्रोसेस किए गए, डेंस या इंटरनल रिप्रेजेंटेशन को ज़्यादा रॉ, स्पार्स या एक्सटर्नल रिप्रेजेंटेशन में बदलता है.

डिकोडर अक्सर किसी बड़े मॉडल का हिस्सा होते हैं. इनमें अक्सर एन्कोडर का इस्तेमाल किया जाता है.

सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस टास्क में, डिकोडर, एनकोडर से जनरेट की गई इंटरनल स्टेट से शुरू होता है, ताकि अगले सीक्वेंस का अनुमान लगाया जा सके.

ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर में डिकोडर की परिभाषा के लिए, ट्रांसफ़ॉर्मर देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल देखें.

डीप मॉडल

#fundamentals

एक न्यूरल नेटवर्क, जिसमें एक से ज़्यादा हिडन लेयर होती हैं.

डीप मॉडल को डीप न्यूरल नेटवर्क भी कहा जाता है.

इसकी तुलना वाइड मॉडल से करें.

डीप न्यूरल नेटवर्क

डीप मॉडल के लिए समानार्थी शब्द.

डीप क्यू-नेटवर्क (डीक्यूएन)

Q-लर्निंग में, डीप न्यूरल नेटवर्क Q-फ़ंक्शन का अनुमान लगाता है.

Critic, Deep Q-Network का दूसरा नाम है.

डेमोग्राफ़िक पैरिटी

#responsible

#मेट्रिक

यह एक निष्पक्षता मेट्रिक है. अगर मॉडल के क्लासिफ़िकेशन के नतीजे, दिए गए संवेदनशील एट्रिब्यूट पर निर्भर नहीं करते हैं, तो यह मेट्रिक पूरी होती है.

उदाहरण के लिए, अगर ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी में लिलीपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन, दोनों आवेदन करते हैं, तो डेमोग्राफ़िक पैरिटी तब हासिल होती है, जब यूनिवर्सिटी में भर्ती किए गए लिलीपुटियन का प्रतिशत, भर्ती किए गए ब्रॉबडिंगनैगियन के प्रतिशत के बराबर हो. भले ही, एक ग्रुप औसतन दूसरे ग्रुप से ज़्यादा क्वालिफ़ाइड हो.

इसकी तुलना समान अवसर और समान संभावना से करें. ये दोनों सिद्धांत, एग्रीगेट में क्लासिफ़िकेशन के नतीजों को संवेदनशील एट्रिब्यूट पर निर्भर रहने की अनुमति देते हैं. हालांकि, ये ग्राउंड ट्रुथ के कुछ खास लेबल के लिए, क्लासिफ़िकेशन के नतीजों को संवेदनशील एट्रिब्यूट पर निर्भर रहने की अनुमति नहीं देते. डेमोग्राफ़िक समानता के लिए ऑप्टिमाइज़ करते समय, फ़ायदे और नुकसान के बारे में जानने के लिए, "स्मार्ट मशीन लर्निंग की मदद से भेदभाव को खत्म करना" लेख में दिया गया विज़ुअलाइज़ेशन देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: डेमोग्राफ़िक समानता देखें.

डिनॉइज़िंग

सेल्फ़-सुपरवाइज़्ड लर्निंग का एक सामान्य तरीका, जिसमें:

1. डेटासेट में नॉइज़ को आर्टिफ़िशियली जोड़ा जाता है.
2. मॉडल, आवाज़ में मौजूद नॉइज़ को हटाने की कोशिश करता है.

डीनॉइज़िंग की मदद से, बिना लेबल वाले उदाहरणों से सीखा जा सकता है. ओरिजनल डेटासेट को टारगेट या लेबल के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है. वहीं, नॉइज़ी डेटा को इनपुट के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.

कुछ मास्क किए गए लैंग्वेज मॉडल, नॉइज़ हटाने की तकनीक का इस्तेमाल इस तरह करते हैं:

1. बिना लेबल वाले वाक्य में, कुछ टोकन को मास्क करके आर्टिफ़िशियल नॉइज़ जोड़ी जाती है.
2. मॉडल, ओरिजनल टोकन का अनुमान लगाने की कोशिश करता है.

डेंस फ़ीचर

#fundamentals

एक सुविधा, जिसमें ज़्यादातर या सभी वैल्यू शून्य नहीं होती हैं. आम तौर पर, यह फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू का टेंसर होता है. उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया 10 एलिमेंट वाला टेंसर डेंस है, क्योंकि इसकी 9 वैल्यू शून्य नहीं हैं:

8

3

7

5

2

4

0

4

9

6

इसकी तुलना स्पार्स फ़ीचर से करें.

डेंस लेयर

यह पूरी तरह से कनेक्ट की गई लेयर का समानार्थी शब्द है.

गहराई

#fundamentals

न्यूरल नेटवर्क में, इनका योग:

• छिपी हुई लेयर की संख्या
• आउटपुट लेयर की संख्या, जो आम तौर पर 1 होती है
• किसी भी embedding layers की संख्या

उदाहरण के लिए, पांच छिपी हुई लेयर और एक आउटपुट लेयर वाले न्यूरल नेटवर्क की डेप्थ 6 होती है.

ध्यान दें कि इनपुट लेयर से डेप्थ पर कोई असर नहीं पड़ता.

डेप्थवाइज़ सेपरेबल कॉन्वोलूशनल न्यूरल नेटवर्क (sepCNN)

यह कन्वलूशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर, Inception पर आधारित है. हालांकि, इसमें Inception मॉड्यूल को डेप्थवाइज़ सेपरेबल कन्वलूशन से बदल दिया गया है. इसे Xception के नाम से भी जाना जाता है.

डेप्थवाइज़ सेपरेबल कनवोल्यूशन (इसे सेपरेबल कनवोल्यूशन भी कहा जाता है) एक स्टैंडर्ड 3D कनवोल्यूशन को दो अलग-अलग कनवोल्यूशन ऑपरेशन में बदल देता है. ये ऑपरेशन, कंप्यूटेशनल तौर पर ज़्यादा असरदार होते हैं: पहला, डेप्थवाइज़ कनवोल्यूशन, जिसकी डेप्थ 1 (n ✕ n ✕ 1) होती है. दूसरा, पॉइंटवाइज़ कनवोल्यूशन, जिसकी लंबाई और चौड़ाई 1 (1 ✕ 1 ✕ n) होती है.

ज़्यादा जानने के लिए, Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions लेख पढ़ें.

डिराइव किया गया लेबल

प्रॉक्सी लेबल के लिए समानार्थी शब्द.

डिवाइस

#TensorFlow

#GoogleCloud

एक ऐसा शब्द जिसके कई मतलब होते हैं. इसके दो मतलब हो सकते हैं:

1. यह हार्डवेयर की एक कैटगरी है, जो TensorFlow सेशन चला सकती है. इसमें सीपीयू, जीपीयू, और TPU शामिल हैं.
2. ऐक्सलरेटर चिप (जीपीयू या टीपीयू) पर एमएल मॉडल को ट्रेन करते समय, सिस्टम का वह हिस्सा जो असल में टेंसर और एम्बेडिंग में बदलाव करता है. डिवाइस, ऐक्सलरेटर चिप पर काम करता है. इसके उलट, होस्ट आम तौर पर सीपीयू पर चलता है.

डिफ़रेंशियल प्राइवसी

मशीन लर्निंग में, यह एक ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल मॉडल के ट्रेनिंग सेट में शामिल किसी भी संवेदनशील डेटा (जैसे, किसी व्यक्ति की निजी जानकारी) को सुरक्षित रखने के लिए किया जाता है. इस तरीके से यह पक्का किया जाता है कि मॉडल को किसी व्यक्ति के बारे में ज़्यादा जानकारी न मिले और न ही वह उसे याद रखे. मॉडल ट्रेनिंग के दौरान, सैंपलिंग और नॉइज़ जोड़ने की प्रोसेस से ऐसा किया जाता है. इससे अलग-अलग डेटा पॉइंट को छिपाने में मदद मिलती है. साथ ही, ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए गए संवेदनशील डेटा के लीक होने का जोखिम कम हो जाता है.

डिफ़रेंशियल प्राइवसी का इस्तेमाल, मशीन लर्निंग के अलावा भी किया जाता है. उदाहरण के लिए, डेटा साइंटिस्ट कभी-कभी अलग-अलग डेमोग्राफ़िक के लिए प्रॉडक्ट के इस्तेमाल के आंकड़े कैलकुलेट करते समय, व्यक्तिगत निजता को सुरक्षित रखने के लिए डिफ़रेंशियल प्राइवसी का इस्तेमाल करते हैं.

डाइमेंशन कम करना

किसी फ़ीचर वेक्टर में, किसी फ़ीचर को दिखाने के लिए इस्तेमाल किए गए डाइमेंशन की संख्या को कम करना. आम तौर पर, ऐसा एंबेडिंग वेक्टर में बदलकर किया जाता है.

आयाम

ओवरलोड किए गए ऐसे शब्द जिनकी परिभाषाएं इनमें से कोई एक हो:

• किसी Tensor में कोऑर्डिनेट के लेवल की संख्या. उदाहरण के लिए:

  • स्केलर में कोई डाइमेंशन नहीं होता. उदाहरण के लिए, ["Hello"].
  • वेक्टर में एक डाइमेंशन होता है. उदाहरण के लिए, [3, 5, 7, 11].
  • मैट्रिक्स में दो डाइमेंशन होते हैं. उदाहरण के लिए, [[2, 4, 18], [5, 7, 14]]. एक डाइमेंशन वाले वेक्टर में, किसी सेल को यूनीक तरीके से तय करने के लिए एक कोऑर्डिनेट की ज़रूरत होती है. वहीं, दो डाइमेंशन वाले मैट्रिक्स में, किसी सेल को यूनीक तरीके से तय करने के लिए दो कोऑर्डिनेट की ज़रूरत होती है.

• फ़ीचर वेक्टर में मौजूद एंट्री की संख्या.

• एम्बेडिंग लेयर में मौजूद एलिमेंट की संख्या.

सीधे तौर पर प्रॉम्प्ट देना

#generativeAI

ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्ट के लिए समानार्थी शब्द.

डिस्क्रीट सुविधा

#fundamentals

ऐसी सुविधा जिसमें संभावित वैल्यू का एक सीमित सेट होता है. उदाहरण के लिए, ऐसी सुविधा जिसकी वैल्यू सिर्फ़ animal, vegetable या mineral हो सकती है, वह डिसक्रीट (या कैटगरी वाली) सुविधा होती है.

लगातार काम करने वाली सुविधा से अलग है.

भेदभाव करने वाला मॉडल

यह एक मॉडल है. यह एक या उससे ज़्यादा विशेषताओं के सेट से लेबल का अनुमान लगाता है. ज़्यादा औपचारिक तौर पर, डिसक्रिमिनेटिव मॉडल, सुविधाओं और वज़न के आधार पर किसी आउटपुट की शर्त वाली संभावना को तय करते हैं. इसका मतलब है कि:

p(output | features, weights)

उदाहरण के लिए, ऐसा मॉडल जो सुविधाओं और वज़न के आधार पर यह अनुमान लगाता है कि कोई ईमेल स्पैम है या नहीं, एक भेदभाव करने वाला मॉडल है.

ज़्यादातर सुपरवाइज़्ड लर्निंग मॉडल, डिसक्रिमिनेटिव मॉडल होते हैं. इनमें क्लासिफ़िकेशन और रिग्रेशन मॉडल शामिल हैं.

जनरेटिव मॉडल से अलग.

डिस्क्रिमिनेटर

यह सिस्टम यह तय करता है कि उदाहरण असली हैं या नकली.

इसके अलावा, जनरेटिव एडवर्सैरियल नेटवर्क में मौजूद वह सबसिस्टम जो यह तय करता है कि जनरेटर से बनाए गए उदाहरण असली हैं या नकली.

ज़्यादा जानकारी के लिए, GAN कोर्स में डिसक्रिमिनेटर देखें.

अलग-अलग असर

#responsible

लोगों के बारे में ऐसे फ़ैसले लेना जिनसे जनसंख्या के अलग-अलग उपसमूहों पर काफ़ी असर पड़ता है. आम तौर पर, इसका मतलब ऐसी स्थितियों से होता है जहां एल्गोरिदम के आधार पर फ़ैसले लेने की प्रोसेस से, कुछ उपसमूहों को दूसरों की तुलना में ज़्यादा फ़ायदा या नुकसान होता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक एल्गोरिदम यह तय करता है कि कोई बौना व्यक्ति, छोटे घर के लिए लिए जाने वाले होम लोन के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी करता है या नहीं. अगर उसके पते में कोई खास पिन कोड है, तो एल्गोरिदम उसे "ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता" के तौर पर क्लासिफ़ाई कर सकता है. अगर बिग-एंडियन लिलिपुटियन के पास लिटिल-एंडियन लिलिपुटियन की तुलना में इस पिन कोड वाले ज़्यादा पते हैं, तो इस एल्गोरिदम का असर अलग-अलग हो सकता है.

अलग-अलग तरह से व्यवहार करना, अलग-अलग तरह से व्यवहार करना से अलग है. अलग-अलग तरह से व्यवहार करना में, उपसमूह की विशेषताओं को एल्गोरिदम के फ़ैसले लेने की प्रक्रिया में साफ़ तौर पर इनपुट के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.

अलग-अलग व्यवहार

#responsible

किसी फ़ैसले को एल्गोरिदम के ज़रिए लेने की प्रोसेस में, लोगों की संवेदनशील जानकारी को शामिल करना. इससे लोगों के अलग-अलग सबग्रुप के साथ अलग-अलग व्यवहार किया जाता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई एल्गोरिदम, बौने लोगों के लिए छोटे घर के क़र्ज़ की ज़रूरी शर्तें तय करता है. इसके लिए, वह क़र्ज़ के आवेदन में दिए गए डेटा का इस्तेमाल करता है. अगर एल्गोरिदम, लिलिपुटियन के अफ़िलिएशन को बिग-एंडियन या लिटिल-एंडियन के तौर पर इनपुट के तौर पर इस्तेमाल करता है, तो वह उस डाइमेंशन के हिसाब से अलग-अलग लोगों के साथ अलग-अलग व्यवहार कर रहा है.

अलग-अलग असर से तुलना करें. यह इस बात पर फ़ोकस करता है कि एल्गोरिदम के फ़ैसलों से, उपसमूहों पर सामाजिक तौर पर क्या असर पड़ता है. इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि वे उपसमूह मॉडल के इनपुट हैं या नहीं.

चेतावनी: संवेदनशील एट्रिब्यूट, डेटा में मौजूद अन्य सुविधाओं से लगभग हमेशा जुड़े होते हैं. इसलिए, संवेदनशील एट्रिब्यूट की जानकारी को साफ़ तौर पर हटाने से यह गारंटी नहीं मिलती कि उपसमूहों के साथ एक जैसा व्यवहार किया जाएगा. उदाहरण के लिए, ट्रेनिंग डेटासेट से संवेदनशील डेमोग्राफ़िक एट्रिब्यूट हटाने पर, हो सकता है कि उपसमूहों के साथ अलग-अलग व्यवहार की समस्या हल हो जाए. हालांकि, अगर डेटासेट में पिन कोड को अब भी एक सुविधा के तौर पर शामिल किया जाता है, तो इन समूहों पर अब भी अलग-अलग असर पड़ सकता है. ऐसा इसलिए, क्योंकि पिन कोड, अन्य डेमोग्राफ़िक जानकारी के लिए प्रॉक्सी के तौर पर काम कर सकता है.

डिस्टिलेशन

#generativeAI

मॉडल (जिसे टीचर कहा जाता है) के साइज़ को कम करके, एक छोटा मॉडल (जिसे छात्र कहा जाता है) बनाना. यह छोटा मॉडल, ओरिजनल मॉडल के अनुमानों की ज़्यादा से ज़्यादा नकल करता है. डिस्टिलेशन का इस्तेमाल करना फ़ायदेमंद होता है, क्योंकि छोटे मॉडल के दो मुख्य फ़ायदे होते हैं. ये फ़ायदे, बड़े मॉडल (टीचर) के मुकाबले ज़्यादा होते हैं:

• जवाब मिलने में कम समय लगता है
• मेमोरी और बैटरी की खपत कम होती है

हालांकि, छात्र-छात्राओं के अनुमान आम तौर पर शिक्षक के अनुमानों जितने सटीक नहीं होते.

डिस्टिलेशन, छात्र मॉडल को इस तरह से ट्रेन करता है कि वह लॉस फ़ंक्शन को कम कर सके. यह छात्र और शिक्षक मॉडल की अनुमानित वैल्यू के बीच के अंतर पर आधारित होता है.

आसवन की तुलना इन शब्दों से करें:

• फ़ाइन-ट्यूनिंग
• प्रॉम्प्ट के आधार पर लर्निंग

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में एलएलएम: फ़ाइन-ट्यूनिंग, डिस्टिलेशन, और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग देखें.

डिस्ट्रिब्यूशन

किसी सुविधा या लेबल के लिए, अलग-अलग वैल्यू की फ़्रीक्वेंसी और रेंज. डिस्ट्रिब्यूशन से पता चलता है कि किसी वैल्यू के होने की संभावना कितनी है.

इस इमेज में, दो अलग-अलग डिस्ट्रिब्यूशन के हिस्टोग्राम दिखाए गए हैं:

• बाईं ओर, धन और उसे रखने वाले लोगों की संख्या का पावर लॉ डिस्ट्रिब्यूशन दिखाया गया है.
• दाईं ओर, लंबाई के हिसाब से लोगों की संख्या का सामान्य डिस्ट्रिब्यूशन दिखाया गया है.

हर सुविधा और लेबल के डिस्ट्रिब्यूशन को समझने से, आपको वैल्यू को नॉर्मलाइज़ करने और आउटलायर का पता लगाने में मदद मिल सकती है.

आउट ऑफ़ डिस्ट्रिब्यूशन वाक्यांश का मतलब ऐसी वैल्यू से है जो डेटासेट में नहीं दिखती या बहुत कम दिखती है. उदाहरण के लिए, शनि ग्रह की इमेज को बिल्ली की इमेज वाले डेटासेट के लिए, डिस्ट्रिब्यूशन से बाहर माना जाएगा.

डिविज़िव क्लस्टरिंग

#clustering

हैरारिकल क्लस्टरिंग देखें.

डाउनसैंपलिंग

यह एक ऐसा शब्द है जिसके कई मतलब हो सकते हैं. इसका मतलब इनमें से कोई भी हो सकता है:

• मॉडल को ज़्यादा असरदार तरीके से ट्रेन करने के लिए, किसी सुविधा में मौजूद जानकारी को कम करना. उदाहरण के लिए, इमेज पहचानने वाले मॉडल को ट्रेनिंग देने से पहले, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज को कम रिज़ॉल्यूशन वाले फ़ॉर्मैट में डाउनसैंपल करना.
• ज़्यादातर उदाहरणों वाली क्लास के बहुत कम प्रतिशत वाले उदाहरणों का इस्तेमाल करके मॉडल को ट्रेनिंग दी जाती है, ताकि कम उदाहरणों वाली क्लास के लिए मॉडल की ट्रेनिंग को बेहतर बनाया जा सके. उदाहरण के लिए, क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट में, मॉडल मेजोरिटी क्लास के बारे में ज़्यादा और माइनॉरिटी क्लास के बारे में कम सीखते हैं. डाउनसैंपलिंग से, ज़्यादातर और कम संख्या वाली क्लास के लिए ट्रेनिंग के डेटा को बैलेंस करने में मदद मिलती है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: असंतुलित डेटासेट देखें.

DQN

डीप क्यू-नेटवर्क का संक्षिप्त नाम.

ड्रॉपआउट रेगुलराइज़ेशन

यह रेगुलराइज़ेशन का एक तरीका है, जो न्यूरल नेटवर्क को ट्रेनिंग देने में मददगार होता है. ड्रॉपआउट रेगुलराइज़ेशन, किसी नेटवर्क लेयर में यूनिट की तय संख्या को एक ग्रेडिएंट स्टेप के लिए हटा देता है. जितनी ज़्यादा यूनिट हटाई जाती हैं, रेगुलराइज़ेशन उतना ही ज़्यादा मज़बूत होता है. यह छोटे नेटवर्क के एन्सेम्बल की नकल करने के लिए, नेटवर्क को ट्रेन करने जैसा है. पूरी जानकारी के लिए, ड्रॉपआउट: न्यूरल नेटवर्क को ओवरफ़िटिंग से रोकने का आसान तरीका लेख पढ़ें.

डाइनैमिक

#fundamentals

कोई काम जो अक्सर या लगातार किया जाता है. मशीन लर्निंग में, डाइनैमिक और ऑनलाइन शब्द एक-दूसरे के समानार्थी हैं. मशीन लर्निंग में, डाइनैमिक और ऑनलाइन का इस्तेमाल आम तौर पर इन कामों के लिए किया जाता है:

• डाइनैमिक मॉडल (या ऑनलाइन मॉडल) एक ऐसा मॉडल होता है जिसे बार-बार या लगातार फिर से ट्रेन किया जाता है.
• डाइनैमिक ट्रेनिंग (या ऑनलाइन ट्रेनिंग) का मतलब है, मॉडल को लगातार या बार-बार ट्रेन करना.
• डाइनैमिक इन्फ़रेंस (या ऑनलाइन इन्फ़रेंस) एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें मांग के आधार पर अनुमान जनरेट किए जाते हैं.

डाइनैमिक मॉडल

#fundamentals

ऐसा मॉडल जिसे बार-बार (ऐसा हो सकता है कि लगातार) फिर से ट्रेन किया जाता है. डाइनैमिक मॉडल, "लाइफ़लॉन्ग लर्नर" होता है. यह लगातार बदलते डेटा के हिसाब से खुद को ढालता रहता है. डाइनैमिक मॉडल को ऑनलाइन मॉडल भी कहा जाता है.

इसकी तुलना स्टैटिक मॉडल से करें.

E

ईगर एक्ज़ीक्यूशन

#TensorFlow

यह TensorFlow का प्रोग्रामिंग एनवायरमेंट है, जिसमें ऑपरेशन तुरंत पूरे होते हैं. इसके उलट, ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूशन में कॉल किए गए ऑपरेशन तब तक नहीं चलते, जब तक उनका साफ़ तौर पर आकलन नहीं किया जाता. Eager execution, इंपरेटिव इंटरफ़ेस है. यह ज़्यादातर प्रोग्रामिंग भाषाओं के कोड की तरह होता है. ईगर एक्ज़ीक्यूशन प्रोग्राम को, ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूशन प्रोग्राम की तुलना में डीबग करना ज़्यादा आसान होता है.

अर्ली स्टॉपिंग

#fundamentals

यह रेगुलराइज़ेशन का एक तरीका है. इसमें ट्रेनिंग को पहले ही रोक दिया जाता है, ताकि ट्रेनिंग लॉस कम हो सके. अर्ली स्टॉपिंग में, मॉडल को ट्रेनिंग देना जान-बूझकर बंद कर दिया जाता है. ऐसा तब किया जाता है, जब पुष्टि करने वाले डेटासेट पर नुकसान बढ़ने लगता है. इसका मतलब है कि जब सामान्यीकरण की परफ़ॉर्मेंस खराब हो जाती है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

ऐसा हो सकता है कि आपको यह अजीब लगे. आखिरकार, मॉडल को ट्रेनिंग रोकने के लिए कहना, तब तक सही नहीं है, जब तक लॉस कम हो रहा है. यह कुछ ऐसा है जैसे किसी शेफ़ को डेज़र्ट पूरी तरह से बेक होने से पहले ही खाना पकाना बंद करने के लिए कहना. हालांकि, किसी मॉडल को बहुत ज़्यादा समय तक ट्रेनिंग देने से ओवरफ़िटिंग हो सकती है. इसका मतलब है कि अगर किसी मॉडल को बहुत ज़्यादा समय तक ट्रेन किया जाता है, तो हो सकता है कि मॉडल, ट्रेनिंग डेटा के हिसाब से बहुत सटीक अनुमान लगाए. हालांकि, नए उदाहरणों के लिए मॉडल सही अनुमान न लगा पाए.

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जल्दी बाहर निकलना से तुलना करें.

अर्थ मूवर डिस्टेंस (ईएमडी)

#मेट्रिक

यह दो डिस्ट्रीब्यूशन के बीच समानता का मेज़रमेंट होता है. अर्थ मूवर की दूरी जितनी कम होगी, डिस्ट्रिब्यूशन उतना ही मिलता-जुलता होगा.

एडिट डिस्टेंस

#मेट्रिक

इससे यह पता चलता है कि दो टेक्स्ट स्ट्रिंग एक-दूसरे से कितनी मिलती-जुलती हैं. मशीन लर्निंग में, एडिट डिस्टेंस इन वजहों से काम का होता है:

• एडिट डिस्टेंस का हिसाब लगाना आसान होता है.
• एडिट डिस्टेंस की मदद से, एक-दूसरे से मिलती-जुलती दो स्ट्रिंग की तुलना की जा सकती है.
• एडिट डिस्टेंस से यह पता लगाया जा सकता है कि अलग-अलग स्ट्रिंग, किसी दी गई स्ट्रिंग से कितनी मिलती-जुलती हैं.

एडिट डिस्टेंस की कई परिभाषाएं मौजूद हैं. हर परिभाषा में अलग-अलग स्ट्रिंग ऑपरेशन का इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के लिए, लेवेंश्टाइन दूरी देखें.

Einsum नोटेशन

यह एक असरदार नोटेशन है. इससे यह बताया जाता है कि दो टेंसर को कैसे जोड़ा जाना है. टेंसर को इस तरह से जोड़ा जाता है: एक टेंसर के एलिमेंट को दूसरे टेंसर के एलिमेंट से गुणा किया जाता है. इसके बाद, प्रॉडक्ट को जोड़ा जाता है. Einsum नोटेशन में, हर टेंसर के ऐक्सिस की पहचान करने के लिए सिंबल का इस्तेमाल किया जाता है. साथ ही, उन सिंबल को फिर से व्यवस्थित करके, नतीजे के तौर पर मिले नए टेंसर के आकार के बारे में बताया जाता है.

NumPy, Einsum को लागू करने का एक सामान्य तरीका उपलब्ध कराता है.

एंबेडिंग लेयर

#fundamentals

एक खास हिडन लेयर, जो ज़्यादा डाइमेंशन वाली कैटेगरी सुविधा पर ट्रेनिंग देती है, ताकि कम डाइमेंशन वाले एंबेड किए जा रहे वेक्टर को धीरे-धीरे सीखा जा सके. एम्बेडिंग लेयर की मदद से, न्यूरल नेटवर्क को हाई-डाइमेंशनल कैटगरी वाली सुविधा के मुकाबले ज़्यादा बेहतर तरीके से ट्रेन किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, Earth में फ़िलहाल करीब 73,000 तरह के पेड़ों की प्रजातियों की जानकारी उपलब्ध है. मान लें कि आपके मॉडल में पेड़ की प्रजाति एक सुविधा है. इसलिए, आपके मॉडल की इनपुट लेयर में 73,000 एलिमेंट वाला वन-हॉट वेक्टर शामिल है. उदाहरण के लिए, शायद baobab को इस तरह दिखाया जाएगा:

73,000 एलिमेंट वाला ऐरे बहुत लंबा होता है. अगर मॉडल में एम्बेडिंग लेयर नहीं जोड़ी जाती है, तो ट्रेनिंग में बहुत ज़्यादा समय लगेगा. ऐसा इसलिए होगा, क्योंकि 72,999 शून्य को गुणा करना होगा. ऐसा हो सकता है कि आपने एम्बेडिंग लेयर को 12 डाइमेंशन से मिलकर बनाने का विकल्प चुना हो. इसलिए, एम्बेडिंग लेयर धीरे-धीरे हर पेड़ की प्रजाति के लिए एक नया एम्बेडिंग वेक्टर सीखेगी.

कुछ स्थितियों में, एम्बेडिंग लेयर के बजाय हैशिंग का इस्तेमाल करना बेहतर होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में एम्बेडिंग देखें.

डेटा को एंबेड करने की प्रोसेस

यह d-डाइमेंशन वाला वेक्टर स्पेस होता है, जिसमें ज़्यादा डाइमेंशन वाले वेक्टर स्पेस की सुविधाओं को मैप किया जाता है. एंबेड किए जा रहे स्पेस को इस तरह से ट्रेन किया जाता है कि वह उस स्ट्रक्चर को कैप्चर कर सके जो ऐप्लिकेशन के लिए काम का हो.

दो एम्बेडिंग का डॉट प्रॉडक्ट, उनकी समानता का मेज़रमेंट होता है.

एंबेड किया जा रहा वेक्टर

आसान शब्दों में कहें, तो फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर का एक ऐसा कलेक्शन जो किसी भी हिडन लेयर से लिया गया हो और उस हिडन लेयर के इनपुट के बारे में बताता हो. आम तौर पर, एंबेडिंग वेक्टर, फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर का ऐसा कलेक्शन होता है जिसे एंबेडिंग लेयर में ट्रेन किया जाता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी एम्बेडिंग लेयर को पृथ्वी पर मौजूद 73,000 तरह के पेड़ों के लिए एम्बेडिंग वेक्टर सीखना है. ऐसा हो सकता है कि नीचे दिया गया ऐरे, बेओबैब ट्री के लिए एम्बेड किया जा रहा वेक्टर हो:

एम्बेडिंग वेक्टर, रैंडम नंबर का बंच नहीं होता है. एंबेड करने की प्रोसेस को स्टोर करने के लिए बनी लेयर, ट्रेनिंग के दौरान इन वैल्यू का पता लगाती है. यह प्रोसेस, न्यूरल नेटवर्क की ट्रेनिंग के दौरान अन्य वैल्यू का पता लगाने की प्रोसेस जैसी ही होती है. ऐरे का हर एलिमेंट, पेड़ की किसी प्रजाति की किसी विशेषता के हिसाब से रेटिंग होती है. कौनसा एलिमेंट, पेड़ की किस प्रजाति की खासियत को दिखाता है? इंसानों के लिए यह तय करना बहुत मुश्किल है.

गणित के हिसाब से, किसी एम्बेडिंग वेक्टर का सबसे अहम हिस्सा यह होता है कि मिलते-जुलते आइटम में फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर के मिलते-जुलते सेट होते हैं. उदाहरण के लिए, एक जैसी पेड़ की प्रजातियों में, अलग-अलग पेड़ की प्रजातियों की तुलना में फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर का ज़्यादा मिलता-जुलता सेट होता है. रेडवुड और सीक्वाइया, पेड़ों की मिलती-जुलती प्रजातियां हैं. इसलिए, इनमें रेडवुड और नारियल के पेड़ों की तुलना में, फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर का ज़्यादा मिलता-जुलता सेट होगा. मॉडल को फिर से ट्रेन करने पर, एम्बेडिंग वेक्टर में मौजूद नंबर बदल जाएंगे. भले ही, मॉडल को एक जैसे इनपुट के साथ फिर से ट्रेन किया गया हो.

अनुभवजन्य संचयी बंटन फ़ंक्शन (ईसीडीएफ़ या ईडीएफ़)

#मेट्रिक

किसी असली डेटासेट से अनुभवजन्य मेज़रमेंट के आधार पर तैयार किया गया क्यूमुलेटिव डिस्ट्रिब्यूशन फ़ंक्शन. x-ऐक्सिस पर किसी भी पॉइंट पर फ़ंक्शन की वैल्यू, डेटासेट में मौजूद उन ऑब्ज़र्वेशन का फ़्रैक्शन होती है जो तय की गई वैल्यू से कम या उसके बराबर होती हैं.

अनुभवजन्य जोखिम कम करना (ईआरएम)

ऐसा फ़ंक्शन चुनना जो ट्रेनिंग सेट पर नुकसान को कम करता हो. स्ट्रक्चरल रिस्क मिनिमाइज़ेशन से तुलना करें.

एन्कोडर

आम तौर पर, ऐसा कोई भी एमएल सिस्टम जो रॉ, स्पार्स या बाहरी डेटा को प्रोसेस करके, ज़्यादा डेंस या इंटरनल डेटा में बदलता है.

एनकोडर अक्सर किसी बड़े मॉडल का हिस्सा होते हैं. इनमें अक्सर डिकोडर का इस्तेमाल किया जाता है. कुछ ट्रांसफ़ॉर्मर, एन्कोडर के साथ डिकोडर का इस्तेमाल करते हैं. हालांकि, अन्य ट्रांसफ़ॉर्मर सिर्फ़ एन्कोडर या सिर्फ़ डिकोडर का इस्तेमाल करते हैं.

कुछ सिस्टम, एन्कोडर के आउटपुट को क्लासिफ़िकेशन या रिग्रेशन नेटवर्क के इनपुट के तौर पर इस्तेमाल करते हैं.

सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस टास्क में, एनकोडर एक इनपुट सीक्वेंस लेता है और एक इंटरनल स्टेट (एक वेक्टर) दिखाता है. इसके बाद, डिकोडर उस इंटरनल स्टेट का इस्तेमाल करके, अगले क्रम का अनुमान लगाता है.

ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर में एन्कोडर की परिभाषा के लिए, ट्रांसफ़ॉर्मर देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में एलएलएम: लार्ज लैंग्वेज मॉडल क्या होता है लेख पढ़ें.

एंडपॉइंट

नेटवर्क से ऐक्सेस की जा सकने वाली जगह (आम तौर पर, यूआरएल), जहां सेवा को ऐक्सेस किया जा सकता है.

ensemble

यह अलग-अलग ट्रेन किए गए मॉडल का कलेक्शन होता है. इन मॉडल के अनुमानों का औसत निकाला जाता है या उन्हें एग्रीगेट किया जाता है. ज़्यादातर मामलों में, एक मॉडल की तुलना में कई मॉडल मिलकर बेहतर अनुमान लगाते हैं. उदाहरण के लिए, रैंडम फ़ॉरेस्ट एक ऐसा एनसेंबल है जिसे कई डिसिज़न ट्री से बनाया जाता है. ध्यान दें कि सभी डिसिज़न फ़ॉरेस्ट, एनसेंबल नहीं होते.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में रैंडम फ़ॉरेस्ट देखें.

एन्ट्रॉपी

#df

#मेट्रिक

सूचना सिद्धांत में, यह बताया जाता है कि किसी संभावना वितरण का अनुमान लगाना कितना मुश्किल है. इसके अलावा, एन्ट्रापी को इस तरह भी परिभाषित किया जाता है कि हर उदाहरण में कितनी जानकारी शामिल है. किसी डिस्ट्रिब्यूशन की एंट्रॉपी सबसे ज़्यादा तब होती है, जब रैंडम वैरिएबल की सभी वैल्यू की संभावना बराबर होती है.

दो संभावित वैल्यू "0" और "1" वाले सेट की एंट्रॉपी (उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन की समस्या में लेबल) का फ़ॉर्मूला यह है:

  H = -p log p - q log q = -p log p - (1-p) * log (1-p)

कहां:

• H एन्ट्रॉपी है.
• p, "1" उदाहरणों का फ़्रैक्शन है.
• q, "0" उदाहरणों का फ़्रैक्शन है. ध्यान दें कि q = (1 - p)
• log आम तौर पर log₂ होता है. इस मामले में, एंट्रॉपी यूनिट एक बिट है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि:

• 100 उदाहरणों में "1" वैल्यू मौजूद है
• 300 उदाहरणों में वैल्यू "0" मौजूद है

इसलिए, एन्ट्रापी की वैल्यू यह है:

• p = 0.25
• q = 0.75
• H = (-0.25)log₂(0.25) - (0.75)log₂(0.75) = 0.81 बिट प्रति उदाहरण

पूरी तरह से संतुलित सेट (उदाहरण के लिए, 200 "0" और 200 "1") में, हर उदाहरण के लिए एंट्रॉपी 1.0 बिट होगी. सेट जितना ज़्यादा इंबैलेंस होता है, उसकी एंट्रॉपी 0.0 की ओर बढ़ती है.

डिसिज़न ट्री में, एंट्रॉपी सूचना लाभ को फ़ॉर्म्युलेट करने में मदद करती है, ताकि स्प्लिटर, क्लासिफ़िकेशन डिसिज़न ट्री के बढ़ने के दौरान शर्तें चुन सके.

एंट्रॉपी की तुलना इससे करें:

• गिनी अशुद्धता
• क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस फ़ंक्शन

एंट्रॉपी को अक्सर शैनन की एंट्रॉपी कहा जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट कोर्स में संख्यात्मक सुविधाओं के साथ बाइनरी क्लासिफ़िकेशन के लिए सटीक स्प्लिटर देखें.

वातावरण

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एजेंट मौजूद होता है. साथ ही, एजेंट को दुनिया की स्थिति का पता चलता है. उदाहरण के लिए, दिखाया गया जगत शतरंज जैसा कोई गेम या भूलभुलैया जैसी कोई भौतिक दुनिया हो सकती है. जब एजेंट, एनवायरमेंट पर कार्रवाई करता है, तब एनवायरमेंट की स्थिति बदलती है.

एपिसोड

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एनवायरमेंट के बारे में जानने के लिए, एजेंट की ओर से बार-बार किए जाने वाले हर प्रयास को एपिसोड कहा जाता है.

epoch

#fundamentals

पूरे ट्रेनिंग सेट पर ट्रेनिंग पास की जाती है, ताकि हर उदाहरण को एक बार प्रोसेस किया जा सके.

एक इपॉक, N/बैच साइज़ ट्रेनिंग इटरेशन को दिखाता है. इसमें N, उदाहरणों की कुल संख्या है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि:

• इस डेटासेट में 1,000 उदाहरण शामिल हैं.
• बैच का साइज़ 50 उदाहरणों का है.

इसलिए, एक इपॉक के लिए 20 बार दोहराना ज़रूरी है:

1 epoch = (N/batch size) = (1,000 / 50) = 20 iterations

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

एप्सिलॉन ग्रीडी नीति

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एक नीति होती है. इसमें, इप्सिलॉन की संभावना के साथ रैंडम नीति का पालन किया जाता है या लालची नीति का पालन किया जाता है. उदाहरण के लिए, अगर इप्सिलॉन 0.9 है, तो नीति 90% समय तक रैंडम नीति और 10% समय तक लालची नीति का पालन करती है.

लगातार एपिसोड के दौरान, एल्गोरिदम, इप्सिलॉन की वैल्यू को कम करता है, ताकि रैंडम नीति को फ़ॉलो करने के बजाय, लालची नीति को फ़ॉलो किया जा सके. नीति में बदलाव करके, एजेंट पहले रैंडम तरीके से एनवायरमेंट को एक्सप्लोर करता है. इसके बाद, रैंडम एक्सप्लोरेशन के नतीजों का फ़ायदा उठाता है.

समान अवसर

#responsible

#मेट्रिक

निष्पक्षता मेट्रिक का इस्तेमाल यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि कोई मॉडल, संवेदनशील एट्रिब्यूट की सभी वैल्यू के लिए, एक जैसा और सही नतीजा दे रहा है या नहीं. दूसरे शब्दों में कहें, तो अगर किसी मॉडल के लिए पॉज़िटिव क्लास सबसे अच्छा नतीजा है, तो सभी ग्रुप के लिए ट्रू पॉज़िटिव रेट एक जैसा होना चाहिए.

अवसर की समानता, समान ऑड्स से जुड़ी होती है. इसके लिए, यह ज़रूरी है कि सभी ग्रुप के लिए, सही पॉज़िटिव रेट और फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट एक जैसे हों.

मान लें कि ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी, गणित के एक मुश्किल प्रोग्राम में लिलीपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन, दोनों को शामिल करती है. लिलिपुटियन के सेकंडरी स्कूलों में, गणित की क्लास के लिए एक मज़बूत पाठ्यक्रम उपलब्ध कराया जाता है. साथ ही, ज़्यादातर छात्र-छात्राएं यूनिवर्सिटी प्रोग्राम के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं. ब्रॉबडिंगनैग के सेकंडरी स्कूलों में गणित की क्लास नहीं होती हैं. इसलिए, वहां के बहुत कम छात्र-छात्राएं गणित की परीक्षा पास कर पाते हैं. अगर ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं को, उनकी राष्ट्रीयता (लिलिपुटियन या ब्रॉबडिंगनैगियन) के आधार पर भेदभाव किए बिना बराबर मौके मिलते हैं, तो राष्ट्रीयता के हिसाब से "स्वीकार किया गया" लेबल के लिए, अवसरों की समानता की शर्त पूरी होती है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी में 100 बौने और 100 विशालकाय लोगों ने आवेदन किया है. इसके बाद, एडमिशन के फ़ैसले इस तरह लिए जाते हैं:

पहली टेबल. छोटे कारोबारों के लिए आवेदन करने वाले लोग या कंपनियां (इनमें से 90% ने ज़रूरी शर्तें पूरी की हैं)

	क्वालिफ़ाई हुई	अयोग्य
स्वीकार किया गया	45	3
नामंजूर	45	7
कुल	90	10
ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं में से चुने गए छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 45/90 = 50% ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले छात्र-छात्राओं में से अस्वीकार किए गए छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 7/10 = 70% लिलिपुटियन स्कूल में चुने गए छात्र-छात्राओं का कुल प्रतिशत: (45+3)/100 = 48%

 

टेबल 2. बहुत ज़्यादा आवेदन करने वाले लोग (इनमें से 10% लोग ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं):

	क्वालिफ़ाई हुई	अयोग्य
स्वीकार किया गया	5	9
नामंजूर	5	81
कुल	10	90
ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं में से दाखिला पाने वालों का प्रतिशत: 5/10 = 50% ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले छात्र-छात्राओं में से दाखिला न पाने वालों का प्रतिशत: 81/90 = 90% ब्रॉबडिंगनैगियन छात्र-छात्राओं में से दाखिला पाने वालों का कुल प्रतिशत: (5+9)/100 = 14%

ऊपर दिए गए उदाहरणों में, ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं को बराबर का मौका दिया गया है. ऐसा इसलिए, क्योंकि ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले Lilliputians और Brobdingnagians, दोनों को 50% मौका मिला है.

अवसर की समानता की शर्त पूरी होती है, लेकिन निष्पक्षता से जुड़ी ये दो मेट्रिक पूरी नहीं होती हैं:

• जनसांख्यिकी समानता: लिलिपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन को अलग-अलग दरों पर यूनिवर्सिटी में दाखिला मिलता है. लिलिपुटियन के 48% छात्र-छात्राओं को दाखिला मिलता है, लेकिन ब्रॉबडिंगनैगियन के सिर्फ़ 14% छात्र-छात्राओं को दाखिला मिलता है.
• समान अवसर: ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले लिलीपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन, दोनों तरह के छात्र-छात्राओं को दाखिला मिलने की संभावना बराबर होती है. हालांकि, ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले लिलीपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन, दोनों तरह के छात्र-छात्राओं को अस्वीकार किए जाने की संभावना बराबर होने की अतिरिक्त शर्त पूरी नहीं होती. ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले Lilliputians के लिए, अस्वीकार किए जाने की दर 70% है. वहीं, ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले Brobdingnagians के लिए, अस्वीकार किए जाने की दर 90% है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: अवसर की समानता देखें.

देखें

ऑड बराबर करना

#responsible

#मेट्रिक

यह निष्पक्षता की मेट्रिक है. इससे यह आकलन किया जाता है कि क्या कोई मॉडल, संवेदनशील एट्रिब्यूट की सभी वैल्यू के लिए, पॉज़िटिव क्लास और नेगेटिव क्लास, दोनों के लिए एक जैसे नतीजे दे रहा है. ऐसा नहीं होना चाहिए कि वह सिर्फ़ एक क्लास के लिए नतीजे दे रहा हो. दूसरे शब्दों में कहें, तो सभी ग्रुप के लिए ट्रू पॉज़िटिव रेट और फ़ॉल्स नेगेटिव रेट एक जैसा होना चाहिए.

ऑड को बराबर करने का सिद्धांत, अवसर की समानता से जुड़ा है. यह सिर्फ़ एक क्लास (पॉज़िटिव या नेगेटिव) के लिए गड़बड़ी की दरों पर फ़ोकस करता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी, गणित के एक मुश्किल प्रोग्राम में लिलीपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन, दोनों को दाखिला देती है. लिलिपुटियन के सेकंडरी स्कूलों में, गणित की क्लास के लिए एक मज़बूत पाठ्यक्रम उपलब्ध कराया जाता है. साथ ही, ज़्यादातर छात्र-छात्राएं यूनिवर्सिटी प्रोग्राम के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं. ब्रॉबडिंगनैग के सेकंडरी स्कूलों में गणित की क्लास नहीं होती हैं. इसलिए, वहां के बहुत कम छात्र-छात्राएं गणित में निपुण होते हैं. अगर कोई व्यक्ति बौना है या बहुत लंबा, इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता. अगर वह ज़रूरी शर्तें पूरी करता है, तो उसे प्रोग्राम में शामिल होने का उतना ही मौका मिलेगा जितना किसी और व्यक्ति को. अगर वह ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता है, तो उसे प्रोग्राम में शामिल होने का उतना ही मौका मिलेगा जितना किसी और व्यक्ति को.

मान लें कि ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी में 100 लिलिपुटियन और 100 ब्रॉबडिंगनैगियन ने आवेदन किया है. साथ ही, एडमिशन के फ़ैसले इस तरह लिए गए हैं:

तीसरी टेबल. छोटे कारोबारों के लिए आवेदन करने वाले लोग या कंपनियां (इनमें से 90% ने ज़रूरी शर्तें पूरी की हैं)

	क्वालिफ़ाई हुई	अयोग्य
स्वीकार किया गया	45	2
नामंजूर	45	8
कुल	90	10
ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं में से, दाखिला पाने वाले छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 45/90 = 50% ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले छात्र-छात्राओं में से, दाखिला न पाने वाले छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 8/10 = 80% लिलिपुटियन स्कूल में दाखिला पाने वाले छात्र-छात्राओं का कुल प्रतिशत: (45+2)/100 = 47%

 

चौथी टेबल. बहुत ज़्यादा आवेदन करने वाले लोग (इनमें से 10% लोग ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं):

	क्वालिफ़ाई हुई	अयोग्य
स्वीकार किया गया	5	18
नामंजूर	5	72
कुल	10	90
ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले छात्र-छात्राओं में से चुने गए छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 5/10 = 50% ज़रूरी शर्तें पूरी न करने वाले छात्र-छात्राओं में से अस्वीकार किए गए छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: 72/90 = 80% Brobdingnagian के कुल छात्र-छात्राओं में से चुने गए छात्र-छात्राओं का प्रतिशत: (5+18)/100 = 23%

इस उदाहरण में, 'समान अवसर' सिद्धांत का पालन किया गया है. ऐसा इसलिए, क्योंकि परीक्षा पास करने वाले Lilliputian और Brobdingnagian, दोनों तरह के छात्रों को 50% संभावना के साथ दाखिला मिल सकता है. वहीं, परीक्षा पास न करने वाले Lilliputian और Brobdingnagian, दोनों तरह के छात्रों को 80% संभावना के साथ दाखिला नहीं मिल सकता.

ध्यान दें: यहां समान अवसर की शर्त पूरी होती है, लेकिन डेमोग्राफ़िक पैरिटी की शर्त पूरी नहीं होती. लिलिपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन छात्र-छात्राओं को ग्लबडबड्रिब यूनिवर्सिटी में अलग-अलग दरों पर दाखिला मिलता है. लिलिपुटियन छात्र-छात्राओं में से 47% को और ब्रॉबडिंगनैगियन छात्र-छात्राओं में से 23% को दाखिला मिलता है.

"Equality of Opportunity in Supervised Learning" में, समान अवसर को इस तरह से औपचारिक तौर पर परिभाषित किया गया है: "अगर Ŷ और A, Y के आधार पर एक-दूसरे से अलग हैं, तो इसका मतलब है कि अनुमान लगाने वाले Ŷ ने संरक्षित एट्रिब्यूट A और नतीजे Y के लिए समान अवसर के सिद्धांत का पालन किया है."

ध्यान दें: अवसर की समानता मेट्रिक की तुलना में, समान अवसर की संभावना के लिए ज़्यादा सख्त मानदंड होते हैं.

Estimator

#TensorFlow

यह TensorFlow का पुराना एपीआई है. Estimators के बजाय tf.keras का इस्तेमाल करें.

आकलन

#generativeAI

#मेट्रिक

इसका इस्तेमाल मुख्य रूप से, एलएलएम के आकलन के लिए किया जाता है. इवैल शब्द का इस्तेमाल, किसी भी तरह के इवैलुएशन के लिए किया जाता है.

आकलन

#generativeAI

#मेट्रिक

किसी मॉडल की क्वालिटी को मेज़र करने या अलग-अलग मॉडल की तुलना करने की प्रोसेस.

सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग मॉडल का आकलन करने के लिए, आम तौर पर इसकी तुलना वैलिडेशन सेट और टेस्ट सेट से की जाती है. एलएलएम का आकलन करने में आम तौर पर, क्वालिटी और सुरक्षा से जुड़े आकलन शामिल होते हैं.

पूरा मैच

#मेट्रिक

यह एक ऐसी मेट्रिक है जिसमें मॉडल का आउटपुट, ग्राउंड ट्रुथ या रेफ़रंस टेक्स्ट से पूरी तरह मेल खाता है या नहीं खाता. उदाहरण के लिए, अगर ग्राउंड ट्रुथ orange है, तो मॉडल का सिर्फ़ orange आउटपुट, सटीक मिलान की शर्त को पूरा करता है.

सटीक मैच, उन मॉडल का भी आकलन कर सकता है जिनका आउटपुट एक क्रम (आइटम की रैंक की गई सूची) होता है. आम तौर पर, एग्ज़ैक्ट मैच के लिए यह ज़रूरी है कि रैंक की गई जनरेट की गई सूची, ग्राउंड ट्रुथ से पूरी तरह मेल खाती हो. इसका मतलब है कि दोनों सूचियों में मौजूद हर आइटम एक ही क्रम में होना चाहिए. हालांकि, अगर ग्राउंड ट्रुथ में एक से ज़्यादा सही सीक्वेंस शामिल हैं, तो पूरी तरह मेल खाने वाले जवाब के लिए, मॉडल के आउटपुट का किसी एक सही सीक्वेंस से मेल खाना ज़रूरी है.

उदाहरण

#fundamentals

features की एक लाइन की वैल्यू और शायद label. सुपरवाइज़्ड लर्निंग के उदाहरणों को दो सामान्य कैटगरी में बाँटा जा सकता है:

• लेबल किए गए उदाहरण में एक या उससे ज़्यादा सुविधाएं और एक लेबल होता है. ट्रेनिंग के दौरान, लेबल किए गए उदाहरणों का इस्तेमाल किया जाता है.
• बिना लेबल वाले उदाहरण में एक या उससे ज़्यादा सुविधाएं होती हैं, लेकिन कोई लेबल नहीं होता. अनुमान लगाने के दौरान, बिना लेबल वाले उदाहरणों का इस्तेमाल किया जाता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको एक मॉडल को इस तरह से ट्रेन करना है कि वह छात्र-छात्राओं के टेस्ट स्कोर पर मौसम की स्थितियों के असर का पता लगा सके. लेबल किए गए तीन उदाहरण यहां दिए गए हैं:

सुविधाएं			लेबल
तापमान	नमी	दबाव	टेस्ट का स्कोर
15	47	998	अच्छा
19	34	1020	बहुत बढ़िया
18	92	1012	खराब

यहां बिना लेबल वाले तीन उदाहरण दिए गए हैं:

तापमान	नमी	दबाव
12	62	1014
21	47	1017
19	41	1021

किसी उदाहरण के लिए, डेटासेट की लाइन आम तौर पर रॉ सोर्स होती है. इसका मतलब है कि उदाहरण में आम तौर पर, डेटासेट में मौजूद कॉलम का सबसेट शामिल होता है. इसके अलावा, उदाहरण में दी गई सुविधाओं में सिंथेटिक सुविधाएं भी शामिल हो सकती हैं. जैसे, फ़ీचर क्रॉस.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी देने वाले कोर्स में सुपरवाइज़्ड लर्निंग देखें.

एक्सपीरियंस रीप्ले

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, DQN तकनीक का इस्तेमाल किया जाता है. इसका मकसद, ट्रेनिंग डेटा में समय के साथ होने वाले बदलावों के बीच के संबंध को कम करना है. एजेंट, रिप्ले बफ़र में स्टेट ट्रांज़िशन सेव करता है. इसके बाद, ट्रेनिंग डेटा बनाने के लिए रिप्ले बफ़र से ट्रांज़िशन के सैंपल लेता है.

एक्सपेरिमेंटर का बायस

#responsible

कंफ़र्मेशन बायस लेख पढ़ें.

एक्सप्लोडिंग ग्रेडिएंट की समस्या

डीप न्यूरल नेटवर्क (खास तौर पर, रीकरंट न्यूरल नेटवर्क) में ग्रेडिएंट के अचानक बहुत ज़्यादा (हाई) हो जाने की समस्या. स्टीप ग्रेडिएंट की वजह से, डीप न्यूरल नेटवर्क के हर नोड के वज़न में अक्सर बहुत बड़े अपडेट होते हैं.

एक्सप्लोडिंग ग्रेडिएंट की समस्या वाले मॉडल को ट्रेन करना मुश्किल हो जाता है या उन्हें ट्रेन नहीं किया जा सकता. ग्रेडिएंट क्लिपिंग की मदद से, इस समस्या को कम किया जा सकता है.

इसकी तुलना वैनिशिंग ग्रेडिएंट की समस्या से करें.

एक्सट्रीम समराइज़ेशन (xsum)

#मेट्रिक

यह एक ऐसा डेटासेट है जिसका इस्तेमाल, किसी एक दस्तावेज़ की खास जानकारी देने की एलएलएम की क्षमता का आकलन करने के लिए किया जाता है. डेटासेट की हर एंट्री में ये शामिल होते हैं:

• ब्रिटिश ब्रॉडकास्टिंग कॉर्पोरेशन (बीबीसी) का लिखा हुआ दस्तावेज़.
• उस दस्तावेज़ की एक वाक्य में खास जानकारी.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मुझे ज़्यादा जानकारी नहीं चाहिए, सिर्फ़ खास जानकारी चाहिए! Topic-Aware Convolutional Neural Networks for Extreme Summarization.

F

F₁

#मेट्रिक

यह एक "रोल-अप" बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मेट्रिक है. यह प्रिसिज़न और रीकॉल, दोनों पर निर्भर करती है. यहां फ़ॉर्मूला दिया गया है:

$$F{_1} = \frac{\text{2 * precision * recall}} {\text{precision + recall}}$$

उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि प्रिसिज़न और रीकॉल की वैल्यू ये हैं:

• precision = 0.6
• recall = 0.4

F₁ को इस तरह कैलकुलेट किया जाता है:

$$F{_1} = \frac{\text{2 * 0.6 * 0.4}} {\text{0.6 + 0.4}} = 0.48$$

जब प्रिसिज़न और रीकॉल काफ़ी हद तक एक जैसे होते हैं (जैसा कि ऊपर दिए गए उदाहरण में है), तो F₁ उनके औसत के करीब होता है. जब सटीक और रिकॉल वैल्यू में काफ़ी अंतर होता है, तो F₁ की वैल्यू कम होती है. उदाहरण के लिए:

• precision = 0.9
• recall = 0.1

$$F{_1} = \frac{\text{2 * 0.9 * 0.1}} {\text{0.9 + 0.1}} = 0.18$$

---

तथ्यों का सही होना

#generativeAI

मशीन लर्निंग की दुनिया में, यह एक ऐसी प्रॉपर्टी है जो किसी ऐसे मॉडल के बारे में बताती है जिसका आउटपुट, असलियत पर आधारित होता है. तथ्यों के सही होने का सिद्धांत, एक मेट्रिक के बजाय एक कॉन्सेप्ट है. उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने लार्ज लैंग्वेज मॉडल को यह प्रॉम्प्ट भेजा है:

खाने के नमक का केमिकल फ़ॉर्मूला क्या है?

तथ्यों को सही रखने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया मॉडल, इस तरह जवाब देगा:

NaCl

यह मान लेना आसान है कि सभी मॉडल, तथ्यों पर आधारित होने चाहिए. हालांकि, कुछ प्रॉम्प्ट ऐसे होने चाहिए जिनसे जनरेटिव एआई मॉडल, तथ्यों के सही होने के बजाय क्रिएटिविटी पर ज़्यादा ध्यान दे. जैसे, यहां दिए गए प्रॉम्प्ट.

मुझे एक अंतरिक्ष यात्री और एक कैटरपिलर के बारे में लिमरिक सुनाओ.

इस बात की संभावना कम है कि जवाब में मिली कविता, असल जानकारी पर आधारित हो.

भरोसेमंद स्रोतों से जानकारी लेने के सिद्धांत के साथ कंट्रास्ट.

निष्पक्षता से जुड़ी शर्त

#responsible

निष्पक्षता की एक या उससे ज़्यादा परिभाषाओं को पूरा करने के लिए, किसी एल्गोरिदम पर शर्त लागू करना. निष्पक्षता से जुड़ी शर्तों के उदाहरण:

• अपने मॉडल के आउटपुट की पोस्ट-प्रोसेसिंग करें.
• निष्पक्षता मेट्रिक का उल्लंघन करने पर जुर्माना लगाने के लिए, लॉस फ़ंक्शन में बदलाव करना.
• ऑप्टिमाइज़ेशन की समस्या में सीधे तौर पर गणितीय बाधा जोड़ना.

निष्पक्षता मेट्रिक

#responsible

#मेट्रिक

"निष्पक्षता" की गणितीय परिभाषा, जिसे मापा जा सकता है. आम तौर पर इस्तेमाल की जाने वाली निष्पक्षता मेट्रिक में ये शामिल हैं:

• बराबर किए गए ऑड्स
• अनुमानित समानता
• काउंटरफ़ैक्चुअल फ़ेयरनेस
• डेमोग्राफ़िक पैरिटी

निष्पक्षता से जुड़ी कई मेट्रिक एक-दूसरे से अलग होती हैं. निष्पक्षता से जुड़ी मेट्रिक का एक-दूसरे के साथ काम न करना लेख पढ़ें.

फ़ॉल्स नेगेटिव (FN)

#fundamentals

#मेट्रिक

इस उदाहरण में, मॉडल ने गलती से नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाया है. उदाहरण के लिए, मॉडल यह अनुमान लगाता है कि कोई ईमेल मैसेज स्पैम नहीं है (नेगेटिव क्लास), लेकिन वह ईमेल मैसेज असल में स्पैम है.

खतरे को कम आंकने की दर

#मेट्रिक

यह असल पॉज़िटिव उदाहरणों का अनुपात है जिनके लिए मॉडल ने गलती से नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाया. यहां दिया गया फ़ॉर्मूला, फ़ॉल्स नेगेटिव रेट का हिसाब लगाता है:

$$\text{false negative rate} = \frac{\text{false negatives}}{\text{false negatives} + \text{true positives}}$$

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में थ्रेशोल्ड और कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स देखें.

फ़ॉल्स पॉज़िटिव (FP)

#fundamentals

#मेट्रिक

ऐसा उदाहरण जिसमें मॉडल ने गलती से पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाया है. उदाहरण के लिए, मॉडल का अनुमान है कि कोई ईमेल मैसेज स्पैम (पॉज़िटिव क्लास) है, लेकिन वह ईमेल मैसेज असल में स्पैम नहीं है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में थ्रेशोल्ड और कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स देखें.

फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट (एफ़पीआर)

#fundamentals

#मेट्रिक

यह असल नेगेटिव उदाहरणों का अनुपात है जिनके लिए मॉडल ने गलती से पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाया. यहां दिए गए फ़ॉर्मूले से, फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट का पता लगाया जाता है:

$$\text{false positive rate} = \frac{\text{false positives}}{\text{false positives} + \text{true negatives}}$$

फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट, आरओसी कर्व में x-ऐक्सिस होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन: आरओसी और एयूसी देखें.

तेज़ी से कम होना

#generativeAI

एलएलएम की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, ट्रेनिंग की एक तकनीक. फ़ास्ट डिके में, ट्रेनिंग के दौरान लर्निंग रेट को तेज़ी से कम किया जाता है. इस रणनीति से, मॉडल को ट्रेनिंग डेटा के हिसाब से ओवरफ़िट होने से रोकने में मदद मिलती है. साथ ही, सामान्यीकरण को बेहतर बनाया जा सकता है.

सुविधा

#fundamentals

मशीन लर्निंग मॉडल के लिए इनपुट वैरिएबल. उदाहरण में एक या उससे ज़्यादा सुविधाएं होती हैं. उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको किसी मॉडल को इस तरह से ट्रेन करना है कि वह यह पता लगा सके कि मौसम की स्थितियों का छात्र-छात्राओं के टेस्ट स्कोर पर क्या असर पड़ता है. यहां दी गई टेबल में तीन उदाहरण दिए गए हैं. इनमें से हर उदाहरण में तीन सुविधाएं और एक लेबल शामिल है:

सुविधाएं			लेबल
तापमान	नमी	दबाव	टेस्ट का स्कोर
15	47	998	92
19	34	1020	84
18	92	1012	87

लेबल के साथ कंट्रास्ट.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी देने वाले कोर्स में सुपरवाइज़्ड लर्निंग देखें.

सुविधा क्रॉस

#fundamentals

यह सिंथेटिक फ़ीचर है. इसे कैटगोरिकल या बकेटेड फ़ीचर को "क्रॉस" करके बनाया जाता है.

उदाहरण के लिए, "मूड का अनुमान लगाने वाले" मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल, तापमान को इन चार बकेट में से किसी एक में दिखाता है:

• freezing
• chilly
• temperate
• warm

साथ ही, हवा की रफ़्तार को इन तीन बकेट में से किसी एक में दिखाता है:

• still
• light
• windy

फ़्रीक्वेंसी कैपिंग की सुविधा के बिना, लीनियर मॉडल पिछले सात अलग-अलग बकेट में से हर एक पर अलग से ट्रेन होता है. इसलिए, मॉडल को उदाहरण के लिए, freezing के आधार पर ट्रेनिंग दी जाती है. उदाहरण के लिए, windy के आधार पर ट्रेनिंग नहीं दी जाती है.

इसके अलावा, तापमान और हवा की रफ़्तार को मिलाकर भी कोई नई सुविधा बनाई जा सकती है. इस सिंथेटिक फ़ीचर की 12 संभावित वैल्यू होंगी:

• freezing-still
• freezing-light
• freezing-windy
• chilly-still
• chilly-light
• chilly-windy
• temperate-still
• temperate-light
• temperate-windy
• warm-still
• warm-light
• warm-windy

फ़ीचर क्रॉस की वजह से, मॉडल को freezing-windy दिन और freezing-still दिन के मूड में अंतर का पता चल सकता है.

अगर आपने दो ऐसी सुविधाओं से कोई सिंथेटिक सुविधा बनाई है जिनमें अलग-अलग बकेट की संख्या बहुत ज़्यादा है, तो सुविधा क्रॉस में संभावित कॉम्बिनेशन की संख्या बहुत ज़्यादा होगी. उदाहरण के लिए, अगर एक सुविधा में 1,000 बकेट हैं और दूसरी सुविधा में 2,000 बकेट हैं, तो सुविधा क्रॉस में 20,00,000 बकेट होंगी.

आसान शब्दों में कहें, तो क्रॉस एक कार्टीज़ियन प्रॉडक्ट है.

फ़्रीक्वेंसी क्रॉस का इस्तेमाल ज़्यादातर लीनियर मॉडल के साथ किया जाता है. इनका इस्तेमाल न्यूरल नेटवर्क के साथ बहुत कम किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटेगरी के हिसाब से डेटा: फ़ीचर क्रॉस देखें.

फ़ीचर इंजीनियरिंग

#fundamentals

#TensorFlow

यह एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें ये चरण शामिल होते हैं:

1. यह तय करना कि मॉडल को ट्रेन करने के लिए, कौनसी सुविधाएं काम की हो सकती हैं.
2. डेटासेट के रॉ डेटा को उन सुविधाओं के असरदार वर्शन में बदलना.

उदाहरण के लिए, आपको लग सकता है कि temperature एक काम की सुविधा है. इसके बाद, बकेटिंग का इस्तेमाल करके यह ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है कि मॉडल, अलग-अलग temperature रेंज से क्या सीख सकता है.

फ़ीचर इंजीनियरिंग को कभी-कभी फ़ीचर एक्सट्रैक्शन या फ़ीचरराइज़ेशन भी कहा जाता है.

TensorFlow के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

TensorFlow में, फ़ीचर इंजीनियरिंग का मतलब अक्सर रॉ लॉग फ़ाइल की एंट्री को tf.Example प्रोटोकॉल बफ़र में बदलना होता है. tf.Transform के बारे में भी जानें.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: कोई मॉडल, फ़ीचर वेक्टर का इस्तेमाल करके डेटा को कैसे प्रोसेस करता है लेख पढ़ें.

फ़ीचर एक्सट्रैक्शन

ओवरलोड किए गए शब्द की परिभाषा इनमें से कोई एक होनी चाहिए:

• किसी अन्य मॉडल में इनपुट के तौर पर इस्तेमाल करने के लिए, बिना लेबल वाले डेटा या पहले से ट्रेन किए गए मॉडल से कैलकुलेट किए गए इंटरमीडिएट फ़ीचर रिप्रेजेंटेशन को वापस पाना. उदाहरण के लिए, न्यूरल नेटवर्क में हिडन लेयर की वैल्यू.
• फ़ीचर इंजीनियरिंग के लिए समानार्थी शब्द.

सुविधाओं की अहमियत

#df

#मेट्रिक

यह बदलाव के हिसाब से अहमियत का समानार्थी शब्द है.

सुविधाओं का सेट

#fundamentals

सुविधाओं का वह ग्रुप जिस पर आपका मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेन करता है. उदाहरण के लिए, घर की कीमतों का अनुमान लगाने वाले मॉडल के लिए, सामान्य फ़ीचर सेट में पिन कोड, प्रॉपर्टी का साइज़, और प्रॉपर्टी की स्थिति शामिल हो सकती है.

सुविधा की खास जानकारी

#TensorFlow

इसमें tf.Example प्रोटोकॉल बफ़र से सुविधाओं का डेटा निकालने के लिए ज़रूरी जानकारी दी गई है. tf.Example प्रोटोकॉल बफ़र सिर्फ़ डेटा के लिए कंटेनर होता है. इसलिए, आपको यह जानकारी देनी होगी:

• एक्सट्रैक्ट किया जाने वाला डेटा (यानी कि सुविधाओं के लिए कुंजियां)
• डेटा टाइप (उदाहरण के लिए, फ़्लोट या इंट)
• अवधि (तय की गई या जिसमें बदलाव किया जा सकता है)

फ़ीचर वेक्टर

#fundamentals

feature वैल्यू की वह सरणी जिसमें example शामिल है. फ़ेचर वेक्टर को ट्रेनिंग और इनफ़रेंस के दौरान इनपुट किया जाता है. उदाहरण के लिए, दो डिस्क्रीट फ़ीचर वाले मॉडल के लिए फ़ीचर वेक्टर ऐसा हो सकता है:

[0.92, 0.56]

हर उदाहरण में, फ़ीचर वेक्टर के लिए अलग-अलग वैल्यू दी गई हैं. इसलिए, अगले उदाहरण के लिए फ़ीचर वेक्टर कुछ इस तरह का हो सकता है:

[0.73, 0.49]

फ़ीचर इंजीनियरिंग से यह तय होता है कि फ़ीचर वेक्टर में फ़ीचर को कैसे दिखाया जाए. उदाहरण के लिए, पांच संभावित वैल्यू वाली बाइनरी कैटगरी वाली सुविधा को वन-हॉट एन्कोडिंग की मदद से दिखाया जा सकता है. इस मामले में, किसी उदाहरण के लिए फ़ीचर वेक्टर का हिस्सा, चार शून्य और तीसरी पोज़िशन में एक 1.0 होगा. यह इस तरह दिखेगा:

[0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0]

एक और उदाहरण के तौर पर, मान लें कि आपके मॉडल में तीन सुविधाएं शामिल हैं:

• एक बाइनरी कैटगरी वाली सुविधा, जिसकी पांच संभावित वैल्यू हैं. इन्हें वन-हॉट एन्कोडिंग के साथ दिखाया गया है. उदाहरण के लिए: [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0]
• एक और बाइनरी कैटगरी वाली सुविधा, जिसकी तीन संभावित वैल्यू हैं. इन्हें वन-हॉट एन्कोडिंग की मदद से दिखाया गया है. उदाहरण के लिए: [0.0, 0.0, 1.0]
• फ़्लोटिंग-पॉइंट फ़ीचर; उदाहरण के लिए: 8.3.

इस मामले में, हर उदाहरण के लिए फ़ीचर वेक्टर को नौ वैल्यू से दिखाया जाएगा. ऊपर दी गई सूची में मौजूद उदाहरण वैल्यू के हिसाब से, फ़ीचर वेक्टर यह होगा:

0.0
1.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.0
8.3

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: कोई मॉडल, फ़ीचर वेक्टर का इस्तेमाल करके डेटा को कैसे प्रोसेस करता है लेख पढ़ें.

फ़ीचर बनाना

किसी इनपुट सोर्स, जैसे कि दस्तावेज़ या वीडियो से सुविधाएं निकालने की प्रोसेस. साथ ही, उन सुविधाओं को सुविधा वेक्टर में मैप करना.

कुछ एमएल विशेषज्ञ, फ़ीचरइज़ेशन को फ़ीचर इंजीनियरिंग या फ़ीचर एक्सट्रैक्शन के लिए इस्तेमाल करते हैं.

फ़ेडरेटेड लर्निंग

यह मशीन लर्निंग का एक डिस्ट्रिब्यूटेड तरीका है. इसमें मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन किया जाता है. इसके लिए, स्मार्टफ़ोन जैसे डिवाइसों पर मौजूद डिसेंट्रलाइज़्ड उदाहरणों का इस्तेमाल किया जाता है. फ़ेडरेटेड लर्निंग में, डिवाइसों का एक सबसेट, सेंट्रल कोऑर्डिनेटिंग सर्वर से मौजूदा मॉडल डाउनलोड करता है. डिवाइसों पर सेव किए गए उदाहरणों का इस्तेमाल करके, मॉडल को बेहतर बनाया जाता है. इसके बाद, डिवाइस मॉडल में हुए सुधारों को कोऑर्डिनेटिंग सर्वर पर अपलोड करते हैं. हालांकि, ट्रेनिंग के उदाहरणों को अपलोड नहीं किया जाता. कोऑर्डिनेटिंग सर्वर पर, इन सुधारों को अन्य अपडेट के साथ इकट्ठा किया जाता है, ताकि बेहतर ग्लोबल मॉडल तैयार किया जा सके. डेटा इकट्ठा होने के बाद, डिवाइसों से मिले मॉडल अपडेट की ज़रूरत नहीं होती. इसलिए, उन्हें खारिज किया जा सकता है.

ट्रेनिंग के उदाहरण कभी अपलोड नहीं किए जाते. इसलिए, फ़ेडरेटेड लर्निंग, डेटा इकट्ठा करने और डेटा को कम से कम इस्तेमाल करने के निजता सिद्धांतों का पालन करती है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ेडरेटेड लर्निंग कॉमिक (हाँ, एक कॉमिक) देखें.

फ़ीडबैक लूप

#fundamentals

मशीन लर्निंग में, ऐसी स्थिति जिसमें किसी मॉडल के अनुमान, उसी मॉडल या किसी दूसरे मॉडल के ट्रेनिंग डेटा पर असर डालते हैं. उदाहरण के लिए, फ़िल्मों का सुझाव देने वाला मॉडल, लोगों को दिखने वाली फ़िल्मों पर असर डालेगा. इसके बाद, यह फ़िल्मों का सुझाव देने वाले अन्य मॉडल पर असर डालेगा.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में प्रोडक्शन एमएल सिस्टम: पूछने लायक सवाल देखें.

फ़ीडफ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क (एफ़एफ़एन)

एक ऐसा न्यूरल नेटवर्क जिसमें साइक्लिक या रिकर्सिव कनेक्शन नहीं होते हैं. उदाहरण के लिए, पारंपरिक डीप न्यूरल नेटवर्क, फ़ीडफ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क होते हैं. यह बार-बार होने वाले न्यूरल नेटवर्क से अलग है, जो साइक्लिक होते हैं.

कुछ उदाहरणों के साथ सीखना

यह मशीन लर्निंग का एक तरीका है. इसका इस्तेमाल अक्सर ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन के लिए किया जाता है. इसे सिर्फ़ कुछ ट्रेनिंग उदाहरणों से, असरदार क्लासिफ़िकेशन मॉडल को ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

एक बार में सीखना और बिना किसी उदाहरण के सीखना के बारे में भी जानें.

उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट

#generativeAI

एक ऐसा प्रॉम्प्ट जिसमें एक से ज़्यादा ("कुछ") उदाहरण शामिल हों. इनसे यह पता चलता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल को कैसे जवाब देना चाहिए. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए लंबे प्रॉम्प्ट में दो उदाहरण दिए गए हैं. इनमें बताया गया है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल को किसी क्वेरी का जवाब कैसे देना चाहिए.

एक प्रॉम्ट के हिस्से	नोट
चुने गए देश की आधिकारिक मुद्रा क्या है?	वह सवाल जिसका जवाब आपको एलएलएम से चाहिए.
फ़्रांस: EUR	एक उदाहरण.
यूनाइटेड किंगडम: पाउंड स्टर्लिंग	एक और उदाहरण.
भारत:	असल क्वेरी.

आम तौर पर, फ़्यू-शॉट प्रॉम्प्ट से ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्ट और वन-शॉट प्रॉम्प्ट की तुलना में बेहतर नतीजे मिलते हैं. हालांकि, फ़्यू-शॉट प्रॉम्प्ट (उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट) के लिए, लंबा प्रॉम्प्ट डालना ज़रूरी होता है.

उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट, उदाहरण के साथ सीखने का एक तरीका है. इसका इस्तेमाल प्रॉम्प्ट के आधार पर सीखने के लिए किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग देखें.

वायलिन

यह Python-first configuration लाइब्रेरी है. यह बिना किसी कोड या इन्फ़्रास्ट्रक्चर के, फ़ंक्शन और क्लास की वैल्यू सेट करती है. Pax और अन्य एमएल कोडबेस के मामले में, ये फ़ंक्शन और क्लास, मॉडल और ट्रेनिंग हाइपरपैरामीटर को दिखाते हैं.

Fiddle यह मानता है कि मशीन लर्निंग के कोडबेस को आम तौर पर इन हिस्सों में बांटा जाता है:

• लाइब्रेरी कोड, जो लेयर और ऑप्टिमाइज़र तय करता है.
• डेटासेट को "जोड़ने" वाला कोड, जो लाइब्रेरी को कॉल करता है और सभी चीज़ों को एक साथ जोड़ता है.

Fiddle, ग्लू कोड के कॉल स्ट्रक्चर को ऐसी फ़ॉर्म में कैप्चर करता है जिसका आकलन नहीं किया गया है और जिसमें बदलाव किया जा सकता है.

फ़ाइन-ट्यूनिंग

#generativeAI

किसी खास टास्क के लिए, पहले से ट्रेन किए गए मॉडल पर ट्रेनिंग का दूसरा चरण. इससे मॉडल के पैरामीटर को किसी खास इस्तेमाल के उदाहरण के लिए बेहतर बनाया जाता है. उदाहरण के लिए, कुछ लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए ट्रेनिंग का पूरा क्रम इस तरह है:

1. प्री-ट्रेनिंग: किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल को सामान्य डेटासेट के बड़े हिस्से पर ट्रेन करें. जैसे, अंग्रेज़ी भाषा के सभी Wikipedia पेज.
2. फ़ाइन-ट्यूनिंग: पहले से ट्रेन किए गए मॉडल को किसी खास टास्क को पूरा करने के लिए ट्रेन करें. जैसे, चिकित्सा से जुड़ी क्वेरी के जवाब देना. फ़ाइन-ट्यूनिंग में आम तौर पर, किसी खास टास्क पर फ़ोकस करने वाले सैकड़ों या हज़ारों उदाहरण शामिल होते हैं.

एक अन्य उदाहरण के तौर पर, किसी बड़े इमेज मॉडल के लिए ट्रेनिंग का पूरा क्रम इस तरह है:

1. प्री-ट्रेनिंग: किसी बड़े इमेज मॉडल को सामान्य इमेज के बड़े डेटासेट पर ट्रेन करें. जैसे, Wikimedia Commons में मौजूद सभी इमेज.
2. फ़ाइन-ट्यूनिंग: पहले से ट्रेन किए गए मॉडल को किसी खास टास्क को पूरा करने के लिए ट्रेन करें. जैसे, किलर व्हेल की इमेज जनरेट करना.

फ़ाइन-ट्यूनिंग में, यहां दी गई रणनीतियों का कोई भी कॉम्बिनेशन शामिल हो सकता है:

• पहले से ट्रेन किए गए मॉडल के सभी मौजूदा पैरामीटर में बदलाव करना. इसे कभी-कभी फ़ुल फ़ाइन-ट्यूनिंग भी कहा जाता है.
• प्री-ट्रेन किए गए मॉडल के मौजूदा पैरामीटर में से सिर्फ़ कुछ में बदलाव करना. आम तौर पर, आउटपुट लेयर के सबसे नज़दीक वाली लेयर में बदलाव किया जाता है. वहीं, अन्य मौजूदा पैरामीटर में कोई बदलाव नहीं किया जाता. आम तौर पर, इनपुट लेयर के सबसे नज़दीक वाली लेयर में बदलाव नहीं किया जाता. पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग देखें.
• ज़्यादा लेयर जोड़ना. आम तौर पर, ये लेयर मौजूदा लेयर के ऊपर जोड़ी जाती हैं. ये लेयर, आउटपुट लेयर के सबसे करीब होती हैं.

फ़ाइन-ट्यूनिंग, ट्रांसफ़र लर्निंग का एक तरीका है. इसलिए, फ़ाइन-ट्यूनिंग में, पहले से ट्रेन किए गए मॉडल को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल किए गए लॉस फ़ंक्शन या मॉडल टाइप से अलग लॉस फ़ंक्शन या मॉडल टाइप का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, पहले से ट्रेन किए गए बड़े इमेज मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करके, रिग्रेशन मॉडल बनाया जा सकता है. यह मॉडल, इनपुट इमेज में मौजूद पक्षियों की संख्या दिखाता है.

फ़ाइन-ट्यूनिंग की तुलना इन शब्दों से करें और इनके बीच अंतर बताएं:

• डिस्टिलेशन
• प्रॉम्प्ट के आधार पर लर्निंग

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में फ़ाइन-ट्यूनिंग देखें.

फ़्लैश मॉडल

#generativeAI

Gemini मॉडल का एक फ़ैमिली ग्रुप, जिसे तेज़ गति और कम लेटेंसी के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. Flash मॉडल को कई तरह के ऐप्लिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है. इनमें तेज़ी से जवाब देना और ज़्यादा थ्रूपुट ज़रूरी होता है.

Flax

यह डीप लर्निंग के लिए, JAX पर आधारित एक हाई-परफ़ॉर्मेंस ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है. Flax, न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करने के लिए फ़ंक्शन उपलब्ध कराता है. साथ ही, उनकी परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के तरीके भी उपलब्ध कराता है.

Flaxformer

यह एक ओपन-सोर्स Transformer लाइब्रेरी> है. इसे Flax पर बनाया गया है. इसे मुख्य रूप से नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मल्टीमॉडल रिसर्च के लिए डिज़ाइन किया गया है.

गेट को भूल जाओ

लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी सेल का वह हिस्सा जो सेल के ज़रिए जानकारी के फ़्लो को कंट्रोल करता है. फ़ॉरगेट गेट, सेल की स्थिति से किस जानकारी को हटाना है, यह तय करके कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखते हैं.

फ़ाउंडेशन मॉडल

#generativeAI

#मेट्रिक

यह एक बहुत बड़ा पहले से ट्रेन किया गया मॉडल है. इसे अलग-अलग तरह के ट्रेनिंग सेट पर ट्रेन किया गया है. फ़ाउंडेशन मॉडल, यहां दिए गए दोनों काम कर सकता है:

• अलग-अलग तरह के अनुरोधों के लिए सही जवाब दे सकता है.
• यह अन्य फ़ाइन-ट्यूनिंग या पसंद के मुताबिक बनाने के लिए, बेस मॉडल के तौर पर काम करता है.

दूसरे शब्दों में कहें, तो फ़ाउंडेशन मॉडल सामान्य तौर पर पहले से ही बहुत कुछ कर सकता है. हालांकि, इसे किसी खास काम के लिए और भी ज़्यादा उपयोगी बनाने के लिए, अपनी ज़रूरत के हिसाब से बनाया जा सकता है.

सफलताओं का फ़्रैक्शन

#generativeAI

#मेट्रिक

यह एमएल मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट का आकलन करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली मेट्रिक है. सफलता की दर, जनरेट किए गए "सफल" टेक्स्ट आउटपुट की संख्या को जनरेट किए गए टेक्स्ट आउटपुट की कुल संख्या से भाग देने पर मिलती है. उदाहरण के लिए, अगर किसी बड़े लैंग्वेज मॉडल ने कोड के 10 ब्लॉक जनरेट किए हैं, जिनमें से पांच सही हैं, तो सही कोड का फ़्रैक्शन 50% होगा.

आंकड़ों के लिए, सफलता की दर काफ़ी मददगार होती है. हालांकि, एमएल में यह मेट्रिक मुख्य रूप से ऐसे कामों को मेज़र करने के लिए काम आती है जिनकी पुष्टि की जा सकती है. जैसे, कोड जनरेट करना या गणित की समस्याएं हल करना.

फ़ुल सॉफ़्टमैक्स

यह softmax का समानार्थी शब्द है.

उम्मीदवार के सैंपल से तुलना करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: मल्टी-क्लास वर्गीकरण देखें.

पूरी तरह से कनेक्ट की गई लेयर

यह एक छिपी हुई लेयर होती है. इसमें हर नोड, अगली छिपी हुई लेयर के हर नोड से जुड़ा होता है.

पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर को डेंस लेयर भी कहा जाता है.

फ़ंक्शन ट्रांसफ़ॉर्मेशन

ऐसा फ़ंक्शन जो किसी फ़ंक्शन को इनपुट के तौर पर लेता है और बदले गए फ़ंक्शन को आउटपुट के तौर पर दिखाता है. JAX, फ़ंक्शन ट्रांसफ़ॉर्मेशन का इस्तेमाल करता है.

G

GAN

जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क का संक्षिप्त नाम.

Gemini

#generativeAI

यह Google के सबसे ऐडवांस एआई से बना नेटवर्क है. इस इकोसिस्टम में ये शामिल हैं:

• अलग-अलग Gemini मॉडल.
• यह Gemini मॉडल के साथ बातचीत करने के लिए, इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस है. उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट टाइप करते हैं और Gemini उन प्रॉम्प्ट के जवाब देता है.
• Gemini के अलग-अलग एपीआई.
• Gemini मॉडल पर आधारित कई कारोबारी प्रॉडक्ट. उदाहरण के लिए, Google Cloud के लिए Gemini.

Gemini के मॉडल

#generativeAI

Google के नए और बेहतरीन ट्रांसफ़ॉर्मर पर आधारित मल्टीमॉडल. Gemini मॉडल को खास तौर पर एजेंट के साथ इंटिग्रेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

उपयोगकर्ता, Gemini मॉडल के साथ कई तरह से इंटरैक्ट कर सकते हैं. जैसे, इंटरैक्टिव डायलॉग इंटरफ़ेस और एसडीके के ज़रिए.

जेमा

#generativeAI

यह एक लाइटवेट ओपन मॉडल है. इसे Gemini मॉडल में इस्तेमाल की गई रिसर्च और तकनीक का इस्तेमाल करके बनाया गया है. Gemma के कई अलग-अलग मॉडल उपलब्ध हैं. हर मॉडल में अलग-अलग सुविधाएं मिलती हैं. जैसे, विज़न, कोड, और निर्देशों का पालन करना. ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemma देखें.

GenAI या genAI

#generativeAI

जनरेटिव एआई का संक्षिप्त नाम.

सामान्यीकरण

#fundamentals

मॉडल की ऐसी क्षमता जिससे वह नए और पहले कभी न देखे गए डेटा के आधार पर सही अनुमान लगा सके. सामान्यीकरण करने वाला मॉडल, ओवरफ़िटिंग करने वाले मॉडल से अलग होता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

ट्रेनिंग सेट में मौजूद उदाहरणों के आधार पर, मॉडल को ट्रेन किया जाता है. इस वजह से, मॉडल ट्रेनिंग सेट में मौजूद डेटा की खास बातों को सीख लेता है. सामान्यीकरण का मतलब यह है कि क्या आपका मॉडल, ट्रेनिंग सेट में नहीं दिए गए उदाहरणों के बारे में सटीक अनुमान लगा सकता है.

जनरलाइज़ेशन को बढ़ावा देने के लिए, रेगुलराइज़ेशन की मदद से मॉडल को ट्रेनिंग सेट में मौजूद डेटा की खास बातों के बारे में कम सटीक तरीके से ट्रेन किया जाता है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में सामान्यीकरण देखें.

सामान्यीकरण कर्व

#fundamentals

इटरेशन की संख्या के आधार पर, ट्रेनिंग लॉस और वैलडेशन लॉस, दोनों का प्लॉट.

सामान्यीकरण कर्व से, ओवरफ़िटिंग का पता लगाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया सामान्यीकरण कर्व, ओवरफ़िटिंग के बारे में बताता है. ऐसा इसलिए, क्योंकि आखिर में पुष्टि करने से जुड़ा नुकसान, ट्रेनिंग से जुड़े नुकसान से काफ़ी ज़्यादा हो जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में सामान्यीकरण देखें.

जनरलाइज़्ड लीनियर मॉडल

यह लीस्ट स्क्वेयर रिग्रेशन मॉडल का सामान्यीकरण है. ये मॉडल गॉसियन नॉइज़ पर आधारित होते हैं. इन्हें अन्य तरह के नॉइज़, जैसे कि पॉइज़न नॉइज़ या कैटगरी के हिसाब से नॉइज़ पर आधारित अन्य तरह के मॉडल के लिए इस्तेमाल किया जाता है. सामान्यीकृत लीनियर मॉडल के उदाहरणों में ये शामिल हैं:

• लॉजिस्टिक रिग्रेशन
• मल्टी-क्लास रिग्रेशन
• लीस्ट स्क्वेयर रिग्रेशन

सामान्यीकृत लीनियर मॉडल के पैरामीटर, कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन की मदद से पता लगाए जा सकते हैं.

जनरलाइज़्ड लीनियर मॉडल में ये प्रॉपर्टी होती हैं:

• सबसे सही लीस्ट स्क्वेयर रिग्रेशन मॉडल की औसत भविष्यवाणी, ट्रेनिंग डेटा पर मौजूद औसत लेबल के बराबर होती है.
• सबसे सही लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल से अनुमानित औसत संभावना, ट्रेनिंग डेटा पर मौजूद औसत लेबल के बराबर होती है.

किसी सामान्यीकृत लीनियर मॉडल की परफ़ॉर्मेंस, उसकी सुविधाओं पर निर्भर करती है. डीप मॉडल के उलट, सामान्यीकृत लीनियर मॉडल "नई सुविधाओं के बारे में नहीं जान सकता."

जनरेट किया गया टेक्स्ट

#generativeAI

आम तौर पर, एमएल मॉडल से मिलने वाला टेक्स्ट. लार्ज लैंग्वेज मॉडल का आकलन करते समय, कुछ मेट्रिक जनरेट किए गए टेक्स्ट की तुलना रेफ़रंस टेक्स्ट से करती हैं. उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको यह पता लगाना है कि कोई एमएल मॉडल, फ़्रेंच से डच में कितनी अच्छी तरह से अनुवाद करता है. इस मामले में:

• जनरेट किया गया टेक्स्ट, डच भाषा में किया गया अनुवाद है. यह अनुवाद, एमएल मॉडल से मिला है.
• रेफ़रंस टेक्स्ट, डच भाषा में किया गया वह अनुवाद होता है जिसे कोई अनुवादक या सॉफ़्टवेयर बनाता है.

ध्यान दें कि कुछ आकलन रणनीतियों में रेफ़रंस टेक्स्ट शामिल नहीं होता है.

जनरेटिव ऐडवर्सल नेटवर्क (जीएएन)

यह एक ऐसा सिस्टम है जिसमें नया डेटा बनाया जाता है. इसमें जनरेटर डेटा बनाता है और डिसक्रिमिनेटर यह तय करता है कि बनाया गया डेटा मान्य है या अमान्य.

ज़्यादा जानकारी के लिए, जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क कोर्स देखें.

जनरेटिव एआई

#generativeAI

यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें बदलाव हो रहा है और इसकी कोई औपचारिक परिभाषा नहीं है. हालांकि, ज़्यादातर विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि जनरेटिव एआई मॉडल, ऐसा कॉन्टेंट बना सकते हैं ("जनरेट" कर सकते हैं) जो इन सभी शर्तों को पूरा करता हो:

• जटिल
• समझ में आने वाला
• मूल

जनरेटिव एआई के उदाहरणों में ये शामिल हैं:

• लार्ज लैंग्वेज मॉडल, जो ओरिजनल टेक्स्ट जनरेट कर सकते हैं और सवालों के जवाब दे सकते हैं.
• इमेज जनरेट करने वाला मॉडल, जो यूनीक इमेज जनरेट कर सकता है.
• ऑडियो और संगीत जनरेट करने वाले मॉडल. ये ओरिजनल संगीत कंपोज़ कर सकते हैं या असल जैसी लगने वाली आवाज़ जनरेट कर सकते हैं.
• वीडियो जनरेट करने वाले मॉडल, जो ओरिजनल वीडियो जनरेट कर सकते हैं.

एलएसटीएम और आरएनएन जैसी कुछ पुरानी टेक्नोलॉजी भी ओरिजनल और सुसंगत कॉन्टेंट जनरेट कर सकती हैं. कुछ विशेषज्ञ, इन पुरानी टेक्नोलॉजी को जनरेटिव एआई मानते हैं. वहीं, कुछ का मानना है कि जनरेटिव एआई को इन पुरानी टेक्नोलॉजी के मुकाबले ज़्यादा जटिल आउटपुट की ज़रूरत होती है.

इसकी तुलना अनुमान लगाने वाली एमएल से करें.

जनरेटिव मॉडल

असल में, ऐसा मॉडल जो इनमें से कोई काम करता है:

• यह ट्रेनिंग डेटासेट से नए उदाहरण बनाता है (जनरेट करता है). उदाहरण के लिए, जनरेटिव मॉडल को कविताओं के डेटासेट पर ट्रेनिंग देने के बाद, वह कविताएं लिख सकता है. जनरेटिव ऐडवर्सरियल नेटवर्क का जनरेटर हिस्सा, इस कैटगरी में आता है.
• यह तय करता है कि किसी नए उदाहरण के ट्रेनिंग सेट से आने या ट्रेनिंग सेट बनाने वाले तरीके से बनाए जाने की कितनी संभावना है. उदाहरण के लिए, अंग्रेज़ी के वाक्यों वाले डेटासेट पर ट्रेनिंग देने के बाद, कोई जनरेटिव मॉडल यह तय कर सकता है कि नया इनपुट, अंग्रेज़ी का मान्य वाक्य है या नहीं.

सैद्धांतिक तौर पर, जनरेटिव मॉडल किसी डेटासेट में उदाहरणों या खास सुविधाओं के डिस्ट्रिब्यूशन का पता लगा सकता है. यानी:

p(examples)

अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग मॉडल, जनरेटिव होते हैं.

भेदभाव करने वाले मॉडल से तुलना करें.

जेनरेटर

जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क में मौजूद ऐसा सबसिस्टम जो नए उदाहरण बनाता है.

भेदभाव करने वाले मॉडल से तुलना करें.

गिनी अशुद्धता

#df

#मेट्रिक

एंट्रॉपी से मिलती-जुलती मेट्रिक. स्प्लिटर, क्लासिफ़िकेशन डिसिज़न ट्री के लिए शर्तें बनाने के लिए, गिनी इंप्योरिटी या एंट्रॉपी से मिली वैल्यू का इस्तेमाल करते हैं. सूचना लाभ, एंट्रॉपी से मिलता है. गिनी अशुद्धता से निकाली गई मेट्रिक के लिए, कोई भी ऐसा शब्द नहीं है जिसे हर जगह इस्तेमाल किया जा सके. हालांकि, बिना नाम वाली यह मेट्रिक, सूचना के फ़ायदे जितनी ही अहम होती है.

Gini अशुद्धता को gini इंडेक्स या सिर्फ़ gini भी कहा जाता है.

गिनी अशुद्धता के बारे में गणितीय जानकारी पाने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

गिनी अशुद्धता, एक ही डिस्ट्रिब्यूशन से लिए गए नए डेटा को गलत तरीके से क्लासिफ़ाई करने की संभावना होती है. दो संभावित वैल्यू "0" और "1" वाले सेट की गिनी अशुद्धता (उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन की समस्या में लेबल) की गणना इस फ़ॉर्मूले से की जाती है:

   I = 1 - (p² + q²) = 1 - (p² + (1-p)²)

कहां:

• I, गिनी अशुद्धता है.
• p, "1" उदाहरणों का फ़्रैक्शन है.
• q, "0" उदाहरणों का फ़्रैक्शन है. ध्यान दें कि q = 1-p

उदाहरण के लिए, इस डेटासेट पर ध्यान दें:

• 100 लेबल (डेटासेट का 0.25) में "1" वैल्यू मौजूद है
• 300 लेबल (डेटासेट का 0.75) में "0" वैल्यू शामिल है

इसलिए, गिनी अशुद्धता यह है:

• p = 0.25
• q = 0.75
• I = 1 - (0.25² + 0.75²) = 0.375

इसलिए, उसी डेटासेट के किसी रैंडम लेबल के गलत तरीके से क्लासिफ़ाई होने की संभावना 37.5% होगी. वहीं, सही तरीके से क्लासिफ़ाई होने की संभावना 62.5% होगी.

पूरी तरह से संतुलित लेबल (उदाहरण के लिए, 200 "0" और 200 "1") के लिए, गिनी अशुद्धता 0.5 होगी. असंतुलित लेबल के लिए, गिनी अशुद्धता 0.0 के आस-पास होगी.

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गोल्डन डेटासेट

मैन्युअल तरीके से तैयार किया गया डेटा सेट, जिसमें ग्राउंड ट्रुथ शामिल होता है. टीम, मॉडल की क्वालिटी का आकलन करने के लिए एक या उससे ज़्यादा गोल्डन डेटासेट का इस्तेमाल कर सकती हैं.

कुछ गोल्डन डेटासेट, ग्राउंड ट्रुथ के अलग-अलग सबडোমेन कैप्चर करते हैं. उदाहरण के लिए, इमेज को अलग-अलग कैटगरी में बांटने के लिए, गोल्डन डेटासेट में रोशनी की स्थिति और इमेज का रिज़ॉल्यूशन शामिल हो सकता है.

गोल्डन रिस्पॉन्स

#generativeAI

ऐसा जवाब जो अच्छा माना जाता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए प्रॉम्प्ट के लिए:

2 + 2

उम्मीद है कि सबसे अच्छा जवाब यह होगा:

4

ध्यान दें: कुछ संगठन, गोल्डन रिस्पॉन्स के अलावा अन्य शर्तें भी तय करते हैं. जैसे, कम क्वालिटी वाले जवाबों के लिए सिल्वर रिस्पॉन्स और ज़्यादा क्वालिटी वाले जवाबों के लिए प्लैटिनम रिस्पॉन्स. उदाहरण के लिए, कोई संगठन प्लैटिनम रिस्पॉन्स का इस्तेमाल करके यह दिखा सकता है कि किसी विशेषज्ञ ने गोल्ड रिस्पॉन्स जनरेट किया है. इसके बाद, अन्य विशेषज्ञों ने इसकी जांच की है.

गोल्डन रिस्पॉन्स और रेफ़रंस टेक्स्ट के बारे में नोट देखने के लिए, यहां क्लिक करें.

कुछ आकलन मेट्रिक, जैसे कि ROUGE, रेफ़रंस टेक्स्ट की तुलना मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट से करती हैं. जब किसी प्रॉम्प्ट का सिर्फ़ एक सही जवाब होता है, तो आम तौर पर गोल्डन रिस्पॉन्स को रेफ़रंस टेक्स्ट के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.

कुछ प्रॉम्प्ट के एक से ज़्यादा सही जवाब हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, इस दस्तावेज़ के बारे में खास जानकारी दो प्रॉम्प्ट के कई सही जवाब हो सकते हैं. इस तरह के प्रॉम्प्ट के लिए, अक्सर रेफ़रंस टेक्स्ट का इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. इसकी वजह यह है कि मॉडल, अलग-अलग तरह की कई संभावित खास जानकारी जनरेट कर सकता है. हालांकि, इस स्थिति में गोल्डन रिस्पॉन्स मददगार हो सकता है. उदाहरण के लिए, किसी दस्तावेज़ की अच्छी खास जानकारी देने वाले गोल्डन रिस्पॉन्स से, ऑटोरेटर को ट्रेनिंग दी जा सकती है. इससे वह दस्तावेज़ की अच्छी खास जानकारी के पैटर्न का पता लगा सकता है.

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Google AI Studio

यह Google का एक टूल है. यह Google के लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके, ऐप्लिकेशन बनाने और उन्हें आज़माने के लिए, उपयोगकर्ता के लिए आसान इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google AI Studio का होम पेज देखें.

GPT (जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफ़ॉर्मर)

#generativeAI

यह OpenAI ने बनाया है. यह ट्रांसफ़ॉर्मर पर आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल का एक ग्रुप है.

GPT के वैरिएंट, कई मोडेलिटी पर लागू हो सकते हैं. जैसे:

• इमेज जनरेट करने की सुविधा (उदाहरण के लिए, ImageGPT)
• टेक्स्ट से इमेज जनरेट करने की सुविधा (उदाहरण के लिए, DALL-E).

ग्रेडिएंट

सभी इंडिपेंडेंट वैरिएबल के हिसाब से, आंशिक अवकलज का वेक्टर. मशीन लर्निंग में, ग्रेडिएंट, मॉडल फ़ंक्शन के आंशिक अवकलजों का वेक्टर होता है. ग्रेडिएंट पॉइंट, सबसे ज़्यादा ढलान वाली दिशा में होता है.

ग्रेडिएंट एक्युमुलेशन

यह बैकप्रॉपैगेशन की एक ऐसी तकनीक है जो पैरामीटर को हर इटरेशन में अपडेट करने के बजाय, सिर्फ़ हर युग में एक बार अपडेट करती है. हर मिनी-बैच को प्रोसेस करने के बाद, ग्रेडिएंट एक्युमुलेशन, ग्रेडिएंट के रनिंग टोटल को अपडेट करता है. इसके बाद, सिस्टम हर युग में आखिरी मिनी-बैच को प्रोसेस करता है. इसके बाद, सिस्टम सभी ग्रेडिएंट में हुए बदलावों के आधार पर पैरामीटर को अपडेट करता है.

ग्रेडिएंट एक्युमुलेशन तब काम आता है, जब ट्रेनिंग के लिए उपलब्ध मेमोरी की तुलना में बैच साइज़ बहुत बड़ा होता है. जब मेमोरी की समस्या होती है, तो बैच साइज़ को कम करने की सलाह दी जाती है. हालांकि, सामान्य बैकप्रॉपैगेशन में बैच का साइज़ कम करने से, पैरामीटर अपडेट की संख्या बढ़ जाती है. ग्रेडिएंट एक्युमुलेशन की मदद से, मॉडल को मेमोरी से जुड़ी समस्याओं से बचने में मदद मिलती है. हालांकि, इससे मॉडल को ट्रेनिंग देने में कोई रुकावट नहीं आती.

ग्रेडिएंट बूस्टेड (डिसिज़न) ट्री (GBT)

#df

यह डिसिज़न फ़ॉरेस्ट का एक टाइप है. इसमें:

• ट्रेनिंग, ग्रेडिएंट बूस्टिंग पर निर्भर करती है.
• कमज़ोर मॉडल एक डिसिज़न ट्री है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट कोर्स में ग्रेडिएंट बूस्टेड डिसिज़न ट्री देखें.

ग्रेडिएंट बूस्टिंग

#df

यह एक ट्रेनिंग एल्गोरिदम है. इसमें कमज़ोर मॉडल को बार-बार ट्रेन किया जाता है, ताकि वे किसी मज़बूत मॉडल की क्वालिटी को बेहतर बना सकें (नुकसान को कम कर सकें). उदाहरण के लिए, कमज़ोर मॉडल, लीनियर या छोटा डिसिज़न ट्री मॉडल हो सकता है. मज़बूत मॉडल, पहले से ट्रेन किए गए सभी कमज़ोर मॉडल का योग होता है.

ग्रेडिएंट बूस्टिंग के सबसे आसान तरीके में, हर बार एक कमज़ोर मॉडल को ट्रेन किया जाता है, ताकि वह मज़बूत मॉडल के लॉस ग्रेडिएंट का अनुमान लगा सके. इसके बाद, अनुमानित ग्रेडिएंट को घटाकर, मॉडल के आउटपुट को अपडेट किया जाता है. यह ग्रेडिएंट डिसेंट की तरह होता है.

$$F_{0} = 0$$ $$F_{i+1} = F_i - \xi f_i $$

कहां:

• $F_{0}$ एक ऐसा मॉडल है जो अच्छी परफ़ॉर्मेंस से शुरू होता है.
• $F_{i+1}$ अगला सबसे अच्छा मॉडल है.
• $F_{i}$ मौजूदा स्ट्रॉन्ग मॉडल है.
• $\xi$ की वैल्यू 0.0 और 1.0 के बीच होती है. इसे श्रिंकेज कहा जाता है. यह ग्रेडिएंट डिसेंट में लर्निंग रेट के जैसा होता है.
• $f_{i}$ एक ऐसा मॉडल है जिसे $F_{i}$ के लॉस ग्रेडिएंट का अनुमान लगाने के लिए ट्रेन किया गया है.

ग्रेडिएंट बूस्टिंग के मॉडर्न वैरिएशन में, कंप्यूटेशन के दौरान नुकसान के दूसरे डेरिवेटिव (हेसियन) को भी शामिल किया जाता है.

डिसिज़न ट्री का इस्तेमाल, आम तौर पर ग्रेडिएंट बूस्टिंग में कमज़ोर मॉडल के तौर पर किया जाता है. ग्रेडिएंट बूस्टेड (डिसिज़न) ट्री देखें.

ग्रेडिएंट क्लिपिंग

यह एक ऐसा तरीका है जिसका इस्तेमाल आम तौर पर, एक्सप्लोडिंग ग्रेडिएंट की समस्या को कम करने के लिए किया जाता है. इसमें ग्रेडिएंट डिसेंट का इस्तेमाल करके, मॉडल को ट्रेन करते समय, ग्रेडिएंट की ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू को आर्टिफ़िशियली तौर पर सीमित (क्लिप) किया जाता है.

ग्रेडिएंट डिसेंट

#fundamentals

यह नुकसान को कम करने की एक गणितीय तकनीक है. ग्रेडिएंट डिसेंट, वज़न और बायस को बार-बार अडजस्ट करता है. इससे, नुकसान को कम करने के लिए सबसे सही कॉम्बिनेशन धीरे-धीरे मिल जाता है.

ग्रेडिएंट डिसेंट, मशीन लर्निंग से बहुत पुराना है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में लीनियर रिग्रेशन: ग्रेडिएंट डिसेंट देखें.

ग्राफ़

#TensorFlow

TensorFlow में, कंप्यूटेशन की खास जानकारी. ग्राफ़ में मौजूद नोड, कार्रवाइयों को दिखाते हैं. किनारों को डायरेक्ट किया जाता है. ये किसी ऑपरेशन (Tensor) के नतीजे को किसी दूसरे ऑपरेशन के लिए ऑपरेंड के तौर पर पास करने के बारे में बताते हैं. ग्राफ़ को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, TensorBoard का इस्तेमाल करें.

ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूशन

#TensorFlow

यह TensorFlow का प्रोग्रामिंग एनवायरमेंट है. इसमें प्रोग्राम पहले ग्राफ़ बनाता है. इसके बाद, उस ग्राफ़ के पूरे या कुछ हिस्से को एक्ज़ीक्यूट करता है. TensorFlow 1.x में, ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूशन डिफ़ॉल्ट एक्ज़ीक्यूशन मोड होता है.

इसकी तुलना ईगर एक्ज़ीक्यूशन से करें.

लालच वाली नीति

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एक नीति होती है. यह नीति हमेशा उस कार्रवाई को चुनती है जिससे सबसे ज़्यादा रिटर्न मिलने की उम्मीद होती है.

भरोसेमंद स्रोतों से जानकारी लेना

यह किसी मॉडल की ऐसी प्रॉपर्टी होती है जिसका आउटपुट, किसी खास सोर्स मटीरियल पर आधारित होता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने पूरी फ़िज़िक्स की टेक्स्टबुक को लार्ज लैंग्वेज मॉडल को इनपुट ("कॉन्टेक्स्ट") के तौर पर दिया है. इसके बाद, उस लार्ज लैंग्वेज मॉडल को भौतिक विज्ञान से जुड़ा कोई सवाल पूछा जाता है. अगर मॉडल के जवाब में उस टेक्स्टबुक में मौजूद जानकारी शामिल है, तो इसका मतलब है कि मॉडल ने उस टेक्स्टबुक से जानकारी ली है.

ध्यान दें कि ग्राउंडेड मॉडल हमेशा तथ्यों पर आधारित नहीं होता. उदाहरण के लिए, इनपुट की गई फ़िज़िक्स की टेक्स्टबुक में गलतियां हो सकती हैं.

ग्राउंड ट्रूथ

#fundamentals

रियलिटी.

असल में क्या हुआ.

उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल अनुमान लगाता है कि यूनिवर्सिटी के पहले साल में पढ़ने वाला छात्र/छात्रा, छह साल के अंदर ग्रेजुएट हो पाएगा या नहीं. इस मॉडल के लिए ग्राउंड ट्रुथ यह है कि छात्र-छात्रा ने छह साल के अंदर ग्रेजुएशन की है या नहीं.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

हम मॉडल की क्वालिटी का आकलन, ग्राउंड ट्रुथ के आधार पर करते हैं. हालांकि, ज़मीनी सच्चाई हमेशा पूरी तरह से सही नहीं होती. उदाहरण के लिए, ग्राउंड ट्रुथ में संभावित कमियों के ये उदाहरण देखें:

• ग्रेजुएशन के उदाहरण में, क्या हम इस बात को लेकर पूरी तरह से आश्वस्त हैं कि हर छात्र-छात्रा के ग्रेजुएशन के रिकॉर्ड हमेशा सही होते हैं? क्या विश्वविद्यालय के रिकॉर्ड रखने का तरीका सही है?
• मान लें कि लेबल, इंस्ट्रूमेंट से मेज़र की गई फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू है. उदाहरण के लिए, बैरोमीटर. हम यह कैसे पक्का करें कि हर इंस्ट्रूमेंट को एक जैसा कैलिब्रेट किया गया है या हर रीडिंग एक जैसी परिस्थितियों में ली गई है?
• अगर लेबल, किसी व्यक्ति की राय पर आधारित है, तो हम यह कैसे पक्का करें कि हर रेटिंग देने वाला व्यक्ति, इवेंट का आकलन एक ही तरीके से कर रहा है? जवाबों को बेहतर बनाने के लिए, विशेषज्ञ लोग कभी-कभी रेटिंग देते हैं.

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ग्रुप एट्रिब्यूशन बायस

#responsible

यह मान लेना कि किसी व्यक्ति के लिए जो सही है वह उस ग्रुप के सभी लोगों के लिए भी सही है. अगर डेटा इकट्ठा करने के लिए, सुविधा के हिसाब से सैंपलिंग का इस्तेमाल किया जाता है, तो ग्रुप एट्रिब्यूशन बायस के असर और बढ़ सकते हैं. प्रतिनिधि सैंपल न होने पर, ऐसे एट्रिब्यूशन किए जा सकते हैं जो असलियत को नहीं दिखाते.

आउट-ग्रुप होमोजेनिटी बायस और इन-ग्रुप बायस भी देखें. ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप भी देखें.

H

गलत जानकारी

#generativeAI

किसी जनरेटिव एआई मॉडल से ऐसा आउटपुट जनरेट होना जो देखने में सही लगे, लेकिन असल में गलत हो. ऐसा तब होता है, जब मॉडल असल दुनिया के बारे में कोई दावा करता है. उदाहरण के लिए, अगर कोई जनरेटिव एआई मॉडल यह दावा करता है कि बराक ओबामा की मौत 1865 में हुई थी, तो यह भ्रामक जानकारी दे रहा है.

हैशिंग

मशीन लर्निंग में, बकेटिंग एक ऐसा तरीका है जिससे कैटगोरिकल डेटा को बकेट किया जाता है. खास तौर पर, ऐसा तब किया जाता है, जब कैटगरी की संख्या ज़्यादा हो, लेकिन डेटासेट में दिखने वाली कैटगरी की संख्या तुलनात्मक रूप से कम हो.

उदाहरण के लिए, पृथ्वी पर करीब 73,000 तरह के पेड़ पाए जाते हैं. आपके पास 73,000 तरह के पेड़ों को 73,000 अलग-अलग कैटगरी वाले बकेट में दिखाने का विकल्प है. इसके अलावा, अगर डेटासेट में पेड़ की सिर्फ़ 200 प्रजातियां दिखती हैं, तो पेड़ की प्रजातियों को शायद 500 बकेट में बांटने के लिए हैशिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

एक बकेट में, कई तरह के पेड़ हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, हैशिंग की वजह से, बाओबाब और रेड मेपल को एक ही बकेट में रखा जा सकता है. ये दोनों प्रजातियां, जेनेटिक तौर पर अलग-अलग होती हैं. हालांकि, हैशिंग अब भी कैटगरी वाले बड़े डेटा सेट को चुनी गई बकेट की संख्या में मैप करने का एक अच्छा तरीका है. हैशिंग की मदद से, कैटगरी वाली ऐसी सुविधा को कम वैल्यू में बदला जाता है जिसमें संभावित वैल्यू की संख्या ज़्यादा होती है. ऐसा, वैल्यू को एक तय तरीके से ग्रुप करके किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटेगरी के हिसाब से डेटा: शब्दावली और वन-हॉट एन्कोडिंग देखें.

अनुमान से जुड़ा

किसी समस्या को हल करने का आसान और तुरंत लागू होने वाला तरीका. उदाहरण के लिए, "हमने अनुमानित तरीके से 86% सटीकता हासिल की. डीप न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करने पर, हमें 98% सटीकता मिली."

छिपी हुई लेयर

#fundamentals

यह न्यूरल नेटवर्क में एक लेयर होती है. यह इनपुट लेयर (सुविधाएं) और आउटपुट लेयर (अनुमान) के बीच होती है. हर छिपी हुई लेयर में एक या उससे ज़्यादा न्यूरॉन होते हैं. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए न्यूरल नेटवर्क में दो हिडन लेयर हैं. पहली लेयर में तीन न्यूरॉन और दूसरी लेयर में दो न्यूरॉन हैं:

डीप न्यूरल नेटवर्क में एक से ज़्यादा हिडन लेयर होती हैं. उदाहरण के लिए, ऊपर दी गई इमेज एक डीप न्यूरल नेटवर्क है, क्योंकि मॉडल में दो हिडन लेयर हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: नोड और हिडन लेयर देखें.

हैरारकीकल क्लस्टरिंग

#clustering

यह क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की एक कैटगरी है. यह क्लस्टर का ट्री बनाती है. सबसे ज़रूरी कॉन्टेंट को पहले दिखाने वाला क्लस्टरिंग तरीका, सबसे ज़रूरी कॉन्टेंट को पहले दिखाने वाले डेटा के लिए सबसे सही होता है. जैसे, वनस्पति विज्ञान की टैक्सोनॉमी. हायरार्किकल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम दो तरह के होते हैं:

• एग्लोमरेटिव क्लस्टरिंग में, सबसे पहले हर उदाहरण को उसके अपने क्लस्टर में असाइन किया जाता है. इसके बाद, सबसे नज़दीकी क्लस्टर को बार-बार मर्ज करके, हैरारिकल ट्री बनाया जाता है.
• डिविज़िव क्लस्टरिंग में, सबसे पहले सभी उदाहरणों को एक क्लस्टर में ग्रुप किया जाता है. इसके बाद, क्लस्टर को हैरारकी वाले ट्री में बार-बार बांटा जाता है.

इसकी तुलना सेंट्रॉइड पर आधारित क्लस्टरिंग से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स में क्लस्टरिंग ऐल्गोरिदम देखें.

पहाड़ी पर चढ़ना

यह एक ऐसा एल्गोरिदम है जो एमएल मॉडल को बार-बार बेहतर बनाता है ("वॉकिंग अपहिल"). ऐसा तब तक किया जाता है, जब तक मॉडल बेहतर होना बंद नहीं हो जाता ("रीचेज़ द टॉप ऑफ़ अ हिल"). एल्गोरिदम का सामान्य फ़ॉर्म इस तरह होता है:

1. शुरुआती मॉडल बनाएं.
2. ट्रेन या फ़ाइन-ट्यून करने के तरीके में कुछ बदलाव करके, नए कैंडिडेट मॉडल बनाएँ. इसके लिए, आपको थोड़े अलग ट्रेनिंग सेट या अलग-अलग हाइपरपैरामीटर के साथ काम करना पड़ सकता है.
3. नए कैंडिडेट मॉडल का आकलन करें और इनमें से कोई एक कार्रवाई करें:
   • अगर कोई कैंडिडेट मॉडल, शुरुआती मॉडल से बेहतर परफ़ॉर्म करता है, तो वह कैंडिडेट मॉडल, नया शुरुआती मॉडल बन जाता है. इस स्थिति में, पहले, दूसरे, और तीसरे चरण को दोहराएं.
   • अगर कोई भी मॉडल, शुरुआती मॉडल से बेहतर परफ़ॉर्म नहीं करता है, तो इसका मतलब है कि आपने सबसे अच्छा मॉडल बना लिया है. अब आपको मॉडल को बेहतर बनाने के लिए और बदलाव नहीं करने चाहिए.

ध्यान दें: टॉप ऑफ़ द हिल को लोकल मैक्सिमम के तौर पर देखा जा सकता है. यह ज़रूरी नहीं है कि यह ग्लोबल मैक्सिमम हो. इसका मतलब है कि हिल क्लाइंबिंग की मदद से, मौजूदा शर्तों के हिसाब से सबसे अच्छा मॉडल ढूंढा जा सकता है. हालांकि, नए तरीके से शुरुआत करके, आपको और भी बेहतर मॉडल बनाने का मौका मिल सकता है.

हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के बारे में दिशा-निर्देश पाने के लिए, डीप लर्निंग ट्यूनिंग प्लेबुक देखें. फ़ीचर इंजीनियरिंग के बारे में दिशा-निर्देश पाने के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स के डेटा मॉड्यूल देखें.

हिंज लॉस

#मेट्रिक

यह loss फ़ंक्शन का एक फ़ैमिली है. इसे classification के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसका मकसद, decision boundary को हर ट्रेनिंग उदाहरण से ज़्यादा से ज़्यादा दूरी पर रखना है. इससे उदाहरणों और बाउंड्री के बीच मार्जिन बढ़ जाता है. KSVM, हिंज लॉस (या इससे जुड़ा कोई फ़ंक्शन, जैसे कि स्क्वेयर्ड हिंज लॉस) का इस्तेमाल करते हैं. बाइनरी क्लासिफ़िकेशन के लिए, हिंज लॉस फ़ंक्शन को इस तरह से परिभाषित किया गया है:

$$\text{loss} = \text{max}(0, 1 - (y * y'))$$

यहां y, सही लेबल है. यह -1 या +1 हो सकता है. साथ ही, y', क्लासिफ़िकेशन मॉडल का रॉ आउटपुट है:

$$y' = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

इसलिए, हिंज लॉस बनाम (y * y') का प्लॉट इस तरह दिखता है:

ऐतिहासिक पूर्वाग्रह

#responsible

यह एक तरह का पूर्वाग्रह है, जो दुनिया में पहले से मौजूद है और डेटासेट में शामिल हो गया है. इन पूर्वाग्रहों में, मौजूदा सांस्कृतिक रूढ़ियों, जनसांख्यिकीय असमानताओं, और कुछ सामाजिक समूहों के ख़िलाफ़ पूर्वाग्रहों को दिखाने की प्रवृत्ति होती है.

उदाहरण के लिए, क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल, क़र्ज़ के लिए आवेदन करने वाले व्यक्ति के डिफ़ॉल्ट होने की संभावना का अनुमान लगाता है. इसे 1980 के दशक के क़र्ज़ के डिफ़ॉल्ट डेटा पर ट्रेन किया गया था. यह डेटा, दो अलग-अलग समुदायों के स्थानीय बैंकों से मिला था. अगर कम्यूनिटी A के पिछले आवेदकों के, कम्यूनिटी B के आवेदकों की तुलना में छह गुना ज़्यादा डिफ़ॉल्ट करने की संभावना थी, तो मॉडल को ऐतिहासिक पूर्वाग्रह के बारे में पता चल सकता है. इससे कम्यूनिटी A में मॉडल के ज़रिए लोन को मंज़ूरी मिलने की संभावना कम हो सकती है. भले ही, डिफ़ॉल्ट की ज़्यादा दरों के लिए ज़िम्मेदार ऐतिहासिक स्थितियां अब काम की न हों.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप देखें.

होल्डआउट डेटा

उदाहरण को ट्रेनिंग के दौरान जान-बूझकर इस्तेमाल नहीं किया गया ("होल्ड आउट"). पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला डेटासेट और टेस्ट डेटासेट, होल्डआउट डेटा के उदाहरण हैं. होल्डआउट डेटा से, यह आकलन करने में मदद मिलती है कि आपका मॉडल, उस डेटा के अलावा अन्य डेटा के लिए सामान्य तौर पर काम कर सकता है या नहीं जिस पर उसे ट्रेन किया गया था. होल्डआउट सेट में हुए नुकसान से, ट्रेनिंग सेट में हुए नुकसान की तुलना में, ऐसे डेटासेट में हुए नुकसान का बेहतर अनुमान मिलता है जिसे पहले कभी नहीं देखा गया.

होस्ट

#TensorFlow

#GoogleCloud

ऐक्सेलरेटर चिप (जीपीयू या टीपीयू) पर एमएल मॉडल को ट्रेनिंग देते समय, सिस्टम का वह हिस्सा जो इन दोनों को कंट्रोल करता है:

• कोड का पूरा फ़्लो.
• इनपुट पाइपलाइन से डेटा निकालना और उसे बदलना.

आम तौर पर, होस्ट सीपीयू पर चलता है, न कि ऐक्सलरेटर चिप पर. डिवाइस, ऐक्सलरेटर चिप पर टेंसर को मैनेज करता है.

लोगों के सुझाव, शिकायत या राय

#generativeAI

यह एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें लोग, एमएल मॉडल के आउटपुट की क्वालिटी का आकलन करते हैं. उदाहरण के लिए, दो भाषाओं का ज्ञान रखने वाले लोगों से, एमएल ट्रांसलेशन मॉडल की क्वालिटी का आकलन कराना. मैन्युअल तरीके से आकलन करना, उन मॉडल का आकलन करने के लिए खास तौर पर फ़ायदेमंद होता है जिनके एक से ज़्यादा सही जवाब होते हैं.

इसकी तुलना अपने-आप होने वाले आकलन और ऑटोरेटर के आकलन से करें.

मैन्युअल प्रक्रिया वाला चरण (एचआईटीएल)

#generativeAI

यह एक मुहावरा है, जिसका मतलब इनमें से कोई भी हो सकता है:

• जनरेटिव एआई के आउटपुट को गंभीरता से या संदेह की नज़र से देखने की नीति.
• यह एक रणनीति या सिस्टम है. इससे यह पक्का किया जाता है कि लोग, मॉडल के व्यवहार को बेहतर बनाने, उसका आकलन करने, और उसे बेहतर बनाने में मदद करें. मानवीय समीक्षा की मदद से, एआई को मशीन इंटेलिजेंस और मानवीय इंटेलिजेंस, दोनों से फ़ायदा मिलता है. उदाहरण के लिए, एक ऐसा सिस्टम जिसमें एआई कोड जनरेट करता है और सॉफ़्टवेयर इंजीनियर उसकी समीक्षा करते हैं, उसे ह्यूमन-इन-द-लूप सिस्टम कहा जाता है.

हाइपर पैरामीटर

#fundamentals

ये ऐसे वैरिएबल होते हैं जिन्हें मॉडल को ट्रेन करने के दौरान, आपने या हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग सेवाने अडजस्ट किया है. उदाहरण के लिए, लर्निंग रेट एक हाइपरपैरामीटर है. ट्रेनिंग सेशन से पहले, लर्निंग रेट को 0.01 पर सेट किया जा सकता है. अगर आपको लगता है कि 0.01 बहुत ज़्यादा है, तो अगले ट्रेनिंग सेशन के लिए लर्निंग रेट को 0.003 पर सेट किया जा सकता है.

इसके उलट, पैरामीटर, अलग-अलग वज़न और बायस होते हैं. मॉडल, ट्रेनिंग के दौरान इन्हें सीखता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

हाइपरप्लेन

ऐसी सीमा जो किसी स्पेस को दो सबस्पेस में बांटती है. उदाहरण के लिए, दो डाइमेंशन में एक लाइन, हाइपरप्लेन होती है. वहीं, तीन डाइमेंशन में एक प्लेन, हाइपरप्लेन होता है. मशीन लर्निंग में, हाइपरप्लेन एक ऐसी सीमा होती है जो ज़्यादा डाइमेंशन वाले स्पेस को अलग करती है. कर्नेल सपोर्ट वेक्टर मशीनें, पॉज़िटिव क्लास को नेगेटिव क्लास से अलग करने के लिए हाइपरप्लेन का इस्तेमाल करती हैं. ऐसा अक्सर बहुत ज़्यादा डाइमेंशन वाले स्पेस में किया जाता है.

I

i.i.d.

इंडिपेंडेंटली ऐंड आइडेंटिकली डिस्ट्रिब्यूटेड का संक्षिप्त रूप.

इमेज पहचानने की सुविधा

यह एक ऐसी प्रोसेस है जो किसी इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट, पैटर्न या कॉन्सेप्ट को कैटगरी में बांटती है. इमेज पहचानने की सुविधा को इमेज क्लासिफ़िकेशन भी कहा जाता है.

इंबैलेंस डेटासेट

यह क्लास-इम्बैलेंस डेटासेट का समानार्थी शब्द है.

अनजाने में भेदभाव करना

#responsible

किसी व्यक्ति के दिमाग़ी मॉडल और यादों के आधार पर, अपने-आप कोई अनुमान लगाना या किसी चीज़ को जोड़ना. अचेतन पूर्वाग्रह की वजह से, इन पर असर पड़ सकता है:

• डेटा को कैसे इकट्ठा और कैटगरी में बांटा जाता है.
• मशीन लर्निंग सिस्टम को कैसे डिज़ाइन और डेवलप किया जाता है.

उदाहरण के लिए, शादी की फ़ोटो की पहचान करने के लिए क्लासिफ़िकेशन मॉडल बनाते समय, कोई इंजीनियर फ़ोटो में सफ़ेद ड्रेस की मौजूदगी को एक सुविधा के तौर पर इस्तेमाल कर सकता है. हालांकि, सफ़ेद रंग की ड्रेस पहनने की परंपरा सिर्फ़ कुछ समय पहले शुरू हुई है और यह कुछ संस्कृतियों में ही प्रचलित है.

पुष्टि करने के पूर्वाग्रह के बारे में भी जानें.

इंप्यूटेशन

वैल्यू का अनुमान का छोटा फ़ॉर्म.

निष्पक्षता से जुड़ी मेट्रिक का साथ में काम न करना

#responsible

#मेट्रिक

इस सिद्धांत के मुताबिक, निष्पक्षता के कुछ सिद्धांत एक-दूसरे के साथ काम नहीं करते और उन्हें एक साथ लागू नहीं किया जा सकता. इस वजह से, निष्पक्षता का आकलन करने के लिए कोई एक मेट्रिक नहीं है, जिसे एमएल से जुड़ी सभी समस्याओं पर लागू किया जा सके.

हालांकि, यह निराशाजनक लग सकता है, लेकिन निष्पक्षता की मेट्रिक के काम न करने का मतलब यह नहीं है कि निष्पक्षता के लिए की गई कोशिशें बेकार हैं. इसके बजाय, इसमें यह सुझाव दिया गया है कि एमएल से जुड़ी किसी समस्या के लिए, निष्पक्षता को कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से तय किया जाना चाहिए. साथ ही, इसका मकसद इस्तेमाल के उदाहरणों से होने वाले नुकसान को रोकना होना चाहिए.

निष्पक्षता की मेट्रिक के काम न करने के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, "On the (im)possibility of fairness" लेख पढ़ें.

कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सीखने की सुविधा

#generativeAI

उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट के लिए समानार्थी शब्द.

स्वतंत्र और समान रूप से डिस्ट्रिब्यूट किया गया (आई.आई.डी.)

#fundamentals

यह ऐसे डिस्ट्रिब्यूशन से लिया गया डेटा होता है जिसमें कोई बदलाव नहीं होता. साथ ही, इसमें ली गई हर वैल्यू, पहले ली गई वैल्यू पर निर्भर नहीं करती. आई.आई.डी., मशीन लर्निंग का आदर्श गैस है. यह एक उपयोगी गणितीय कॉन्सेप्ट है, लेकिन असल दुनिया में यह कभी भी पूरी तरह से नहीं मिलता. उदाहरण के लिए, किसी वेब पेज पर आने वाले लोगों का डिस्ट्रिब्यूशन, कुछ समय के लिए i.i.d. हो सकता है. इसका मतलब है कि उस अवधि के दौरान डिस्ट्रिब्यूशन में कोई बदलाव नहीं होता. साथ ही, आम तौर पर एक व्यक्ति की विज़िट, दूसरे व्यक्ति की विज़िट से अलग होती है. हालांकि, अगर समय की उस विंडो को बड़ा किया जाता है, तो वेब पेज पर आने वाले लोगों की संख्या में सीज़नल अंतर दिख सकता है.

नॉनस्टेशनैरिटी के बारे में भी जानें.

व्यक्तिगत निष्पक्षता

#responsible

#मेट्रिक

यह निष्पक्षता से जुड़ी मेट्रिक है. इससे यह पता चलता है कि एक जैसे लोगों को एक ही कैटगरी में रखा गया है या नहीं. उदाहरण के लिए, ब्रॉबडिंगनैगियन अकैडमी, व्यक्तिगत निष्पक्षता के सिद्धांत का पालन करना चाहती है. इसके लिए, वह यह पक्का करती है कि एक जैसे ग्रेड और स्टैंडर्डाइज़्ड टेस्ट स्कोर वाले दो छात्र-छात्राओं को बराबर मौका मिले.

ध्यान दें कि किसी व्यक्ति के साथ निष्पक्षता से व्यवहार करना, पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि आपने "समानता" को कैसे परिभाषित किया है. इस मामले में, ग्रेड और टेस्ट स्कोर. अगर समानता की मेट्रिक में ज़रूरी जानकारी शामिल नहीं है, तो निष्पक्षता से जुड़ी नई समस्याएं पैदा हो सकती हैं. जैसे, छात्र-छात्रा के पाठ्यक्रम की गंभीरता.

व्यक्तिगत निष्पक्षता के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, "Fairness Through Awareness" देखें.

अनुमान

#fundamentals

#generativeAI

ट्रेडिशनल मशीन लर्निंग में, बिना लेबल वाले उदाहरणों पर ट्रेन किए गए मॉडल को लागू करके अनुमान लगाने की प्रोसेस. ज़्यादा जानने के लिए, एमएल के बारे में जानकारी देने वाले कोर्स में सुपरवाइज़्ड लर्निंग देखें.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल में, अनुमान लगाने का मतलब है कि किसी प्रॉम्प्ट के जवाब के तौर पर जवाब जनरेट करने के लिए, ट्रेन किए गए मॉडल का इस्तेमाल करना.

आंकड़ों में अनुमान का मतलब कुछ अलग होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, सांख्यिकीय अनुमान के बारे में Wikipedia लेख देखें.

अनुमान लगाने का पाथ

#df

डिसिज़न ट्री में, इनफ़रेंस के दौरान, कोई उदाहरण, रूट से लेकर अन्य शर्तों तक जाता है. इसके बाद, यह लीफ़ पर खत्म होता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए फ़ैसले के ट्री में, मोटे ऐरो से ऐसे उदाहरण के लिए अनुमान लगाने का पाथ दिखाया गया है जिसमें ये फ़ीचर वैल्यू मौजूद हैं:

• x = 7
• y = 12
• z = -3

नीचे दिए गए इलस्ट्रेशन में, अनुमान लगाने का पाथ तीन शर्तों से होकर गुज़रता है. इसके बाद, यह लीफ़ (Zeta) तक पहुंचता है.

तीन मोटे ऐरो, अनुमान लगाने का तरीका दिखाते हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने के लिए फ़ॉरेस्ट कोर्स में डिसिज़न ट्री देखें.

सूचना का फ़ायदा

#df

#मेट्रिक

डिसिज़न फ़ॉरेस्ट में, किसी नोड की एंट्रॉपी और उसके चाइल्ड नोड की एंट्रॉपी के वज़न (उदाहरणों की संख्या के हिसाब से) के योग के बीच का अंतर. किसी नोड की एंट्रॉपी, उस नोड में मौजूद उदाहरणों की एंट्रॉपी होती है.

उदाहरण के लिए, यहां दी गई एंट्रॉपी वैल्यू देखें:

• पैरंट नोड की एन्ट्रॉपी = 0.6
• काम के 16 उदाहरणों वाले एक चाइल्ड नोड की एंट्रॉपी = 0.2
• काम के 24 उदाहरणों वाले दूसरे चाइल्ड नोड की एंट्रॉपी = 0.1

इसलिए, 40% उदाहरण एक चाइल्ड नोड में हैं और 60% उदाहरण दूसरे चाइल्ड नोड में हैं. इसलिए:

• चाइल्ड नोड के वेटेड एंट्रॉपी का योग = (0.4 * 0.2) + (0.6 * 0.1) = 0.14

इसलिए, जानकारी में हुई बढ़ोतरी यह है:

• सूचना में बढ़ोतरी = पैरंट नोड की एंट्रॉपी - चाइल्ड नोड की वज़न के हिसाब से एंट्रॉपी का योग
• सूचना लाभ = 0.6 - 0.14 = 0.46

ज़्यादातर स्प्लिटर, शर्तें बनाने की कोशिश करते हैं, ताकि ज़्यादा से ज़्यादा जानकारी मिल सके.

इन-ग्रुप बायस

#responsible

अपने ग्रुप या अपनी विशेषताओं को ज़्यादा अहमियत देना. अगर टेस्टर या रेटर, मशीन लर्निंग डेवलपर के दोस्त, परिवार या सहकर्मी हैं, तो इन-ग्रुप बायस की वजह से, प्रॉडक्ट की टेस्टिंग या डेटासेट अमान्य हो सकता है.

इन-ग्रुप बायस, ग्रुप एट्रिब्यूशन बायस का एक टाइप है. आउट-ग्रुप होमोजेनिटी बायस के बारे में भी जानें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप देखें.

इनपुट जनरेटर

यह एक ऐसा तरीका है जिससे डेटा को न्यूरल नेटवर्क में लोड किया जाता है.

इनपुट जनरेटर को एक ऐसे कॉम्पोनेंट के तौर पर देखा जा सकता है जो रॉ डेटा को टेंसर में प्रोसेस करने के लिए ज़िम्मेदार होता है. इन टेंसर को ट्रेनिंग, आकलन, और अनुमान के लिए बैच जनरेट करने के लिए दोहराया जाता है.

इनपुट लेयर

#fundamentals

न्यूरल नेटवर्क की वह लेयर जिसमें फ़ीचर वेक्टर होता है. इसका मतलब है कि इनपुट लेयर, ट्रेनिंग या अनुमान के लिए उदाहरण देती है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए न्यूरल नेटवर्क की इनपुट लेयर में दो सुविधाएं शामिल हैं:

सेट में मौजूद होने की शर्त

#df

डिसिज़न ट्री में, शर्त यह जांच करती है कि आइटम के सेट में कोई आइटम मौजूद है या नहीं. उदाहरण के लिए, यहां दी गई शर्त, इन-सेट शर्त है:

  house-style in [tudor, colonial, cape]

अनुमान के दौरान, अगर हाउस-स्टाइल सुविधा की वैल्यू tudor या colonial या cape है, तो यह शर्त 'हां' के तौर पर तय होती है. अगर हाउस-स्टाइल की सुविधा की वैल्यू कुछ और है (उदाहरण के लिए, ranch), तो यह शर्त पूरी नहीं होती.

आम तौर पर, इन-सेट की गई शर्तों से, वन-हॉट एन्कोड की गई सुविधाओं की जांच करने वाली शर्तों की तुलना में, ज़्यादा असरदार डिसिज़न ट्री मिलते हैं.

इंस्टेंस

example के लिए समानार्थी शब्द.

निर्देशों के मुताबिक मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना

#generativeAI

यह फ़ाइन-ट्यूनिंग का एक तरीका है. इससे जनरेटिव एआई मॉडल को निर्देशों का पालन करने में मदद मिलती है. निर्देशों के हिसाब से मॉडल को ट्यून करने के लिए, उसे निर्देशों वाले कई प्रॉम्प्ट पर ट्रेन किया जाता है. आम तौर पर, इनमें अलग-अलग तरह के टास्क शामिल होते हैं. इसके बाद, निर्देशों के मुताबिक काम करने वाला मॉडल, अलग-अलग टास्क के लिए ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्ट के जवाब जनरेट करता है.

इनके साथ तुलना करें:

• पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग
• प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

व्याख्या करने की क्षमता

#fundamentals

मशीन लर्निंग मॉडल के फ़ैसले के पीछे की वजह को आसान शब्दों में किसी इंसान को समझाना.

ज़्यादातर लीनियर रिग्रेशन मॉडल, उदाहरण के लिए, आसानी से समझे जा सकते हैं. (आपको सिर्फ़ हर सुविधा के लिए, ट्रेनिंग के दौरान तय किए गए वेट देखने हैं.) डिसिज़न फ़ॉरेस्ट को समझना भी आसान होता है. हालांकि, कुछ मॉडल को समझने के लिए, बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन की ज़रूरत होती है.

एमएल मॉडल को समझने के लिए, Learning Interpretability Tool (LIT) का इस्तेमाल किया जा सकता है.

इंटर-रेटर एग्रीमेंट

#मेट्रिक

यह मेज़रमेंट बताता है कि किसी टास्क को पूरा करते समय, ह्यूमन रेटर कितनी बार एक-दूसरे से सहमत होते हैं. अगर रेटिंग देने वाले लोग सहमत नहीं हैं, तो टास्क के निर्देशों में सुधार करना पड़ सकता है. इसे कभी-कभी इंटर-एनोटेटर एग्रीमेंट या इंटर-रेटर रिलायबिलिटी भी कहा जाता है. यह भी देखें कोहेन का कप्पा, जो दो लोगों के बीच सहमति का आकलन करने के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटगोरिकल डेटा: सामान्य समस्याएं देखें.

इंटरसेक्शन ओवर यूनियन (IoU)

दो सेट के इंटरसेक्शन को उनके यूनियन से भाग दिया जाता है. मशीन लर्निंग की मदद से इमेज का पता लगाने के टास्क में, IoU का इस्तेमाल मॉडल के अनुमानित बाउंडिंग बॉक्स की सटीकता को मापने के लिए किया जाता है. इसकी तुलना ग्राउंड-ट्रुथ बाउंडिंग बॉक्स से की जाती है. इस मामले में, दो बॉक्स के लिए IoU, ओवरलैप होने वाले एरिया और कुल एरिया के बीच का अनुपात होता है. इसकी वैल्यू 0 से 1 के बीच होती है. 0 का मतलब है कि अनुमानित बाउंडिंग बॉक्स और ग्राउंड-ट्रुथ बाउंडिंग बॉक्स में कोई ओवरलैप नहीं है. 1 का मतलब है कि अनुमानित बाउंडिंग बॉक्स और ग्राउंड-ट्रुथ बाउंडिंग बॉक्स के कोऑर्डिनेट एक जैसे हैं.

उदाहरण के लिए, नीचे दी गई इमेज में:

• अनुमानित बाउंडिंग बॉक्स (ऐसे कोऑर्डिनेट जो यह तय करते हैं कि पेंटिंग में नाइट टेबल कहां है) को बैंगनी रंग से हाइलाइट किया गया है.
• ग्राउंड-ट्रुथ बाउंडिंग बॉक्स (ऐसे निर्देशांक जो यह बताते हैं कि पेंटिंग में नाइटस्टैंड कहां है) को हरे रंग से हाइलाइट किया गया है.

यहां, अनुमानित और असल वैल्यू के बाउंडिंग बॉक्स (नीचे बाईं ओर) का इंटरसेक्शन 1 है. साथ ही, अनुमानित और असल वैल्यू के बाउंडिंग बॉक्स (नीचे दाईं ओर) का यूनीयन 7 है. इसलिए, IoU \(\frac{1}{7}\)है.

IoU

इंटरसेक्शन ओवर यूनियन के लिए छोटा नाम.

आइटम मैट्रिक्स

सुझाव देने वाले सिस्टम में, एंबेडिंग वेक्टर की एक मैट्रिक्स होती है. इसे मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन से जनरेट किया जाता है. इसमें हर आइटम के बारे में छिपे हुए सिग्नल होते हैं. आइटम मैट्रिक्स की हर लाइन में, सभी आइटम के लिए एक लेटेंट फ़ीचर की वैल्यू होती है. उदाहरण के लिए, फ़िल्म का सुझाव देने वाले सिस्टम पर विचार करें. आइटम मैट्रिक्स के हर कॉलम में एक फ़िल्म की जानकारी होती है. लेटेंट सिग्नल, शैलियों को दिखा सकते हैं. इसके अलावा, ये ऐसे सिग्नल भी हो सकते हैं जिन्हें समझना मुश्किल होता है. इनमें शैली, स्टार, फ़िल्म की उम्र या अन्य फ़ैक्टर के बीच जटिल इंटरैक्शन शामिल होते हैं.

आइटम मैट्रिक्स में उतने ही कॉलम होते हैं जितने टारगेट मैट्रिक्स में होते हैं. उदाहरण के लिए, अगर किसी फ़िल्म के सुझाव देने वाले सिस्टम में 10,000 फ़िल्मों के टाइटल का आकलन किया जाता है, तो आइटम मैट्रिक्स में 10,000 कॉलम होंगे.

आइटम

सुझाव देने वाले सिस्टम में, वे इकाइयां जिनके बारे में सिस्टम सुझाव देता है. उदाहरण के लिए, वीडियो स्टोर जिन आइटम का सुझाव देता है वे वीडियो होते हैं. वहीं, किताबों की दुकान जिन आइटम का सुझाव देती है वे किताबें होती हैं.

इटरेशन

#fundamentals

ट्रेनिंग के दौरान, मॉडल के पैरामीटर—मॉडल के वज़न और बायस—को एक बार अपडेट करना. बैच साइज़ से यह तय होता है कि मॉडल एक बार में कितने उदाहरणों को प्रोसेस करेगा. उदाहरण के लिए, अगर बैच का साइज़ 20 है, तो मॉडल पैरामीटर को अडजस्ट करने से पहले 20 उदाहरणों को प्रोसेस करता है.

न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करते समय, एक बार में ये दो पास शामिल होते हैं:

1. किसी एक बैच पर नुकसान का आकलन करने के लिए फ़ॉरवर्ड पास.
2. लॉस और लर्निंग रेट के आधार पर मॉडल के पैरामीटर में बदलाव करने के लिए, बैकवर्ड पास (बैकप्रॉपैगेशन) का इस्तेमाल किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ग्रेडिएंट डिसेंट देखें.

J

JAX

यह एक ऐरे कंप्यूटिंग लाइब्रेरी है. इसमें XLA (ऐक्सलरेटेड लीनियर अलजेब्रा) और ऑटोमैटिक डिफ़रेंशिएशन को एक साथ लाया गया है, ताकि हाई-परफ़ॉर्मेंस न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग की जा सके. JAX, कंपोज़ेबल ट्रांसफ़ॉर्मेशन के साथ तेज़ी से काम करने वाले न्यूमेरिक कोड लिखने के लिए, एक आसान और असरदार एपीआई उपलब्ध कराता है. JAX में ये सुविधाएं मिलती हैं:

• grad (अपने-आप अंतर करने की सुविधा)
• jit (जस्ट-इन-टाइम कंपाइलेशन)
• vmap (अपने-आप वेक्टर बनाने या बैच बनाने की सुविधा)
• pmap (पैरललाइज़ेशन)

JAX, संख्या वाले कोड में बदलाव करने और उन्हें कंपोज़ करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक भाषा है. यह Python की NumPy लाइब्रेरी की तरह ही है, लेकिन इसका दायरा बहुत बड़ा है. (दरअसल, JAX के तहत .numpy लाइब्रेरी, Python NumPy लाइब्रेरी की तरह ही काम करती है. हालांकि, इसे पूरी तरह से फिर से लिखा गया है.)

JAX, मशीन लर्निंग से जुड़े कई टास्क को तेज़ी से पूरा करने के लिए खास तौर पर सही है. यह मॉडल और डेटा को ऐसे फ़ॉर्म में बदलता है जो GPU और TPU ऐक्सलरेटर चिप पर पैरलल प्रोसेसिंग के लिए सही होता है.

Flax, Optax, Pax, और कई अन्य लाइब्रेरी, JAX इंफ़्रास्ट्रक्चर पर बनाई गई हैं.

K

Keras

यह Python का एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग एपीआई है. Keras कई डीप लर्निंग फ़्रेमवर्क पर काम करता है. इनमें TensorFlow भी शामिल है. TensorFlow में यह tf.keras के तौर पर उपलब्ध है.

कर्नेल सपोर्ट वेक्टर मशीनें (केएसवीएम)

यह एक क्लासिफ़िकेशन एल्गोरिदम है. यह इनपुट डेटा वेक्टर को ज़्यादा डाइमेंशन वाले स्पेस में मैप करके, पॉज़िटिव और नेगेटिव क्लास के बीच मार्जिन को ज़्यादा से ज़्यादा करने की कोशिश करता है. उदाहरण के लिए, क्लासिफ़िकेशन की किसी समस्या पर विचार करें, जिसमें इनपुट डेटासेट में 100 सुविधाएं हैं. पॉज़िटिव और नेगेटिव क्लास के बीच मार्जिन को ज़्यादा से ज़्यादा करने के लिए, KSVM उन सुविधाओं को इंटरनल तौर पर, एक मिलियन डाइमेंशन वाले स्पेस में मैप कर सकता है. KSVM, हिंज लॉस नाम के लॉस फ़ंक्शन का इस्तेमाल करता है.

मुख्य बातें

किसी इमेज में मौजूद खास सुविधाओं के कोऑर्डिनेट. उदाहरण के लिए, इमेज रिकॉग्निशन मॉडल, फूलों की प्रजातियों की पहचान करता है. इसमें मुख्य बिंदु, हर पंखुड़ी का केंद्र, तना, पुंकेसर वगैरह हो सकते हैं.

k-फ़ोल्ड क्रॉस वैलिडेशन

यह एक ऐसा एल्गोरिदम है जो नए डेटा के लिए, मॉडल की सामान्यीकरण करने की क्षमता का अनुमान लगाता है. के-फ़ोल्ड में k का मतलब है कि डेटासेट के उदाहरणों को बराबर के कितने ग्रुप में बांटा गया है. इसका मतलब है कि मॉडल को k बार ट्रेन और टेस्ट किया जाता है. ट्रेनिंग और टेस्टिंग के हर राउंड के लिए, एक अलग ग्रुप को टेस्ट सेट के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है. बाकी सभी ग्रुप, ट्रेनिंग सेट बन जाते हैं. ट्रेनिंग और टेस्टिंग के k राउंड के बाद, चुनी गई टेस्ट मेट्रिक का औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन कैलकुलेट किया जाता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके डेटासेट में 120 उदाहरण हैं. मान लें कि आपने k को 4 पर सेट करने का फ़ैसला किया है. इसलिए, उदाहरणों को शफ़ल करने के बाद, डेटासेट को 30 उदाहरणों के चार बराबर ग्रुप में बांटा जाता है. इसके बाद, ट्रेनिंग और टेस्टिंग के चार राउंड किए जाते हैं:

उदाहरण के लिए, मीन स्क्वेयर्ड एरर (एमएसई), लीनियर रिग्रेशन मॉडल के लिए सबसे अहम मेट्रिक हो सकती है. इसलिए, आपको चारों राउंड में MSE का औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन मिलेगा.

के-मीन्स

#clustering

यह एक लोकप्रिय क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है. यह बिना निगरानी वाली लर्निंग में उदाहरणों को ग्रुप करता है. के-मीन्स एल्गोरिदम, मुख्य रूप से ये काम करता है:

• यह सबसे अच्छे k सेंटर पॉइंट (जिन्हें सेंट्रॉइड कहा जाता है) का पता लगाता है.
• हर उदाहरण को सबसे नज़दीकी सेंट्रॉइड असाइन करता है. जो उदाहरण एक ही सेंट्रॉइड के सबसे करीब होते हैं उन्हें एक ही ग्रुप में रखा जाता है.

के-मीन्स एल्गोरिदम, सेंट्रॉइड की ऐसी जगहें चुनता है जिनसे हर उदाहरण और उसके सबसे पास के सेंट्रॉइड के बीच की दूरी का कुल स्क्वेयर कम से कम हो.

उदाहरण के लिए, कुत्ते की लंबाई और चौड़ाई के इस प्लॉट पर ध्यान दें:

अगर k=3 है, तो k-मीन्स एल्गोरिदम तीन सेंट्रॉइड तय करेगा. हर उदाहरण को उसके सबसे नज़दीकी सेंट्रॉइड को असाइन किया जाता है. इससे तीन ग्रुप मिलते हैं:

मान लें कि कोई मैन्युफ़ैक्चरर, कुत्तों के लिए छोटे, मीडियम, और बड़े साइज़ के स्वेटर के लिए सही साइज़ तय करना चाहता है. तीनों सेंट्रॉइड, उस क्लस्टर में मौजूद हर कुत्ते की औसत ऊंचाई और औसत चौड़ाई की पहचान करते हैं. इसलिए, मैन्युफ़ैक्चरर को स्वेटर के साइज़, इन तीन सेंट्रॉइड के आधार पर तय करने चाहिए. ध्यान दें कि किसी क्लस्टर का सेंट्रॉइड, आम तौर पर क्लस्टर में मौजूद किसी उदाहरण से अलग होता है.

ऊपर दिए गए उदाहरणों में, सिर्फ़ दो सुविधाओं (ऊंचाई और चौड़ाई) के लिए k-मीन्स दिखाया गया है. ध्यान दें कि के-मीन्स, कई सुविधाओं के हिसाब से उदाहरणों को ग्रुप कर सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स में के-मीन्स क्लस्टरिंग क्या होती है? देखें.

के-मीडियन

#clustering

यह क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, k-means से मिलता-जुलता है. इन दोनों के बीच का अंतर यहां दिया गया है:

• के-मीन्स में, सेंट्रॉइड इस तरह तय किए जाते हैं कि सेंट्रॉइड के संभावित उम्मीदवार और उसके हर उदाहरण के बीच की दूरी के स्क्वेयर का योग कम से कम हो.
• के-मीडियन में, सेंट्रॉइड का पता लगाने के लिए, सेंट्रॉइड के संभावित उम्मीदवार और उसके हर उदाहरण के बीच की दूरी के योग को कम किया जाता है.

ध्यान दें कि दूरी की परिभाषाएं भी अलग-अलग हैं:

• के-मीन्स, किसी उदाहरण के लिए सेंट्रॉइड से इयूक्लिडीन दूरी पर निर्भर करता है. (दो डाइमेंशन में, यूक्लिडियन दूरी का मतलब है कि कर्ण की लंबाई का हिसाब लगाने के लिए, पाइथागोरस प्रमेय का इस्तेमाल करना.) उदाहरण के लिए, (2,2) और (5,-2) के बीच की k-means दूरी यह होगी:

$$ {\text{Euclidean distance}} = {\sqrt {(2-5)^2 + (2--2)^2}} = 5 $$

• के-मीडियन, सेंट्रॉइड से किसी उदाहरण की मैनहैटन दूरी पर निर्भर करता है. यह दूरी, हर डाइमेंशन में मौजूद अंतर का कुल योग होती है. उदाहरण के लिए, (2,2) और (5,-2) के बीच k-मीडियन दूरी यह होगी:

$$ {\text{Manhattan distance}} = \lvert 2-5 \rvert + \lvert 2--2 \rvert = 7 $$

L

L₀ रेगुलराइज़ेशन

#fundamentals

यह रेगुलराइज़ेशन का एक टाइप है. यह मॉडल में, शून्य से अलग वज़न की कुल संख्या को कम करता है. उदाहरण के लिए, 11 नॉन-ज़ीरो वेट वाले मॉडल पर, 10 नॉन-ज़ीरो वेट वाले मॉडल की तुलना में ज़्यादा जुर्माना लगाया जाएगा.

L₀ रेगुलराइज़ेशन को कभी-कभी L0-नॉर्म रेगुलराइज़ेशन भी कहा जाता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

बड़े मॉडल में L₀ रेगुलराइज़ेशन का इस्तेमाल करना आम तौर पर मुश्किल होता है, क्योंकि L₀ रेगुलराइज़ेशन, ट्रेनिंग को कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन की समस्या में बदल देता है.

---

L₁ नुकसान

#fundamentals

#मेट्रिक

यह एक लॉस फ़ंक्शन है. यह असल लेबल वैल्यू और मॉडल की अनुमानित वैल्यू के बीच के अंतर की ऐब्सलूट वैल्यू कैलकुलेट करता है. उदाहरण के लिए, यहां पांच उदाहरणों के बैच के लिए, L₁ लॉस की गणना दी गई है:

उदाहरण की असल वैल्यू	मॉडल की अनुमानित वैल्यू	डेल्टा की ऐब्सलूट वैल्यू
7	6	1
5	4	1
8	11	3
4	6	2
9	8	1
		8 = L1 नुकसान

L₁ लॉस, L₂ लॉस की तुलना में आउटलायर के लिए कम संवेदनशील होता है.

कुल गड़बड़ी का मध्यमान, हर उदाहरण के लिए औसत L₁ लॉस होता है.

गणित के फ़ॉर्मूले देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

$$ L_1 loss = \sum_{i=0}^n | y_i - \hat{y}_i |$$

where:

• $n$ उदाहरणों की संख्या है.
• $y$ लेबल की असल वैल्यू है.
• $\hat{y}$ वह वैल्यू है जिसका अनुमान मॉडल, $y$ के लिए लगाता है.

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: लॉस देखें.

L₁ रेगुलराइज़ेशन

#fundamentals

यह रेगुलराइज़ेशन का एक टाइप है. इसमें वेट को, वेट की ऐब्सलूट वैल्यू के योग के अनुपात में दंडित किया जाता है. L₁ रेगुलराइज़ेशन से, काम की नहीं या बहुत कम काम की सुविधाओं के वेट को शून्य पर सेट करने में मदद मिलती है. वज़न के तौर पर 0 वैल्यू वाली सुविधा को मॉडल से हटा दिया जाता है.

इसकी तुलना L₂ रेगुलराइज़ेशन से करें.

L₂ नुकसान

#fundamentals

#मेट्रिक

यह एक लॉस फ़ंक्शन है. यह असल लेबल वैल्यू और मॉडल की अनुमानित वैल्यू के बीच के अंतर का स्क्वेयर कैलकुलेट करता है. उदाहरण के लिए, यहां पांच उदाहरणों के बैच के लिए, L₂ लॉस की गणना दी गई है:

उदाहरण की असल वैल्यू	मॉडल की अनुमानित वैल्यू	डेल्टा का स्क्वेयर
7	6	1
5	4	1
8	11	9
4	6	4
9	8	1
		16 = L2 लॉस

स्क्वेयर करने की वजह से, L₂ लॉस, आउटलायर के असर को बढ़ा देता है. इसका मतलब है कि खराब अनुमानों के लिए, L₂ लॉस, L₁ लॉस की तुलना में ज़्यादा असर डालता है. उदाहरण के लिए, पिछले बैच के लिए L₁ नुकसान 16 के बजाय 8 होगा. ध्यान दें कि एक आउटलायर, 16 में से 9 के लिए ज़िम्मेदार है.

रिग्रेशन मॉडल, आम तौर पर लॉस फ़ंक्शन के तौर पर L₂ लॉस का इस्तेमाल करते हैं.

मीन स्क्वेयर्ड एरर, हर उदाहरण के लिए औसत L₂ लॉस होता है. स्क्वेयर्ड लॉस को L₂ लॉस भी कहा जाता है.

गणित के फ़ॉर्मूले देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

$$ L_2 loss = \sum_{i=0}^n {(y_i - \hat{y}_i)}^2$$

where:

• $n$ उदाहरणों की संख्या है.
• $y$ लेबल की असल वैल्यू है.
• $\hat{y}$ वह वैल्यू है जिसका अनुमान मॉडल, $y$ के लिए लगाता है.

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लॉजिस्टिक रिग्रेशन: लॉस और रेगुलराइज़ेशन देखें.

L₂ रेगुलराइज़ेशन

#fundamentals

यह रेगुलराइज़ेशन का एक टाइप है. इसमें वज़न को, वज़न के स्क्वेयर के योग के अनुपात में दंडित किया जाता है. L₂ रेगुलराइज़ेशन, आउटलायर वेट (ज़्यादा पॉज़िटिव या कम नेगेटिव वैल्यू वाले) को 0 के करीब लाने में मदद करता है, लेकिन पूरी तरह से 0 नहीं करता है. जिन सुविधाओं की वैल्यू 0 के बहुत करीब होती है वे मॉडल में बनी रहती हैं, लेकिन मॉडल के अनुमान पर उनका ज़्यादा असर नहीं पड़ता.

L₂ रेगुलराइज़ेशन, लीनियर मॉडल में हमेशा सामान्यीकरण को बेहतर बनाता है.

L₁ रेगुलराइज़ेशन से तुलना करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग: L2 रेगुलराइज़ेशन देखें.

लेबल

#fundamentals

सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, उदाहरण का "जवाब" या "नतीजा" वाला हिस्सा.

हर लेबल किए गए उदाहरण में एक या उससे ज़्यादा विशेषताएं और एक लेबल होता है. उदाहरण के लिए, स्पैम का पता लगाने वाले डेटासेट में, लेबल शायद "स्पैम" या "स्पैम नहीं" होगा. बारिश के डेटासेट में, लेबल यह हो सकता है कि किसी समयावधि में कितनी बारिश हुई.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी में सुपरवाइज़्ड लर्निंग देखें.

लेबल किया गया उदाहरण

#fundamentals

ऐसा उदाहरण जिसमें एक या उससे ज़्यादा सुविधाएं और एक लेबल शामिल हो. उदाहरण के लिए, यहां दी गई टेबल में घर की कीमत का अनुमान लगाने वाले मॉडल के तीन लेबल किए गए उदाहरण दिखाए गए हैं. इनमें से हर उदाहरण में तीन सुविधाएं और एक लेबल है:

कमरों की संख्या	बाथरूम की संख्या	घर की उम्र	घर की कीमत (लेबल)
3	2	15	$3,45,000
2	1	72	$179,000
4	2	34	$3,92,000

सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, मॉडल को लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर ट्रेन किया जाता है. साथ ही, वे बिना लेबल वाले उदाहरणों के आधार पर अनुमान लगाते हैं.

लेबल किए गए उदाहरण की तुलना, लेबल नहीं किए गए उदाहरणों से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी में सुपरवाइज़्ड लर्निंग देखें.

लेबल लीक होना

मॉडल डिज़ाइन में मौजूद एक ऐसी गड़बड़ी जिसमें feature, label के लिए प्रॉक्सी के तौर पर काम करती है. उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल अनुमान लगाता है कि संभावित खरीदार कोई खास प्रॉडक्ट खरीदेगा या नहीं. मान लें कि मॉडल की किसी सुविधा का नाम SpokeToCustomerAgent है और यह बूलियन टाइप की है. मान लें कि किसी ग्राहक एजेंट को सिर्फ़ तब असाइन किया जाता है, जब संभावित ग्राहक ने वाकई में प्रॉडक्ट खरीद लिया हो. ट्रेनिंग के दौरान, मॉडल SpokeToCustomerAgent और लेबल के बीच के संबंध को तुरंत समझ लेगा.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में पाइपलाइन की निगरानी करना देखें.

lambda

#fundamentals

रेगुलराइज़ेशन रेट के लिए समानार्थी शब्द.

Lambda एक ओवरलोडेड शब्द है. यहां हम रेगुलराइज़ेशन के तहत, शब्द की परिभाषा पर फ़ोकस कर रहे हैं.

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)

यह Google का बनाया हुआ ट्रांसफ़ॉर्मर पर आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल है. इसे बातचीत के बड़े डेटासेट पर ट्रेन किया गया है. यह बातचीत के दौरान, असल जैसे जवाब जनरेट कर सकता है.

LaMDA: बातचीत करने की हमारी नई टेक्नोलॉजी के बारे में खास जानकारी दी गई है.

लैंडमार्क

मुख्य बातें के लिए समानार्थी शब्द.

लैंग्वेज मॉडल

यह एक मॉडल है. यह टोकन या टोकन के किसी क्रम के, टोकन के लंबे क्रम में आने की संभावना का अनुमान लगाता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

हालांकि, यह बात हैरान करने वाली है कि टेक्स्ट का आकलन करने वाले कई मॉडल, भाषा मॉडल नहीं हैं. उदाहरण के लिए, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन मॉडल और भावना विश्लेषण मॉडल, भाषा मॉडल नहीं हैं.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लैंग्वेज मॉडल क्या होता है? लेख पढ़ें.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल

#generativeAI

कम से कम, एक लैंग्वेज मॉडल, जिसमें बहुत ज़्यादा संख्या में पैरामीटर हों. आसान शब्दों में कहें, तो Transformer पर आधारित कोई भी भाषा मॉडल, जैसे कि Gemini या GPT.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) देखें.

प्रतीक्षा अवधि

#generativeAI

किसी मॉडल को इनपुट प्रोसेस करने और जवाब जनरेट करने में लगने वाला समय. ज़्यादा समय में जनरेट होने वाले जवाब को जनरेट होने में, कम समय में जनरेट होने वाले जवाब की तुलना में ज़्यादा समय लगता है.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल की लेटेन्सी पर इन बातों का असर पड़ता है:

• इनपुट और आउटपुट टोकन की लंबाई
• मॉडल की जटिलता
• वह इंफ़्रास्ट्रक्चर जिस पर मॉडल काम करता है

तेज़ी से काम करने वाले और लोगों के लिए इस्तेमाल में आसान ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, लेटेन्सी को ऑप्टिमाइज़ करना ज़रूरी है.

लेटेंट स्पेस

एंबेड किए जा रहे स्पेस के लिए समानार्थी शब्द.

लेयर

#fundamentals

न्यूरल नेटवर्क में न्यूरॉन का एक सेट. आम तौर पर, तीन तरह की लेयर इस्तेमाल की जाती हैं. इनके बारे में यहां बताया गया है:

• इनपुट लेयर, जो सभी सुविधाओं के लिए वैल्यू देती है.
• एक या उससे ज़्यादा छिपी हुई लेयर, जो सुविधाओं और लेबल के बीच नॉनलीनियर संबंध ढूंढती हैं.
• आउटपुट लेयर, जो अनुमान देती है.

उदाहरण के लिए, इस इमेज में एक इनपुट लेयर, दो छिपी हुई लेयर, और एक आउटपुट लेयर वाला न्यूरल नेटवर्क दिखाया गया है:

TensorFlow में, लेयर भी Python फ़ंक्शन होती हैं. ये टेंसर और कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों को इनपुट के तौर पर लेती हैं और आउटपुट के तौर पर अन्य टेंसर जनरेट करती हैं.

Layers API (tf.layers)

#TensorFlow

यह TensorFlow API, लेयर के कंपोज़िशन के तौर पर डीप न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए होता है. Layers API की मदद से, अलग-अलग तरह की लेयर बनाई जा सकती हैं. जैसे:

• tf.layers.Dense, पूरी तरह से कनेक्ट की गई लेयर के लिए.
• tf.layers.Conv2D, कनवोल्यूशनल लेयर के लिए.

Layers API, Keras लेयर्स एपीआई के नियमों का पालन करता है. इसका मतलब है कि अलग प्रीफ़िक्स के अलावा, Layers API में मौजूद सभी फ़ंक्शन के नाम और सिग्नेचर, Keras layers API में मौजूद फ़ंक्शन के नाम और सिग्नेचर के जैसे ही होते हैं.

पत्ती

#df

डिसिज़न ट्री में मौजूद कोई भी एंडपॉइंट. शर्त के उलट, लीफ़ कोई टेस्ट नहीं करती. हालांकि, पत्ता एक संभावित अनुमान है. कोई लीफ़, इनफ़रेंस पाथ का टर्मिनल नोड भी होता है.

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए फ़ैसले लेने वाले ट्री में तीन पत्तियां हैं:

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने के लिए फ़ॉरेस्ट कोर्स में डिसिज़न ट्री देखें.

लर्निंग इंटरप्रेटेबिलिटी टूल (एलआईटी)

यह एक विज़ुअल और इंटरैक्टिव टूल है. इसकी मदद से, मॉडल को समझा जा सकता है और डेटा को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

मॉडल को समझने या टेक्स्ट, इमेज, और टेबल के डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, ओपन-सोर्स LIT का इस्तेमाल किया जा सकता है.

सीखने की दर

#fundamentals

यह एक फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर होता है. इससे ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम को यह पता चलता है कि हर इटरेशन पर, वज़न और बायस को कितना अडजस्ट करना है. उदाहरण के लिए, 0.3 का लर्निंग रेट, 0.1 के लर्निंग रेट की तुलना में वज़न और पूर्वाग्रहों को तीन गुना ज़्यादा असरदार तरीके से अडजस्ट करेगा.

लर्निंग रेट, एक मुख्य हाइपरपैरामीटर है. अगर लर्निंग रेट बहुत कम सेट किया जाता है, तो ट्रेनिंग में बहुत ज़्यादा समय लगेगा. अगर लर्निंग रेट को बहुत ज़्यादा पर सेट किया जाता है, तो ग्रेडिएंट डिसेंट को अक्सर कन्वर्जेंस तक पहुंचने में समस्या होती है.

गणित के हिसाब से ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

हर इटरेशन के दौरान, ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम, लर्निंग रेट को ग्रेडिएंट से गुणा करता है. इस तरह से तैयार हुए प्रॉडक्ट को ग्रेडिएंट स्टेप कहा जाता है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

लीस्ट स्क्वेयर रिग्रेशन

लीनियर रिग्रेशन मॉडल को L₂ लॉस को कम करके ट्रेन किया जाता है.

लेवेंश्टाइन दूरी

#metric

एडिट डिस्टेंस मेट्रिक, जो एक शब्द को दूसरे शब्द में बदलने के लिए, सबसे कम संख्या में मिटाने, डालने, और बदलने की कार्रवाइयों का हिसाब लगाती है. उदाहरण के लिए, "heart" और "darts" शब्दों के बीच लेवेंश्टाइन दूरी तीन है, क्योंकि एक शब्द को दूसरे शब्द में बदलने के लिए, ये तीन बदलाव सबसे कम बदलाव हैं:

1. heart → deart ("h" की जगह "d" का इस्तेमाल किया गया है)
2. deart → dart (delete "e")
3. dart → darts (insert "s")

ध्यान दें कि ऊपर दी गई सीक्वेंस में, तीन बदलावों का सिर्फ़ एक तरीका बताया गया है.

रेखीय

#fundamentals

दो या उससे ज़्यादा वैरिएबल के बीच का ऐसा संबंध जिसे सिर्फ़ जोड़ और गुणा करके दिखाया जा सकता है.

लीनियर रिलेशनशिप का प्लॉट, एक लाइन होती है.

नॉनलीनियर विज्ञापन से तुलना करें.

लीनियर मॉडल

#fundamentals

यह एक मॉडल है. इसमें पूर्वानुमान लगाने के लिए, हर सुविधा के हिसाब से एक वज़न असाइन किया जाता है. (लीनियर मॉडल में भी बायस शामिल होता है.) इसके उलट, डीप मॉडल में, सुविधाओं और अनुमानों के बीच का संबंध आम तौर पर नॉनलीनियर होता है.

लीनियर मॉडल को आम तौर पर ट्रेन करना आसान होता है. साथ ही, डीप मॉडल की तुलना में इन्हें समझना ज़्यादा आसान होता है. हालांकि, डीप मॉडल, सुविधाओं के बीच जटिल संबंधों के बारे में जान सकते हैं.

लीनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, दो तरह के लीनियर मॉडल होते हैं.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

लीनियर मॉडल इस फ़ॉर्मूले के हिसाब से काम करता है:

$$y' = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

where:

• y' रॉ अनुमान है. (कुछ तरह के लीनियर मॉडल में, इस रॉ अनुमान में और बदलाव किया जाएगा. उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन देखें.)
• b में भेदभाव किया गया है.
• w एक वज़न है. इसलिए, w₁ पहले फ़ीचर का वज़न है, w₂ दूसरे फ़ीचर का वज़न है, और इसी तरह आगे भी.
• x एक सुविधा है. इसलिए, x₁ पहली सुविधा की वैल्यू है, x₂ दूसरी सुविधा की वैल्यू है, और इसी तरह आगे भी.

उदाहरण के लिए, मान लें कि तीन सुविधाओं के लिए लीनियर मॉडल, यहां दिए गए बायस और वज़न के बारे में जानकारी इकट्ठा करता है:

• b = 7
• w₁ = -2.5
• w₂ = -1.2
• w₃ = 1.4

इसलिए, तीन सुविधाओं (x₁, x₂, और x₃) को देखते हुए, लीनियर मॉडल हर अनुमान को जनरेट करने के लिए इस समीकरण का इस्तेमाल करता है:

y' = 7 + (-2.5)(x1) + (-1.2)(x2) + (1.4)(x3)

मान लें कि किसी उदाहरण में ये वैल्यू शामिल हैं:

• x₁ = 4
• x₂ = -10
• x₃ = 5

इन वैल्यू को फ़ॉर्मूले में डालने पर, इस उदाहरण के लिए यह अनुमान मिलता है:

y' = 7 + (-2.5)(4) + (-1.2)(-10) + (1.4)(5)
y' = 16

लीनियर मॉडल में, न सिर्फ़ ऐसे मॉडल शामिल होते हैं जो अनुमान लगाने के लिए सिर्फ़ लीनियर इक्वेशन का इस्तेमाल करते हैं, बल्कि ऐसे मॉडल का एक बड़ा सेट भी शामिल होता है जो अनुमान लगाने के लिए, फ़ॉर्मूले के सिर्फ़ एक कॉम्पोनेंट के तौर पर लीनियर इक्वेशन का इस्तेमाल करते हैं. उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रॉ प्रेडिक्शन (y') को पोस्ट-प्रोसेस करके, 0 से 1 के बीच की फ़ाइनल प्रेडिक्शन वैल्यू जनरेट करता है.

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लीनियर रिग्रेशन

#fundamentals

यह एक तरह का मशीन लर्निंग मॉडल है. इसमें ये दोनों बातें सही होती हैं:

• यह मॉडल, लीनियर मॉडल है.
• अनुमान, फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू होती है. (यह लीनियर रिग्रेशन का रिग्रेशन हिस्सा है.)

लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तुलना में लीनियर रिग्रेशन के बारे में जानकारी. साथ ही, रिग्रेशन की तुलना क्लासिफ़िकेशन से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन देखें.

LIT

यह Learning Interpretability Tool (LIT) का संक्षिप्त नाम है. इसे पहले Language Interpretability Tool के नाम से जाना जाता था.

LLM

#generativeAI

लार्ज लैंग्वेज मॉडल का संक्षिप्त नाम.

एलएलएम के आकलन (इवैल)

#generativeAI

#मेट्रिक

यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के लिए, मेट्रिक और बेंचमार्क का एक सेट है. एलएलएम के आकलन के लिए, ये काम किए जाते हैं:

• शोधकर्ताओं को उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करना जहां एलएलएम को बेहतर बनाने की ज़रूरत है.
• इनसे अलग-अलग एलएलएम की तुलना करने और किसी टास्क के लिए सबसे सही एलएलएम की पहचान करने में मदद मिलती है.
• यह पक्का करने में मदद करना कि एलएलएम का इस्तेमाल सुरक्षित और ज़िम्मेदारी से किया जा रहा है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) देखें.

लॉजिस्टिक रिग्रेशन

#fundamentals

यह एक तरह का रिग्रेशन मॉडल है, जो संभावना का अनुमान लगाता है. लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में ये विशेषताएं होती हैं:

• लेबल कैटगरिकल है. लॉजिस्टिक रिग्रेशन शब्द का इस्तेमाल आम तौर पर बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए किया जाता है. इसका मतलब है कि यह एक ऐसा मॉडल है जो दो संभावित वैल्यू वाले लेबल के लिए संभावनाओं का हिसाब लगाता है. मल्टीनोमियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन, एक कम इस्तेमाल किया जाने वाला वैरिएंट है. यह दो से ज़्यादा संभावित वैल्यू वाले लेबल के लिए, संभावनाओं का हिसाब लगाता है.
• ट्रेनिंग के दौरान लॉस फ़ंक्शन लॉग लॉस होता है. (दो से ज़्यादा संभावित वैल्यू वाले लेबल के लिए, एक साथ कई लॉग लॉस यूनिट रखी जा सकती हैं.)
• यह मॉडल, डीप न्यूरल नेटवर्क नहीं, बल्कि लीनियर आर्किटेक्चर पर आधारित है. हालांकि, इस परिभाषा का बाकी हिस्सा, डीप मॉडल पर भी लागू होता है. ये मॉडल, कैटगरी के हिसाब से लेबल की संभावनाओं का अनुमान लगाते हैं.

उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल पर विचार करें. यह मॉडल, किसी इनपुट ईमेल के स्पैम होने या न होने की संभावना का हिसाब लगाता है. मान लें कि अनुमान लगाने के दौरान, मॉडल 0.72 का अनुमान लगाता है. इसलिए, मॉडल इन बातों का अनुमान लगा रहा है:

• ईमेल के स्पैम होने की 72% संभावना है.
• इस ईमेल के स्पैम न होने की संभावना 28% है.

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल, दो चरणों वाले इस आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करता है:

1. यह मॉडल, इनपुट सुविधाओं पर लीनियर फ़ंक्शन लागू करके, अनुमान (y') जनरेट करता है.
2. मॉडल, उस रॉ अनुमान का इस्तेमाल सिग्मॉइड फ़ंक्शन के इनपुट के तौर पर करता है. यह फ़ंक्शन, रॉ अनुमान को 0 से 1 के बीच की वैल्यू में बदलता है. इसमें 0 और 1 शामिल नहीं होते.

किसी भी रिग्रेशन मॉडल की तरह, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल भी किसी संख्या का अनुमान लगाता है. हालांकि, आम तौर पर इस संख्या को बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल का हिस्सा बनाया जाता है. ऐसा इस तरह से किया जाता है:

• अगर अनुमानित संख्या, वर्गीकरण थ्रेशोल्ड से ज़्यादा है, तो बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल, पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाता है.
• अगर अनुमानित संख्या, क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड से कम है, तो बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल, नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लॉजिस्टिक रिग्रेशन देखें.

लॉजेट

यह क्लासिफ़िकेशन मॉडल से मिले रॉ (नॉन-नॉर्मलाइज़्ड) अनुमानों का वेक्टर होता है. आम तौर पर, इसे नॉर्मलाइज़ेशन फ़ंक्शन को पास किया जाता है. अगर मॉडल, मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन की समस्या हल कर रहा है, तो लॉजिट आम तौर पर सॉफ़्टमैक्स फ़ंक्शन के लिए इनपुट बन जाते हैं. इसके बाद, सॉफ़्टमैक्स फ़ंक्शन, (सामान्य की गई) प्रायिकताओं का एक वेक्टर जनरेट करता है. इसमें हर संभावित क्लास के लिए एक वैल्यू होती है.

लॉग लॉस

#fundamentals

बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन में इस्तेमाल किया गया लॉस फ़ंक्शन.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

लॉग लॉस का हिसाब लगाने के लिए, इस फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल किया जाता है:

$$\text{Log Loss} = \sum_{(x,y)\in D} -y\log(y') - (1 - y)\log(1 - y')$$

where:

• \((x,y)\in D\) ऐसा डेटासेट है जिसमें लेबल किए गए कई उदाहरण शामिल हैं. ये उदाहरण, \((x,y)\) जोड़े के तौर पर होते हैं.
• \(y\) , लेबल किए गए उदाहरण में मौजूद लेबल है. यह लॉजिस्टिक रिग्रेशन है, इसलिए \(y\) की हर वैल्यू 0 या 1 होनी चाहिए.
• \(y'\) , अनुमानित वैल्यू है. यह 0 और 1 के बीच की कोई वैल्यू होती है. \(x\)में मौजूद सुविधाओं के सेट के आधार पर यह वैल्यू तय की जाती है.

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लॉजिस्टिक रिग्रेशन: लॉस और रेगुलराइज़ेशन देखें.

लॉग-ऑड्स

#fundamentals

यह किसी इवेंट के होने की संभावना का लॉगरिद्म होता है.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

अगर इवेंट की बाइनरी प्रॉबबिलिटी है, तो odds का मतलब है, सफलता की प्रॉबबिलिटी (p) और विफलता की प्रॉबबिलिटी (1-p) का अनुपात. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी इवेंट के सफल होने की संभावना 90% है और उसके फ़ेल होने की संभावना 10% है. इस मामले में, ऑड्स की गणना इस तरह की जाती है:

$$ {\text{odds}} = \frac{\text{p}} {\text{(1-p)}} = \frac{.9} {.1} = {\text{9}} $$

लॉग-ऑड्स, ऑड्स का लॉगरिद्म होता है. आम तौर पर, "लॉगरिद्म" का मतलब नेचुरल लॉगरिद्म होता है. हालांकि, लॉगरिद्म का आधार 1 से ज़्यादा कुछ भी हो सकता है. कन्वेंशन के हिसाब से, हमारे उदाहरण का लॉग-ऑड इस तरह है:

$$ {\text{log-odds}} = ln(9) ~= 2.2 $$

लॉग-ऑड्स फ़ंक्शन, सिगमॉइड फ़ंक्शन का उलटा होता है.

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लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम)

यह रीकरंट न्यूरल नेटवर्क में एक तरह की सेल होती है. इसका इस्तेमाल, ऐप्लिकेशन में डेटा के क्रम को प्रोसेस करने के लिए किया जाता है. जैसे, हाथ से लिखे गए टेक्स्ट की पहचान करना, मशीन ट्रांसलेशन, और इमेज कैप्शनिंग. एलएसटीएम, वैनिशिंग ग्रेडिएंट की समस्या को हल करते हैं. यह समस्या, लंबे डेटा सीक्वेंस की वजह से आरएनएन को ट्रेनिंग देते समय होती है. एलएसटीएम, आरएनएन में नए इनपुट और पिछली सेल के कॉन्टेक्स्ट के आधार पर, इंटरनल मेमोरी की स्थिति में इतिहास को बनाए रखते हैं.

LoRA

#generativeAI

लो-रैंक अडैप्टेबिलिटी का संक्षिप्त नाम.

हार की वजह से

#fundamentals

#मेट्रिक

निगरानी वाले मॉडल की ट्रेनिंग के दौरान, यह मेज़रमेंट किया जाता है कि मॉडल का अनुमान, उसके लेबल से कितना अलग है.

लॉस फ़ंक्शन, लॉस का हिसाब लगाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में लीनियर रिग्रेशन: लॉस देखें.

ऐप्लिकेशन हटाने का तरीका

यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक टाइप है. यह कई मॉडल के अनुमानों को मिलाकर, मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाता है. साथ ही, उन अनुमानों का इस्तेमाल करके एक अनुमान लगाता है. इस वजह से, लॉस एग्रीगेटर, अनुमानों के वैरिएंस को कम कर सकता है और अनुमानों की सटीकता को बेहतर बना सकता है.

ऐप्लिकेशन हटाने का कर्व

#fundamentals

ट्रेनिंग के इटरेशन की संख्या के फ़ंक्शन के तौर पर, नुकसान का प्लॉट. नीचे दिए गए प्लॉट में, सामान्य लॉस कर्व दिखाया गया है:

लॉस कर्व से यह पता लगाया जा सकता है कि आपका मॉडल कब कन्वर्ज हो रहा है या ओवरफ़िट हो रहा है.

लॉस कर्व में, यहां दिए गए सभी तरह के लॉस को प्लॉट किया जा सकता है:

• ट्रेनिंग लॉस
• पुष्टि करने के दौरान होने वाला नुकसान
• टेस्ट लॉस

जनरलाइज़ेशन कर्व भी देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग: लॉस कर्व की व्याख्या करना देखें.

लॉस फ़ंक्शन

#fundamentals

#मेट्रिक

ट्रेनिंग या टेस्टिंग के दौरान, यह एक गणितीय फ़ंक्शन होता है. यह उदाहरणों के बैच के नुकसान की गणना करता है. लॉस फ़ंक्शन, अनुमान लगाने वाले मॉडल के लिए कम लॉस दिखाता है. ऐसा उन मॉडल के मुकाबले होता है जो खराब अनुमान लगाते हैं.

ट्रेनिंग का मकसद आम तौर पर, लॉस फ़ंक्शन से मिलने वाले नुकसान को कम करना होता है.

कई तरह के लॉस फ़ंक्शन मौजूद हैं. बनाए जा रहे मॉडल के हिसाब से, सही लॉस फ़ंक्शन चुनें. उदाहरण के लिए:

• L₂ लॉस (या मीन स्क्वेयर्ड एरर), लीनियर रिग्रेशन के लिए लॉस फ़ंक्शन होता है.
• लॉग लॉस, लॉजिस्टिक्स रिग्रेशन के लिए लॉस फ़ंक्शन है.

लॉस सरफ़ेस

वज़न और वज़न कम होने की जानकारी देने वाला ग्राफ़. ग्रेडिएंट डिसेंट का मकसद, ऐसे वज़न का पता लगाना है जिनके लिए लॉस सर्फ़ेस, लोकल मिनिमम पर हो.

लॉस्ट-इन-द-मिडल इफ़ेक्ट

एलएलएम की यह प्रवृत्ति होती है कि वह लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो की शुरुआत और आखिर में मौजूद जानकारी का इस्तेमाल, बीच में मौजूद जानकारी के मुकाबले ज़्यादा असरदार तरीके से करता है. इसका मतलब है कि लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए, बीच में मौजूद जानकारी को भूल जाने की वजह से, जवाब के सटीक होने की संभावना इस तरह होती है:

• ज़्यादा तब होता है, जब जवाब बनाने के लिए ज़रूरी जानकारी, कॉन्टेक्स्ट की शुरुआत या आखिर में मौजूद हो.
• जब जवाब देने के लिए ज़रूरी जानकारी, कॉन्टेक्स्ट के बीच में होती है, तब जवाब देने की क्षमता काफ़ी कम होती है.

यह शब्द, लॉस्ट इन द मिडल: हाउ लैंग्वेज मॉडल्स यूज़ लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट से लिया गया है.

लो-रैंक अडैप्टेबिलिटी (LoRA)

#generativeAI

यह फ़ाइन ट्यूनिंग के लिए, पैरामीटर-इफ़िशिएंट तकनीक है. यह मॉडल के पहले से ट्रेन किए गए वेट को "फ़्रीज़" करती है, ताकि उन्हें बदला न जा सके. इसके बाद, मॉडल में ट्रेनिंग के लिए उपलब्ध वेट का एक छोटा सेट डाला जाता है. ट्रेन किए जा सकने वाले वज़न का यह सेट (इसे "अपडेट मैट्रिक्स" भी कहा जाता है) बेस मॉडल से काफ़ी छोटा होता है. इसलिए, इसे ट्रेन करने में कम समय लगता है.

LoRA से ये फ़ायदे मिलते हैं:

• इससे उस डोमेन के लिए मॉडल के अनुमानों की क्वालिटी बेहतर होती है जहां फ़ाइन ट्यूनिंग लागू की जाती है.
• यह उन तकनीकों की तुलना में ज़्यादा तेज़ी से फ़ाइन-ट्यून होता है जिनके लिए मॉडल के सभी पैरामीटर को फ़ाइन-ट्यून करने की ज़रूरत होती है.
• यह इनफ़्रेंस की कंप्यूटेशनल लागत को कम करता है. इसके लिए, यह एक ही बेस मॉडल को शेयर करने वाले कई खास मॉडल को एक साथ सेवा देने की सुविधा चालू करता है.

LoRA में अपडेट मैट्रिक्स के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

LoRA में इस्तेमाल की गई अपडेट मैट्रिक्स में रैंक डीकंपोज़िशन मैट्रिक्स शामिल होती हैं. ये मैट्रिक्स, बेस मॉडल से ली जाती हैं. इनसे नॉइज़ को फ़िल्टर करने और मॉडल की सबसे अहम सुविधाओं पर ट्रेनिंग को फ़ोकस करने में मदद मिलती है.

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LSTM

लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी का संक्षिप्त नाम.

M

मशीन लर्निंग

#fundamentals

यह एक प्रोग्राम या सिस्टम है, जो इनपुट डेटा की मदद से मॉडल को ट्रेन करता है. ट्रेन किया गया मॉडल, नए (पहले कभी न देखे गए) डेटा से काम के अनुमान लगा सकता है. यह डेटा, मॉडल को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा के डिस्ट्रिब्यूशन से लिया जाता है.

मशीन लर्निंग, पढ़ाई के उस फ़ील्ड को भी कहा जाता है जो इन प्रोग्राम या सिस्टम से जुड़ा है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी कोर्स देखें.

मशीन से अनुवाद

#generativeAI

किसी सॉफ़्टवेयर (आम तौर पर, मशीन लर्निंग मॉडल) का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट को एक भाषा से दूसरी भाषा में बदलना. उदाहरण के लिए, अंग्रेज़ी से जापानी में बदलना.

मेजर क्लास

#fundamentals

क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट में सबसे ज़्यादा बार दिखने वाला लेबल. उदाहरण के लिए, अगर किसी डेटासेट में 99% नेगेटिव लेबल और 1% पॉज़िटिव लेबल हैं, तो नेगेटिव लेबल मेजॉरिटी क्लास में आते हैं.

माइनॉरिटी क्लास से तुलना करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: असंतुलित डेटासेट देखें.

मार्कोव डिसिज़न प्रोसेस (एमडीपी)

यह फ़ैसले लेने वाले मॉडल को दिखाने वाला ग्राफ़ है. इसमें फ़ैसले (या कार्रवाइयां) इस तरह से लिए जाते हैं कि स्टेट के क्रम को नेविगेट किया जा सके. ऐसा इस आधार पर किया जाता है कि मार्कोव प्रॉपर्टी लागू होती है. रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, राज्यों के बीच होने वाले इन ट्रांज़िशन से, संख्या के तौर पर इनाम मिलता है.

मार्कोव प्रॉपर्टी

यह कुछ एनवायरमेंट की एक प्रॉपर्टी है. इसमें स्टेट ट्रांज़िशन पूरी तरह से, मौजूदा स्टेट और एजेंट की कार्रवाई में मौजूद जानकारी से तय होते हैं.

मास्क किया गया लैंग्वेज मॉडल

यह एक लैंग्वेज मॉडल है. यह किसी सीक्वेंस में मौजूद खाली जगहों को भरने के लिए, कैंडिडेट टोकन की संभावना का अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, मास्क किए गए शब्दों का अनुमान लगाने वाला कोई भाषा मॉडल, नीचे दिए गए वाक्य में अंडरलाइन किए गए शब्द की जगह इस्तेमाल किए जा सकने वाले शब्दों की संभावनाओं का हिसाब लगा सकता है:

टोपी में मौजूद ____ वापस आ गया.

आम तौर पर, साहित्य में अंडरलाइन के बजाय "MASK" स्ट्रिंग का इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के लिए:

टोपी में "MASK" वापस आ गया है.

मास्क किए गए ज़्यादातर आधुनिक भाषा मॉडल, दोनों दिशाओं में काम करने वाले होते हैं.

math-pass@k

यह मेट्रिक, K बार कोशिश करने पर, गणित के किसी सवाल को हल करने में एलएलएम की सटीकता का पता लगाती है. उदाहरण के लिए, math-pass@2 से यह पता चलता है कि कोई एलएलएम, गणित के सवालों को दो बार में हल कर सकता है या नहीं. math-pass@2 पर 0.85 की सटीकता का मतलब है कि एलएलएम, दो बार कोशिश करने पर 85% बार गणित के सवालों को हल कर सका.

math-pass@k, pass@k मेट्रिक की तरह ही होती है. हालांकि, math-pass@k शब्द का इस्तेमाल खास तौर पर गणित के सवालों का आकलन करने के लिए किया जाता है.

matplotlib

यह एक ओपन-सोर्स Python 2D प्लॉटिंग लाइब्रेरी है. matplotlib की मदद से, मशीन लर्निंग के अलग-अलग पहलुओं को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन

गणित में, यह एक ऐसा तरीका है जिससे उन मैट्रिक्स का पता लगाया जाता है जिनका डॉट प्रॉडक्ट, टारगेट मैट्रिक्स के करीब होता है.

सुझाव देने वाले सिस्टम में, टारगेट मैट्रिक्स में अक्सर आइटम के लिए उपयोगकर्ताओं की रेटिंग होती हैं. उदाहरण के लिए, किसी फ़िल्म के सुझाव देने वाले सिस्टम के लिए टारगेट मेट्रिक कुछ इस तरह दिख सकती है. इसमें पॉज़िटिव पूर्णांक, उपयोगकर्ता की रेटिंग हैं और 0 का मतलब है कि उपयोगकर्ता ने फ़िल्म को रेटिंग नहीं दी है:

	कैसाब्लांका	The Philadelphia Story	Black Panther	Wonder Woman	पल्प फ़िक्शन
उपयोगकर्ता 1	5.0	3.0	0.0	2.0	0.0
उपयोगकर्ता 2	4.0	0.0	0.0	1.0	5.0
उपयोगकर्ता 3	3.0	1.0	4.0	5.0	0.0

फ़िल्मों के सुझाव देने वाले सिस्टम का मकसद, उन फ़िल्मों के लिए उपयोगकर्ता की रेटिंग का अनुमान लगाना है जिनकी रेटिंग नहीं दी गई है. उदाहरण के लिए, क्या उपयोगकर्ता 1 को ब्लैक पैंथर पसंद आएगी?

सुझाव देने वाले सिस्टम के लिए, मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन का इस्तेमाल करके ये दो मैट्रिक्स जनरेट किए जाते हैं:

• यह उपयोगकर्ता मैट्रिक्स है. इसका आकार, उपयोगकर्ताओं की संख्या X एम्बेडिंग डाइमेंशन की संख्या के बराबर होता है.
• आइटम मैट्रिक्स, जिसे एम्बेडिंग डाइमेंशन की संख्या X आइटम की संख्या के तौर पर बनाया जाता है.

उदाहरण के लिए, हमारे तीन उपयोगकर्ताओं और पांच आइटम पर मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन का इस्तेमाल करने से, हमें उपयोगकर्ता मैट्रिक्स और आइटम मैट्रिक्स मिल सकता है:

User Matrix                 Item Matrix

1.1   2.3           0.9   0.2   1.4    2.0   1.2
0.6   2.0           1.7   1.2   1.2   -0.1   2.1
2.5   0.5

उपयोगकर्ता मैट्रिक्स और आइटम मैट्रिक्स के डॉट प्रॉडक्ट से, सुझाव देने वाली मैट्रिक्स मिलती है. इसमें न सिर्फ़ उपयोगकर्ता की ओर से दी गई ओरिजनल रेटिंग शामिल होती हैं, बल्कि उन फ़िल्मों के लिए अनुमान भी शामिल होते हैं जिन्हें हर उपयोगकर्ता ने नहीं देखा है. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता 1 की कैसाब्लांका को दी गई रेटिंग 5.0 है. सुझाव मैट्रिक्स में उस सेल से जुड़ा डॉट प्रॉडक्ट, उम्मीद है कि 5.0 के आस-पास होगा. यह है:

(1.1 * 0.9) + (2.3 * 1.7) = 4.9

सबसे अहम बात यह है कि क्या उपयोगकर्ता 1 को ब्लैक पैंथर पसंद आएगी? पहली लाइन और तीसरे कॉलम के डॉट प्रॉडक्ट से, अनुमानित रेटिंग 4.3 मिलती है:

(1.1 * 1.4) + (2.3 * 1.2) = 4.3

मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन से आम तौर पर, उपयोगकर्ता मैट्रिक्स और आइटम मैट्रिक्स मिलता है. ये दोनों मैट्रिक्स, टारगेट मैट्रिक्स की तुलना में काफ़ी छोटे होते हैं.

MBPP

#मेट्रिक

Mostly Basic Python Problems का संक्षिप्त नाम.

मीन ऐब्सॉल्यूट एरर (MAE)

#मेट्रिक

L₁ लॉस का इस्तेमाल करने पर, हर उदाहरण के लिए औसत लॉस. कुल गड़बड़ी का मध्यमान इस तरह कैलकुलेट करें:

1. किसी बैच के लिए L₁ लॉस कैलकुलेट करें.
2. L₁ लॉस को बैच में मौजूद उदाहरणों की संख्या से भाग दें.

गणित के फ़ॉर्मूले देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

$$\text{Mean Absolute Error} = \frac{1}{n}\sum_{i=0}^n | y_i - \hat{y}_i |$$

कहां:

• $n$ उदाहरणों की संख्या है.
• $y$ लेबल की असल वैल्यू है.
• $\hat{y}$ वह वैल्यू है जिसका अनुमान मॉडल, $y$ के लिए लगाता है.

---

उदाहरण के लिए, पांच उदाहरणों के इस बैच में L₁ नुकसान के कैलकुलेशन पर विचार करें:

उदाहरण की असल वैल्यू	मॉडल की अनुमानित वैल्यू	नुकसान (असल और अनुमानित वैल्यू के बीच का अंतर)
7	6	1
5	4	1
8	11	3
4	6	2
9	8	1
		8 = L1 नुकसान

इसलिए, L₁ लॉस 8 है और उदाहरणों की संख्या 5 है. इसलिए, कुल गड़बड़ी का मध्यमान यह है:

Mean Absolute Error = L1 loss / Number of Examples
Mean Absolute Error = 8/5 = 1.6

मीन स्क्वेयर्ड एरर और रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर के साथ, कॉन्ट्रास्ट मीन ऐब्सलूट एरर की तुलना करें.

के पर औसत सटीकता (एमएपी@के)

#generativeAI

#मेट्रिक

यह पुष्टि करने वाले डेटासेट में, सभी k पर औसत सटीक स्कोर का सांख्यिकीय माध्य होता है. के पर औसत सटीक दर का इस्तेमाल, सुझाव देने वाले सिस्टम से जनरेट किए गए सुझावों की क्वालिटी का आकलन करने के लिए किया जाता है.

हालांकि, "औसत" शब्द का इस्तेमाल दो बार किया गया है, लेकिन मेट्रिक का नाम सही है. आखिरकार, यह मेट्रिक कई k पर औसत सटीक दर वैल्यू का औसत निकालती है.

उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि आपने एक ऐसा सुझाव सिस्टम बनाया है जो हर उपयोगकर्ता के लिए, उसके हिसाब से सुझाए गए उपन्यासों की सूची जनरेट करता है. चुनिंदा उपयोगकर्ताओं से मिले सुझाव, शिकायत या राय के आधार पर, आपको के स्कोर पर औसत सटीक स्कोर की इन पांच वैल्यू का हिसाब लगाना है. हर उपयोगकर्ता के लिए एक स्कोर:

• 0.73
• 0.77
• 0.67
• 0.82
• 0.76

इसलिए, K पर औसत प्रिसिज़न का मतलब यह है:

$$\text{mean } = \frac{\text{0.73 + 0.77 + 0.67 + 0.82 + 0.76}} {\text{5}} = \text{0.75}$$

---

मीन स्क्वेयर्ड एरर (एमएसई)

#मेट्रिक

L₂ लॉस का इस्तेमाल करने पर, हर उदाहरण के लिए औसत लॉस. मीन स्क्वेयर्ड एरर की गणना इस तरह करें:

1. किसी बैच के लिए L₂ लॉस की गणना करता है.
2. L₂ लॉस को बैच में मौजूद उदाहरणों की संख्या से भाग दें.

गणित के फ़ॉर्मूले देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

$$\text{Mean Squared Error} = \frac{1}{n}\sum_{i=0}^n {(y_i - \hat{y}_i)}^2$$ कहां:

• $n$ उदाहरणों की संख्या है.
• $y$ लेबल की असल वैल्यू है.
• $\hat{y}$, $y$ के लिए मॉडल का अनुमान है.

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उदाहरण के लिए, पांच उदाहरणों के इस बैच में हुए नुकसान पर विचार करें:

वास्तविक मान	मॉडल का अनुमान	हार	स्क्वेयर्ड लॉस
7	6	1	1
5	4	1	1
8	11	3	9
4	6	2	4
9	8	1	1
			16 = L2 लॉस

इसलिए, वर्ग में गड़बड़ी का माध्य यह है:

Mean Squared Error = L2 loss / Number of Examples
Mean Squared Error = 16/5 = 3.2

वर्ग में गड़बड़ी का माध्य, ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एक लोकप्रिय ऑप्टिमाइज़र है. इसका इस्तेमाल खास तौर पर लीनियर रिग्रेशन के लिए किया जाता है.

मीन ऐब्सलूट एरर और रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर के साथ कंट्रास्ट मीन स्क्वेयर्ड एरर की तुलना करें.

TensorFlow Playground, नुकसान की वैल्यू का हिसाब लगाने के लिए, माध्य वर्ग त्रुटि का इस्तेमाल करता है.

आउटलायर के बारे में ज़्यादा जानकारी देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

आउटलायर का असर, मीन स्क्वेयर्ड एरर पर बहुत ज़्यादा पड़ता है. उदाहरण के लिए, 1 का नुकसान, 1 का स्क्वेयर्ड नुकसान होता है. हालांकि, 3 का नुकसान, 9 का स्क्वेयर्ड नुकसान होता है. ऊपर दी गई टेबल में, तीन खातों के नुकसान वाले उदाहरण में, माध्य वर्ग त्रुटि (एमएसई) का ~56% हिस्सा शामिल है. वहीं, एक खाते के नुकसान वाले हर उदाहरण में, माध्य वर्ग त्रुटि (एमएसई) का सिर्फ़ 6% हिस्सा शामिल है.

आउटलायर, मीन स्क्वेयर्ड एरर पर जितना असर डालते हैं उतना असर मीन ऐब्सॉल्यूट एरर पर नहीं डालते. उदाहरण के लिए, सिर्फ़ ~38% औसत निरपेक्ष गड़बड़ी के लिए, तीन खातों का नुकसान.

क्लिपिंग एक ऐसा तरीका है जिससे मॉडल की अनुमान लगाने की क्षमता को नुकसान पहुंचाने वाले एक्सट्रीम आउटलायर को रोका जा सकता है.

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मेश

#TensorFlow

#GoogleCloud

एमएल पैरलल प्रोग्रामिंग में, यह एक ऐसा शब्द है जिसका इस्तेमाल टीपीयू चिप को डेटा और मॉडल असाइन करने के लिए किया जाता है. साथ ही, यह तय करने के लिए किया जाता है कि इन वैल्यू को कैसे शार्ड या रेप्लिकेट किया जाएगा.

मेश एक ऐसा शब्द है जिसका इस्तेमाल कई तरह से किया जाता है. इसका मतलब इनमें से कोई भी हो सकता है:

• टीपीयू चिप का फ़िज़िकल लेआउट.
• यह एक ऐब्स्ट्रैक्ट लॉजिकल कंस्ट्रक्ट है. इसका इस्तेमाल, डेटा और मॉडल को टीपीयू चिप पर मैप करने के लिए किया जाता है.

दोनों ही मामलों में, मेश को आकार के तौर पर तय किया जाता है.

मेटा-लर्निंग

यह मशीन लर्निंग का एक सबसेट है. यह लर्निंग एल्गोरिदम का पता लगाता है या उसे बेहतर बनाता है. मेटा-लर्निंग सिस्टम का मकसद, मॉडल को इस तरह से ट्रेन करना भी हो सकता है कि वह कम डेटा या पिछले टास्क से मिले अनुभव के आधार पर, नए टास्क को तुरंत सीख सके. मेटा-लर्निंग एल्गोरिदम आम तौर पर ये काम करने की कोशिश करते हैं:

• हाथ से तैयार की गई सुविधाओं को बेहतर बनाना या उनके बारे में जानना. जैसे, इनिशियलाइज़र या ऑप्टिमाइज़र.
• डेटा और कंप्यूटिंग के संसाधनों का कम इस्तेमाल करना.
• सामान्यीकरण को बेहतर बनाना.

मेटा-लर्निंग, फ़्यू-शॉट लर्निंग से जुड़ी होती है.

मीट्रिक

#TensorFlow

#मेट्रिक

वह आंकड़े जो आपके लिए अहम हैं.

मकसद एक ऐसी मेट्रिक होती है जिसे मशीन लर्निंग सिस्टम ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश करता है.

Metrics API (tf.metrics)

#मेट्रिक

मॉडल का आकलन करने के लिए, TensorFlow API. उदाहरण के लिए, tf.metrics.accuracy से यह तय होता है कि मॉडल के अनुमान, लेबल से कितनी बार मेल खाते हैं.

मिनी-बैच

#fundamentals

यह बैच का एक छोटा सबसेट होता है. इसे रैंडम तरीके से चुना जाता है और एक इटरेशन में प्रोसेस किया जाता है. मिनी-बैच का बैच साइज़ आम तौर पर 10 से 1,000 उदाहरणों के बीच होता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि पूरे ट्रेनिंग सेट (पूरे बैच) में 1,000 उदाहरण शामिल हैं. मान लें कि आपने हर मिनी-बैच का बैच साइज़ 20 पर सेट किया है. इसलिए, हर इटरेशन में, 1,000 उदाहरणों में से 20 उदाहरणों के नुकसान का पता लगाया जाता है. इसके बाद, वेट और बायस को उसी के मुताबिक अडजस्ट किया जाता है.

पूरे बैच के सभी उदाहरणों के नुकसान की तुलना में, मिनी-बैच के नुकसान का हिसाब लगाना ज़्यादा आसान होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

मिनी-बैच स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट

यह ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम है, जो मिनी-बैच का इस्तेमाल करता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो मिनी-बैच स्टोकास्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट, ट्रेनिंग डेटा के छोटे सबसेट के आधार पर ग्रेडिएंट का अनुमान लगाता है. रेगुलर स्टोकास्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट, साइज़ 1 के मिनी-बैच का इस्तेमाल करता है.

मिनिमैक्स लॉस

#मेट्रिक

यह जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क के लिए एक लॉस फ़ंक्शन है. यह जनरेट किए गए डेटा और असली डेटा के डिस्ट्रिब्यूशन के बीच क्रॉस-एंट्रॉपी पर आधारित होता है.

मिनिमैक्स लॉस का इस्तेमाल पहले पेपर में, जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क के बारे में बताने के लिए किया गया था.

ज़्यादा जानकारी के लिए, जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क कोर्स में लॉस फ़ंक्शन देखें.

माइनॉरिटी क्लास

#fundamentals

क्लास-इम्बैलेंस वाले डेटासेट में सबसे कम बार दिखने वाला लेबल. उदाहरण के लिए, अगर किसी डेटासेट में 99% नेगेटिव लेबल और 1% पॉज़िटिव लेबल हैं, तो पॉज़िटिव लेबल माइनॉरिटी क्लास में आते हैं.

ज़्यादातर क्लास के साथ कंट्रास्ट.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

दस लाख उदाहरणों वाला ट्रेनिंग सेट बहुत अच्छा लगता है. हालांकि, अगर माइनॉरिटी क्लास को ठीक से नहीं दिखाया गया है, तो ट्रेनिंग के लिए बहुत बड़ा डेटासेट भी काफ़ी नहीं हो सकता. डेटासेट में मौजूद उदाहरणों की कुल संख्या पर कम और माइनॉरिटी क्लास में मौजूद उदाहरणों की संख्या पर ज़्यादा ध्यान दें.

अगर आपके डेटासेट में माइनॉरिटी क्लास के उदाहरणों की संख्या कम है, तो माइनॉरिटी क्लास को बेहतर बनाने के लिए, डाउनसैंपलिंग (दूसरी बुलेट में दी गई परिभाषा) का इस्तेमाल करें.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: असंतुलित डेटासेट देखें.

एक्सपर्ट का मिक्सचर

#generativeAI

यह एक ऐसी स्कीम है जिसकी मदद से, न्यूरल नेटवर्क की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जाता है. इसके लिए, नेटवर्क के सिर्फ़ कुछ पैरामीटर (जिन्हें एक्सपर्ट कहा जाता है) का इस्तेमाल करके, दिए गए इनपुट टोकन या उदाहरण को प्रोसेस किया जाता है. गेटेड नेटवर्क, हर इनपुट टोकन या उदाहरण को सही विशेषज्ञ के पास भेजता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, इनमें से कोई एक पेपर देखें:

• Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer
• एक्सपर्ट चॉइस राउटिंग के साथ मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट

ML

मशीन लर्निंग का संक्षिप्त नाम.

एमएमआईटी

#generativeAI

मल्टीमॉडल इंस्ट्रक्शन-ट्यूनिंग के लिए छोटा नाम.

MNIST

यह एक सार्वजनिक डोमेन वाला डेटासेट है. इसे LeCun, Cortes, और Burges ने कंपाइल किया है. इसमें 60,000 इमेज हैं. हर इमेज में यह दिखाया गया है कि किसी व्यक्ति ने मैन्युअल तरीके से 0 से 9 तक के किसी अंक को कैसे लिखा है. हर इमेज को पूर्णांकों के 28x28 ऐरे के तौर पर सेव किया जाता है. इसमें हर पूर्णांक, 0 से 255 के बीच की ग्रेस्केल वैल्यू होती है.

MNIST, मशीन लर्निंग के लिए एक स्टैंडर्ड डेटासेट है. इसका इस्तेमाल अक्सर, मशीन लर्निंग के नए तरीकों को टेस्ट करने के लिए किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, हाथ से लिखे गए अंकों का MNIST डेटाबेस देखें.

मोडेलिटी

डेटा की टॉप-लेवल कैटगरी. उदाहरण के लिए, संख्याएं, टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, और ऑडियो, पांच अलग-अलग मोडैलिटी हैं.

मॉडल

#fundamentals

आम तौर पर, कोई भी ऐसा गणितीय फ़ॉर्मूला जो इनपुट डेटा को प्रोसेस करता है और आउटपुट देता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो मॉडल, पैरामीटर और स्ट्रक्चर का ऐसा सेट होता है जिसकी मदद से कोई सिस्टम अनुमान लगाता है. सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, मॉडल उदाहरण को इनपुट के तौर पर लेता है और अनुमान को आउटपुट के तौर पर दिखाता है. सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, मॉडल कुछ हद तक अलग-अलग होते हैं. उदाहरण के लिए:

• लीनियर रिग्रेशन मॉडल में वज़न और बायस का सेट होता है.
• न्यूरल नेटवर्क मॉडल में ये शामिल होते हैं:
  • छिपी हुई लेयर का एक सेट. हर लेयर में एक या उससे ज़्यादा न्यूरॉन होते हैं.
  • हर न्यूरॉन से जुड़े वेट और बायस.
• डिसिज़न ट्री मॉडल में ये शामिल होते हैं:
  • ट्री का आकार. इसका मतलब है कि शर्तें और पत्तियां किस पैटर्न में जुड़ी हैं.
  • के आने और जाने की सूचना.

आपके पास किसी मॉडल को सेव करने, वापस लाने या उसकी कॉपी बनाने का विकल्प होता है.

बिना निगरानी वाली मशीन लर्निंग भी मॉडल जनरेट करती है. आम तौर पर, यह एक ऐसा फ़ंक्शन होता है जो इनपुट उदाहरण को सबसे सही क्लस्टर से मैप कर सकता है.

बीजगणितीय और प्रोग्रामिंग फ़ंक्शन की तुलना एमएल मॉडल से करने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

नीचे दिया गया बीजगणितीय फ़ंक्शन एक मॉडल है:

  f(x, y) = 3x -5xy + y2 + 17

ऊपर दिया गया फ़ंक्शन, इनपुट वैल्यू (x और y) को आउटपुट पर मैप करता है.

इसी तरह, यहां दिया गया प्रोग्रामिंग फ़ंक्शन भी एक मॉडल है:

def half_of_greater(x, y):
  if (x > y):
    return(x / 2)
  else
    return(y / 2)

कॉल करने वाला व्यक्ति, Python फ़ंक्शन को आर्ग्युमेंट पास करता है. इसके बाद, Python फ़ंक्शन return स्टेटमेंट के ज़रिए आउटपुट जनरेट करता है.

हालांकि, डीप न्यूरल नेटवर्क का गणितीय स्ट्रक्चर, बीजगणितीय या प्रोग्रामिंग फ़ंक्शन से बहुत अलग होता है. इसके बावजूद, डीप न्यूरल नेटवर्क अब भी इनपुट (उदाहरण) लेता है और आउटपुट (अनुमान) देता है.

कोई प्रोग्रामर, प्रोग्रामिंग फ़ंक्शन को मैन्युअल तरीके से कोड करता है. इसके उलट, मशीन लर्निंग मॉडल, ऑटोमेटेड ट्रेनिंग के दौरान धीरे-धीरे सबसे सही पैरामीटर सीखता है.

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मॉडल की क्षमता

#मेट्रिक

समस्याओं की जटिलता, जिसे मॉडल सीख सकता है. कोई मॉडल जितनी मुश्किल समस्याओं को हल करना सीख सकता है, उसकी क्षमता उतनी ही ज़्यादा होती है. मॉडल के पैरामीटर की संख्या बढ़ने पर, आम तौर पर मॉडल की क्षमता बढ़ जाती है. क्लासिफ़िकेशन मॉडल की क्षमता की औपचारिक परिभाषा के लिए, वीसी डाइमेंशन देखें.

मॉडल कैस्केडिंग

#generativeAI

यह एक ऐसा सिस्टम है जो किसी खास अनुमान लगाने वाली क्वेरी के लिए, सबसे सही मॉडल चुनता है.

मान लें कि आपके पास अलग-अलग साइज़ के मॉडल का एक ग्रुप है. इसमें बहुत बड़े मॉडल (जिनमें बहुत सारे पैरामीटर होते हैं) से लेकर बहुत छोटे मॉडल (जिनमें बहुत कम पैरामीटर होते हैं) शामिल हैं. बहुत बड़े मॉडल, छोटे मॉडल की तुलना में अनुमान लगाने के समय ज़्यादा कंप्यूटेशनल संसाधनों का इस्तेमाल करते हैं. हालांकि, बहुत बड़े मॉडल, छोटे मॉडल की तुलना में ज़्यादा मुश्किल अनुरोधों का अनुमान लगा सकते हैं. मॉडल कैस्केडिंग से, अनुमान लगाने के लिए की गई क्वेरी की जटिलता का पता चलता है. इसके बाद, अनुमान लगाने के लिए सही मॉडल चुना जाता है. मॉडल कैस्केडिंग का मुख्य मकसद, अनुमान लगाने की लागत को कम करना है. इसके लिए, आम तौर पर छोटे मॉडल चुने जाते हैं. साथ ही, ज़्यादा मुश्किल क्वेरी के लिए ही बड़े मॉडल चुने जाते हैं.

मान लें कि कोई छोटा मॉडल किसी फ़ोन पर काम करता है और उस मॉडल का बड़ा वर्शन किसी रिमोट सर्वर पर काम करता है. मॉडल कैस्केडिंग की मदद से, लागत और लेटेंसी को कम किया जा सकता है. ऐसा इसलिए, क्योंकि छोटे मॉडल को सामान्य अनुरोधों को हैंडल करने की अनुमति दी जाती है. साथ ही, मुश्किल अनुरोधों को हैंडल करने के लिए सिर्फ़ रिमोट मॉडल को कॉल किया जाता है.

मॉडल राउटर भी देखें.

मॉडल पैरललिज़्म

ट्रेनिंग या अनुमान लगाने की प्रोसेस को बढ़ाने का एक तरीका, जिसमें एक मॉडल के अलग-अलग हिस्सों को अलग-अलग डिवाइसों पर रखा जाता है. मॉडल पैरललिज़्म की मदद से, ऐसे मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं जो एक डिवाइस पर फ़िट नहीं होते.

मॉडल पैरललिज़्म को लागू करने के लिए, सिस्टम आम तौर पर ये काम करता है:

1. यह मॉडल को छोटे-छोटे हिस्सों में बांटता है.
2. इन छोटे-छोटे हिस्सों की ट्रेनिंग को कई प्रोसेसर में बांटता है. हर प्रोसेसर, मॉडल के अपने हिस्से को ट्रेन करता है.
3. यह नतीजों को मिलाकर एक मॉडल बनाता है.

मॉडल पैरललिज़्म की वजह से ट्रेनिंग की प्रोसेस धीमी हो जाती है.

डेटा पैरललिज़्म भी देखें.

मॉडल राऊटर

#generativeAI

यह एल्गोरिदम, मॉडल कैस्केडिंग में अनुमान के लिए सबसे सही मॉडल तय करता है. मॉडल राउटर, आम तौर पर एक मशीन लर्निंग मॉडल होता है. यह धीरे-धीरे यह सीखता है कि किसी इनपुट के लिए सबसे अच्छा मॉडल कैसे चुना जाए. हालांकि, मॉडल राउटर कभी-कभी एक आसान, नॉन-मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हो सकता है.

मॉडल की ट्रेनिंग

सबसे अच्छे मॉडल का पता लगाने की प्रोसेस.

MOE

#generativeAI

यह मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट का संक्षिप्त नाम है.

दिलचस्पी बढ़ाना

यह एक बेहतर ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम है. इसमें लर्निंग का कोई चरण, न सिर्फ़ मौजूदा चरण के डेरिवेटिव पर निर्भर करता है, बल्कि उससे ठीक पहले के चरण के डेरिवेटिव पर भी निर्भर करता है. मोमेंटम में, समय के साथ ग्रेडिएंट के एक्सपोनेंशियल वेटेड मूविंग ऐवरेज का हिसाब लगाया जाता है. यह फ़िज़िक्स में मोमेंटम के जैसा होता है. मोमेंटम की वजह से, लर्निंग कभी-कभी लोकल मिनिमल में अटक जाती है.

Mostly Basic Python Problems (MBPP)

#मेट्रिक

यह एक ऐसा डेटासेट है जिससे यह पता लगाया जा सकता है कि कोई एलएलएम, Python कोड जनरेट करने में कितना माहिर है. Mostly Basic Python Problems में, क्राउडसोर्सिंग से मिली प्रोग्रामिंग की करीब 1,000 समस्याएं दी गई हैं. डेटासेट में मौजूद हर समस्या में यह जानकारी शामिल होती है:

• टास्क के बारे में जानकारी
• सॉल्यूशन कोड
• अपने-आप होने वाले तीन टेस्ट केस

MT

#generativeAI

मशीन से अनुवाद के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला संक्षिप्त नाम.

मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन

#fundamentals

यह सुपरवाइज़्ड लर्निंग में क्लासिफ़िकेशन की समस्या है. इसमें डेटासेट में लेबल की दो से ज़्यादा क्लास होती हैं. उदाहरण के लिए, आइरिस डेटासेट में मौजूद लेबल, इन तीन क्लास में से कोई एक होना चाहिए:

• आइरिस सेटोसा
• आइरिस वर्जिनिका
• आइरिस वर्सिकलर

आइरिस डेटासेट पर ट्रेन किया गया मॉडल, नए उदाहरणों के आधार पर आइरिस टाइप का अनुमान लगाता है. यह मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन करता है.

इसके उलट, क्लासिफ़िकेशन की ऐसी समस्याएं जिनमें सिर्फ़ दो क्लास के बीच अंतर किया जाता है उन्हें बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल कहा जाता है. उदाहरण के लिए, ईमेल मॉडल यह अनुमान लगाता है कि ईमेल स्पैम है या स्पैम नहीं है. यह एक बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल है.

क्लस्टरिंग की समस्याओं में, मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन का मतलब दो से ज़्यादा क्लस्टर से होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन देखें.

मल्टी-क्लास लॉजिस्टिक रिग्रेशन

मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन की समस्याओं में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करना.

मल्टी-हेड सेल्फ-अटेंशन

यह सेल्फ़-अटेंशन का एक्सटेंशन है. यह इनपुट सीक्वेंस में मौजूद हर पोज़िशन के लिए, सेल्फ़-अटेंशन मेकेनिज़्म को कई बार लागू करता है.

ट्रांसफ़ॉर्मर ने मल्टी-हेड सेल्फ़-अटेंशन की सुविधा पेश की.

मल्टीमॉडल इंस्ट्रक्शन-ट्यून किया गया

यह निर्देशों के हिसाब से काम करने वाला मॉडल है. यह टेक्स्ट के अलावा, इमेज, वीडियो, और ऑडियो जैसे इनपुट को भी प्रोसेस कर सकता है.

मल्टीमॉडल मॉडल

ऐसा मॉडल जिसके इनपुट, आउटपुट या दोनों में एक से ज़्यादा मोडेलिटी शामिल हों. उदाहरण के लिए, ऐसे मॉडल पर विचार करें जो इमेज और टेक्स्ट कैप्शन (दो मोडेलिटी) को सुविधाओं के तौर पर लेता है. साथ ही, एक स्कोर आउटपुट करता है. यह स्कोर बताता है कि इमेज के लिए टेक्स्ट कैप्शन कितना सही है. इसलिए, इस मॉडल के इनपुट मल्टीमोडल हैं और आउटपुट यूनिमोडल है.

मल्टीनोमियल क्लासिफ़िकेशन

यह मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन का समानार्थी शब्द है.

मल्टीनोमियल रिग्रेशन

मल्टी-क्लास लॉजिस्टिक रिग्रेशन का समानार्थी शब्द.

एक से ज़्यादा वाक्यों को पढ़कर सवालों के जवाब देना (MultiRC)

यह एक डेटासेट है. इसका इस्तेमाल, यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि एलएलएम, कई विकल्पों वाले सवालों के जवाब दे सकता है या नहीं. डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण में यह जानकारी शामिल होती है:

• कॉन्टेक्स्ट पैराग्राफ़
• उस पैराग्राफ़ के बारे में सवाल
• सवाल के एक से ज़्यादा जवाब. हर जवाब को सही या गलत के तौर पर लेबल किया गया है. एक से ज़्यादा जवाब सही हो सकते हैं.

उदाहरण के लिए:

• कॉन्टेक्स्ट पैराग्राफ़:

  सुज़न को जन्मदिन की पार्टी करनी थी. उसने अपने सभी दोस्तों को कॉल किया. उसके पांच दोस्त हैं. उसकी माँ ने कहा कि सुज़ैन उन सभी को पार्टी में न्योता दे सकती है. उसकी पहली दोस्त पार्टी में नहीं आ सकी, क्योंकि वह बीमार थी. उसकी दूसरी दोस्त शहर से बाहर जा रही थी. उसकी तीसरी दोस्त को पक्का नहीं था कि उसके माता-पिता उसे अनुमति देंगे या नहीं. चौथे दोस्त ने कहा कि वह शायद आ पाए. पांचवां दोस्त पार्टी में ज़रूर आ सकता है. सुज़न थोड़ी उदास थी. पार्टी के दिन, पांचों दोस्त आ गए. हर दोस्त के पास सुज़ैन के लिए एक तोहफ़ा था. सुज़न बहुत खुश हुई और उसने अगले हफ़्ते अपने हर दोस्त को धन्यवाद कार्ड भेजा.

• सवाल: क्या सुज़ैन का बीमार दोस्त ठीक हो गया?

• एक से ज़्यादा जवाब:

  • हां, वह ठीक हो गई. (सही)
  • नहीं. (गलत)
  • हां. (सही)
  • नहीं, वह ठीक नहीं हुई. (गलत)
  • हाँ, वह सुज़ैन की पार्टी में थी. (सही)

MultiRC, SuperGLUE ensemble का एक कॉम्पोनेंट है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Looking Beyond the Surface: A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences देखें.

एक साथ कई काम करना

मशीन लर्निंग की एक ऐसी तकनीक जिसमें एक मॉडल को कई टास्क पूरे करने की ट्रेनिंग दी जाती है.

मल्टीटास्क मॉडल को ऐसे डेटा पर ट्रेनिंग देकर बनाया जाता है जो अलग-अलग टास्क के लिए सही हो. इससे मॉडल को अलग-अलग टास्क के बीच जानकारी शेयर करने के बारे में जानने में मदद मिलती है. इससे मॉडल को ज़्यादा असरदार तरीके से सीखने में मदद मिलती है.

एक मॉडल को कई टास्क के लिए ट्रेन किया जाता है. इससे, वह अलग-अलग तरह के डेटा को बेहतर तरीके से हैंडल कर पाता है.

नहीं

Nano

#generativeAI

यह Gemini मॉडल, डिवाइस पर इस्तेमाल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini Nano लेख पढ़ें.

Pro और Ultra के बारे में भी जानें.

एनएएन ट्रैप

ट्रेनिंग के दौरान, जब आपके मॉडल में मौजूद कोई नंबर NaN बन जाता है, तो इसकी वजह से आपके मॉडल में मौजूद कई या सभी नंबर आखिर में NaN बन जाते हैं.

NaN, Not a Number का संक्षिप्त रूप है.

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग

यह कंप्यूटर को भाषा के नियमों का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता के कहे या टाइप किए गए शब्दों को प्रोसेस करने की ट्रेनिंग देने का फ़ील्ड है. आजकल, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग की लगभग सभी तकनीकें मशीन लर्निंग पर आधारित हैं.

नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग

यह नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का एक सबसेट है. यह किसी भी बोले या टाइप किए गए कॉन्टेंट के मकसद का पता लगाता है. नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के अलावा, नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग में भाषा के मुश्किल पहलुओं को भी ध्यान में रखा जाता है. जैसे, संदर्भ, व्यंग्य, और भावनाएं.

नेगेटिव क्लास

#fundamentals

#मेट्रिक

बाइनरी क्लासिफ़िकेशन में, एक क्लास को पॉज़िटिव और दूसरी क्लास को नेगेटिव कहा जाता है. पॉज़िटिव क्लास, वह चीज़ या इवेंट होता है जिसके लिए मॉडल की टेस्टिंग की जा रही है. वहीं, नेगेटिव क्लास, दूसरी संभावना होती है. उदाहरण के लिए:

• मेडिकल टेस्ट में नेगेटिव क्लास "ट्यूमर नहीं है" हो सकती है.
• ईमेल के क्लासिफ़िकेशन मॉडल में नेगेटिव क्लास "स्पैम नहीं है" हो सकती है.

पॉज़िटिव क्लास से तुलना करें.

नेगेटिव सैंपलिंग

यह उम्मीदवारों के सैंपल का समानार्थी शब्द है.

न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (एनएएस)

यह न्यूरल नेटवर्क के आर्किटेक्चर को अपने-आप डिज़ाइन करने की एक तकनीक है. NAS एल्गोरिदम, न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करने में लगने वाले समय और ज़रूरी संसाधनों की संख्या को कम कर सकते हैं.

NAS आम तौर पर इनका इस्तेमाल करता है:

• सर्च स्पेस, जो संभावित आर्किटेक्चर का एक सेट होता है.
• फ़िटनेस फ़ंक्शन, जो यह मेज़र करता है कि कोई आर्किटेक्चर, दिए गए टास्क को कितनी अच्छी तरह से पूरा करता है.

NAS एल्गोरिदम, अक्सर संभावित आर्किटेक्चर के छोटे सेट से शुरू होते हैं. साथ ही, जैसे-जैसे एल्गोरिदम को यह पता चलता है कि कौनसे आर्किटेक्चर असरदार हैं वैसे-वैसे खोज के दायरे को धीरे-धीरे बढ़ाया जाता है. फ़िटनेस फ़ंक्शन आम तौर पर, ट्रेनिंग सेट पर आर्किटेक्चर की परफ़ॉर्मेंस पर आधारित होता है. साथ ही, एल्गोरिदम को आम तौर पर रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग तकनीक का इस्तेमाल करके ट्रेन किया जाता है.

NAS एल्गोरिदम, कई तरह के कामों के लिए बेहतर परफ़ॉर्म करने वाले आर्किटेक्चर ढूंढने में असरदार साबित हुए हैं. इनमें इमेज वर्गीकरण, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन, और मशीन ट्रांसलेशन शामिल हैं.

न्यूरल नेटवर्क

#fundamentals

एक मॉडल, जिसमें कम से कम एक हिडन लेयर हो. डीप न्यूरल नेटवर्क, न्यूरल नेटवर्क का एक टाइप है. इसमें एक से ज़्यादा हिडन लेयर होती हैं. उदाहरण के लिए, इस डायग्राम में दो हिडन लेयर वाला डीप न्यूरल नेटवर्क दिखाया गया है.

न्यूरल नेटवर्क में मौजूद हर न्यूरॉन, अगली लेयर के सभी नोड से कनेक्ट होता है. उदाहरण के लिए, ऊपर दिए गए डायग्राम में देखें कि पहली हिडन लेयर में मौजूद तीनों न्यूरॉन, दूसरी हिडन लेयर में मौजूद दोनों न्यूरॉन से अलग-अलग तरीके से कनेक्ट होते हैं.

कंप्यूटर पर लागू किए गए न्यूरल नेटवर्क को कभी-कभी आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है. ऐसा इसलिए, ताकि इन्हें दिमाग़ और अन्य नर्वस सिस्टम में मौजूद न्यूरल नेटवर्क से अलग किया जा सके.

कुछ न्यूरल नेटवर्क, अलग-अलग सुविधाओं और लेबल के बीच बेहद जटिल नॉनलीनियर रिलेशनशिप की नकल कर सकते हैं.

कन्वलूशनल न्यूरल नेटवर्क और रीकरंट न्यूरल नेटवर्क के बारे में भी जानें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क देखें.

न्यूरॉन

#fundamentals

मशीन लर्निंग में, न्यूरल नेटवर्क की हिडन लेयर में मौजूद एक अलग यूनिट. हर न्यूरॉन, दो चरणों में यह कार्रवाई करता है:

1. यह फ़ंक्शन, इनपुट वैल्यू को उनके वेट से गुणा करके, वेटेड सम का हिसाब लगाता है.
2. वेटेड सम को ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के इनपुट के तौर पर पास करता है.

पहली हिडन लेयर में मौजूद न्यूरॉन, इनपुट लेयर में मौजूद फ़ीचर वैल्यू से इनपुट स्वीकार करता है. पहली हिडन लेयर के बाद की किसी भी हिडन लेयर में मौजूद न्यूरॉन, पिछली हिडन लेयर में मौजूद न्यूरॉन से इनपुट स्वीकार करता है. उदाहरण के लिए, दूसरी हिडन लेयर में मौजूद न्यूरॉन, पहली हिडन लेयर में मौजूद न्यूरॉन से इनपुट स्वीकार करता है.

नीचे दिए गए इलस्ट्रेशन में, दो न्यूरॉन और उनके इनपुट को हाइलाइट किया गया है.

न्यूरल नेटवर्क में मौजूद न्यूरॉन, दिमाग और नर्वस सिस्टम के अन्य हिस्सों में मौजूद न्यूरॉन की तरह काम करता है.

एन-ग्राम

N शब्दों का क्रम से लगाया गया सेट. उदाहरण के लिए, truly madly एक 2-ग्राम है. शब्दों का क्रम मायने रखता है. इसलिए, madly truly, truly madly से अलग 2-ग्राम है.

नहीं	इस तरह के N-ग्राम के नाम	उदाहरण
2	बाइग्राम या 2-ग्राम	जाना, जाना, दोपहर का खाना खाना, रात का खाना खाना
3	ट्रायग्राम या 3-ग्राम	पेट भर खाना, शुभ विवाह, मौत की घंटी
4	4-ग्राम	वॉक इन द पार्क, डस्ट इन द विंड, द बॉय एट लेंटिल्स

नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग के कई मॉडल, N-ग्राम पर भरोसा करते हैं. इससे यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उपयोगकर्ता अगला शब्द क्या टाइप करेगा या बोलेगा. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी उपयोगकर्ता ने happily ever टाइप किया. ट्रायग्राम पर आधारित कोई एनएलयू मॉडल, इस बात का अनुमान लगा सकता है कि उपयोगकर्ता अगला शब्द after टाइप करेगा.

एन-ग्राम की तुलना शब्दों की सूची से करें. यह शब्दों का ऐसा सेट होता है जिसमें शब्दों का क्रम मायने नहीं रखता.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल देखें.

एनएलपी

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का संक्षिप्त नाम.

एनएलयू

नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग का संक्षिप्त नाम.

नोड (डिसिज़न ट्री)

#df

डिसिज़न ट्री में, कोई भी शर्त या लीफ.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने के लिए फ़ॉरेस्ट कोर्स में डिसिज़न ट्री देखें.

नोड (न्यूरल नेटवर्क)

#fundamentals

छिपी हुई लेयर में मौजूद न्यूरॉन.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क देखें.

नोड (TensorFlow ग्राफ़)

#TensorFlow

TensorFlow ग्राफ़ में कोई ऑपरेशन.

शोर

आसान शब्दों में कहें, तो डेटासेट में मौजूद किसी भी तरह की ऐसी जानकारी जो सिग्नल को धुंधला करती है. डेटा में नॉइज़ कई तरह से आ सकता है. उदाहरण के लिए:

• लोगों से रेटिंग लेने वाले, लेबलिंग में गलतियां करते हैं.
• लोग और इंस्ट्रूमेंट, सुविधाओं की वैल्यू को गलत तरीके से रिकॉर्ड करते हैं या उन्हें छोड़ देते हैं.

अन्य शर्त

#df

ऐसी शर्त जिसमें दो से ज़्यादा संभावित नतीजे शामिल हों. उदाहरण के लिए, यहां दी गई नॉन-बाइनरी शर्त में तीन संभावित नतीजे शामिल हैं:

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में शर्तों के टाइप देखें.

नॉनलीनियर

#fundamentals

दो या उससे ज़्यादा वैरिएबल के बीच ऐसा संबंध जिसे सिर्फ़ जोड़ और गुणा करके नहीं दिखाया जा सकता. लीनियर संबंध को लाइन के तौर पर दिखाया जा सकता है. वहीं, नॉनलीनियर संबंध को लाइन के तौर पर नहीं दिखाया जा सकता. उदाहरण के लिए, ऐसे दो मॉडल पर विचार करें जिनमें से हर मॉडल, एक सुविधा को एक लेबल से जोड़ता है. बाईं ओर मौजूद मॉडल लीनियर है और दाईं ओर मौजूद मॉडल नॉनलीनियर है:

अलग-अलग तरह के नॉनलीनियर फ़ंक्शन आज़माने के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: नोड और हिडन लेयर देखें.

नॉन-रिस्पॉन्स बायस

#responsible

चुने जाने का पूर्वाग्रह देखें.

नॉनस्टेशनैरिटी

#fundamentals

ऐसी सुविधा जिसकी वैल्यू एक या उससे ज़्यादा डाइमेंशन के हिसाब से बदलती हैं. आम तौर पर, यह समय के हिसाब से बदलती है. उदाहरण के लिए, नॉनस्टेशनैरिटी के ये उदाहरण देखें:

• किसी स्टोर पर बेचे गए स्विमसूट की संख्या, सीज़न के हिसाब से अलग-अलग होती है.
• किसी खास इलाके में, किसी फल की फ़सल साल के ज़्यादातर समय में नहीं होती, लेकिन कुछ समय के लिए उसकी फ़सल बहुत ज़्यादा होती है.
• क्लाइमेट चेंज की वजह से, सालाना औसत तापमान में बदलाव हो रहा है.

इसकी तुलना स्टेशनैरिटी से करें.

कोई भी जवाब सही नहीं है (नोरा)

#generativeAI

एक ऐसा प्रॉम्प्ट जिसके कई सही जवाब हों. उदाहरण के लिए, इस प्रॉम्प्ट का कोई एक सही जवाब नहीं है:

मुझे हाथियों के बारे में कोई मज़ेदार चुटकुला सुनाओ.

एक से ज़्यादा सही जवाब वाले सवालों के जवाबों की जांच करना, एक सही जवाब वाले सवालों के जवाबों की जांच करने की तुलना में ज़्यादा मुश्किल होता है. उदाहरण के लिए, हाथी के बारे में किसी चुटकुले का आकलन करने के लिए, यह तय करने का एक व्यवस्थित तरीका होना चाहिए कि चुटकुला कितना मज़ेदार है.

नोरा

#generativeAI

कोई एक सही जवाब नहीं है के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला छोटा नाम.

नॉर्मलाइज़ेशन

#fundamentals

सामान्य तौर पर, किसी वैरिएबल की वैल्यू की असल रेंज को वैल्यू की स्टैंडर्ड रेंज में बदलने की प्रोसेस को नॉर्मलाइज़ेशन कहते हैं. जैसे:

• -1 से +1
• 0 से 1
• ज़ेड-स्कोर (लगभग -3 से +3)

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी सुविधा की वैल्यू की असल सीमा 800 से 2,400 है. फ़ीचर इंजीनियरिंग के तहत, असल वैल्यू को स्टैंडर्ड रेंज में नॉर्मलाइज़ किया जा सकता है. जैसे, -1 से +1.

फ़ीचर इंजीनियरिंग में, नॉर्मलाइज़ेशन एक सामान्य टास्क है. जब फ़ीचर वेक्टर में मौजूद हर संख्यात्मक फ़ीचर की रेंज लगभग एक जैसी होती है, तब मॉडल आम तौर पर तेज़ी से ट्रेन होते हैं और बेहतर अनुमान लगाते हैं.

ज़ेड-स्कोर नॉर्मलाइज़ेशन भी देखें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: सामान्य बनाना देखें.

Notebook LM

#generativeAI

यह Gemini पर आधारित एक टूल है. इसकी मदद से लोग दस्तावेज़ अपलोड कर सकते हैं. इसके बाद, वे प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, उन दस्तावेज़ों के बारे में सवाल पूछ सकते हैं, उनकी खास जानकारी पा सकते हैं या उन्हें व्यवस्थित कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, कोई लेखक कई छोटी कहानियां अपलोड कर सकता है और NotebookLM से यह पता लगाने के लिए कह सकता है कि उनमें कौनसी थीम एक जैसी हैं या उनमें से कौनसी कहानी पर सबसे अच्छी फ़िल्म बनाई जा सकती है.

नई चीज़ों का पता लगाने की सुविधा

यह तय करने की प्रोसेस कि क्या कोई नया उदाहरण, ट्रेनिंग सेट के डिस्ट्रिब्यूशन से मिलता-जुलता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो ट्रेनिंग सेट पर ट्रेनिंग के बाद, नॉवेल्टी डिटेक्शन यह तय करता है कि नया उदाहरण (अनुमान के दौरान या अतिरिक्त ट्रेनिंग के दौरान) आउटलायर है या नहीं.

आउटलायर डिटेक्शन से तुलना करें.

न्यूमेरिकल डेटा

#fundamentals

विशेषताएं, जिन्हें पूर्णांक या असल वैल्यू वाली संख्याओं के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, घर की कीमत का अनुमान लगाने वाला मॉडल, घर के साइज़ (स्क्वेयर फ़ीट या स्वेयर मीटर में) को संख्या के तौर पर दिखाएगा. किसी सुविधा को संख्यात्मक डेटा के तौर पर दिखाने का मतलब है कि सुविधा की वैल्यू का लेबल के साथ गणितीय संबंध है. इसका मतलब है कि घर के स्क्वेयर मीटर की संख्या का, घर की कीमत से कुछ गणितीय संबंध हो सकता है.

सभी पूर्णांक डेटा को संख्या के तौर पर नहीं दिखाया जाना चाहिए. उदाहरण के लिए, दुनिया के कुछ हिस्सों में पिन कोड पूर्णांक होते हैं. हालांकि, पूर्णांक वाले पिन कोड को मॉडल में संख्यात्मक डेटा के तौर पर नहीं दिखाया जाना चाहिए. ऐसा इसलिए है, क्योंकि 20000 का पिन कोड, 10000 के पिन कोड से दोगुना (या आधा) नहीं है. इसके अलावा, अलग-अलग पिन कोड के हिसाब से प्रॉपर्टी की वैल्यू अलग-अलग होती है. हालांकि, हम यह नहीं मान सकते कि पिन कोड 20000 के हिसाब से प्रॉपर्टी की वैल्यू, पिन कोड 10000 के हिसाब से प्रॉपर्टी की वैल्यू से दोगुनी है. पिन कोड को कैटेगरी के हिसाब से बंटे डेटा के तौर पर दिखाया जाना चाहिए.

संख्यात्मक सुविधाओं को कभी-कभी कंटीन्यूअस फ़ीचर कहा जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा के साथ काम करना लेख पढ़ें.

NumPy

यह ओपन-सोर्स मैथ लाइब्रेरी है. यह Python में ऐरे से जुड़े ऑपरेशन को आसानी से पूरा करने में मदद करती है. pandas को NumPy पर बनाया गया है.

O

कैंपेन का मकसद

#मेट्रिक

मेट्रिक, जिसे एल्गोरिदम ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश कर रहा है.

ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन

#मेट्रिक

गणित का फ़ॉर्मूला या मेट्रिक जिसे मॉडल ऑप्टिमाइज़ करने का लक्ष्य रखता है. उदाहरण के लिए, लीनियर रिग्रेशन के लिए ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन, आम तौर पर मीन स्क्वेयर्ड लॉस होता है. इसलिए, लीनियर रिग्रेशन मॉडल को ट्रेन करते समय, ट्रेनिंग का मकसद औसत स्क्वेयर्ड लॉस को कम करना होता है.

कुछ मामलों में, मकसद फ़ंक्शन को बढ़ाने का होता है. उदाहरण के लिए, अगर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन सटीक होना है, तो लक्ष्य सटीक होने की संभावना को बढ़ाना है.

loss भी देखें.

तिरछी स्थिति

#df

डिसिज़न ट्री में, एक ऐसी शर्त जिसमें एक से ज़्यादा सुविधाएं शामिल हों. उदाहरण के लिए, अगर ऊंचाई और चौड़ाई, दोनों सुविधाएं हैं, तो यहां दी गई शर्त, अप्रत्यक्ष शर्त है:

  height > width

इसकी तुलना ऐक्सिस के साथ अलाइन होने की शर्त से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में शर्तों के टाइप देखें.

अॉफ़लाइन

#fundamentals

static का समानार्थी शब्द.

ऑफ़लाइन इन्फ़रेंस

#fundamentals

किसी मॉडल के अनुमानों का एक बैच जनरेट करने और फिर उन अनुमानों को कैश मेमोरी में सेव करने की प्रोसेस. इसके बाद, ऐप्लिकेशन मॉडल को फिर से चलाने के बजाय, कैश मेमोरी से अनुमानित पूर्वानुमान को ऐक्सेस कर सकते हैं.

उदाहरण के लिए, एक ऐसे मॉडल पर विचार करें जो हर चार घंटे में एक बार, स्थानीय मौसम के पूर्वानुमान (अनुमान) जनरेट करता है. हर मॉडल रन के बाद, सिस्टम स्थानीय मौसम के पूर्वानुमानों को कैश मेमोरी में सेव करता है. मौसम की जानकारी देने वाले ऐप्लिकेशन, कैश मेमोरी से पूर्वानुमान की जानकारी पाते हैं.

ऑफ़लाइन इन्फ़्रेंस को स्टैटिक इन्फ़्रेंस भी कहा जाता है.

इसकी तुलना ऑनलाइन इन्फ़रेंस से करें. ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में Production ML systems: Static versus dynamic inference देखें.

वन-हॉट एन्कोडिंग

#fundamentals

कैटगरी वाले डेटा को ऐसे वेक्टर के तौर पर दिखाया जाता है जिसमें:

• एक एलिमेंट को 1 पर सेट किया गया है.
• अन्य सभी एलिमेंट को 0 पर सेट किया जाता है.

आम तौर पर, वन-हॉट एन्कोडिंग का इस्तेमाल उन स्ट्रिंग या आइडेंटिफ़ायर को दिखाने के लिए किया जाता है जिनकी वैल्यू सीमित होती हैं. उदाहरण के लिए, मान लें कि कैटगरी के हिसाब से तय की गई किसी सुविधा का नाम Scandinavia है और इसकी पांच संभावित वैल्यू हैं:

• "डेनमार्क"
• "स्वीडन"
• "नॉर्वे"
• "फ़िनलैंड"
• "आइसलैंड"

वन-हॉट एन्कोडिंग, पांचों वैल्यू को इस तरह दिखा सकती है:

देश	वेक्टर
"डेनमार्क"	1	0	0	0	0
"स्वीडन"	0	1	0	0	0
"नॉर्वे"	0	0	1	0	0
"फ़िनलैंड"	0	0	0	1	0
"आइसलैंड"	0	0	0	0	1

वन-हॉट एन्कोडिंग की मदद से, मॉडल पांचों देशों के आधार पर अलग-अलग कनेक्शन के बारे में जान सकता है.

किसी फ़ीचर को न्यूमेरिकल डेटा के तौर पर दिखाना, वन-हॉट एन्कोडिंग का एक विकल्प है. माफ़ करें, स्कैंडिनेवियन देशों को संख्या के हिसाब से दिखाना सही नहीं है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए संख्यात्मक फ़ॉर्मैट पर ध्यान दें:

• "डेनमार्क" के लिए 0
• "स्वीडन" 1 है
• "नॉर्वे" की वैल्यू 2 है
• "फ़िनलैंड" की वैल्यू 3 है
• "आइसलैंड" 4 है

न्यूमेरिक एन्कोडिंग की मदद से, मॉडल रॉ नंबर को गणित के हिसाब से समझता है और उन नंबरों के आधार पर ट्रेनिंग लेता है. हालांकि, आइसलैंड में नॉर्वे की तुलना में किसी चीज़ की कीमत दोगुनी (या आधी) नहीं है. इसलिए, मॉडल कुछ अजीब नतीजे देगा.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटेगरी के हिसाब से डेटा: शब्दावली और वन-हॉट एन्कोडिंग देखें.

एक सही जवाब (ओआरए)

#generativeAI

ऐसा प्रॉम्प्ट जिसका एक ही सही जवाब हो. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया प्रॉम्प्ट देखें:

सही या गलत: शनि, मंगल से बड़ा है.

सिर्फ़ सही जवाब सही है.

कोई एक सही जवाब नहीं होता से अलग.

वन-शॉट लर्निंग

यह मशीन लर्निंग का एक तरीका है. इसका इस्तेमाल अक्सर ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन के लिए किया जाता है. इसे एक ट्रेनिंग उदाहरण से, असरदार क्लासिफ़िकेशन मॉडल सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

फ़्यू-शॉट लर्निंग और ज़ीरो-शॉट लर्निंग के बारे में भी जानें.

वन-शॉट प्रॉम्प्ट

#generativeAI

ऐसा प्रॉम्प्ट जिसमें एक उदाहरण दिया गया हो. इससे यह पता चलता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल को किस तरह जवाब देना चाहिए. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए प्रॉम्प्ट में एक उदाहरण शामिल है. इसमें लार्ज लैंग्वेज मॉडल को यह बताया गया है कि उसे किसी क्वेरी का जवाब कैसे देना चाहिए.

एक प्रॉम्ट के हिस्से	नोट
चुने गए देश की आधिकारिक मुद्रा क्या है?	वह सवाल जिसका जवाब आपको एलएलएम से चाहिए.
फ़्रांस: EUR	एक उदाहरण.
भारत:	असल क्वेरी.

एक बार में जवाब पाने के लिए प्रॉम्प्ट लिखना की तुलना इन शब्दों से करें और इनमें अंतर बताएं:

• ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्ट
• उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट

वन-वर्सेज़-ऑल

#fundamentals

अगर क्लासिफ़िकेशन की समस्या में N क्लास हैं, तो N अलग-अलग बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है. हर संभावित नतीजे के लिए एक बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल होता है. उदाहरण के लिए, अगर कोई मॉडल उदाहरणों को जानवर, सब्ज़ी या खनिज के तौर पर कैटगरी में बांटता है, तो वन-वर्सेज़-ऑल (एक बनाम सभी) समाधान, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन (दो कैटगरी में बांटने वाले) के ये तीन अलग-अलग मॉडल उपलब्ध कराएगा:

• जानवर है या नहीं
• सब्ज़ी है या नहीं
• मिनरल है या नहीं

online

#fundamentals

dynamic के लिए समानार्थी शब्द.

ऑनलाइन अनुमान

#fundamentals

मांग के आधार पर पूर्वानुमान जनरेट करना. उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई ऐप्लिकेशन, मॉडल को इनपुट देता है और अनुमान लगाने का अनुरोध करता है. ऑनलाइन इन्फ़रेंस का इस्तेमाल करने वाला सिस्टम, मॉडल को चलाकर अनुरोध का जवाब देता है. साथ ही, ऐप्लिकेशन को अनुमानित नतीजे दिखाता है.

इसकी तुलना ऑफ़लाइन इन्फ़रेंस से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Machine Learning Crash Course में Production ML systems: Static versus dynamic inference देखें.

ऑपरेशन (ओपी)

#TensorFlow

TensorFlow में, ऐसी कोई भी प्रोसेस जो Tensor बनाती है, उसमें बदलाव करती है या उसे मिटाती है. उदाहरण के लिए, मैट्रिक्स को गुणा करना एक ऐसी कार्रवाई है जिसमें दो टेंसर को इनपुट के तौर पर लिया जाता है और एक टेंसर को आउटपुट के तौर पर जनरेट किया जाता है.

Optax

यह JAX के लिए, ग्रेडिएंट प्रोसेसिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन लाइब्रेरी है. Optax, रिसर्च को आसान बनाता है. इसके लिए, यह ऐसे बिल्डिंग ब्लॉक उपलब्ध कराता है जिन्हें पैरामीट्रिक मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, अपनी पसंद के मुताबिक फिर से जोड़ा जा सकता है. जैसे, डीप न्यूरल नेटवर्क. अन्य लक्ष्यों में ये शामिल हैं:

• कोर कॉम्पोनेंट के ऐसे वर्शन उपलब्ध कराना जिन्हें आसानी से पढ़ा जा सके, जिनकी अच्छी तरह से जांच की गई हो, और जो बेहतर तरीके से काम करते हों.
• कम लेवल वाले कॉम्पोनेंट को कस्टम ऑप्टिमाइज़र (या अन्य ग्रेडिएंट प्रोसेसिंग कॉम्पोनेंट) में मिलाकर, प्रॉडक्टिविटी को बेहतर बनाया जा सकता है.
• किसी भी व्यक्ति के लिए योगदान देना आसान बनाकर, नए आइडिया को तेज़ी से अपनाना.

ऑप्टिमाइज़र

ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम को लागू करने का एक तरीका. लोकप्रिय ऑप्टिमाइज़र में ये शामिल हैं:

• AdaGrad, जिसका मतलब है ADAptive GRADient descent.
• Adam, जिसका मतलब है ADAptive with Momentum.

ओआरए

#generativeAI

यह एक सही जवाब का संक्षिप्त रूप है.

आउट-ग्रुप होमोजेनिटी बायस

#responsible

जब किसी व्यक्ति के रवैये, मूल्यों, व्यक्तित्व की विशेषताओं, और अन्य विशेषताओं की तुलना की जाती है, तो वह अपने ग्रुप के सदस्यों की तुलना में, दूसरे ग्रुप के सदस्यों को ज़्यादा एक जैसा मानता है. इन-ग्रुप का मतलब उन लोगों से है जिनसे आप नियमित तौर पर बातचीत करते हैं; आउट-ग्रुप का मतलब उन लोगों से है जिनसे आप नियमित तौर पर बातचीत नहीं करते. अगर लोगों से आउट-ग्रुप के बारे में एट्रिब्यूट देने के लिए कहा जाता है, तो हो सकता है कि वे एट्रिब्यूट, इन-ग्रुप के लोगों के लिए बताए गए एट्रिब्यूट की तुलना में कम बारीकी से बताए गए हों और उनमें ज़्यादा स्टीरियोटाइप शामिल हों.

उदाहरण के लिए, लिलिपुटियन, दूसरे लिलिपुटियन के घरों के बारे में काफ़ी जानकारी दे सकते हैं. वे आर्किटेक्चर के स्टाइल, खिड़कियों, दरवाज़ों, और साइज़ में छोटे-छोटे अंतरों के बारे में बता सकते हैं. हालांकि, बौने लोग यह कह सकते हैं कि सभी दानव एक जैसे घरों में रहते हैं.

आउट-ग्रुप होमोजेनिटी बायस, ग्रुप एट्रिब्यूशन बायस का एक रूप है.

इन-ग्रुप बायस के बारे में भी जानें.

आउटलायर का पता लगाना

ट्रेनिंग सेट में आउटलायर की पहचान करने की प्रोसेस.

इसकी तुलना नई चीज़ों का पता लगाने से करें.

जिसकी परफ़ॉर्मेंस सामान्य से अलग रही

ऐसी वैल्यू जो ज़्यादातर वैल्यू से अलग होती हैं. मशीन लर्निंग में, इनमें से किसी भी वैल्यू को आउटलायर माना जाता है:

• इनपुट डेटा की वैल्यू, औसत से करीब तीन स्टैंडर्ड डेविएशन से ज़्यादा होती हैं.
• ज़्यादा ऐब्सलूट वैल्यू वाले वज़न.
• अनुमानित वैल्यू, असल वैल्यू से काफ़ी अलग हैं.

उदाहरण के लिए, मान लें कि widget-price किसी मॉडल की सुविधा है. मान लें कि औसत widget-price 7 यूरो है और स्टैंडर्ड डेविएशन 1 यूरो है. इसलिए, 1200 रुपये या 200 रुपये के widget-price वाले उदाहरणों को आउटलायर माना जाएगा, क्योंकि इनमें से हर कीमत, औसत से पांच स्टैंडर्ड डेविएशन दूर है.

टाइपिंग की गलतियों या इनपुट से जुड़ी अन्य गलतियों की वजह से, अक्सर आउटलायर दिखते हैं. अन्य मामलों में, आउटलायर कोई गलती नहीं होते. आखिर, माध्य से पांच स्टैंडर्ड डेविएशन दूर की वैल्यू बहुत कम होती हैं, लेकिन ऐसा होना नामुमकिन नहीं है.

आउटलायर की वजह से, मॉडल ट्रेनिंग में अक्सर समस्याएं आती हैं. क्लिपिंग, आउटलायर को मैनेज करने का एक तरीका है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा के साथ काम करना लेख पढ़ें.

आउट-ऑफ़-बैग इवैल्यूएशन (OOB इवैल्यूएशन)

#df

यह डिसिज़न फ़ॉरेस्ट की क्वालिटी का आकलन करने का एक तरीका है. इसमें हर डिसिज़न ट्री की जांच, उन उदाहरणों के आधार पर की जाती है जिनका इस्तेमाल, उस डिसिज़न ट्री की ट्रेनिंग के दौरान नहीं किया गया था. उदाहरण के लिए, इस डायग्राम में देखें कि सिस्टम, हर फ़ैसले के ट्री को करीब दो-तिहाई उदाहरणों पर ट्रेन करता है. इसके बाद, बचे हुए एक-तिहाई उदाहरणों के आधार पर उसका आकलन करता है.

आउट-ऑफ़-बैग का आकलन, क्रॉस-वैलिडेशन के तरीके का अनुमान लगाने का एक ऐसा तरीका है जिसमें कम समय लगता है और जो सटीक होता है. क्रॉस-वैलिडेशन में, हर क्रॉस-वैलिडेशन राउंड के लिए एक मॉडल को ट्रेन किया जाता है. उदाहरण के लिए, 10-फ़ोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन में 10 मॉडल को ट्रेन किया जाता है. OOB आकलन में, सिर्फ़ एक मॉडल को ट्रेन किया जाता है. बैगिंग की वजह से, ट्रेनिंग के दौरान हर ट्री से कुछ डेटा अलग रखा जाता है. इसलिए, ओओबी आकलन इस डेटा का इस्तेमाल करके क्रॉस-वैलिडेशन का अनुमान लगा सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Decision Forests कोर्स में आउट-ऑफ़-बैग आकलन देखें.

आउटपुट लेयर

#fundamentals

न्यूरल नेटवर्क की "आखिरी" लेयर. आउटपुट लेयर में अनुमान शामिल होता है.

इस इलस्ट्रेशन में, इनपुट लेयर, दो छिपी हुई लेयर, और आउटपुट लेयर वाला एक छोटा डीप न्यूरल नेटवर्क दिखाया गया है:

ओवरफ़िटिंग

#fundamentals

ऐसा मॉडल बनाना जो ट्रेनिंग डेटा से इतना मिलता-जुलता हो कि मॉडल नए डेटा के आधार पर सही अनुमान न लगा पाए.

रेगुलराइज़ेशन से ओवरफ़िटिंग कम हो सकती है. बड़े और अलग-अलग तरह के ट्रेनिंग सेट पर ट्रेनिंग देने से भी ओवरफ़िटिंग की समस्या कम हो सकती है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

ओवरफ़िटिंग का मतलब है कि सिर्फ़ अपने पसंदीदा शिक्षक की सलाह को पूरी तरह से मानना. ऐसा हो सकता है कि आपको उस शिक्षक की क्लास में अच्छे नंबर मिल जाएं. हालांकि, ऐसा भी हो सकता है कि आप उस शिक्षक के विचारों के हिसाब से जवाब दें और आपको अन्य क्लास में अच्छे नंबर न मिलें. अलग-अलग शिक्षकों से सलाह लेने पर, आपको नई स्थितियों के हिसाब से बेहतर तरीके से ढलने में मदद मिलेगी.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग देखें.

ओवरसैंपलिंग

क्लास के असंतुलित डेटासेट में, माइनॉरिटी क्लास के उदाहरणों का फिर से इस्तेमाल करना, ताकि ज़्यादा संतुलित ट्रेनिंग सेट बनाया जा सके.

उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन की समस्या पर विचार करें. इसमें मेजोरिटी क्लास और माइनॉरिटी क्लास का अनुपात 5,000:1 है. अगर डेटासेट में 10 लाख उदाहरण हैं, तो इसमें माइनॉरिटी क्लास के सिर्फ़ 200 उदाहरण शामिल होंगे. ये उदाहरण, मॉडल को बेहतर तरीके से ट्रेन करने के लिए काफ़ी नहीं हो सकते. इस कमी को पूरा करने के लिए, उन 200 उदाहरणों को कई बार फिर से इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे ट्रेनिंग के लिए ज़रूरी उदाहरण मिल सकते हैं.

ओवरसैंपलिंग करते समय, आपको ओवरफ़िटिंग के बारे में सावधान रहना होगा.

इसकी तुलना अंडरसैंपलिंग से करें.

P

पैक किया गया डेटा

डेटा को ज़्यादा असरदार तरीके से सेव करने का तरीका.

पैक किए गए डेटा में, डेटा को कंप्रेस किए गए फ़ॉर्मैट में सेव किया जाता है. इसके अलावा, इसे किसी ऐसे तरीके से सेव किया जाता है जिससे इसे ज़्यादा आसानी से ऐक्सेस किया जा सके. पैक किए गए डेटा को ऐक्सेस करने के लिए, कम मेमोरी और कंप्यूटेशन की ज़रूरत होती है. इससे ट्रेनिंग तेज़ी से होती है और मॉडल का अनुमान ज़्यादा सटीक होता है.

पैक किए गए डेटा का इस्तेमाल अक्सर अन्य तकनीकों के साथ किया जाता है. जैसे, डेटा ऑगमेंटेशन और रेगुलराइज़ेशन. इससे मॉडल की परफ़ॉर्मेंस और बेहतर होती है.

PaLM

Pathways Language Model का संक्षिप्त नाम.

पांडा

#fundamentals

यह कॉलम के हिसाब से डेटा का विश्लेषण करने वाला एपीआई है. इसे numpy पर बनाया गया है. TensorFlow जैसे कई मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क, pandas डेटा स्ट्रक्चर को इनपुट के तौर पर इस्तेमाल करते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, pandas का दस्तावेज़ देखें.

पैरामीटर

#fundamentals

वज़न और बायस, जिन्हें मॉडल ट्रेनिंग के दौरान सीखता है. उदाहरण के लिए, लीनियर रिग्रेशन मॉडल में, पैरामीटर में बायस (b) और यहां दिए गए फ़ॉर्मूले में सभी वेट (w₁, w₂ वगैरह) शामिल होते हैं:

$$y' = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

इसके उलट, हाइपरपैरामीटर वे वैल्यू होती हैं जिन्हें आप (या हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग सेवा) मॉडल को उपलब्ध कराती हैं. उदाहरण के लिए, लर्निंग रेट एक हाइपरपैरामीटर है.

पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग

#generativeAI

यह एक ऐसी तकनीक है जिसकी मदद से, पहले से ट्रेन किए गए लार्ज लैंग्वेज मॉडल (पीएलएम) को पूरी तरह से फ़ाइन-ट्यून करने के मुकाबले, ज़्यादा असरदार तरीके से फ़ाइन-ट्यून किया जा सकता है. पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग में, फ़ुल फ़ाइन-ट्यूनिंग की तुलना में काफ़ी कम पैरामीटर को फ़ाइन-ट्यून किया जाता है. हालांकि, आम तौर पर इससे ऐसा लार्ज लैंग्वेज मॉडल तैयार होता है जो फ़ुल फ़ाइन-ट्यूनिंग से बनाए गए लार्ज लैंग्वेज मॉडल की तरह ही (या लगभग उतना ही) काम करता है.

पैरामीटर-इफ़िशिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग की तुलना इनके साथ करें:

• निर्देशों के मुताबिक जवाब देने की सुविधा
• प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग को पैरामीटर-इफ़िशिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग भी कहा जाता है.

पैरामीटर सर्वर (पीएस)

#TensorFlow

यह एक ऐसा जॉब होता है जो डिस्ट्रिब्यूटेड सेटिंग में, मॉडल के पैरामीटर को ट्रैक करता है.

पैरामीटर अपडेट करना

ट्रेनिंग के दौरान, मॉडल के पैरामीटर को अडजस्ट करने की प्रोसेस. आम तौर पर, यह प्रोसेस ग्रेडिएंट डिसेंट के एक ही इटरेशन में होती है.

पार्शियल डेरिवेटिव

ऐसा डेरिवेटिव जिसमें एक को छोड़कर बाकी सभी वैरिएबल को कॉन्स्टेंट माना जाता है. उदाहरण के लिए, x के हिसाब से f(x, y) का आंशिक अवकलज, f का अवकलज होता है. इसे सिर्फ़ x के फ़ंक्शन के तौर पर माना जाता है. इसका मतलब है कि y को स्थिर रखा जाता है. x के हिसाब से f के पार्शियल डेरिवेटिव से सिर्फ़ यह पता चलता है कि x में क्या बदलाव हो रहा है. साथ ही, यह समीकरण के अन्य सभी वैरिएबल को अनदेखा करता है.

भागीदारी का पूर्वाग्रह

#responsible

यह नॉन-रिस्पॉन्स बायस का समानार्थी शब्द है. चुने जाने का पूर्वाग्रह देखें.

पार्टिशन करने की रणनीति

वह एल्गोरिदम जिसकी मदद से वैरिएबल को पैरामीटर सर्वर पर बांटा जाता है.

k पर पास (pass@k)

#मेट्रिक

यह मेट्रिक, लार्ज लैंग्वेज मॉडल से जनरेट किए गए कोड (उदाहरण के लिए, Python) की क्वालिटी का पता लगाने के लिए इस्तेमाल की जाती है. खास तौर पर, पास ऐट k से पता चलता है कि जनरेट किए गए k कोड ब्लॉक में से कम से कम एक कोड ब्लॉक, यूनिट टेस्ट के सभी चरणों को पास कर लेगा.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल को अक्सर, प्रोग्रामिंग से जुड़ी मुश्किल समस्याओं के लिए अच्छा कोड जनरेट करने में परेशानी होती है. सॉफ़्टवेयर इंजीनियर इस समस्या को हल करने के लिए, लार्ज लैंग्वेज मॉडल को एक ही समस्या के कई (k) समाधान जनरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट करते हैं. इसके बाद, सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हर समाधान की यूनिट टेस्ट करते हैं. k पर पास होने की दर की कैलकुलेशन, यूनिट टेस्ट के नतीजे पर निर्भर करती है:

• अगर उन समाधानों में से एक या उससे ज़्यादा समाधान यूनिट टेस्ट पास कर लेते हैं, तो एलएलएम, कोड जनरेट करने से जुड़ी उस चुनौती को पास कर लेता है.
• अगर कोई भी समाधान यूनिट टेस्ट पास नहीं करता है, तो एलएलएम, कोड जनरेट करने की चुनौती में फ़ेल हो जाता है.

k पर पास होने का फ़ॉर्मूला यहां दिया गया है:

\[\text{pass at k} = \frac{\text{total number of passes}} {\text{total number of challenges}}\]

आम तौर पर, k की वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी, पास ऐट k स्कोर उतना ही ज़्यादा होगा. हालांकि, k की वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी, बड़े लैंग्वेज मॉडल और यूनिट टेस्टिंग के लिए उतने ही ज़्यादा संसाधनों की ज़रूरत होगी.

उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि कोई सॉफ़्टवेयर इंजीनियर, किसी बड़े भाषा मॉडल से कोडिंग की n=50 मुश्किल समस्याओं के लिए k=10 समाधान जनरेट करने के लिए कहता है. ये रहे नतीजे:

• 30 पास
• 20 गड़बड़ियां

इसलिए, 10 के स्कोर पर पास होने की संभावना यह है:

$$\text{pass at 10} = \frac{\text{30}} {\text{50}} = 0.6$$

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पाथवेज़ लैंग्वेज मॉडल (PaLM)

यह एक पुराना मॉडल है और Gemini मॉडल का पूर्ववर्ती है.

Pax

#generativeAI

यह एक प्रोग्रामिंग फ़्रेमवर्क है. इसे बड़े पैमाने पर न्यूरल नेटवर्क मॉडल को ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. ये मॉडल इतने बड़े होते हैं कि ये कई टीपीयू ऐक्सलरेटर चिप स्लाइस या पॉड तक फैले होते हैं.

Pax को Flax पर बनाया गया है. वहीं, Flax को JAX पर बनाया गया है.

परसेप्ट्रॉन

यह एक ऐसा सिस्टम (हार्डवेयर या सॉफ़्टवेयर) होता है जो एक या उससे ज़्यादा इनपुट वैल्यू लेता है. इसके बाद, इनपुट के वेटेड सम पर एक फ़ंक्शन चलाता है और एक आउटपुट वैल्यू का हिसाब लगाता है. मशीन लर्निंग में, यह फ़ंक्शन आम तौर पर नॉनलीनियर होता है. जैसे, ReLU, sigmoid या tanh. उदाहरण के लिए, यहां दिया गया परसेप्ट्रॉन, तीन इनपुट वैल्यू को प्रोसेस करने के लिए, सिग्मॉइड फ़ंक्शन पर निर्भर करता है:

$$f(x_1, x_2, x_3) = \text{sigmoid}(w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_3)$$

नीचे दिए गए उदाहरण में, परसेप्ट्रॉन तीन इनपुट लेता है. परसेप्ट्रॉन में शामिल होने से पहले, हर इनपुट को वेट के हिसाब से बदला जाता है:

परसेप्ट्रॉन, न्यूरल नेटवर्क में मौजूद न्यूरॉन होते हैं.

प्रदर्शन

#मेट्रिक

इस शब्द के कई मतलब हैं:

• सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में इसका सामान्य मतलब. जैसे: यह सॉफ़्टवेयर कितनी तेज़ी से (या बेहतर तरीके से) काम करता है?
• मशीन लर्निंग में इसका मतलब. यहां परफ़ॉर्मेंस से इस सवाल का जवाब मिलता है: यह मॉडल कितना सही है? इसका मतलब है कि मॉडल के अनुमान कितने सटीक हैं?

पर्म्यूटेशन वैरिएबल के महत्व

#df

#मेट्रिक

यह वैरिएबल के महत्व का एक टाइप है. यह किसी मॉडल की अनुमान लगाने से जुड़ी गड़बड़ी में हुई बढ़ोतरी का आकलन करता है. ऐसा, फ़ीचर की वैल्यू को क्रम बदलने के बाद किया जाता है. परम्यूटेशन वैरिएबल इंपोर्टेंस, मॉडल से जुड़ी मेट्रिक नहीं है.

परप्लेक्सिटी

#मेट्रिक

यह एक मेज़रमेंट है. इससे पता चलता है कि मॉडल अपना काम कितनी अच्छी तरह से कर रहा है. उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको किसी शब्द के पहले कुछ अक्षरों को पढ़ना है. यह शब्द कोई उपयोगकर्ता फ़ोन के कीबोर्ड पर टाइप कर रहा है. इसके बाद, आपको उस शब्द को पूरा करने के लिए संभावित शब्दों की सूची दिखानी है. इस टास्क के लिए परप्लेक्सिटी, P, का मतलब है कि आपको अनुमानित तौर पर इतने शब्द बताने होंगे, ताकि आपकी सूची में वह शब्द शामिल हो सके जिसे उपयोगकर्ता टाइप करने की कोशिश कर रहा है.

परप्लेक्सिटी, क्रॉस-एंट्रॉपी से इस तरह जुड़ी होती है:

$$P= 2^{-\text{cross entropy}}$$

पाइपलाइन

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आस-पास का इन्फ़्रास्ट्रक्चर. पाइपलाइन में, डेटा इकट्ठा करना, डेटा को ट्रेनिंग डेटा फ़ाइलों में डालना, एक या उससे ज़्यादा मॉडल को ट्रेन करना, और मॉडल को प्रोडक्शन में एक्सपोर्ट करना शामिल है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, एमएल प्रोजेक्ट मैनेज करने से जुड़े कोर्स में एमएल पाइपलाइन देखें.

पाइपलाइनिंग

यह मॉडल पैरललिज़्म का एक तरीका है. इसमें मॉडल की प्रोसेसिंग को लगातार चरणों में बांटा जाता है और हर चरण को अलग-अलग डिवाइस पर एक्ज़ीक्यूट किया जाता है. जब कोई स्टेज एक बैच को प्रोसेस कर रही होती है, तब पिछली स्टेज अगले बैच पर काम कर सकती है.

स्टेज के हिसाब से ट्रेनिंग भी देखें.

pjit

यह एक JAX फ़ंक्शन है. यह कोड को कई ऐक्सलरेटर चिप पर चलाने के लिए कोड को अलग-अलग हिस्सों में बाँटता है. उपयोगकर्ता, pjit को एक फ़ंक्शन पास करता है. यह फ़ंक्शन, एक ऐसा फ़ंक्शन दिखाता है जिसका सिमैंटिक एक जैसा होता है. हालांकि, इसे XLA कंप्यूटेशन में कंपाइल किया जाता है. यह कंप्यूटेशन, कई डिवाइसों (जैसे कि जीपीयू या TPU कोर) पर चलता है.

pjit की मदद से, उपयोगकर्ता SPMD पार्टीशनर का इस्तेमाल करके, कंप्यूटेशन को फिर से लिखे बिना उन्हें शार्ड कर सकते हैं.

मार्च 2023 से, pjit को jit के साथ मर्ज कर दिया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, डिस्ट्रिब्यूटेड ऐरे और अपने-आप होने वाला पैरललाइज़ेशन देखें.

PLM

#generativeAI

प्री-ट्रेन किए गए लैंग्वेज मॉडल के लिए छोटा नाम.

pmap

यह JAX फ़ंक्शन है. यह अलग-अलग इनपुट वैल्यू के साथ, कई हार्डवेयर डिवाइसों (सीपीयू, जीपीयू या टीपीयू)) पर, इनपुट फ़ंक्शन की कॉपी को एक्ज़ीक्यूट करता है. pmap, SPMD पर निर्भर करता है.

नीति

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एजेंट की प्रोबेबिलिस्टिक मैपिंग, स्टेट से कार्रवाइयों तक होती है.

पूलिंग

पहले की कन्वलूशनल लेयर से बनाई गई मैट्रिक्स (या मैट्रिक्स) को छोटी मैट्रिक्स में बदलना. पूलिंग में आम तौर पर, पूल किए गए इलाके की ज़्यादा से ज़्यादा या औसत वैल्यू ली जाती है. उदाहरण के लिए, मान लें कि हमारे पास यह 3x3 मैट्रिक्स है:

पूलिंग ऑपरेशन, कनवोल्यूशनल ऑपरेशन की तरह ही मैट्रिक्स को स्लाइस में बांटता है. इसके बाद, कनवोल्यूशनल ऑपरेशन को स्ट्राइड के हिसाब से स्लाइड करता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि पूलिंग ऑपरेशन, कनवोल्यूशनल मैट्रिक्स को 2x2 स्लाइस में बांटता है. साथ ही, इसमें 1x1 स्ट्राइड का इस्तेमाल किया जाता है. नीचे दिए गए डायग्राम में दिखाया गया है कि चार पूलिंग ऑपरेशन होते हैं. मान लें कि हर पूलिंग ऑपरेशन, उस स्लाइस में मौजूद चार वैल्यू में से सबसे बड़ी वैल्यू चुनता है:

पूलिंग से, इनपुट मैट्रिक्स में ट्रांसलेशनल इनवेरियंस को लागू करने में मदद मिलती है.

विज़न ऐप्लिकेशन के लिए पूलिंग को ज़्यादा औपचारिक तौर पर स्पेशल पूलिंग कहा जाता है. टाइम-सीरीज़ ऐप्लिकेशन में, पूलिंग को आम तौर पर टेंपोरल पूलिंग कहा जाता है. आसान शब्दों में, पूलिंग को अक्सर सबसैंपलिंग या डाउनसैंपलिंग कहा जाता है.

पोज़ीशनल एन्कोडिंग

यह किसी टोकन की एम्बेडिंग में, क्रम में टोकन की जगह के बारे में जानकारी जोड़ने की एक तकनीक है. ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल, पोज़िशनल एन्कोडिंग का इस्तेमाल करते हैं. इससे उन्हें सीक्वेंस के अलग-अलग हिस्सों के बीच के संबंध को बेहतर तरीके से समझने में मदद मिलती है.

पोज़िशनल एन्कोडिंग को लागू करने के लिए, आम तौर पर साइन फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया जाता है. (खास तौर पर, साइन फ़ंक्शन की फ़्रीक्वेंसी और ऐम्प्लिट्यूड, क्रम में टोकन की पोज़िशन से तय होते हैं.) इस तकनीक की मदद से, ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल को यह पता चलता है कि सीक्वेंस के अलग-अलग हिस्सों पर उनकी पोज़िशन के हिसाब से ध्यान कैसे देना है.

पॉज़िटिव क्लास

#fundamentals

#मेट्रिक

वह क्लास जिसके लिए आपको टेस्ट करना है.

उदाहरण के लिए, कैंसर के मॉडल में पॉज़िटिव क्लास "ट्यूमर" हो सकती है. ईमेल क्लासिफ़िकेशन मॉडल में पॉज़िटिव क्लास "स्पैम" हो सकती है.

नेगेटिव क्लास से तुलना करें.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

पॉज़िटिव क्लास शब्द से भ्रम हो सकता है, क्योंकि कई टेस्ट के "पॉज़िटिव" नतीजे अक्सर अवांछित होते हैं. उदाहरण के लिए, कई मेडिकल टेस्ट में पॉज़िटिव क्लास, ट्यूमर या बीमारियों से जुड़ी होती है. आम तौर पर, आपको डॉक्टर से यह सुनने की उम्मीद होती है कि "बधाई हो! आपकी जांच के नतीजे नेगेटिव हैं." हालांकि, पॉज़िटिव क्लास वह इवेंट होता है जिसे टेस्ट ढूंढने की कोशिश कर रहा होता है.

हालांकि, एक साथ पॉज़िटिव और नेगेटिव, दोनों क्लास के लिए टेस्टिंग की जा रही है.

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प्रोसेस होने के बाद

#responsible

#fundamentals

मॉडल के चलने के बाद, उसके आउटपुट में बदलाव करना. पोस्ट-प्रोसेसिंग का इस्तेमाल, मॉडल में बदलाव किए बिना निष्पक्षता से जुड़ी शर्तों को लागू करने के लिए किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल पर पोस्ट-प्रोसेसिंग लागू की जा सकती है. इसके लिए, क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड को इस तरह से सेट किया जाता है कि किसी एट्रिब्यूट के लिए अवसर की समानता बनी रहे. इसके लिए, यह जांच की जाती है कि उस एट्रिब्यूट की सभी वैल्यू के लिए ट्रू पॉज़िटिव रेट एक जैसा है.

पोस्ट-ट्रेन किया गया मॉडल

#generativeAI

यह एक ऐसा शब्द है जिसे आम तौर पर पहले से ट्रेन किए गए मॉडल के लिए इस्तेमाल किया जाता है. इस मॉडल को पोस्ट-प्रोसेसिंग के बाद इस्तेमाल किया जाता है. जैसे, इनमें से एक या एक से ज़्यादा काम किए जाते हैं:

• डिस्टिलेशन
• फ़ाइन-ट्यूनिंग
• निर्देशों के मुताबिक जवाब देने की सुविधा

पीआर एयूसी (पीआर कर्व के नीचे का हिस्सा)

#मेट्रिक

इंटरपोलेट किए गए सटीकता-वापसी वक्र के नीचे का क्षेत्र. इसे वर्गीकरण थ्रेशोल्ड की अलग-अलग वैल्यू के लिए, (वापसी, सटीकता) पॉइंट को प्लॉट करके हासिल किया जाता है.

Praxis

यह Pax की मुख्य और बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस वाली एमएल लाइब्रेरी है. Praxis को अक्सर "लेयर लाइब्रेरी" कहा जाता है.

Praxis में, Layer क्लास की परिभाषाएं ही नहीं, बल्कि इसके ज़्यादातर साथ काम करने वाले कॉम्पोनेंट भी शामिल हैं. जैसे:

• डेटा इनपुट
• कॉन्फ़िगरेशन लाइब्रेरी (HParam और Fiddle)
• optimizers

Praxis, Model क्लास के लिए परिभाषाएं उपलब्ध कराता है.

प्रीसिज़न

#fundamentals

#मेट्रिक

यह वर्गीकरण मॉडल के लिए एक मेट्रिक है. इससे इस सवाल का जवाब मिलता है:

जब मॉडल ने पॉज़िटिव क्लास का अनुमान लगाया, तो कितने प्रतिशत अनुमान सही थे?

यहां फ़ॉर्मूला दिया गया है:

$$\text{Precision} = \frac{\text{true positives}} {\text{true positives} + \text{false positives}}$$

कहां:

• ट्रू पॉज़िटिव का मतलब है कि मॉडल ने पॉज़िटिव क्लास का सही अनुमान लगाया है.
• फ़ॉल्स पॉज़िटिव का मतलब है कि मॉडल ने पॉज़िटिव क्लास का गलत अनुमान लगाया है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी मॉडल ने 200 पॉज़िटिव अनुमान लगाए. इन 200 पॉज़िटिव अनुमानों में से:

• इनमें से 150 सही पॉज़िटिव थे.
• इनमें से 50 फ़ॉल्स पॉज़िटिव थे.

इस मामले में:

$$\text{Precision} = \frac{\text{150}} {\text{150} + \text{50}} = 0.75$$

इसकी तुलना सटीकता और रीकॉल से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में क्लासिफ़िकेशन: सटीकता, रीकॉल, प्रेसिज़न, और इनसे जुड़ी मेट्रिक देखें.

के पर प्रीसिज़न (precision@k)

#मेट्रिक

यह मेट्रिक, रैंक की गई (क्रम से लगाई गई) आइटम की सूची का आकलन करने के लिए होती है. k पर सटीक होने का मतलब है कि सूची के पहले k आइटम में से कितने आइटम "काम के" हैं. यानी:

\[\text{precision at k} = \frac{\text{relevant items in first k items of the list}} {\text{k}}\]

k की वैल्यू, दिखाई गई सूची की लंबाई से कम या इसके बराबर होनी चाहिए. ध्यान दें कि जवाब में मिली सूची की लंबाई, कैलकुलेशन का हिस्सा नहीं होती.

कोई आइटम कितना काम का है, यह अक्सर अलग-अलग लोगों के हिसाब से अलग-अलग होता है. यहां तक कि क्वालिटी का आकलन करने वाले विशेषज्ञ भी इस बात पर सहमत नहीं होते कि कौनसे आइटम काम के हैं.

इसके साथ तुलना करें:

• k पर औसत सटीक दर
• k पर औसत सटीक अनुमान

उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल को यह क्वेरी दी गई है:

List the 6 funniest movies of all time in order.

इसके बाद, लार्ज लैंग्वेज मॉडल, नीचे दी गई टेबल के पहले दो कॉलम में दिखाई गई सूची दिखाता है:

स्थिति	मूवी	क्या यह काम का है?
1	द जनरल	हां
2	Mean Girls	हां
3	Platoon	नहीं
4	दुल्हन की सहेलियां	हां
5	सिटीज़न केन	नहीं
6	This is Spinal Tap	हां

शुरुआती तीन फ़िल्मों में से दो काम की हैं. इसलिए, तीन फ़िल्मों के लिए सटीक होने का स्कोर यह होगा:

$$\text{precision at 3} = \frac{\text{2}} {\text{3}} = 0.67$$

शुरुआती पांच फ़िल्मों में से तीन बहुत मज़ेदार हैं. इसलिए, पांचवें नंबर पर मौजूद फ़िल्म के लिए सटीक स्कोर यह है:

$$\text{precision at 5} = \frac{\text{3}} {\text{5}} = 0.6$$

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प्रीसिज़न-रिकॉल कर्व

#मेट्रिक

यह अलग-अलग क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड पर, सटीकता बनाम रिकॉल का कर्व होता है.

अनुमान

#fundamentals

मॉडल का आउटपुट. उदाहरण के लिए:

• बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल का अनुमान, पॉज़िटिव क्लास या नेगेटिव क्लास में से कोई एक होता है.
• मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन मॉडल का अनुमान, एक क्लास होता है.
• लीनियर रिग्रेशन मॉडल का अनुमान एक संख्या होती है.

पूर्वानुमान में पक्षपात

#मेट्रिक

यह वैल्यू बताती है कि डेटासेट में, अनुमानों का औसत, लेबल के औसत से कितना अलग है.

इसे मशीन लर्निंग मॉडल में पक्षपात की समस्या या नैतिकता और निष्पक्षता के मामले में पक्षपात से भ्रमित न करें.

अनुमान लगाने वाली एमएल

कोई भी स्टैंडर्ड ("क्लासिक") मशीन लर्निंग सिस्टम.

अनुमान लगाने वाली एमएल की कोई औपचारिक परिभाषा नहीं है. इसके बजाय, यह शब्द एमएल सिस्टम की एक ऐसी कैटगरी को अलग करता है जो जनरेटिव एआई पर आधारित नहीं है.

अनुमानित समानता

#responsible

#मेट्रिक

यह निष्पक्षता मेट्रिक है. इससे यह पता चलता है कि दिए गए क्लासिफ़िकेशन मॉडल के लिए, विचाराधीन उपसमूहों के लिए सटीकता की दरें बराबर हैं या नहीं.

उदाहरण के लिए, अगर कॉलेज में दाखिले का अनुमान लगाने वाले मॉडल का सटीक अनुमान लगाने का रेट, लिलिपुटियन और ब्रॉबडिंगनैगियन के लिए एक जैसा है, तो यह राष्ट्रीयता के लिए प्रेडिक्टिव पैरिटी की शर्त पूरी करेगा.

कभी-कभी, अनुमानित कीमत की समानता को अनुमानित कीमत की समानता भी कहा जाता है.

अनुमान लगाने की क्षमता के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, "निष्पक्षता की परिभाषाएं समझाई गई हैं" (सेक्शन 3.2.1) देखें.

अनुमानित रेट पैरिटी

#responsible

#मेट्रिक

अनुमानित समानता का दूसरा नाम.

प्रीप्रोसेसिंग

#responsible

मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किए जाने से पहले, डेटा को प्रोसेस किया जाता है. प्रीप्रोसेसिंग, अंग्रेज़ी के टेक्स्ट कॉर्पस से ऐसे शब्दों को हटाने जैसी आसान हो सकती है जो अंग्रेज़ी की डिक्शनरी में नहीं हैं. इसके अलावा, यह डेटा पॉइंट को इस तरह से फिर से दिखाने जैसी मुश्किल भी हो सकती है कि संवेदनशील एट्रिब्यूट से जुड़े ज़्यादा से ज़्यादा एट्रिब्यूट हटा दिए जाएं. प्रीप्रोसेसिंग से, निष्पक्षता से जुड़ी शर्तों को पूरा करने में मदद मिल सकती है.

पहले से ट्रेन किया गया मॉडल

#generativeAI

हालांकि, इस शब्द का इस्तेमाल किसी भी ट्रेन किए गए मॉडल या ट्रेन किए गए एम्बेडिंग वेक्टर के लिए किया जा सकता है, लेकिन अब प्री-ट्रेन किए गए मॉडल का मतलब आम तौर पर, ट्रेन किए गए लार्ज लैंग्वेज मॉडल या ट्रेन किए गए जनरेटिव एआई मॉडल से होता है.

बेस मॉडल और फ़ाउंडेशन मॉडल के बारे में भी जानें.

प्री-ट्रेनिंग

#generativeAI

किसी मॉडल को बड़े डेटासेट पर ट्रेन करना. पहले से ट्रेन किए गए कुछ मॉडल, बहुत ज़्यादा डेटा पर काम करते हैं. इसलिए, आम तौर पर उन्हें बेहतर बनाने के लिए, अतिरिक्त ट्रेनिंग देनी पड़ती है. उदाहरण के लिए, एमएल विशेषज्ञ किसी बड़े लैंग्वेज मॉडल को टेक्स्ट के बड़े डेटासेट पर पहले से ही ट्रेन कर सकते हैं. जैसे, Wikipedia के सभी अंग्रेज़ी पेज. प्री-ट्रेनिंग के बाद, मॉडल को बेहतर बनाने के लिए इनमें से किसी भी तकनीक का इस्तेमाल किया जा सकता है:

• डिस्टिलेशन
• फ़ाइन-ट्यूनिंग
• निर्देशों के मुताबिक जवाब देने की सुविधा
• पैरामीटर-इफ़िशिएंट ट्यूनिंग
• प्रॉम्प्ट-ट्यूनिंग

प्रायर बिलीफ़

डेटा पर ट्रेनिंग शुरू करने से पहले, आपको डेटा के बारे में क्या लगता है. उदाहरण के लिए, L₂ रेगुलराइज़ेशन इस बात पर निर्भर करता है कि वज़न कम होने चाहिए और आम तौर पर शून्य के आस-पास डिस्ट्रिब्यूट होने चाहिए.

Pro

#generativeAI

यह Gemini मॉडल है, जिसमें Ultra से कम पैरामीटर हैं, लेकिन Nano से ज़्यादा पैरामीटर हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini Pro देखें.

संभावित रिग्रेशन मॉडल

यह एक रिग्रेशन मॉडल है. यह हर फ़ीचर के लिए न सिर्फ़ वज़न का इस्तेमाल करता है, बल्कि उन वज़न की अनिश्चितता का भी इस्तेमाल करता है. संभाव्यता पर आधारित रिग्रेशन मॉडल, अनुमान और उस अनुमान की अनिश्चितता को जनरेट करता है. उदाहरण के लिए, संभावनाओं पर आधारित रिग्रेशन मॉडल से, 325 का अनुमान मिल सकता है. इसका स्टैंडर्ड डेविएशन 12 है. संभावित रिग्रेशन मॉडल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, tensorflow.org पर मौजूद यह Colab देखें.

प्रोबैबिलिटी डेंसिटी फ़ंक्शन

#मेट्रिक

यह फ़ंक्शन, ठीक किसी वैल्यू वाले डेटा सैंपल की फ़्रीक्वेंसी का पता लगाता है. जब किसी डेटासेट की वैल्यू लगातार फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर होती हैं, तो एग्ज़ैक्ट मैच बहुत कम होते हैं. हालांकि, वैल्यू x से वैल्यू y तक प्रोबैबिलिटी डेंसिटी फ़ंक्शन को इंटिग्रेट करने पर, x और y के बीच डेटा सैंपल की अनुमानित फ़्रीक्वेंसी मिलती है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक नॉर्मल डिस्ट्रिब्यूशन का औसत 200 और स्टैंडर्ड डेविएशन 30 है. 211.4 से 218.7 की सीमा में आने वाले डेटा सैंपल की अनुमानित फ़्रीक्वेंसी का पता लगाने के लिए, सामान्य डिस्ट्रिब्यूशन के लिए प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन को 211.4 से 218.7 तक इंटिग्रेट किया जा सकता है.

prompt

#generativeAI

किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल में इनपुट के तौर पर डाला गया कोई भी टेक्स्ट, ताकि मॉडल को किसी खास तरीके से काम करने के लिए तैयार किया जा सके. प्रॉम्प्ट, एक छोटे से वाक्यांश से लेकर बहुत लंबे टेक्स्ट तक हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, किसी उपन्यास का पूरा टेक्स्ट. प्रॉम्प्ट को कई कैटगरी में बांटा गया है. इनमें से कुछ कैटगरी यहां दी गई टेबल में दिखाई गई हैं:

प्रॉम्प्ट कैटगरी	उदाहरण	नोट
सवाल	कबूतर कितनी तेज़ गति से उड़ सकता है?
निर्देश	आर्बिट्राज के बारे में एक मज़ेदार कविता लिखो.	ऐसा प्रॉम्प्ट जिसमें लार्ज लैंग्वेज मॉडल को कोई काम करने के लिए कहा गया हो.
उदाहरण	मार्कडाउन कोड को एचटीएमएल में बदलें. उदाहरण के लिए: मार्कडाउन: * सूची का आइटम एचटीएमएल: <ul> <li>सूची का आइटम</li> </ul>	इस उदाहरण प्रॉम्प्ट में पहला वाक्य, निर्देश है. प्रॉम्प्ट का बाकी हिस्सा उदाहरण है.
भूमिका	फ़िज़िक्स में पीएचडी करने वाले व्यक्ति को बताओ कि मशीन लर्निंग ट्रेनिंग में ग्रेडिएंट डिसेंट का इस्तेमाल क्यों किया जाता है.	वाक्य के पहले हिस्से में निर्देश दिया गया है. "भौतिक विज्ञान में पीएचडी करने वाले व्यक्ति" वाक्यांश में भूमिका के बारे में बताया गया है.
मॉडल को पूरा करने के लिए कुछ हद तक इनपुट	यूनाइटेड किंगडम के प्रधानमंत्री का आधिकारिक निवास	इनपुट प्रॉम्प्ट का कुछ हिस्सा अचानक खत्म हो सकता है. जैसे, इस उदाहरण में हुआ है. इसके अलावा, यह अंडरस्कोर से भी खत्म हो सकता है.

जनरेटिव एआई मॉडल, किसी प्रॉम्प्ट का जवाब टेक्स्ट, कोड, इमेज, एम्बेडिंग, वीडियो…किसी भी फ़ॉर्मैट में दे सकता है.

प्रॉम्प्ट के आधार पर लर्निंग

#generativeAI

यह कुछ मॉडल की एक ऐसी सुविधा है जिसकी मदद से वे किसी भी टेक्स्ट इनपुट (प्रॉम्प्ट) के हिसाब से अपने व्यवहार में बदलाव कर सकते हैं. प्रॉम्प्ट के आधार पर सीखने के सामान्य पैराडाइम में, लार्ज लैंग्वेज मॉडल, टेक्स्ट जनरेट करके किसी प्रॉम्प्ट का जवाब देता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई उपयोगकर्ता यह प्रॉम्प्ट डालता है:

न्यूटन के गति के तीसरे नियम के बारे में खास जानकारी दो.

प्रॉम्प्ट के आधार पर सीखने की क्षमता रखने वाले मॉडल को खास तौर पर, पिछले प्रॉम्प्ट का जवाब देने के लिए ट्रेन नहीं किया जाता है. इसके बजाय, मॉडल को फ़िज़िक्स के बारे में कई तथ्यों की जानकारी होती है. साथ ही, उसे भाषा के सामान्य नियमों के बारे में भी काफ़ी कुछ पता होता है. इसके अलावा, उसे यह भी पता होता है कि आम तौर पर किस तरह के जवाब मददगार होते हैं. यह जानकारी, (उम्मीद है कि) काम का जवाब देने के लिए काफ़ी है. लोगों से मिले सुझाव, शिकायत या राय ("जवाब बहुत मुश्किल था." या "प्रतिक्रिया क्या होती है?") के आधार पर, प्रॉम्प्ट पर आधारित लर्निंग सिस्टम धीरे-धीरे अपने जवाबों को बेहतर बना पाते हैं.

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन

#generativeAI

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए समानार्थी शब्द.

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

#generativeAI

प्रॉम्प्ट बनाने की कला, ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल से मनमुताबिक जवाब मिल सकें. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का काम इंसान करते हैं. लार्ज लैंग्वेज मॉडल से काम के जवाब पाने के लिए, अच्छी तरह से स्ट्रक्चर किए गए प्रॉम्प्ट लिखना ज़रूरी है. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कई बातों पर निर्भर करती है. जैसे:

• इस डेटासेट का इस्तेमाल, लार्ज लैंग्वेज मॉडल को प्री-ट्रेन करने के लिए किया जाता है. साथ ही, इसका इस्तेमाल लार्ज लैंग्वेज मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने के लिए भी किया जा सकता है.
• temperature और अन्य डिकोडिंग पैरामीटर, जिनका इस्तेमाल मॉडल जवाब जनरेट करने के लिए करता है.

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का दूसरा नाम है.

मददगार प्रॉम्प्ट लिखने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के बारे में बुनियादी जानकारी देखें.

प्रॉम्प्ट सेट

#generativeAI

लार्ज लैंग्वेज मॉडल का आकलन करने के लिए, प्रॉम्प्ट का ग्रुप. उदाहरण के लिए, इस इमेज में तीन प्रॉम्प्ट वाला एक प्रॉम्प्ट सेट दिखाया गया है:

अच्छे प्रॉम्प्ट सेट में, प्रॉम्प्ट का "बड़ा" कलेक्शन होता है. इससे लार्ज लैंग्वेज मॉडल की सुरक्षा और मददगार होने का पूरी तरह से आकलन किया जा सकता है.

जवाबों का सेट के बारे में भी जानें.

प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

#generativeAI

पैरामीटर एफ़िशिएंट ट्यूनिंग एक ऐसा तरीका है जो "प्रीफ़िक्स" के बारे में जानकारी इकट्ठा करता है. सिस्टम, इस प्रीफ़िक्स को असली प्रॉम्प्ट से पहले जोड़ता है.

प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग के एक वैरिएशन को कभी-कभी प्रीफ़िक्स ट्यूनिंग कहा जाता है. इसमें प्रीफ़िक्स को हर लेयर में जोड़ा जाता है. इसके उलट, ज़्यादातर प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग में सिर्फ़ इनपुट लेयर में प्रीफ़िक्स जोड़ा जाता है.

प्रीफ़िक्स के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग के लिए, "प्रीफ़िक्स" (इसे "सॉफ़्ट प्रॉम्प्ट" भी कहा जाता है) कुछ ऐसे वेक्टर होते हैं जिन्हें टास्क के हिसाब से सीखा जाता है. इन्हें, प्रॉम्प्ट के टेक्स्ट टोकन एम्बेडिंग से पहले जोड़ा जाता है. सिस्टम, सॉफ़्ट प्रॉम्प्ट को इस तरह से सीखता है कि वह मॉडल के अन्य सभी पैरामीटर को फ़्रीज़ कर देता है और किसी खास टास्क पर फ़ाइन-ट्यून करता है.

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प्रॉक्सी (संवेदनशील एट्रिब्यूट)

#responsible

इस एट्रिब्यूट का इस्तेमाल, संवेदनशील एट्रिब्यूट के विकल्प के तौर पर किया जाता है. उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के पिन कोड का इस्तेमाल उसकी आय, जाति या नस्ल के प्रॉक्सी के तौर पर किया जा सकता है.

प्रॉक्सी लेबल

#fundamentals

लेबल का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया गया डेटा, डेटासेट में सीधे तौर पर उपलब्ध नहीं है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको किसी मॉडल को कर्मचारी के तनाव के लेवल का अनुमान लगाने के लिए ट्रेन करना है. आपके डेटासेट में अनुमान लगाने वाली कई सुविधाएं हैं, लेकिन इसमें तनाव का स्तर नाम का कोई लेबल नहीं है. आपने "काम की जगह पर होने वाली दुर्घटनाओं" को तनाव के लेवल के लिए प्रॉक्सी लेबल के तौर पर चुना. आखिरकार, ज़्यादा तनाव में रहने वाले कर्मचारियों के साथ, शांत रहने वाले कर्मचारियों की तुलना में ज़्यादा दुर्घटनाएं होती हैं. या फिर ऐसा होता है? ऐसा हो सकता है कि काम की जगह पर होने वाली दुर्घटनाओं की संख्या में कई वजहों से उतार-चढ़ाव होता हो.

दूसरे उदाहरण के तौर पर, मान लें कि आपको अपने डेटासेट के लिए, क्या बारिश हो रही है? को बूलियन लेबल के तौर पर इस्तेमाल करना है, लेकिन आपके डेटासेट में बारिश का डेटा मौजूद नहीं है. अगर फ़ोटोग्राफ़ उपलब्ध हैं, तो क्या बारिश हो रही है? के लिए, छाता लिए हुए लोगों की तस्वीरों को प्रॉक्सी लेबल के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है क्या यह एक अच्छा प्रॉक्सी लेबल है? ऐसा हो सकता है. हालांकि, कुछ संस्कृतियों में लोग बारिश से बचने के बजाय, धूप से बचने के लिए छतरी का इस्तेमाल ज़्यादा करते हैं.

प्रॉक्सी लेबल अक्सर सही नहीं होते. जब भी संभव हो, प्रॉक्सी लेबल के बजाय असली लेबल चुनें. हालांकि, जब कोई लेबल मौजूद न हो, तो प्रॉक्सी लेबल को बहुत सोच-समझकर चुनें. साथ ही, सबसे कम खराब प्रॉक्सी लेबल कैंडिडेट चुनें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: लेबल देखें.

प्योर फ़ंक्शन

ऐसा फ़ंक्शन जिसके आउटपुट सिर्फ़ उसके इनपुट पर आधारित होते हैं और जिसका कोई साइड इफ़ेक्ट नहीं होता. खास तौर पर, प्योर फ़ंक्शन किसी ग्लोबल स्टेट का इस्तेमाल नहीं करता है और न ही उसे बदलता है. जैसे, किसी फ़ाइल का कॉन्टेंट या फ़ंक्शन के बाहर मौजूद किसी वैरिएबल की वैल्यू.

प्योर फ़ंक्शन का इस्तेमाल, थ्रेड-सेफ़ कोड बनाने के लिए किया जा सकता है. यह कई ऐक्सलरेटर चिप में मॉडल कोड को शार्ड करने के दौरान फ़ायदेमंद होता है.

JAX के फ़ंक्शन ट्रांसफ़ॉर्मेशन के तरीकों के लिए, यह ज़रूरी है कि इनपुट फ़ंक्शन प्योर फ़ंक्शन हों.

Q

Q-फ़ंक्शन

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, यह फ़ंक्शन किसी स्टेट में कार्रवाई करने और फिर दी गई नीति का पालन करने से मिलने वाले अनुमानित फ़ायदे का अनुमान लगाता है.

Q-फ़ंक्शन को स्टेट-ऐक्शन वैल्यू फ़ंक्शन भी कहा जाता है.

Q-लर्निंग

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एक ऐसा एल्गोरिदम होता है जो एजेंट को मार्कोव डिसिज़न प्रोसेस के सबसे सही Q-फ़ंक्शन को सीखने की अनुमति देता है. इसके लिए, बेलमैन समीकरण लागू किया जाता है. मार्कोव डिसिज़न प्रोसेस मॉडल, एनवायरमेंट को मॉडल करता है.

क्वेनटाइल

क्वांटाइल बकेटिंग में मौजूद हर बकेट.

क्वेंटाइल बकेटिंग

किसी सुविधा की वैल्यू को बकेट में इस तरह से बांटना कि हर बकेट में उदाहरणों की संख्या एक जैसी हो या लगभग एक जैसी हो. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए डायग्राम में 44 पॉइंट को चार बकेट में बांटा गया है. हर बकेट में 11 पॉइंट हैं. आंकड़े में मौजूद हर बकेट में एक ही संख्या में पॉइंट शामिल करने के लिए, कुछ बकेट में x-वैल्यू की चौड़ाई अलग-अलग होती है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: बिनिंग देखें.

क्वांटाइज़ेशन

ओवरलोड किया गया ऐसा शब्द जिसका इस्तेमाल इनमें से किसी भी तरीके से किया जा सकता है:

• किसी सुविधा पर क्वांटाइल बकेटिंग लागू करना.
• डेटा को ज़ीरो और वन में बदलकर, उसे तेज़ी से सेव किया जाता है, ट्रेन किया जाता है, और अनुमान लगाया जाता है. बूलियन डेटा, अन्य फ़ॉर्मैट की तुलना में नॉइज़ और गड़बड़ियों से ज़्यादा सुरक्षित होता है. इसलिए, क्वांटाइज़ेशन से मॉडल के सटीक होने की संभावना बढ़ सकती है. क्वांटाइज़ेशन की तकनीकों में राउंडिंग, ट्रंकेटिंग, और बिनिंग शामिल हैं.

• किसी मॉडल के पैरामीटर को सेव करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली बिट की संख्या कम करना. उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी मॉडल के पैरामीटर, 32-बिट फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर के तौर पर सेव किए जाते हैं. क्वांटाइज़ेशन, उन पैरामीटर को 32 बिट से घटाकर 4, 8 या 16 बिट में बदल देता है. क्वांटाइज़ेशन से, इन चीज़ों को कम किया जा सकता है:

  • कंप्यूट, मेमोरी, डिस्क, और नेटवर्क के इस्तेमाल से जुड़ी जानकारी
  • पूर्वानुमान लगाने में लगने वाला समय
  • ऊर्जा की खपत

  हालांकि, कभी-कभी क्वानटाइज़ेशन की वजह से, मॉडल की भविष्यवाणियों की सटीकता कम हो जाती है.

सूची

#TensorFlow

यह एक TensorFlow Operation है, जो एक कतार डेटा स्ट्रक्चर को लागू करता है. आम तौर पर, इसका इस्तेमाल I/O में किया जाता है.

R

RAG

#fundamentals

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन का संक्षिप्त नाम.

रैंडम फ़ॉरेस्ट

#df

यह डिसिज़न ट्री का ग्रुप होता है. इसमें हर डिसिज़न ट्री को किसी खास रैंडम नॉइज़ के साथ ट्रेन किया जाता है. जैसे, बैगिंग.

रैंडम फ़ॉरेस्ट, डिसिज़न फ़ॉरेस्ट का एक टाइप है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट कोर्स में रैंडम फ़ॉरेस्ट देखें.

रैंडम नीति

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एक नीति होती है, जो कार्रवाई को रैंडम तरीके से चुनती है.

रैंक (ऑर्डिनैलिटी)

मशीन लर्निंग की समस्या में किसी क्लास की क्रमसूचक पोज़िशन. यह क्लास को सबसे ज़्यादा से सबसे कम के हिसाब से कैटगरी में बांटती है. उदाहरण के लिए, व्यवहार के आधार पर रैंकिंग करने वाला सिस्टम, कुत्ते को मिलने वाले इनामों को सबसे ज़्यादा (स्टेक) से लेकर सबसे कम (सूखा हुआ केल) तक रैंक कर सकता है.

rank (Tensor)

#TensorFlow

Tensor में डाइमेंशन की संख्या. उदाहरण के लिए, स्केलर की रैंक 0 होती है, वेक्टर की रैंक 1 होती है, और मैट्रिक्स की रैंक 2 होती है.

इसे रैंक (क्रम) से भ्रमित न करें.

रैंकिंग

यह निगरानी में की जाने वाली लर्निंग का एक टाइप है. इसका मकसद, आइटम की सूची को क्रम से लगाना है.

रेटिंग देने वाला

#fundamentals

एक ऐसा व्यक्ति जो उदाहरणों के लिए लेबल देता है. "एनोटेटर", रेटर का दूसरा नाम है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटेगरी के हिसाब से बंटा हुआ डेटा: सामान्य समस्याएं देखें.

रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन विद कॉमनसेंस रीज़निंग डेटासेट (ReCoRD)

#मेट्रिक

यह एक डेटासेट है. इससे यह आकलन किया जाता है कि एलएलएम, सामान्य समझ के आधार पर तर्क करने की क्षमता रखता है या नहीं. डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण में तीन कॉम्पोनेंट होते हैं:

• किसी समाचार लेख से एक या दो पैराग्राफ़
• ऐसी क्वेरी जिसमें पैसेज में साफ़ तौर पर या किसी दूसरे तरीके से बताई गई किसी एंटिटी को मास्क किया गया हो.
• जवाब (मास्क में मौजूद इकाई का नाम)

उदाहरणों की पूरी सूची के लिए, ReCoRD देखें.

ReCoRD, SuperGLUE का एक हिस्सा है.

RealToxicityPrompts

#मेट्रिक

ऐसा डेटासेट जिसमें वाक्यों की शुरुआत के ऐसे सेट शामिल हैं जिनमें आपत्तिजनक कॉन्टेंट हो सकता है. इस डेटासेट का इस्तेमाल करके, यह आकलन करें कि एलएलएम, वाक्य को पूरा करने के लिए आपत्तिजनक कॉन्टेंट से बचा हुआ टेक्स्ट जनरेट कर सकता है या नहीं. आम तौर पर, इस टास्क में एलएलएम ने कैसा परफ़ॉर्म किया, यह पता लगाने के लिए Perspective API का इस्तेमाल किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, RealToxicityPrompts: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models देखें.

रीकॉल

#fundamentals

#मेट्रिक

यह वर्गीकरण मॉडल के लिए एक मेट्रिक है. इससे इस सवाल का जवाब मिलता है:

जब ग्राउंड ट्रुथ, पॉज़िटिव क्लास थी, तब मॉडल ने कितने प्रतिशत अनुमानों को सही तरीके से पॉज़िटिव क्लास के तौर पर पहचाना?

यहां फ़ॉर्मूला दिया गया है:

\[\text{Recall} = \frac{\text{true positives}} {\text{true positives} + \text{false negatives}} \]

कहां:

• ट्रू पॉज़िटिव का मतलब है कि मॉडल ने पॉज़िटिव क्लास का सही अनुमान लगाया है.
• फ़ॉल्स नेगेटिव का मतलब है कि मॉडल ने गलती से नेगेटिव क्लास का अनुमान लगाया है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके मॉडल ने उन उदाहरणों के लिए 200 अनुमान लगाए जिनके लिए ग्राउंड ट्रुथ पॉज़िटिव क्लास था. इन 200 अनुमानों में से:

• इनमें से 180 ट्रू पॉज़िटिव थे.
• इनमें से 20 फ़ॉल्स नेगेटिव थे.

इस मामले में:

\[\text{Recall} = \frac{\text{180}} {\text{180} + \text{20}} = 0.9 \]

क्लास के हिसाब से डेटासेट में अंतर होने के बारे में नोट देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

रिकॉल, खास तौर पर उन क्लासिफ़िकेशन मॉडल की अनुमान लगाने की क्षमता का पता लगाने के लिए उपयोगी होता है जिनमें पॉज़िटिव क्लास कम होती है. उदाहरण के लिए, क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट पर विचार करें. इसमें किसी बीमारी के लिए पॉज़िटिव क्लास, 10 लाख में से सिर्फ़ 10 मरीज़ों में दिखती है. मान लें कि आपका मॉडल 50 लाख अनुमान लगाता है. इससे ये नतीजे मिलते हैं:

• 30 ट्रू पॉज़िटिव
• 20 फ़ॉल्स नेगेटिव
• 49,99,000 सही तौर पर नेगेटिव के तौर पर मार्क किए गए
• 950 फ़ॉल्स पॉज़िटिव

इसलिए, इस मॉडल का रिकॉल यह है:

recall = TP / (TP + FN)
recall = 30 / (30 + 20) = 0.6 = 60%

इसके उलट, इस मॉडल की सटीकता यह है:

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
accuracy = (30 + 4,999,000) / (30 + 4,999,000 + 950 + 20) = 99.98%

सटीकता की यह ज़्यादा वैल्यू देखने में अच्छी लगती है, लेकिन इसका कोई मतलब नहीं है. क्लास-इंबैलेंस वाले डेटासेट के लिए, सटीकता की तुलना में रीकॉल ज़्यादा काम की मेट्रिक है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लासिफ़िकेशन: सटीकता, रिकॉल, सटीक और इससे जुड़ी मेट्रिक देखें.

k पर रीकॉल (recall@k)

#मेट्रिक

यह मेट्रिक, उन सिस्टम का आकलन करने के लिए इस्तेमाल की जाती है जो आइटम की रैंक की गई (क्रम से लगाई गई) सूची दिखाते हैं. k पर रीकॉल से पता चलता है कि जवाब में मिले कुल काम के आइटम में से, सूची में मौजूद पहले k आइटम में कितने काम के आइटम हैं.

\[\text{recall at k} = \frac{\text{relevant items in first k items of the list}} {\text{total number of relevant items in the list}}\]

k पर सटीक जानकारी के साथ कंट्रास्ट करें.

उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल को यह क्वेरी दी गई है:

List the 10 funniest movies of all time in order.

इसके बाद, लार्ज लैंग्वेज मॉडल, पहले दो कॉलम में दिखाई गई सूची दिखाता है:

स्थिति	मूवी	क्या यह काम का है?
1	द जनरल	हां
2	Mean Girls	हां
3	Platoon	नहीं
4	दुल्हन की सहेलियां	हां
5	This is Spinal Tap	हां
6	हवाई जहाज़!	हां
7	ग्राउंडहॉग डे	हां
8	मॉन्टी पाइथन ऐंड द होली ग्रेल	हां
9	ऑपनहाइमर	नहीं
10	क्लूलेस	हां

ऊपर दी गई सूची में मौजूद आठ फ़िल्में बहुत मज़ेदार हैं. इसलिए, इन्हें "सूची में मौजूद काम के आइटम" माना जाता है. इसलिए, k पर रीकॉल के सभी कैलकुलेशन में, डिनॉमिनेटर 8 होगा. अंश के बारे में क्या जानकारी है? ठीक है, पहले चार आइटम में से तीन काम के हैं. इसलिए, 4 पर रीकॉल का स्कोर यह होगा:

$$\text{recall at 4} = \frac{\text{3}} {\text{8}} = 0.375$$

शुरुआती आठ फ़िल्मों में से सात बहुत मज़ेदार हैं. इसलिए, आठ फ़िल्मों के बाद याद रखने की दर यह है:

$$\text{recall at 8} = \frac{\text{7}} {\text{8}} = 0.875$$

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टेक्स्ट से जुड़ी जानकारी को समझना (आरटीई)

#मेट्रिक

यह एक ऐसा डेटासेट है जिसका इस्तेमाल, एलएलएम की इस क्षमता का आकलन करने के लिए किया जाता है कि वह यह तय कर सकता है या नहीं कि किसी टेक्स्ट पैसेज से कोई अनुमान लगाया जा सकता है या नहीं. आरटीई के आकलन में दिए गए हर उदाहरण में तीन हिस्से होते हैं:

• कोई पैसेज, आम तौर पर खबरों या Wikipedia के लेखों से लिया गया
• हाइपोथीसिस
• सही जवाब, जो इनमें से कोई एक हो सकता है:
  • सही है. इसका मतलब है कि हाइपोथेसिस को पैसेज से निकाला जा सकता है
  • गलत. इसका मतलब है कि पैसेज से हाइपोथेसिस नहीं निकाला जा सकता

उदाहरण के लिए:

• पैसेज: यूरो, यूरोपियन यूनियन की मुद्रा है.
• अनुमान: फ़्रांस में मुद्रा के तौर पर यूरो का इस्तेमाल किया जाता है.
• निहितार्थ: सही है, क्योंकि फ़्रांस, यूरोपियन यूनियन का हिस्सा है.

आरटीई, SuperGLUE मॉडल का एक कॉम्पोनेंट है.

सुझाव देने वाला सिस्टम

यह एक ऐसा सिस्टम है जो हर उपयोगकर्ता के लिए, बड़े कॉर्पस से आइटम का एक छोटा सेट चुनता है. उदाहरण के लिए, वीडियो के सुझाव देने वाला सिस्टम, 1,00,000 वीडियो के कलेक्शन में से दो वीडियो के सुझाव दे सकता है. जैसे, एक उपयोगकर्ता के लिए कैसाब्लांका और फ़िलाडेल्फ़िया स्टोरी और दूसरे उपयोगकर्ता के लिए वंडर वुमन और ब्लैक पैंथर. वीडियो का सुझाव देने वाला सिस्टम, इन बातों के आधार पर सुझाव दे सकता है:

• ऐसी फ़िल्में जिन्हें आपकी तरह के उपयोगकर्ताओं ने रेटिंग दी है या देखा है.
• शैली, निर्देशक, अभिनेता, टारगेट डेमोग्राफ़िक...

ज़्यादा जानकारी के लिए, सुझाव देने वाले सिस्टम का कोर्स देखें.

ReCoRD

#मेट्रिक

यह रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन विद कॉमनसेंस रीज़निंग डेटासेट का संक्षिप्त नाम है.

रेक्टिफ़ाइड लीनियर यूनिट (आरईएलयू)

#fundamentals

चालू करने वाला फ़ंक्शन, जो इस तरह काम करता है:

• अगर इनपुट नेगेटिव या शून्य है, तो आउटपुट 0 होता है.
• अगर इनपुट पॉज़िटिव है, तो आउटपुट इनपुट के बराबर होता है.

उदाहरण के लिए:

• अगर इनपुट -3 है, तो आउटपुट 0 होगा.
• अगर इनपुट +3 है, तो आउटपुट 3.0 होगा.

यहां ReLU का प्लॉट दिया गया है:

ReLU, एक बहुत लोकप्रिय ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन है. आसान तरीके से काम करने के बावजूद, ReLU की मदद से न्यूरल नेटवर्क, विशेषताओं और लेबल के बीच नॉनलीनियर संबंधों को सीख पाता है.

रिकरंट न्यूरल नेटवर्क

यह एक न्यूरल नेटवर्क होता है, जिसे जान-बूझकर कई बार चलाया जाता है. इसमें हर बार के नतीजे, अगली बार के नतीजे तय करने में मदद करते हैं. खास तौर पर, पिछली बार के रन की छिपी हुई लेयर, अगली बार के रन की उसी छिपी हुई लेयर को इनपुट का कुछ हिस्सा देती हैं. रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, खास तौर पर सीक्वेंस का आकलन करने के लिए काम आते हैं. इससे छिपी हुई लेयर, सीक्वेंस के पिछले हिस्सों पर न्यूरल नेटवर्क के पिछले रन से सीख सकती हैं.

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए डायग्राम में एक रिकरंट न्यूरल नेटवर्क दिखाया गया है, जो चार बार चलता है. ध्यान दें कि पहले रन में छिपी हुई लेयर से सीखी गई वैल्यू, दूसरे रन में छिपी हुई लेयर के इनपुट का हिस्सा बन जाती हैं. इसी तरह, दूसरे रन में छिपी हुई लेयर में सीखी गई वैल्यू, तीसरे रन में उसी छिपी हुई लेयर के इनपुट का हिस्सा बन जाती हैं. इस तरह, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क धीरे-धीरे ट्रेन होता है और अलग-अलग शब्दों के मतलब के बजाय, पूरे क्रम का मतलब बताता है.

रेफ़रंस टेक्स्ट

#generativeAI

किसी विशेषज्ञ का प्रॉम्प्ट के जवाब में दिया गया सुझाव. उदाहरण के लिए, यह प्रॉम्प्ट दिया गया है:

"आपका नाम क्या है?" सवाल का अंग्रेज़ी से फ़्रेंच में अनुवाद करो.

किसी विशेषज्ञ का जवाब ऐसा हो सकता है:

आपका नाम क्या है?

अलग-अलग मेट्रिक (जैसे, ROUGE) से यह पता चलता है कि रेफ़रंस टेक्स्ट, एमएल मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट से कितना मेल खाता है.

ध्यान दें: आम तौर पर, विशेषज्ञ कोई इंसान होता है. हालांकि, यह कोई एमएल मॉडल भी हो सकता है.

गंभीर

#generativeAI

यह एजेंटिक वर्कफ़्लो की क्वालिटी को बेहतर बनाने की एक रणनीति है. इसमें किसी चरण के आउटपुट की जांच की जाती है. इसके बाद, उस आउटपुट को अगले चरण में भेजा जाता है.

जवाब की जांच करने वाला LLM अक्सर वही होता है जिसने जवाब जनरेट किया है. हालांकि, यह कोई दूसरा एलएलएम भी हो सकता है. जवाब जनरेट करने वाला एलएलएम, अपने जवाब का सही आकलन कैसे कर सकता है? "ट्रिक" यह है कि एलएलएम को आलोचनात्मक (सोचने-समझने वाला) माइंडसेट में रखा जाए. यह प्रोसेस, किसी लेखक की प्रोसेस से मिलती-जुलती है. लेखक, पहला ड्राफ़्ट लिखते समय क्रिएटिव माइंडसेट का इस्तेमाल करता है. इसके बाद, उसे एडिट करते समय आलोचनात्मक माइंडसेट का इस्तेमाल करता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक एजेंटिक वर्कफ़्लो है. इसका पहला चरण, कॉफ़ी मग के लिए टेक्स्ट बनाना है. इस चरण के लिए प्रॉम्प्ट यह हो सकता है:

आप एक क्रिएटिव हैं. कॉफ़ी मग के लिए, 50 से कम वर्णों वाला मज़ेदार और ओरिजनल टेक्स्ट जनरेट करो.

अब इस तरह के सवाल के बारे में सोचें:

आप कॉफ़ी पीने वाले व्यक्ति हैं. क्या आपको ऊपर दिया गया जवाब मज़ेदार लगा?

इसके बाद, वर्कफ़्लो सिर्फ़ ऐसे टेक्स्ट को अगले चरण में भेज सकता है जिसे रिफ़्लेक्शन स्कोर ज़्यादा मिला हो.

रिग्रेशन मॉडल

#fundamentals

आसान शब्दों में कहें, तो यह एक ऐसा मॉडल है जो संख्या के तौर पर अनुमान जनरेट करता है. (इसके उलट, क्लासिफ़िकेशन मॉडल, क्लास के बारे में अनुमान लगाता है.) उदाहरण के लिए, यहां दिए गए सभी रिग्रेशन मॉडल हैं:

• ऐसा मॉडल जो किसी घर की कीमत का अनुमान यूरो में लगाता है. जैसे, 4,23,000.
• ऐसा मॉडल जो किसी पेड़ की उम्र का अनुमान लगाता है. जैसे, 23.2 साल.
• यह मॉडल, अगले छह घंटों में किसी शहर में होने वाली बारिश का अनुमान लगाता है. यह अनुमान इंच में होता है. जैसे, 0.18.

आम तौर पर, दो तरह के रिग्रेशन मॉडल इस्तेमाल किए जाते हैं:

• लीनियर रिग्रेशन, जो ऐसी लाइन ढूंढता है जो लेबल वैल्यू को सुविधाओं के हिसाब से सबसे सही तरीके से फ़िट करती है.
• लॉजिस्टिकल रिग्रेशन, जो 0.0 से 1.0 के बीच की संभावना जनरेट करता है. आम तौर पर, सिस्टम इस संभावना को क्लास के अनुमान पर मैप करता है.

संख्या के आधार पर अनुमान लगाने वाला हर मॉडल, रिग्रेशन मॉडल नहीं होता. कुछ मामलों में, संख्यात्मक अनुमान लगाने वाला मॉडल सिर्फ़ एक क्लासिफ़िकेशन मॉडल होता है. हालांकि, इसमें क्लास के नाम संख्यात्मक होते हैं. उदाहरण के लिए, किसी संख्या वाले पिन कोड का अनुमान लगाने वाला मॉडल, क्लासिफ़िकेशन मॉडल होता है, न कि रिग्रेशन मॉडल.

रेगुलराइज़ेशन

#fundamentals

ओवरफ़िटिंग को कम करने वाला कोई भी तरीका. रेगुलराइज़ेशन के लोकप्रिय टाइप में ये शामिल हैं:

• L₁ रेगुलराइज़ेशन
• L₂ रेगुलराइज़ेशन
• ड्रॉपआउट रेगुलराइज़ेशन
• अर्ली स्टॉपिंग (यह सामान्य बनाने का कोई औपचारिक तरीका नहीं है, लेकिन इससे ओवरफ़िटिंग को असरदार तरीके से कम किया जा सकता है)

रेगुलराइज़ेशन को मॉडल की जटिलता पर लगने वाले जुर्माने के तौर पर भी तय किया जा सकता है.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

रेगुलराइज़ेशन, काउंटरइंट्यूटिव है. रेगुलराइज़ेशन बढ़ाने से, ट्रेनिंग लॉस आम तौर पर बढ़ता है. यह भ्रमित करने वाला है, क्योंकि ट्रेनिंग लॉस को कम करना ही तो हमारा लक्ष्य होता है, है न?

दरअसल, ऐसा नहीं है. हमारा मकसद ट्रेनिंग के दौरान होने वाले नुकसान को कम करना नहीं है. इसका मकसद, असल दुनिया से जुड़े उदाहरणों के बारे में सटीक अनुमान लगाना है. खास बात यह है कि रेगुलराइज़ेशन बढ़ाने से ट्रेनिंग लॉस बढ़ता है. हालांकि, इससे मॉडल को असल दुनिया से जुड़े उदाहरणों के बारे में बेहतर अनुमान लगाने में मदद मिलती है.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग: मॉडल की जटिलता देखें.

रेगुलराइज़ेशन रेट

#fundamentals

यह एक ऐसा नंबर होता है जो ट्रेनिंग के दौरान, रेगुलराइज़ेशन के महत्व को दिखाता है. रेगुलराइज़ेशन रेट बढ़ाने से ओवरफ़िटिंग कम हो जाती है. हालांकि, इससे मॉडल की अनुमान लगाने की क्षमता कम हो सकती है. इसके उलट, रेगुलराइज़ेशन रेट को कम करने या हटाने से ओवरफ़िटिंग बढ़ जाती है.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

रेगुलराइज़ेशन रेट को आम तौर पर, ग्रीक अक्षर लेम्ब्डा के तौर पर दिखाया जाता है. यहां loss का आसान समीकरण दिया गया है. इससे पता चलता है कि लैम्डा का क्या असर होता है:

$$\text{minimize(loss function + }\lambda\text{(regularization))}$$

यहां रेगुलराइज़ेशन, रेगुलराइज़ेशन का कोई भी तरीका है. जैसे:

• L₁ रेगुलराइज़ेशन
• L₂ रेगुलराइज़ेशन

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग: L2 रेगुलराइज़ेशन देखें.

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (आरएल)

यह एल्गोरिदम का एक ग्रुप है. यह सबसे सही नीति के बारे में जानकारी इकट्ठा करता है. इसका मकसद, एनवायरमेंट के साथ इंटरैक्ट करते समय, रिटर्न को ज़्यादा से ज़्यादा बढ़ाना है. उदाहरण के लिए, ज़्यादातर गेम में सबसे बड़ा इनाम जीत होती है. रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग सिस्टम, मुश्किल गेम खेलने में माहिर हो सकते हैं. इसके लिए, वे गेम में पहले की गई चालों के सीक्वेंस का आकलन करते हैं. इससे उन्हें यह पता चलता है कि किन चालों से जीत मिली और किन चालों से हार.

लोगों के सुझाव पर आधारित रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (आरएलएचएफ़)

#generativeAI

मॉडल के जवाबों की क्वालिटी को बेहतर बनाने के लिए, लोगों से मिले सुझाव/राय या शिकायत का इस्तेमाल करना. उदाहरण के लिए, RLHF मैकेनिज़्म, लोगों से मॉडल के जवाब की क्वालिटी को 👍 या 👎 इमोजी से रेट करने के लिए कह सकता है. इसके बाद, सिस्टम उस सुझाव/राय या शिकायत के आधार पर, आने वाले समय में अपने जवाबों में बदलाव कर सकता है.

ReLU

#fundamentals

Rectified Linear Unit के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला छोटा नाम.

रिप्ले बफ़र

DQN जैसे एल्गोरिदम में, एजेंट की ओर से इस्तेमाल की गई मेमोरी. इसका इस्तेमाल, एक्सपीरियंस रीप्ले में इस्तेमाल करने के लिए, स्टेट ट्रांज़िशन को सेव करने के लिए किया जाता है.

प्रतिरूप

यह ट्रेनिंग सेट या मॉडल की कॉपी (या उसका हिस्सा) होती है. आम तौर पर, इसे किसी दूसरी मशीन पर सेव किया जाता है. उदाहरण के लिए, कोई सिस्टम डेटा पैरललिज़्म को लागू करने के लिए, यहां दी गई रणनीति का इस्तेमाल कर सकता है:

1. किसी मौजूदा मॉडल की रेप्लिका को एक से ज़्यादा मशीनों पर रखें.
2. हर रेप्लिका को ट्रेनिंग सेट के अलग-अलग सबसेट भेजें.
3. पैरामीटर के अपडेट को एग्रीगेट करें.

रेप्लिका, इनफ़्रेंस सर्वर की किसी दूसरी कॉपी को भी कहा जा सकता है. रेप्लिका की संख्या बढ़ाने से, सिस्टम एक साथ ज़्यादा अनुरोधों को पूरा कर सकता है. हालांकि, इससे अनुरोधों को पूरा करने की लागत भी बढ़ जाती है.

रिपोर्टिंग बायस

#responsible

इस बात से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि लोग कितनी बार किसी कार्रवाई, नतीजे या प्रॉपर्टी के बारे में लिखते हैं. इससे यह पता नहीं चलता कि असल दुनिया में वे कितनी बार ऐसा करते हैं या किसी प्रॉपर्टी की कितनी विशेषताएं लोगों के किसी ग्रुप से मिलती हैं. रिपोर्टिंग बायस से, मशीन लर्निंग सिस्टम को मिलने वाले डेटा की बनावट पर असर पड़ सकता है.

उदाहरण के लिए, किताबों में हंसा शब्द का इस्तेमाल, सांस ली शब्द के मुकाबले ज़्यादा किया जाता है. मशीन लर्निंग मॉडल, किसी किताब के कॉर्पस से हंसने और सांस लेने की फ़्रीक्वेंसी का अनुमान लगाता है. इससे यह पता चलता है कि हंसना, सांस लेने से ज़्यादा सामान्य है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में निष्पक्षता: पूर्वाग्रह के टाइप देखें.

प्रतिनिधित्व

डेटा को काम की सुविधाओं से मैप करने की प्रोसेस.

फिर से रैंक करना

यह सुझाव देने वाले सिस्टम का आखिरी चरण होता है. इसमें स्कोर किए गए आइटम को किसी अन्य (आम तौर पर, एमएल से जुड़ा नहीं) एल्गोरिदम के हिसाब से फिर से ग्रेड किया जा सकता है. री-रैंकिंग, स्कोरिंग फ़ेज़ में जनरेट की गई आइटम की सूची का आकलन करती है. इसमें ये कार्रवाइयां शामिल हैं:

• ऐसे आइटम हटाना जिन्हें उपयोगकर्ता पहले ही खरीद चुका है.
• नए आइटम के स्कोर को बढ़ाना.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Recommendation Systems कोर्स में फिर से रैंक करना देखें.

जवाब

#generativeAI

वह टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो या वीडियो जिसे जनरेटिव एआई मॉडल अनुमानित करता है. दूसरे शब्दों में, प्रॉम्प्ट, जनरेटिव एआई मॉडल के लिए इनपुट होता है और जवाब, आउटपुट होता है.

जवाबों का सेट

#generativeAI

लार्ज लैंग्वेज मॉडल, प्रॉम्प्ट सेट के इनपुट के आधार पर जवाबों का कलेक्शन जनरेट करता है.

रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी)

#fundamentals

यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) के आउटपुट की क्वालिटी को बेहतर बनाने की एक तकनीक है. इसके लिए, मॉडल को ट्रेनिंग देने के बाद, जानकारी के स्रोतों से मिली जानकारी का इस्तेमाल किया जाता है. आरएजी, एलएलएम के जवाबों को ज़्यादा सटीक बनाता है. इसके लिए, यह ट्रेनिंग वाले एलएलएम को भरोसेमंद नॉलेज बेस या दस्तावेज़ों से ली गई जानकारी का ऐक्सेस देता है.

जानकारी खोजकर जवाब जनरेट करने की तकनीक का इस्तेमाल करने की सामान्य वजहें ये हैं:

• मॉडल के जनरेट किए गए जवाबों में तथ्यों की सटीकता को बढ़ाना.
• मॉडल को ऐसी जानकारी का ऐक्सेस देना जिसके बारे में उसे ट्रेनिंग नहीं दी गई है.
• मॉडल के इस्तेमाल किए गए ज्ञान को बदलना.
• मॉडल को सोर्स के उद्धरण देने की सुविधा चालू करना.

उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई केमिस्ट्री ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता की क्वेरी से जुड़ी खास जानकारी जनरेट करने के लिए PaLM API का इस्तेमाल करता है. जब ऐप्लिकेशन के बैकएंड को कोई क्वेरी मिलती है, तो बैकएंड:

1. यह कुकी, उपयोगकर्ता की क्वेरी से जुड़ा डेटा खोजती है ("फिर से पाती है").
2. यह उपयोगकर्ता की क्वेरी में, केमिस्ट्री से जुड़ा काम का डेटा जोड़ता है ("बढ़ाता है").
3. यह एलएलएम को, जोड़े गए डेटा के आधार पर खास जानकारी बनाने का निर्देश देता है.

रिटर्न

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, किसी नीति और किसी स्थिति को देखते हुए, रिटर्न का मतलब उन सभी इनामों के योग से होता है जो एजेंट को स्टेट से एपिसोड के आखिर तक नीति का पालन करने पर मिलने की उम्मीद होती है. एजेंट, इनाम मिलने में लगने वाले समय को ध्यान में रखता है. इसके लिए, वह इनाम पाने के लिए ज़रूरी स्टेट ट्रांज़िशन के हिसाब से, इनाम की वैल्यू को कम कर देता है.

इसलिए, अगर छूट का फ़ैक्टर \(\gamma\)है और \(r_0, \ldots, r_{N}\)एपिसोड के आखिर तक मिलने वाले इनाम को दिखाता है, तो रिटर्न की गणना इस तरह की जाती है:

$$\text{Return} = r_0 + \gamma r_1 + \gamma^2 r_2 + \ldots + \gamma^{N-1} r_{N-1}$$

इनाम

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, एनवायरमेंट के हिसाब से, स्टेट में कार्रवाई करने पर मिलने वाला संख्यात्मक नतीजा.

रिज़ रेगुलराइज़ेशन

L₂ रेगुलराइज़ेशन के लिए समानार्थी शब्द. रिज रेगुलराइज़ेशन शब्द का इस्तेमाल, प्योर स्टैटिस्टिक्स के कॉन्टेक्स्ट में ज़्यादा किया जाता है. वहीं, L₂ रेगुलराइज़ेशन का इस्तेमाल, मशीन लर्निंग में ज़्यादा किया जाता है.

RNN

रीकरंट न्यूरल नेटवर्क का संक्षिप्त नाम.

आरओसी (रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक) कर्व

#fundamentals

#मेट्रिक

यह बाइनरी क्लासिफ़िकेशन में, अलग-अलग क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड के लिए, ट्रू पॉज़िटिव रेट बनाम फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट का ग्राफ़ होता है.

आरओसी कर्व का आकार, बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल की पॉज़िटिव क्लास को नेगेटिव क्लास से अलग करने की क्षमता के बारे में बताता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल, सभी नेगेटिव क्लास को सभी पॉज़िटिव क्लास से अलग करता है:

ऊपर दिए गए मॉडल के लिए आरओसी कर्व ऐसा दिखता है:

इसके उलट, यहां दिए गए ग्राफ़ में लॉजिस्टिक रिग्रेशन की रॉ वैल्यू दिखाई गई हैं. यह एक खराब मॉडल है, जो नेगेटिव क्लास को पॉज़िटिव क्लास से अलग नहीं कर सकता:

इस मॉडल के लिए आरओसी कर्व ऐसा दिखता है:

वहीं, असल दुनिया में ज़्यादातर बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल, पॉज़िटिव और नेगेटिव क्लास को कुछ हद तक अलग करते हैं. हालांकि, वे आम तौर पर ऐसा पूरी तरह से नहीं कर पाते. इसलिए, एक सामान्य आरओसी कर्व, इन दोनों एक्सट्रीम के बीच कहीं होता है:

आरओसी कर्व पर (0.0,1.0) के सबसे करीब वाला पॉइंट, सैद्धांतिक तौर पर सबसे सही क्लासिफ़िकेशन थ्रेशोल्ड की पहचान करता है. हालांकि, असल दुनिया की कई अन्य समस्याएं, क्लासिफ़िकेशन के सही थ्रेशोल्ड को चुनने पर असर डालती हैं. उदाहरण के लिए, ऐसा हो सकता है कि गलत पहचान किए जाने से ज़्यादा नुकसान, पहचान न किए जाने से होता हो.

AUC नाम की संख्यात्मक मेट्रिक, आरओसी कर्व को एक फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू में बदल देती है.

भूमिका के हिसाब से प्रॉम्प्ट देना

#generativeAI

यह एक प्रॉम्प्ट होता है. आम तौर पर, इसकी शुरुआत तुम सर्वनाम से होती है. इसमें जनरेटिव एआई मॉडल को यह निर्देश दिया जाता है कि वह जवाब जनरेट करते समय, किसी व्यक्ति या भूमिका के तौर पर काम करे. रोल प्रॉम्प्टिंग से, जनरेटिव एआई मॉडल को सही "माइंडसेट" में लाने में मदद मिल सकती है, ताकि वह ज़्यादा काम का जवाब जनरेट कर सके. उदाहरण के लिए, आपको जिस तरह का जवाब चाहिए उसके हिसाब से, इनमें से कोई भी भूमिका वाला प्रॉम्प्ट सही हो सकता है:

आपने कंप्यूटर साइंस में पीएचडी की हो.

तुम एक सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हो. तुम्हें प्रोग्रामिंग सीखने वाले नए छात्र-छात्राओं को Python के बारे में विस्तार से जानकारी देना पसंद है.

तुम एक ऐक्शन हीरो हो और तुम्हारे पास प्रोग्रामिंग की खास तरह की स्किल हैं. मुझे भरोसा दिलाओ कि तुम Python की सूची में कोई आइटम ढूंढ सकते हो.

रूट

#df

डिसिज़न ट्री में, शुरुआती नोड (पहली शर्त). आम तौर पर, डायग्राम में रूट को डिसिज़न ट्री में सबसे ऊपर रखा जाता है. उदाहरण के लिए:

रूट डायरेक्ट्री

#TensorFlow

यह वह डायरेक्ट्री होती है जिसे आपने TensorFlow चेकपॉइंट और कई मॉडल की इवेंट फ़ाइलों की सबडायरेक्ट्री होस्ट करने के लिए तय किया है.

रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (आरएमएसई)

#fundamentals

#मेट्रिक

यह मीन स्क्वेयर्ड एरर का स्क्वेयर रूट होता है.

रोटेशनल इनवेरियंस

इमेज क्लासिफ़िकेशन की समस्या में, किसी एल्गोरिदम की इमेज को सही तरीके से क्लासिफ़ाई करने की क्षमता. भले ही, इमेज का ओरिएंटेशन बदल गया हो. उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम अब भी टेनिस रैकेट की पहचान कर सकता है. भले ही, वह ऊपर की ओर, बगल में या नीचे की ओर हो. ध्यान दें कि रोटेशनल इनवेरियंस हमेशा सही नहीं होता. उदाहरण के लिए, उल्टे 9 को 9 के तौर पर क्लासिफ़ाई नहीं किया जाना चाहिए.

ट्रांसलेशनल इनवेरियंस और साइज़ इनवेरियंस के बारे में भी जानें.

ROUGE (रीकॉल-ओरिएंटेड अंडरस्टडी फ़ॉर गिस्टिंग इवैल्यूएशन)

#मेट्रिक

यह मेट्रिक का एक ग्रुप है. इससे, जवाब की खास जानकारी अपने-आप जनरेट होने और मशीन ट्रांसलेशन मॉडल का आकलन किया जाता है. ROUGE मेट्रिक से यह पता चलता है कि रेफ़रंस टेक्स्ट, एमएल मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट से कितना मिलता-जुलता है. ROUGE फ़ैमिली का हर सदस्य, ओवरलैप को अलग-अलग तरीके से मेज़र करता है. ROUGE स्कोर ज़्यादा होने का मतलब है कि रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट के बीच समानता ज़्यादा है. वहीं, ROUGE स्कोर कम होने का मतलब है कि दोनों के बीच समानता कम है.

ROUGE फ़ैमिली का हर सदस्य आम तौर पर ये मेट्रिक जनरेट करता है:

• स्पष्टता
• रीकॉल
• F₁

ध्यान दें: ROUGE, सटीकता और वापस बुलाना का इस्तेमाल, पारंपरिक सटीकता और वापस बुलाना से कुछ अलग तरीके से करता है.

ज़्यादा जानकारी और उदाहरणों के लिए, यहां जाएं:

• ROUGE-L
• ROUGE-N
• ROUGE-S

ध्यान दें: BLEU और BLEURT, सटीकता के लिए ऑप्टिमाइज़ होते हैं, जबकि ROUGE, रिकॉल के लिए ऑप्टिमाइज़ होता है. इसलिए, मशीन ट्रांसलेशन का आकलन करने के लिए, BLEU और BLEURT बेहतर मेट्रिक हैं. ऐसा इसलिए, क्योंकि इनका फ़ोकस सटीक जानकारी पर होता है. वहीं, खास जानकारी देने वाले जवाब का आकलन करने के लिए, ROUGE बेहतर मेट्रिक है. ऐसा इसलिए, क्योंकि इसका फ़ोकस जवाब में शामिल जानकारी पर होता है.

ROUGE-L

#मेट्रिक

यह ROUGE फ़ैमिली का सदस्य है. यह रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में सबसे लंबे कॉमन सबसीक्वेंस की लंबाई पर फ़ोकस करता है. यहां दिए गए फ़ॉर्मूले, ROUGE-L के लिए रीकॉल और सटीक होने का हिसाब लगाते हैं:

$$\text{ROUGE-L recall} = \frac{\text{longest common sequence}} {\text{number of words in the reference text} }$$

$$\text{ROUGE-L precision} = \frac{\text{longest common sequence}} {\text{number of words in the generated text} }$$

इसके बाद, ROUGE-L रीकॉल और ROUGE-L प्रेसिज़न को एक ही मेट्रिक में रोल अप करने के लिए, F₁ का इस्तेमाल किया जा सकता है:

$$\text{ROUGE-L F} {_1} = \frac{\text{2} * \text{ROUGE-L recall} * \text{ROUGE-L precision}} {\text{ROUGE-L recall} + \text{ROUGE-L precision} }$$

ROUGE-L के हिसाब लगाने के उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

यहां दिए गए रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट पर ध्यान दें.

कैटगरी	इसे किसने बनाया है?	टेक्स्ट
रेफ़रंस टेक्स्ट	मानवीय अनुवादक	मुझे कई तरह की चीज़ों के बारे में जानना है.
जनरेट किया गया टेक्स्ट	मशीन लर्निंग मॉडल	मुझे बहुत कुछ सीखना है.

इसलिए:

• सबसे लंबा कॉमन सबसीक्वेंस 5 है (I want to of things)
• रेफ़रंस टेक्स्ट में शब्दों की संख्या 9 है.
• जनरेट किए गए टेक्स्ट में शब्दों की संख्या 7 है.

इसलिए:

$$\text{ROUGE-L recall} = \frac{\text{5}} {\text{9} } = 0.56$$

$$\text{ROUGE-L precision} = \frac{\text{5}} {\text{7} } = 0.71$$

$$\text{ROUGE-L F} {_1} = \frac{\text{2} * \text{0.56} * \text{0.71}} {\text{0.56} + \text{0.71} } = 0.63$$

---

ROUGE-L, रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में मौजूद नई लाइनों को अनदेखा करता है. इसलिए, सबसे लंबा कॉमन सबसीक्वेंस एक से ज़्यादा वाक्यों में हो सकता है. जब रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में कई वाक्य शामिल होते हैं, तो आम तौर पर ROUGE-Lsum मेट्रिक बेहतर होती है. यह ROUGE-L का एक वैरिएंट है. ROUGE-Lsum, किसी पैसेज के हर वाक्य के लिए सबसे लंबे कॉमन सबसीक्वेंस का पता लगाता है. इसके बाद, उन सबसे लंबे कॉमन सबसीक्वेंस का औसत कैलकुलेट करता है.

ROUGE-Lsum के उदाहरण के तौर पर किए गए कैलकुलेशन के आइकॉन पर क्लिक करें.

यहां दिए गए रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट पर ध्यान दें.

कैटगरी	इसे किसने बनाया है?	टेक्स्ट
रेफ़रंस टेक्स्ट	मानवीय अनुवादक	मंगल ग्रह की सतह सूखी है. लगभग सारा पानी ज़मीन के नीचे है.
जनरेट किया गया टेक्स्ट	मशीन लर्निंग मॉडल	मंगल की सतह सूखी है. हालांकि, ज़्यादातर पानी ज़मीन के अंदर है.

इसलिए:

	First sentence	दूसरा वाक्य
सबसे लंबा कॉमन सीक्वेंस	2 (मंगल ग्रह की सूखी मिट्टी)	3 (पानी ज़मीन के नीचे है)
रेफ़रंस टेक्स्ट में वाक्य की लंबाई	6	7
जनरेट किए गए टेक्स्ट में वाक्य की लंबाई	5	8

इसलिए:

$$\text{recall of first sentence} = \frac{\text{2}} {\text{6}} = 0.33 $$

$$\text{recall of second sentence} = \frac{\text{3}} {\text{7}} = 0.43 $$

$$\text{ROUGE-Lsum recall} = \frac{\text{0.33} + \text{0.43}} {\text{2}} = 0.38 $$

$$\text{precision of first sentence} = \frac{\text{2}} {\text{5}} = 0.4 $$

$$\text{precision of second sentence} = \frac{\text{3}} {\text{8}} = 0.38 $$

$$\text{ROUGE-Lsum precision} = \frac{\text{0.4} + \text{0.38}} {\text{2}} = 0.39 $$

$$\text{ROUGE-Lsum F}{_1} = \frac{\text{2} * \text{0.38} * \text{0.39}} {\text{0.38} + \text{0.39}} = 0.38 $$

---

ROUGE-N

#मेट्रिक

यह ROUGE फ़ैमिली की मेट्रिक का एक सेट है. यह रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में, एक तय साइज़ के शेयर किए गए N-ग्राम की तुलना करता है. उदाहरण के लिए:

• ROUGE-1, रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में शेयर किए गए टोकन की संख्या को मेज़र करता है.
• ROUGE-2, रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में, शेयर किए गए बाइग्राम (2-ग्राम) की संख्या को मेज़र करता है.
• ROUGE-3, रेफ़रंस टेक्स्ट और जनरेट किए गए टेक्स्ट में मौजूद, एक जैसे ट्रायग्राम (3-ग्राम) की संख्या को मेज़र करता है.

ROUGE-N फ़ैमिली के किसी भी सदस्य के लिए, ROUGE-N रीकॉल और ROUGE-N प्रेसिज़न का हिसाब लगाने के लिए, यहां दिए गए फ़ॉर्मूले इस्तेमाल किए जा सकते हैं:

$$\text{ROUGE-N recall} = \frac{\text{number of matching N-grams}} {\text{number of N-grams in the reference text} }$$

$$\text{ROUGE-N precision} = \frac{\text{number of matching N-grams}} {\text{number of N-grams in the generated text} }$$

इसके बाद, ROUGE-N रिकॉल और ROUGE-N प्रेसिज़न को एक ही मेट्रिक में रोल अप करने के लिए, F₁ का इस्तेमाल किया जा सकता है:

$$\text{ROUGE-N F}{_1} = \frac{\text{2} * \text{ROUGE-N recall} * \text{ROUGE-N precision}} {\text{ROUGE-N recall} + \text{ROUGE-N precision} }$$

उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि आपको किसी मशीन लर्निंग मॉडल के अनुवाद की तुलना, किसी व्यक्ति के अनुवाद से करनी है. इसके लिए, आपको ROUGE-2 का इस्तेमाल करना है.

कैटगरी	इसे किसने बनाया है?	टेक्स्ट	बिगराम
रेफ़रंस टेक्स्ट	मानवीय अनुवादक	मुझे कई तरह की चीज़ों के बारे में जानना है.	मुझे, मुझे अलग-अलग, अलग-अलग तरह की, तरह की चीज़ों के बारे में जानना है
जनरेट किया गया टेक्स्ट	मशीन लर्निंग मॉडल	मुझे बहुत कुछ सीखना है.	I want, want to, to learn, learn plenty, plenty of, of things

इसलिए:

• मिलते-जुलते 2-ग्राम की संख्या 3 है (I want, want to, और of things).
• रेफ़रंस टेक्स्ट में 2-ग्राम की संख्या 8 है.
• जनरेट किए गए टेक्स्ट में 2-ग्राम की संख्या 6 है.

इसलिए:

$$\text{ROUGE-2 recall} = \frac{\text{3}} {\text{8} } = 0.375$$

$$\text{ROUGE-2 precision} = \frac{\text{3}} {\text{6} } = 0.5$$

$$\text{ROUGE-2 F}{_1} = \frac{\text{2} * \text{0.375} * \text{0.5}} {\text{0.375} + \text{0.5} } = 0.43$$

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ROUGE-S

#मेट्रिक

यह ROUGE-N का एक ऐसा फ़ॉर्मूला है जो skip-gram मैचिंग को चालू करता है. इसका मतलब है कि ROUGE-N सिर्फ़ उन N-ग्राम की गिनती करता है जो पूरी तरह मैच करते हैं. हालांकि, ROUGE-S एक या उससे ज़्यादा शब्दों से अलग किए गए N-ग्राम की भी गिनती करता है. उदाहरण के लिए, आप नीचे दिया गया तरीका अपना सकते हैं:

• रेफ़रंस टेक्स्ट: सफ़ेद बादल
• जनरेट किया गया टेक्स्ट: सफ़ेद रंग के बादल

ROUGE-N का हिसाब लगाते समय, 2-ग्राम, सफ़ेद बादल, सफ़ेद बादल से मेल नहीं खाता. हालांकि, ROUGE-S का हिसाब लगाते समय, सफ़ेद बादल, सफ़ेद बादल से मेल खाते हैं.

R-squared

#मेट्रिक

यह रिग्रेशन मेट्रिक है. इससे पता चलता है कि किसी लेबल में कितना बदलाव, किसी एक सुविधा या सुविधाओं के सेट की वजह से हुआ है. R-स्क्वेयर्ड की वैल्यू 0 और 1 के बीच होती है. इसे इस तरह समझा जा सकता है:

• R-स्क्वेयर्ड का मान 0 होने का मतलब है कि लेबल में कोई भी बदलाव, फ़ीचर सेट की वजह से नहीं हुआ है.
• R-स्क्वेयर्ड का मान 1 होने का मतलब है कि किसी लेबल के सभी वैरिएशन, फ़ीचर सेट की वजह से हैं.
• R-स्क्वेयर्ड की वैल्यू 0 से 1 के बीच होने का मतलब है कि किसी खास सुविधा या सुविधाओं के सेट से, लेबल के वैरिएशन का अनुमान लगाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, R-स्क्वेयर्ड की वैल्यू 0.10 का मतलब है कि लेबल में 10% वैरिएंस, फ़ीचर सेट की वजह से है. R-स्क्वेयर्ड की वैल्यू 0.20 का मतलब है कि 20% वैरिएंस, फ़ीचर सेट की वजह से है. इसी तरह, अन्य वैल्यू का मतलब भी निकाला जा सकता है.

आर-स्क्वेयर्ड, मॉडल से अनुमानित वैल्यू और ग्राउंड ट्रुथ के बीच पियर्सन कोरिलेशन कोएफ़िशिएंट का स्क्वेयर होता है.

RTE

#मेट्रिक

टेक्स्ट से जुड़ी जानकारी को समझना के लिए संक्षिप्त नाम.

S

सैंपलिंग बायस

#responsible

चुने जाने का पूर्वाग्रह देखें.

रिप्लेसमेंट के साथ सैंपलिंग

#df

यह, उम्मीदवार के तौर पर शामिल आइटम के सेट से आइटम चुनने का एक तरीका है. इसमें एक ही आइटम को कई बार चुना जा सकता है. "बदलाव के साथ" वाक्यांश का मतलब है कि हर बार चुनने के बाद, चुने गए आइटम को संभावित आइटम के पूल में वापस कर दिया जाता है. बिना रिप्लेसमेंट के सैंपलिंग के तरीके में, किसी आइटम को सिर्फ़ एक बार चुना जा सकता है.

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए फलों के सेट पर ध्यान दें:

fruit = {kiwi, apple, pear, fig, cherry, lime, mango}

मान लें कि सिस्टम, fig को पहले आइटम के तौर पर रैंडम तरीके से चुनता है. अगर सैंपलिंग की सुविधा का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो सिस्टम इस सेट से दूसरा आइटम चुनता है:

fruit = {kiwi, apple, pear, fig, cherry, lime, mango}

हां, यह पहले जैसा ही सेट है. इसलिए, सिस्टम fig को फिर से चुन सकता है.

अगर बिना रिप्लेसमेंट के सैंपलिंग का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो चुने गए सैंपल को दोबारा नहीं चुना जा सकता. उदाहरण के लिए, अगर सिस्टम पहले सैंपल के तौर पर fig को रैंडम तरीके से चुनता है, तो fig को फिर से नहीं चुना जा सकता. इसलिए, सिस्टम नीचे दिए गए (कम किए गए) सेट से दूसरा सैंपल चुनता है:

fruit = {kiwi, apple, pear, cherry, lime, mango}

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

रिप्लेसमेंट के साथ सैंपलिंग में रिप्लेसमेंट शब्द की वजह से, कई लोग भ्रमित हो जाते हैं. अंग्रेज़ी में, replacement का मतलब "substitution" होता है. हालांकि, रिप्लेसमेंट की मदद से सैंपलिंग में, रिप्लेसमेंट के लिए फ़्रेंच परिभाषा का इस्तेमाल किया जाता है. इसका मतलब है "किसी चीज़ को वापस रखना."

अंग्रेज़ी शब्द replacement का फ़्रेंच अनुवाद remplacement है.

---

सेव मॉडल

#TensorFlow

TensorFlow मॉडल को सेव करने और वापस पाने के लिए सुझाया गया फ़ॉर्मैट. SavedModel, भाषा से जुड़ा नहीं है. यह एक ऐसा फ़ॉर्मैट है जिसमें डेटा को क्रम से लगाया जाता है और इसे वापस लाया जा सकता है. इससे, हाई-लेवल सिस्टम और टूल, TensorFlow मॉडल बना सकते हैं, उनका इस्तेमाल कर सकते हैं, और उनमें बदलाव कर सकते हैं.

पूरी जानकारी के लिए, TensorFlow प्रोग्रामर गाइड का सेव करना और वापस लाना सेक्शन देखें.

सेवर

#TensorFlow

यह TensorFlow ऑब्जेक्ट है. यह मॉडल के चेकपॉइंट सेव करने के लिए ज़िम्मेदार होता है.

स्केलर

एक संख्या या एक स्ट्रिंग, जिसे रैंक 0 के टेंसर के तौर पर दिखाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कोड की ये लाइनें TensorFlow में एक-एक स्केलर बनाती हैं:

breed = tf.Variable("poodle", tf.string)
temperature = tf.Variable(27, tf.int16)
precision = tf.Variable(0.982375101275, tf.float64)

स्केलिंग

कोई भी गणितीय ट्रांसफ़ॉर्म या तकनीक, जो किसी लेबल, सुविधा की वैल्यू या दोनों की रेंज को बदलती है. स्केलिंग के कुछ तरीके, नॉर्मलाइज़ेशन जैसे ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए बहुत काम के होते हैं.

मशीन लर्निंग में, स्केलिंग के इन सामान्य फ़ॉर्म का इस्तेमाल किया जाता है:

• लीनियर स्केलिंग. आम तौर पर, इसमें घटाने और भाग देने के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इससे ओरिजनल वैल्यू को -1 और +1 के बीच की संख्या या 0 और 1 के बीच की संख्या से बदला जाता है.
• लॉगरिद्मिक स्केलिंग, जो ओरिजनल वैल्यू को उसके लॉगरिद्म से बदल देती है.
• Z-स्कोर नॉर्मलाइज़ेशन, जिसमें ओरिजनल वैल्यू को फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू से बदल दिया जाता है. यह वैल्यू, उस सुविधा के औसत से स्टैंडर्ड डेविएशन की संख्या को दिखाती है.

scikit-learn

यह एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लैटफ़ॉर्म है. scikit-learn.org पर जाएं.

स्कोरिंग

#मेट्रिक

सुझाव देने वाले सिस्टम का वह हिस्सा जो कैंडिडेट जनरेशन फ़ेज़ में तैयार किए गए हर आइटम के लिए वैल्यू या रैंकिंग देता है.

चुने जाने से जुड़ा पूर्वाग्रह

#responsible

सैंपल किए गए डेटा से निकाले गए नतीजों में गड़बड़ियां. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि डेटा को चुनने की प्रोसेस में, डेटा में मौजूद सैंपल और मौजूद न होने वाले सैंपल के बीच व्यवस्थित तरीके से अंतर किया जाता है. चुने जाने के पक्ष में होने वाले पूर्वाग्रह के ये रूप मौजूद हैं:

• कवरेज से जुड़ा पूर्वाग्रह: डेटासेट में मौजूद जनसंख्या, उस जनसंख्या से मेल नहीं खाती जिसके बारे में मशीन लर्निंग मॉडल अनुमान लगा रहा है.
• सैंपलिंग बायस: टारगेट ग्रुप से डेटा को रैंडम तरीके से इकट्ठा नहीं किया जाता है.
• जवाब न देने की वजह से होने वाला पूर्वाग्रह (इसे सर्वे में हिस्सा लेने की वजह से होने वाला पूर्वाग्रह भी कहा जाता है): कुछ ग्रुप के उपयोगकर्ता, अन्य ग्रुप के उपयोगकर्ताओं की तुलना में अलग-अलग दरों पर सर्वे से ऑप्ट-आउट करते हैं.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको एक ऐसा मशीन लर्निंग मॉडल बनाना है जो यह अनुमान लगाता है कि लोगों को कोई फ़िल्म कितनी पसंद आएगी. ट्रेनिंग डेटा इकट्ठा करने के लिए, आपने थिएटर की पहली लाइन में बैठे सभी लोगों को एक सर्वे दिया. पहली नज़र में, यह डेटासेट इकट्ठा करने का सही तरीका लग सकता है. हालांकि, इस तरह से डेटा इकट्ठा करने पर, चुनने से जुड़ी ये समस्याएं हो सकती हैं:

• कवरेज बायस: जिन लोगों ने फ़िल्म देखने का विकल्प चुना है उनसे सैंपल लेने पर, हो सकता है कि आपका मॉडल उन लोगों के लिए सामान्य तौर पर अनुमान न लगा पाए जिन्होंने फ़िल्म में पहले से ही दिलचस्पी नहीं दिखाई है.
• सैंपलिंग बायस: आपने फ़िल्म देखने आए सभी लोगों में से रैंडम तरीके से सैंपल लेने के बजाय, सिर्फ़ पहली लाइन में बैठे लोगों से सैंपल लिया. ऐसा हो सकता है कि पहली लाइन में बैठे लोगों की दिलचस्पी फ़िल्म में, अन्य लाइनों में बैठे लोगों की तुलना में ज़्यादा हो.
• जवाब न देने से जुड़ा पूर्वाग्रह: आम तौर पर, जिन लोगों की राय मज़बूत होती है वे वैकल्पिक सर्वे में, कमज़ोर राय वाले लोगों की तुलना में ज़्यादा बार जवाब देते हैं. फ़िल्म के बारे में सर्वे करना ज़रूरी नहीं है. इसलिए, जवाबों के सामान्य (घंटी के आकार का) डिस्ट्रिब्यूशन के बजाय, बाइमॉडेल डिस्ट्रिब्यूशन बनने की संभावना ज़्यादा होती है.

सेल्फ़-अटेंशन (इसे सेल्फ़-अटेंशन लेयर भी कहा जाता है)

यह एक न्यूरल नेटवर्क लेयर होती है. यह एंबेडिंग के क्रम को एंबेडिंग के दूसरे क्रम में बदलती है. उदाहरण के लिए, टोकन एंबेडिंग. आउटपुट सीक्वेंस में मौजूद हर एंबेडिंग को, अटेंशन मैकेनिज़्म के ज़रिए, इनपुट सीक्वेंस के एलिमेंट से मिली जानकारी को इंटिग्रेट करके बनाया जाता है.

सेल्फ़-अटेंशन में सेल्फ़ का मतलब है कि सीक्वेंस, किसी दूसरे कॉन्टेक्स्ट के बजाय खुद पर ध्यान दे रहा है. सेल्फ़-अटेंशन, ट्रांसफ़ॉर्मर के मुख्य बिल्डिंग ब्लॉक में से एक है. यह डिक्शनरी लुकअप की शब्दावली का इस्तेमाल करता है. जैसे, "क्वेरी", "की", और "वैल्यू".

सेल्फ़-अटेंशन लेयर, इनपुट के तौर पर मिले शब्दों के क्रम से शुरू होती है. इसमें हर शब्द के लिए एक इनपुट होता है. किसी शब्द के लिए इनपुट प्रज़ेंटेशन, एक सामान्य एम्बेडिंग हो सकती है. इनपुट सीक्वेंस में मौजूद हर शब्द के लिए, नेटवर्क यह स्कोर करता है कि वह शब्द, शब्दों के पूरे सीक्वेंस में मौजूद हर एलिमेंट के लिए कितना काम का है. रिलेवंस स्कोर से यह तय होता है कि किसी शब्द के फ़ाइनल रिप्रेजेंटेशन में, अन्य शब्दों के रिप्रेजेंटेशन को कितना शामिल किया गया है.

उदाहरण के लिए, इस वाक्य पर ध्यान दें:

जानवर सड़क पार नहीं कर सका, क्योंकि वह बहुत थका हुआ था.

नीचे दी गई इमेज (ट्रांसफ़ॉर्मर: भाषा समझने के लिए एक नई न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर से ली गई) में, सर्वनाम यह के लिए सेल्फ़-अटेंशन लेयर का अटेंशन पैटर्न दिखाया गया है. इसमें हर लाइन की डार्कनेस से पता चलता है कि हर शब्द, प्रज़ेंटेशन में कितना योगदान देता है:

सेल्फ़-अटेंशन लेयर, "यह" से जुड़े शब्दों को हाइलाइट करती है. इस मामले में, अटेंशन लेयर ने उन शब्दों को हाइलाइट करना सीख लिया है जिनके बारे में वह बात कर रहा है. साथ ही, जानवर शब्द को सबसे ज़्यादा वेट असाइन किया है.

n टोकन के किसी सीक्वेंस के लिए, सेल्फ़-अटेंशन, एंबेडिंग के किसी सीक्वेंस को n बार बदलता है. ऐसा सीक्वेंस में हर पोज़िशन पर एक बार होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, अटेंशन और मल्टी-हेड सेल्फ़-अटेंशन देखें.

सेल्फ़-सुपरवाइज़्ड लर्निंग

यह एक ऐसी तकनीक है जिसकी मदद से, अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग की समस्या को सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग की समस्या में बदला जाता है. इसके लिए, बिना लेबल वाले उदाहरणों से सरोगेट लेबल बनाए जाते हैं.

BERT जैसे Transformer पर आधारित कुछ मॉडल, सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग का इस्तेमाल करते हैं.

सेल्फ़-सुपरवाइज़्ड ट्रेनिंग, सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग का एक तरीका है.

सेल्फ़-ट्रेनिंग

यह सेल्फ़-सुपरवाइज़्ड लर्निंग का एक वैरिएंट है. यह खास तौर पर तब काम आता है, जब ये सभी शर्तें पूरी होती हैं:

• डेटासेट में, बिना लेबल वाले उदाहरणों का अनुपात, लेबल वाले उदाहरणों के मुकाबले ज़्यादा है.
• यह वर्गीकरण की समस्या है.

सेल्फ़-ट्रेनिंग की सुविधा, इन दो चरणों को तब तक दोहराती है, जब तक मॉडल की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होना बंद नहीं हो जाती:

1. लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर मॉडल को ट्रेन करने के लिए, सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.
2. पहले चरण में बनाए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, बिना लेबल वाले उदाहरणों के लिए अनुमान (लेबल) जनरेट करें. साथ ही, जिन उदाहरणों के लिए अनुमान सही होने की संभावना ज़्यादा है उन्हें अनुमानित लेबल के साथ लेबल वाले उदाहरणों में ले जाएं.

ध्यान दें कि दूसरे चरण के हर वर्शन में, पहले चरण के लिए लेबल किए गए ज़्यादा उदाहरण जोड़े जाते हैं, ताकि मॉडल को बेहतर तरीके से ट्रेन किया जा सके.

सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग

ऐसे डेटा पर मॉडल को ट्रेन करना जिसमें ट्रेनिंग के कुछ उदाहरणों में लेबल मौजूद हैं, लेकिन अन्य उदाहरणों में लेबल मौजूद नहीं हैं. सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग की एक तकनीक यह है कि बिना लेबल वाले उदाहरणों के लिए लेबल का अनुमान लगाया जाए. इसके बाद, अनुमानित लेबल पर ट्रेनिंग दी जाए, ताकि एक नया मॉडल बनाया जा सके. अगर लेबल हासिल करना महंगा है, लेकिन बिना लेबल वाले उदाहरण बहुत ज़्यादा हैं, तो सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग फ़ायदेमंद हो सकती है.

सेल्फ़-ट्रेनिंग, सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग की एक तकनीक है.

संवेदनशील एट्रिब्यूट

#responsible

यह एक मानवीय एट्रिब्यूट है. कानूनी, नैतिक, सामाजिक या निजी वजहों से इस पर खास ध्यान दिया जा सकता है.

भावनाओं का विश्लेषण

किसी सेवा, प्रॉडक्ट, संगठन या विषय के बारे में किसी ग्रुप के रवैये का पता लगाने के लिए, आंकड़ों या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल करना. यह रवैया सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है. उदाहरण के लिए, आम बोलचाल की भाषा को समझने की सुविधा का इस्तेमाल करके, कोई एल्गोरिदम किसी यूनिवर्सिटी के कोर्स के बारे में मिले टेक्स्ट वाले सुझाव, शिकायत या राय का विश्लेषण कर सकता है. इससे यह पता लगाया जा सकता है कि आम तौर पर छात्र-छात्राओं को कोर्स कितना पसंद आया या नापसंद आया.

ज़्यादा जानकारी के लिए, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन गाइड देखें.

सीक्वेंस मॉडल

ऐसा मॉडल जिसके इनपुट, क्रम से एक-दूसरे पर निर्भर करते हैं. उदाहरण के लिए, पहले देखे गए वीडियो के क्रम के आधार पर, यह अनुमान लगाना कि अगला वीडियो कौन-सा देखा जाएगा.

सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस टास्क

यह एक ऐसा टास्क है जो टोकन के इनपुट सीक्वेंस को टोकन के आउटपुट सीक्वेंस में बदलता है. उदाहरण के लिए, सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस के दो लोकप्रिय टास्क ये हैं:

• अनुवादक:
  • इनपुट सीक्वेंस का उदाहरण: "मुझे तुमसे प्यार है."
  • आउटपुट के तौर पर मिले जवाब का क्रम: "Je t'aime."
• सवाल का जवाब देना:
  • इनपुट सीक्वेंस का उदाहरण: "क्या मुझे मुंबई में अपनी कार की ज़रूरत है?"
  • जवाब के तौर पर मिले आउटपुट का क्रम: "नहीं. अपनी कार घर पर ही रखो."

व्यक्ति खा सकता है

ट्रेन किए गए मॉडल को उपलब्ध कराने की प्रोसेस, ताकि ऑनलाइन इन्फ़रेंस या ऑफ़लाइन इन्फ़रेंस के ज़रिए अनुमान लगाए जा सकें.

शेप (टेंसर)

टेंसर के हर डाइमेंशन में मौजूद एलिमेंट की संख्या. शेप को पूर्णांकों की सूची के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए दो डाइमेंशन वाले टेंसर का शेप [3,4] है:

[[5, 7, 6, 4],
 [2, 9, 4, 8],
 [3, 6, 5, 1]]

TensorFlow, डाइमेंशन के क्रम को दिखाने के लिए, पंक्ति-मुख्य (C-स्टाइल) फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करता है. इसलिए, TensorFlow में शेप [3,4] होता है, न कि [4,3]. दूसरे शब्दों में, दो डाइमेंशन वाले TensorFlow Tensor में, शेप [पंक्तियों की संख्या, कॉलम की संख्या] होती है.

स्टैटिक शेप, एक ऐसा टेंसर शेप होता है जिसके बारे में कंपाइल टाइम पर जानकारी होती है.

कंपाइल करने के समय, डाइनैमिक शेप अनजान होता है. इसलिए, यह रनटाइम डेटा पर निर्भर करता है. इस टेंसर को TensorFlow में प्लेसहोल्डर डाइमेंशन के साथ दिखाया जा सकता है. जैसे, [3, ?] में दिखाया गया है.

शार्ड

#TensorFlow

#GoogleCloud

ट्रेनिंग सेट या मॉडल का लॉजिकल डिविज़न. आम तौर पर, कुछ प्रोसेस उदाहरणों या पैरामीटर को बराबर साइज़ वाले हिस्सों में बांटकर, शार्ड बनाती हैं. इसके बाद, हर शार्ड को अलग-अलग मशीन पर असाइन किया जाता है.

मॉडल को शार्ड करने को मॉडल पैरललिज़्म कहा जाता है; डेटा को शार्ड करने को डेटा पैरललिज़्म कहा जाता है.

श्रिंकेज

#df

यह ग्रैडिएंट बूस्टिंग में मौजूद एक हाइपरपैरामीटर है. यह ओवरफ़िटिंग को कंट्रोल करता है. ग्रेडिएंट बूस्टिंग में श्रिंकेज, ग्रेडिएंट डिसेंट में लर्निंग रेट के जैसा होता है. सिकुड़ने की दर, 0.0 और 1.0 के बीच की दशमलव वैल्यू होती है. श्रिंकेज की कम वैल्यू, ज़्यादा वैल्यू की तुलना में ओवरफ़िटिंग को ज़्यादा कम करती है.

साथ-साथ होने वाला आकलन

एक ही प्रॉम्प्ट के लिए, दो मॉडल के जवाबों की तुलना करके, उनकी क्वालिटी का आकलन किया जा रहा है. उदाहरण के लिए, मान लें कि दो अलग-अलग मॉडल को यह प्रॉम्प्ट दिया गया है:

एक प्यारे कुत्ते की इमेज बनाओ, जो तीन गेंदों से जगलिंग कर रहा हो.

साथ-साथ तुलना करने के दौरान, रेटिंग देने वाला व्यक्ति यह चुनता है कि कौनसी इमेज "बेहतर" है (क्या वह ज़्यादा सटीक है? क्या आपको ज़्यादा सुंदर इमेज चाहिए? Cuter?).

सिगमॉइड फ़ंक्शन

#fundamentals

यह एक गणितीय फ़ंक्शन है, जो इनपुट वैल्यू को सीमित रेंज में "स्क्वीज़" करता है. आम तौर पर, यह रेंज 0 से 1 या -1 से +1 होती है. इसका मतलब है कि सिग्मॉइड फ़ंक्शन में कोई भी संख्या (दो, दस लाख, नेगेटिव अरब वगैरह) डाली जा सकती है. हालांकि, आउटपुट हमेशा तय सीमा के अंदर ही होगा. सिगमॉइड ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन का प्लॉट ऐसा दिखता है:

मशीन लर्निंग में सिगमॉइड फ़ंक्शन का इस्तेमाल कई कामों के लिए किया जाता है. जैसे:

• लॉजिस्टिक रिग्रेशन या मल्टीनोमियल रिग्रेशन मॉडल के रॉ आउटपुट को संभावना में बदलना.
• कुछ न्यूरल नेटवर्क में ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन के तौर पर काम करता है.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

किसी इनपुट नंबर x के लिए सिगमॉइड फ़ंक्शन का फ़ॉर्मूला यह है:

$$ sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-\text{x}}} $$

मशीन लर्निंग में, x आम तौर पर वेटेड सम होता है.

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मिलते-जुलते डिज़ाइन का मेज़रमेंट

#clustering

#मेट्रिक

क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में, इस मेट्रिक का इस्तेमाल यह तय करने के लिए किया जाता है कि कोई दो उदाहरण कितने मिलते-जुलते हैं.

सिंगल प्रोग्राम / मल्टीपल डेटा (एसपीएमडी)

यह एक पैरललिज़्म तकनीक है. इसमें एक ही कंप्यूटेशन को अलग-अलग डिवाइसों पर, अलग-अलग इनपुट डेटा के साथ पैरलल तरीके से चलाया जाता है. एसपीएमडी का मकसद, नतीजों को ज़्यादा तेज़ी से पाना है. यह पैरलल प्रोग्रामिंग की सबसे सामान्य स्टाइल है.

साइज़ इनवेरियंस

इमेज क्लासिफ़िकेशन की समस्या में, किसी एल्गोरिदम की इमेज को सही तरीके से क्लासिफ़ाई करने की क्षमता. भले ही, इमेज का साइज़ बदल गया हो. उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम अब भी किसी बिल्ली की पहचान कर सकता है. भले ही, वह 20 लाख पिक्सल का इस्तेमाल करे या 2 लाख पिक्सल का. ध्यान दें कि इमेज क्लासिफ़िकेशन के सबसे अच्छे एल्गोरिदम में भी, साइज़ इनवेरियंस की सीमाएं होती हैं. उदाहरण के लिए, सिर्फ़ 20 पिक्सल वाली बिल्ली की इमेज को कोई एल्गोरिदम (या व्यक्ति) सही तरीके से कैटगरी में नहीं रख पाएगा.

ट्रांसलेशनल इनवेरियंस और रोटेशनल इनवेरियंस के बारे में भी जानें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लस्टरिंग कोर्स देखें.

स्केचिंग

#clustering

अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम की एक कैटगरी होती है. यह कैटगरी, उदाहरणों पर समानता का शुरुआती विश्लेषण करती है. स्केचिंग एल्गोरिदम, लोकलिटि-सेंसिटिव हैश फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, एक जैसे पॉइंट की पहचान करते हैं. इसके बाद, उन्हें बकेट में ग्रुप करते हैं.

स्केचिंग से, बड़े डेटासेट पर समानता की कैलकुलेशन के लिए ज़रूरी कंप्यूटेशन कम हो जाता है. डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण के जोड़े के लिए समानता का हिसाब लगाने के बजाय, हम सिर्फ़ हर बकेट में मौजूद पॉइंट के हर जोड़े के लिए समानता का हिसाब लगाते हैं.

स्किप-ग्राम

यह एक n-ग्राम है, जिसमें ओरिजनल कॉन्टेक्स्ट के शब्दों को हटाया जा सकता है या "स्किप" किया जा सकता है. इसका मतलब है कि N शब्द, मूल रूप से आस-पास नहीं थे. ज़्यादा सटीक तरीके से कहें, तो "k-स्किप-n-ग्राम" एक n-ग्राम होता है, जिसमें ज़्यादा से ज़्यादा k शब्दों को स्किप किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, "the quick brown fox" में ये 2-ग्राम हो सकते हैं:

• "the quick"
• "quick brown"
• "brown fox"

"1-स्किप-2-ग्राम" शब्दों का ऐसा जोड़ा होता है जिसमें ज़्यादा से ज़्यादा एक शब्द होता है. इसलिए, "the quick brown fox" में 1-स्किप 2-ग्राम इस तरह से हैं:

• "भूरे रंग का"
• "क्विक फ़ॉक्स"

इसके अलावा, सभी 2-ग्राम, 1-स्किप-2-ग्राम भी हैं, क्योंकि एक से कम शब्द को स्किप किया जा सकता है.

स्किप-ग्राम, किसी शब्द के आस-पास के कॉन्टेक्स्ट को बेहतर तरीके से समझने में मददगार होते हैं. उदाहरण में, "fox" को 1-स्किप-2-ग्राम के सेट में "quick" से सीधे तौर पर जोड़ा गया था, लेकिन 2-ग्राम के सेट में नहीं.

स्किप-ग्राम, वर्ड एम्बेडिंग मॉडल को ट्रेनिंग देने में मदद करते हैं.

सॉफ़्टमैक्स

#fundamentals

यह फ़ंक्शन, मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन मॉडल में हर संभावित क्लास के लिए संभावनाएं तय करता है. सभी संभावनाओं का जोड़ 1.0 होता है. उदाहरण के लिए, यहां दी गई टेबल से पता चलता है कि सॉफ़्टमैक्स, अलग-अलग संभावनाओं को कैसे डिस्ट्रिब्यूट करता है:

इमेज एक...	प्रॉबेबिलिटी
कुत्ता	.85
cat	.13
घोड़ा	.02

सॉफ़्टमैक्स को फ़ुल सॉफ़्टमैक्स भी कहा जाता है.

उम्मीदवार के सैंपल से तुलना करें.

गणित के सवाल देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

सॉफ़्टमैक्स समीकरण यह है:

$$\sigma_i = \frac{e^{\text{z}_i}} {\sum_{j=1}^{j=K} {e^{\text{z}_j}}} $$

where:

• $\sigma_i$ आउटपुट वेक्टर है. आउटपुट वेक्टर का हर एलिमेंट, इस एलिमेंट की संभावना के बारे में बताता है. आउटपुट वेक्टर में मौजूद सभी एलिमेंट का योग 1.0 होता है. आउटपुट वेक्टर में उतने ही एलिमेंट होते हैं जितने इनपुट वेक्टर $z$ में होते हैं.
• $z$ इनपुट वेक्टर है. इनपुट वेक्टर के हर एलिमेंट में फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू होती है.
• $K$ इनपुट वेक्टर में मौजूद एलिमेंट की संख्या है. साथ ही, यह आउटपुट वेक्टर में मौजूद एलिमेंट की संख्या भी है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि इनपुट वेक्टर यह है:

[1.2, 2.5, 1.8]

इसलिए, सॉफ़्टमैक्स डिनॉमिनेटर की गणना इस तरह करता है:

$$\text{denominator} = e^{1.2} + e^{2.5} + e^{1.8} = 21.552$$

इसलिए, हर एलिमेंट की सॉफ़्टमैक्स संभावना यह है:

$$\sigma_1 = \frac{e^{1.2}}{21.552} = 0.154 $$ $$\sigma_2 = \frac{e^{2.5}}{21.552} = 0.565 $$ $$\sigma_1 = \frac{e^{1.8}}{21.552} = 0.281 $$

इसलिए, आउटपुट वेक्टर यह है:

$$\sigma = [0.154, 0.565, 0.281]$$

$\sigma$ में मौजूद तीनों एलिमेंट का जोड़ 1.0 है. वाह!

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में न्यूरल नेटवर्क: मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन देखें.

सॉफ़्ट प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

#generativeAI

यह किसी खास टास्क के लिए, लार्ज लैंग्वेज मॉडल को ट्यून करने की एक तकनीक है. इसमें, फ़ाइन-ट्यूनिंग की तरह ज़्यादा संसाधनों की ज़रूरत नहीं होती. मॉडल में मौजूद सभी वज़न को फिर से ट्रेनिंग देने के बजाय, सॉफ्ट प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग एक ही लक्ष्य को हासिल करने के लिए, प्रॉम्प्ट को अपने-आप अडजस्ट कर देती है.

टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट के लिए, सॉफ़्ट प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग आम तौर पर प्रॉम्प्ट में अतिरिक्त टोकन एम्बेडिंग जोड़ती है. साथ ही, इनपुट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए बैकप्रोपैगेशन का इस्तेमाल करती है.

"हार्ड" प्रॉम्प्ट में टोकन एम्बेडिंग के बजाय असल टोकन होते हैं.

स्पार्स फ़ीचर

#fundamentals

ऐसी सुविधा जिसकी वैल्यू ज़्यादातर शून्य या खाली होती हैं. उदाहरण के लिए, अगर किसी सुविधा में एक वैल्यू 1 है और 10 लाख वैल्यू 0 हैं, तो उसे स्पार्स कहा जाता है. इसके उलट, डेंस फ़ीचर में ऐसी वैल्यू होती हैं जो ज़्यादातर शून्य या खाली नहीं होती हैं.

मशीन लर्निंग में, कई फ़ीचर स्पार्स फ़ीचर होते हैं. कैटगोरिकल फ़ीचर आम तौर पर स्पार्स फ़ीचर होती हैं. उदाहरण के लिए, किसी जंगल में पेड़ की 300 प्रजातियां हो सकती हैं. ऐसे में, किसी एक उदाहरण में सिर्फ़ मेपल के पेड़ की पहचान की जा सकती है. इसके अलावा, वीडियो लाइब्रेरी में मौजूद लाखों वीडियो में से किसी एक उदाहरण में सिर्फ़ "कैसाब्लांका" की पहचान की जा सकती है.

किसी मॉडल में, आम तौर पर स्पार्स फ़ीचर को वन-हॉट एन्कोडिंग की मदद से दिखाया जाता है. अगर वन-हॉट एन्कोडिंग बड़ी है, तो बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए, वन-हॉट एन्कोडिंग के ऊपर एंबेडिंग लेयर लगाई जा सकती है.

स्पार्स वेक्टर के तौर पर दिखाना

#fundamentals

स्पार्स फ़ीचर में, सिर्फ़ गैर-शून्य एलिमेंट की जगह(जगहों) को सेव करना.

उदाहरण के लिए, मान लें कि कैटगरी वाली कोई सुविधा है, जिसका नाम species है. यह किसी जंगल में मौजूद 36 तरह के पेड़ों की पहचान करती है. यह भी मान लें कि हर उदाहरण में सिर्फ़ एक प्रजाति की पहचान की गई है.

हर उदाहरण में पेड़ की प्रजातियों को दिखाने के लिए, वन-हॉट वेक्टर का इस्तेमाल किया जा सकता है. वन-हॉट वेक्टर में एक 1 (उदाहरण में पेड़ की किसी खास प्रजाति को दिखाने के लिए) और 35 0 (उदाहरण में पेड़ की 35 प्रजातियों को नहीं दिखाने के लिए) शामिल होंगे. इसलिए, maple का वन-हॉट रिप्रेजेंटेशन कुछ ऐसा दिख सकता है:

इसके अलावा, स्पार्स रिप्रेजेंटेशन से सिर्फ़ किसी खास प्रजाति की जगह की पहचान की जा सकती है. अगर maple 24वें स्थान पर है, तो maple का स्पार्स प्रज़ेंटेशन यह होगा:

24

ध्यान दें कि स्पार्स प्रज़ेंटेशन, वन-हॉट प्रज़ेंटेशन की तुलना में ज़्यादा कॉम्पैक्ट होता है.

ध्यान दें: आपको मॉडल में सीधे तौर पर फ़ीचर इनपुट के तौर पर, स्पार्स प्रज़ेंटेशन पास नहीं करना चाहिए. इसके बजाय, आपको स्पार्स प्रज़ेंटेशन को वन-हॉट प्रज़ेंटेशन में बदलना चाहिए.

थोड़े ज़्यादा जटिल उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लीजिए कि आपके मॉडल में मौजूद हर उदाहरण में, अंग्रेज़ी के किसी वाक्य में मौजूद शब्दों को शामिल करना ज़रूरी है. हालांकि, उन शब्दों का क्रम अलग-अलग हो सकता है. अंग्रेज़ी में करीब 1,70,000 शब्द होते हैं. इसलिए, अंग्रेज़ी एक कैटगरिकल फ़ीचर है, जिसमें करीब 1,70,000 एलिमेंट होते हैं. अंग्रेज़ी के ज़्यादातर वाक्यों में, उन 1,70,000 शब्दों का बहुत छोटा हिस्सा इस्तेमाल किया जाता है. इसलिए, किसी एक उदाहरण में शब्दों का सेट, लगभग निश्चित रूप से स्पार्स डेटा होगा.

इस वाक्य पर ध्यान दें:

My dog is a great dog

इस वाक्य में मौजूद शब्दों को दिखाने के लिए, वन-हॉट वेक्टर के किसी वैरिएंट का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस वैरिएंट में, वेक्टर की एक से ज़्यादा सेल में शून्य से अलग वैल्यू हो सकती है. इसके अलावा, इस वैरिएंट में किसी सेल में एक के अलावा कोई और पूर्णांक हो सकता है. हालांकि, वाक्य में "my", "is", "a", और "great" शब्द सिर्फ़ एक बार आए हैं, लेकिन "dog" शब्द दो बार आया है. इस वाक्य में मौजूद शब्दों को दिखाने के लिए, वन-हॉट वेक्टर के इस वैरिएंट का इस्तेमाल करने पर, 1,70,000 एलिमेंट वाला यह वेक्टर मिलता है:

इसी वाक्य को कम शब्दों में इस तरह लिखा जा सकता है:

0: 1
26100: 2
45770: 1
58906: 1
91520: 1

---

अगर आपको कोई समस्या आ रही है, तो आइकॉन पर क्लिक करें.

"स्पार्स रिप्रेजेंटेशन" शब्द से कई लोग भ्रमित हो जाते हैं, क्योंकि स्पार्स रिप्रेजेंटेशन स्पार्स वेक्टर नहीं होता. इसके बजाय, स्पार्स रिप्रेजेंटेशन, स्पार्स वेक्टर का डेंस रिप्रेजेंटेशन होता है. समानार्थी शब्द इंडेक्स रिप्रेजेंटेशन, "स्पार्स रिप्रेजेंटेशन" से ज़्यादा सटीक है.

---

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में कैटगरी में बांटे गए डेटा का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.

स्पार्स वेक्टर

#fundamentals

ऐसा वेक्टर जिसकी वैल्यू ज़्यादातर शून्य होती हैं. विरल फ़ीचर और विरलता भी देखें.

कम जानकारी होना

#मेट्रिक

किसी वेक्टर या मैट्रिक्स में शून्य (या शून्य) पर सेट किए गए एलिमेंट की संख्या को उस वेक्टर या मैट्रिक्स में मौजूद कुल एंट्री की संख्या से भाग दिया जाता है. उदाहरण के लिए, 100 एलिमेंट वाली एक ऐसी मैट्रिक्स पर विचार करें जिसमें 98 सेल में शून्य है. विरलता का हिसाब इस तरह लगाया जाता है:

$$ {\text{sparsity}} = \frac{\text{98}} {\text{100}} = {\text{0.98}} $$

फ़ीचर स्पार्सिटी का मतलब, फ़ीचर वेक्टर की स्पार्सिटी से है; मॉडल स्पार्सिटी का मतलब, मॉडल के वेट की स्पार्सिटी से है.

स्पेशल पूलिंग

पूलिंग देखें.

स्पेसिफ़िकेशनल कोडिंग

#generativeAI

सॉफ़्टवेयर के बारे में जानकारी देने वाली फ़ाइल को किसी आम भाषा (उदाहरण के लिए, अंग्रेज़ी) में लिखने और उसे अपडेट रखने की प्रोसेस. इसके बाद, जनरेटिव एआई मॉडल या किसी अन्य सॉफ़्टवेयर इंजीनियर को, उस जानकारी के हिसाब से सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए कहा जा सकता है.

अपने-आप जनरेट होने वाले कोड में आम तौर पर बदलाव करने की ज़रूरत होती है. स्पेसिफ़िकेशनल कोडिंग में, ब्यौरे वाली फ़ाइल को दोहराया जाता है. इसके उलट, बातचीत वाली कोडिंग में, प्रॉम्प्ट बॉक्स में ही बदलाव किया जाता है. असल में, कोड अपने-आप जनरेट होने की प्रोसेस में कभी-कभी, स्पेसिफ़िकेशनल कोडिंग और बातचीत वाली कोडिंग, दोनों का इस्तेमाल किया जाता है.

बांटें

#df

डिसिज़न ट्री में, शर्त का दूसरा नाम.

स्प्लिटर

#df

डिसिज़न ट्री को ट्रेन करते समय, हर नोड पर सबसे अच्छी कंडीशन ढूंढने के लिए, रूटीन (और एल्गोरिदम) ज़िम्मेदार होता है.

SPMD

यह सिंगल प्रोग्राम / मल्टीपल डेटा का संक्षिप्त रूप है.

SQuAD

#मेट्रिक

यह Stanford Question Answering Dataset का संक्षिप्त नाम है. इसे SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text पेपर में पेश किया गया था. इस डेटासेट में मौजूद सवाल, Wikipedia के लेखों के बारे में सवाल पूछने वाले लोगों से मिले हैं. SQuAD में कुछ सवालों के जवाब दिए गए हैं, लेकिन अन्य सवालों के जवाब जान-बूझकर नहीं दिए गए हैं. इसलिए, SQuAD का इस्तेमाल करके, यह आकलन किया जा सकता है कि एलएलएम इन दोनों कामों को कर सकता है या नहीं:

• ऐसे सवालों के जवाब दें जिनके जवाब दिए जा सकते हैं.
• ऐसे सवालों की पहचान करना जिनके जवाब नहीं दिए जा सकते.

पूरी तरह मेल खाने वाला कीवर्ड और F₁, SQuAD के हिसाब से एलएलएम का आकलन करने के लिए सबसे आम मेट्रिक हैं.

स्क्वेयर्ड हिंज लॉस

#मेट्रिक

हिंज लॉस का स्क्वेयर. स्क्वेयर्ड हिंज लॉस, आउटलायर को सामान्य हिंज लॉस की तुलना में ज़्यादा नुकसान पहुंचाता है.

स्क्वेयर्ड लॉस

#fundamentals

#मेट्रिक

L₂ नुकसान के लिए समानार्थी शब्द.

स्टेज के हिसाब से ट्रेनिंग

यह मॉडल को अलग-अलग चरणों में ट्रेनिंग देने की एक रणनीति है. इसका मकसद, ट्रेनिंग प्रोसेस को तेज़ करना या मॉडल की क्वालिटी को बेहतर बनाना हो सकता है.

प्रोग्रेसिव स्टैकिंग के तरीके का इलस्ट्रेशन यहां दिखाया गया है:

• पहले चरण में तीन हिडन लेयर, दूसरे चरण में छह हिडन लेयर, और तीसरे चरण में 12 हिडन लेयर होती हैं.
• दूसरे चरण में, पहले चरण की तीन हिडन लेयर से मिले वेट का इस्तेमाल करके ट्रेनिंग शुरू की जाती है. तीसरे चरण में, ट्रेनिंग की शुरुआत दूसरे चरण की छह हिडन लेयर में सीखी गई वैल्यू से होती है.

पाइपलाइनिंग के बारे में भी जानें.

राज्य

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, पैरामीटर की वे वैल्यू जो एनवायरमेंट के मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन के बारे में बताती हैं. एजेंट इनका इस्तेमाल करके, कार्रवाई चुनता है.

स्टेट-ऐक्शन वैल्यू फ़ंक्शन

Q-फ़ंक्शन के लिए समानार्थी शब्द.

static

#fundamentals

कोई काम जो लगातार न किया जाए, बल्कि एक बार किया जाए. स्टैटिक और ऑफ़लाइन शब्द एक-दूसरे के समानार्थी हैं. मशीन लर्निंग में static और offline का इस्तेमाल आम तौर पर इन कामों के लिए किया जाता है:

• स्टैटिक मॉडल (या ऑफ़लाइन मॉडल) एक ऐसा मॉडल होता है जिसे एक बार ट्रेन किया जाता है. इसके बाद, इसका इस्तेमाल कुछ समय तक किया जाता है.
• स्टैटिक ट्रेनिंग (या ऑफ़लाइन ट्रेनिंग) का मतलब, स्टैटिक मॉडल को ट्रेनिंग देने की प्रोसेस से है.
• स्टैटिक इन्फ़रेंस (या ऑफ़लाइन इन्फ़रेंस) एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें मॉडल, एक बार में अनुमानों का एक बैच जनरेट करता है.

डाइनैमिक के साथ कंट्रास्ट करें.

स्टैटिक इन्फ़रेंस

#fundamentals

ऑफ़लाइन इन्फ़रेंस के लिए समानार्थी शब्द.

स्टेशनैरिटी

#fundamentals

ऐसी सुविधा जिसकी वैल्यू एक या उससे ज़्यादा डाइमेंशन (आम तौर पर, समय) के हिसाब से नहीं बदलती. उदाहरण के लिए, अगर किसी सुविधा की वैल्यू 2021 और 2023 में लगभग एक जैसी दिखती हैं, तो इसका मतलब है कि वह सुविधा स्टेशनरी है.

असल दुनिया में, बहुत कम सुविधाओं में स्टेशनरी की सुविधा होती है. स्थिरता से जुड़ी सुविधाओं (जैसे, समुद्र का स्तर) में भी समय के साथ बदलाव होता है.

इसकी तुलना नॉनस्टेशनैरिटी से करें.

चरण

एक बैच का फ़ॉरवर्ड पास और बैकवर्ड पास.

फ़ॉरवर्ड पास और बैकवर्ड पास के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, बैकप्रॉपैगेशन देखें.

स्टेप साइज़

सीखने की दर के लिए समानार्थी शब्द.

स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी)

#fundamentals

यह ग्रैडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम है, जिसमें बैच साइज़ एक होता है. दूसरे शब्दों में कहें, तो SGD, ट्रेनिंग सेट से एक उदाहरण को रैंडम तरीके से चुनकर ट्रेनिंग देता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन: हाइपरपैरामीटर देखें.

स्ट्राइड

कनवोल्यूशनल ऑपरेशन या पूलिंग में, इनपुट स्लाइस की अगली सीरीज़ के हर डाइमेंशन में डेल्टा. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए ऐनिमेशन में, कनवोल्यूशनल ऑपरेशन के दौरान (1,1) स्ट्राइड को दिखाया गया है. इसलिए, अगला इनपुट स्लाइस, पिछले इनपुट स्लाइस की तुलना में एक पोज़िशन दाईं ओर से शुरू होता है. जब ऑपरेशन दाईं ओर के किनारे पर पहुंच जाता है, तो अगला स्लाइस बाईं ओर के किनारे पर होता है, लेकिन एक पोज़िशन नीचे होता है.

ऊपर दिए गए उदाहरण में, दो डाइमेंशन वाले स्ट्राइड को दिखाया गया है. अगर इनपुट मैट्रिक्स तीन डाइमेंशन वाली है, तो स्ट्राइड भी तीन डाइमेंशन वाली होगी.

स्ट्रक्चरल रिस्क मिनिमाइज़ेशन (एसआरएम)

ऐसा एल्गोरिदम जो दो लक्ष्यों को पूरा करता है:

• सबसे सटीक अनुमान लगाने वाले मॉडल को बनाने की ज़रूरत (उदाहरण के लिए, सबसे कम नुकसान).
• मॉडल को जितना हो सके उतना आसान रखना चाहिए. उदाहरण के लिए, स्ट्रॉन्ग रेगुलराइज़ेशन.

उदाहरण के लिए, ट्रेनिंग सेट पर नुकसान और रेगुलराइज़ेशन को कम करने वाला फ़ंक्शन, स्ट्रक्चरल रिस्क मिनिमाइज़ेशन एल्गोरिदम होता है.

इसकी तुलना अनुभवजन्य जोखिम को कम करने से करें.

सबसैंपलिंग

पूलिंग देखें.

सबवर्ड टोकन

लैंग्वेज मॉडल में, टोकन किसी शब्द का सबस्ट्रिंग होता है. यह पूरा शब्द भी हो सकता है.

उदाहरण के लिए, "itemize" जैसे किसी शब्द को "item" (मूल शब्द) और "ize" (सफ़िक्स) जैसे हिस्सों में बांटा जा सकता है. इनमें से हर हिस्से को उसके टोकन से दिखाया जाता है. कम इस्तेमाल होने वाले शब्दों को इस तरह के हिस्सों में बांटने से, भाषा मॉडल को शब्द के ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले हिस्सों पर काम करने की अनुमति मिलती है. इन हिस्सों को सबवर्ड कहा जाता है. जैसे, प्रीफ़िक्स और सफ़िक्स.

इसके उलट, "going" जैसे सामान्य शब्दों को अलग-अलग नहीं किया जाता और इन्हें एक ही टोकन से दिखाया जा सकता है.

खास जानकारी

#TensorFlow

TensorFlow में, किसी खास स्टेप पर कैलकुलेट की गई वैल्यू या वैल्यू का सेट. इसका इस्तेमाल आम तौर पर, ट्रेनिंग के दौरान मॉडल मेट्रिक को ट्रैक करने के लिए किया जाता है.

SuperGLUE

#मेट्रिक

एलएलएम की टेक्स्ट को समझने और जनरेट करने की क्षमता का आकलन करने के लिए, डेटासेट का एक ग्रुप. इस मॉडल में ये डेटासेट शामिल हैं:

• बूलियन सवाल (BoolQ)
• CommitmentBank (CB)
• भरोसेमंद विकल्पों का चुनाव (सीओपीए)
• एक से ज़्यादा वाक्यों को पढ़कर जवाब देना (मल्टीआरसी)
• सामान्य ज्ञान के आधार पर जवाब देने वाले डेटासेट (रीकॉर्ड) की मदद से पढ़ने की क्षमता का आकलन करना
• टेक्स्ट से जुड़ी जानकारी को समझना (आरटीई)
• कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से शब्दों का इस्तेमाल (डब्ल्यूआईसी)
• विनोग्राड स्कीमा चैलेंज (डब्ल्यूएससी)

ज़्यादा जानकारी के लिए, SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems देखें.

सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग

#fundamentals

सुविधाओं और उनके लेबल से मॉडल को ट्रेनिंग देना. सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग, किसी विषय को सीखने के लिए सवालों के सेट और उनके जवाबों का अध्ययन करने जैसा है. जब कोई छात्र-छात्रा, सवालों और जवाबों के बीच मैपिंग करने में माहिर हो जाता है, तब वह उसी विषय पर नए (पहले कभी न देखे गए) सवालों के जवाब दे सकता है.

इसकी तुलना अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग से करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, एमएल कोर्स की बुनियादी जानकारी में पर्यवेक्षित लर्निंग देखें.

सिंथेटिक फ़ीचर

#fundamentals

ऐसी सुविधा जो इनपुट सुविधाओं में मौजूद नहीं है, लेकिन उनमें से एक या उससे ज़्यादा सुविधाओं से मिलकर बनी है. सिंथेटिक फ़ीचर बनाने के तरीकों में ये शामिल हैं:

• किसी कंटीन्यूअस फ़ीचर को रेंज बिन में बकेटिंग करना.
• क्रॉस-फ़िचर बनाया जा रहा है.
• किसी सुविधा की वैल्यू को दूसरी सुविधा की वैल्यू से गुणा (या भाग) करना या उसी वैल्यू से गुणा(या भाग) करना. उदाहरण के लिए, अगर a और b इनपुट फ़ीचर हैं, तो यहां सिंथेटिक फ़ीचर के उदाहरण दिए गए हैं:
  • ab
  • a²
• किसी फ़ीचर वैल्यू पर ट्रांसेंडेंटल फ़ंक्शन लागू करना. उदाहरण के लिए, अगर c एक इनपुट सुविधा है, तो यहां सिंथेटिक सुविधाओं के उदाहरण दिए गए हैं:
  • sin(c)
  • ln(c)

सिर्फ़ नॉर्मलाइज़ेशन या स्केलिंग करके बनाई गई सुविधाओं को सिंथेटिक सुविधाएं नहीं माना जाता.

T

T5

यह टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफ़र लर्निंग मॉडल है. इसे Google AI ने 2020 में लॉन्च किया था. T5, एन्कोडर-डिकोडर मॉडल है. यह ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है. इसे बहुत बड़े डेटासेट पर ट्रेन किया गया है. यह Natural Language Processing (एनएलपी) से जुड़े कई टास्क को आसानी से पूरा कर सकता है. जैसे, टेक्स्ट जनरेट करना, भाषाओं का अनुवाद करना, और बातचीत के तरीके से सवालों के जवाब देना.

T5 का नाम, "टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफ़र ट्रांसफ़ॉर्मर" में मौजूद पांच T से लिया गया है.

T5X

यह एक ओपन-सोर्स, मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क है. इसे बड़े पैमाने पर नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) मॉडल बनाने और ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. T5 को T5X कोडबेस पर लागू किया गया है. यह JAX और Flax पर बनाया गया है.

टेबल के फ़ॉर्मैट में Q-लर्निंग

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, Q-लर्निंग को लागू करना. इसके लिए, एक टेबल का इस्तेमाल करके स्टेट और ऐक्शन के हर कॉम्बिनेशन के लिए, Q-फ़ंक्शन सेव किए जाते हैं.

टारगेट

लेबल के लिए समानार्थी शब्द.

टारगेट नेटवर्क

डीप क्यू-लर्निंग में, एक न्यूरल नेटवर्क होता है. यह मुख्य न्यूरल नेटवर्क का एक स्थिर अनुमान होता है. मुख्य न्यूरल नेटवर्क, क्यू-फ़ंक्शन या नीति को लागू करता है. इसके बाद, टारगेट नेटवर्क से अनुमानित Q-वैल्यू के आधार पर, मुख्य नेटवर्क को ट्रेन किया जा सकता है. इसलिए, आपको ऐसे फ़ीडबैक लूप को रोकना होगा जो तब होता है, जब मुख्य नेटवर्क, खुद से अनुमानित Q-वैल्यू पर ट्रेनिंग देता है. इस फ़ीडबैक को अनदेखा करने से, ट्रेनिंग की स्थिरता बढ़ती है.

टास्क

ऐसी समस्या जिसे मशीन लर्निंग की तकनीकों का इस्तेमाल करके हल किया जा सकता है. जैसे:

• classification
• रिग्रेशन
• क्लस्टरिंग
• गड़बड़ी की पहचान करना

तापमान

#generativeAI

यह एक हाइपरपैरामीटर है. यह मॉडल के आउटपुट में रैंडमनेस की डिग्री को कंट्रोल करता है. तापमान जितना ज़्यादा होगा, आउटपुट उतना ही ज़्यादा रैंडम होगा. वहीं, तापमान जितना कम होगा, आउटपुट उतना ही कम रैंडम होगा.

सबसे सही तापमान चुनना, ऐप्लिकेशन और/या स्ट्रिंग वैल्यू पर निर्भर करता है.

समय के हिसाब से डेटा

अलग-अलग समय पर रिकॉर्ड किया गया डेटा. उदाहरण के लिए, साल के हर दिन के लिए रिकॉर्ड की गई सर्दियों के कोट की बिक्री, समय के हिसाब से डेटा होगा.

Tensor

#TensorFlow

TensorFlow प्रोग्राम में इस्तेमाल होने वाला मुख्य डेटा स्ट्रक्चर. टेंसर, N-डाइमेंशनल (जहां N बहुत बड़ा हो सकता है) डेटा स्ट्रक्चर होते हैं. ये आम तौर पर स्केलर, वेक्टर या मैट्रिक्स होते हैं. टेंसर के एलिमेंट में पूर्णांक, फ़्लोटिंग-पॉइंट या स्ट्रिंग वैल्यू हो सकती हैं.

TensorBoard

#TensorFlow

यह डैशबोर्ड, एक या उससे ज़्यादा TensorFlow प्रोग्राम के एक्ज़ीक्यूशन के दौरान सेव की गई खास जानकारी दिखाता है.

TensorFlow

#TensorFlow

यह बड़े पैमाने पर डिस्ट्रिब्यूट किया गया मशीन लर्निंग प्लैटफ़ॉर्म है. इस शब्द का मतलब, TensorFlow स्टैक में मौजूद एपीआई की बुनियादी लेयर से भी है. यह डेटाफ़्लो ग्राफ़ पर सामान्य कंप्यूटेशन की सुविधा देती है.

TensorFlow का इस्तेमाल मुख्य रूप से मशीन लर्निंग के लिए किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल ऐसे नॉन-एमएल टास्क के लिए भी किया जा सकता है जिनमें डेटाफ़्लो ग्राफ़ का इस्तेमाल करके संख्यात्मक कंप्यूटेशन की ज़रूरत होती है.

TensorFlow Playground

#TensorFlow

यह एक ऐसा प्रोग्राम है जो यह दिखाता है कि अलग-अलग हाइपरपैरामीटर, मॉडल (मुख्य रूप से न्यूरल नेटवर्क) की ट्रेनिंग को किस तरह से प्रभावित करते हैं. TensorFlow Playground को आज़माने के लिए, http://playground.tensorflow.org पर जाएं.

TensorFlow Serving

#TensorFlow

ट्रेन किए गए मॉडल को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म.

टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू)

#TensorFlow

#GoogleCloud

यह ऐप्लिकेशन के लिए खास तौर पर बनाया गया इंटिग्रेटेड सर्किट (एएसआईसी) है. यह मशीन लर्निंग के वर्कलोड की परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करता है. इन एएसआईसी को TPU डिवाइस पर कई TPU चिप के तौर पर डिप्लॉय किया जाता है.

टेंसर रैंक

#TensorFlow

rank (Tensor) देखें.

टेंसर का आकार

#TensorFlow

किसी Tensor में अलग-अलग डाइमेंशन में मौजूद एलिमेंट की संख्या. उदाहरण के लिए, एक [5, 10] Tensor का आकार एक डाइमेंशन में 5 और दूसरे में 10 है.

टेंसर का साइज़

#TensorFlow

किसी Tensor में मौजूद स्केलर की कुल संख्या. उदाहरण के लिए, a [5, 10] टेंसर का साइज़ 50 है.

TensorStore

यह एक लाइब्रेरी है. इसका इस्तेमाल करके, कई डाइमेंशन वाले बड़े ऐरे को आसानी से पढ़ा और लिखा जा सकता है.

खाते के बंद होने की शर्त

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, वे शर्तें जो यह तय करती हैं कि एपिसोड कब खत्म होगा. जैसे, जब एजेंट किसी खास स्थिति में पहुंच जाता है या स्थिति में बदलाव की थ्रेशोल्ड संख्या से ज़्यादा हो जाता है. उदाहरण के लिए, टिक-टैक-टो (इसे नट्स ऐंड क्रॉस भी कहा जाता है) में, कोई एपिसोड तब खत्म होता है, जब कोई खिलाड़ी लगातार तीन स्पेस मार्क कर देता है या जब सभी स्पेस मार्क हो जाते हैं.

जांच

#df

डिसिज़न ट्री में, शर्त का दूसरा नाम.

टेस्ट लॉस

#fundamentals

#मेट्रिक

यह मेट्रिक, टेस्ट सेट के हिसाब से मॉडल के लॉस को दिखाती है. मॉडल बनाते समय, आम तौर पर टेस्ट लॉस को कम करने की कोशिश की जाती है. ऐसा इसलिए है, क्योंकि कम टेस्ट लॉस, कम ट्रेनिंग लॉस या कम पुष्टि करने वाले लॉस की तुलना में ज़्यादा भरोसेमंद क्वालिटी सिग्नल होता है.

कभी-कभी, टेस्ट लॉस और ट्रेनिंग लॉस या पुष्टि करने के लॉस के बीच का अंतर बहुत ज़्यादा होता है. इससे पता चलता है कि आपको रेगुलराइज़ेशन रेट को बढ़ाना होगा.

टेस्ट सेट

यह डेटासेट का सबसेट होता है. इसका इस्तेमाल, ट्रेन किए गए मॉडल की जांच करने के लिए किया जाता है.

आम तौर पर, डेटासेट में मौजूद उदाहरणों को इन तीन अलग-अलग सबसेट में बांटा जाता है:

• ट्रेनिंग सेट
• वैलिडेशन सेट
• टेस्ट सेट

डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण, ऊपर दिए गए सबसेट में से सिर्फ़ एक से जुड़ा होना चाहिए. उदाहरण के लिए, एक ही उदाहरण ट्रेनिंग सेट और टेस्ट सेट, दोनों में शामिल नहीं होना चाहिए.

ट्रेनिंग सेट और वैलिडेशन सेट, दोनों ही मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए ज़रूरी होते हैं. टेस्ट सेट, ट्रेनिंग से सिर्फ़ परोक्ष रूप से जुड़ा होता है. इसलिए, टेस्ट लॉस, ट्रेनिंग लॉस या वैलिडेशन लॉस की तुलना में कम पक्षपाती और बेहतर क्वालिटी वाली मेट्रिक है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: ओरिजनल डेटासेट को बांटना लेख पढ़ें.

टेक्स्ट स्पैन

यह टेक्स्ट स्ट्रिंग के किसी खास सब-सेक्शन से जुड़ा ऐरे इंडेक्स स्पैन होता है. उदाहरण के लिए, Python स्ट्रिंग s="Be good now" में मौजूद शब्द good, टेक्स्ट स्पैन 3 से 6 तक होता है.

tf.Example

#TensorFlow

यह मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेनिंग देने या अनुमान लगाने के लिए, इनपुट डेटा के बारे में बताने वाला एक स्टैंडर्ड प्रोटोकॉल बफ़र है.

tf.keras

#TensorFlow

Keras को TensorFlow में इंटिग्रेट किया गया है.

थ्रेशोल्ड (डिसीज़न ट्री के लिए)

#df

ऐक्सिस के साथ अलाइन की गई शर्त में, वह वैल्यू जिससे सुविधा की तुलना की जा रही है. उदाहरण के लिए, यहां दी गई शर्त में 75 थ्रेशोल्ड वैल्यू है:

grade >= 75

थ्रेशोल्ड शब्द का यह फ़ॉर्म, कैटगरी में बांटने की सीमा से अलग है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, फ़ैसले लेने वाले फ़ॉरेस्ट कोर्स में संख्यात्मक सुविधाओं के साथ बाइनरी क्लासिफ़िकेशन के लिए सटीक स्प्लिटर देखें.

टाइम सीरीज़ का विश्लेषण

#clustering

यह मशीन लर्निंग और आंकड़ों का एक उपक्षेत्र है. इसमें समय के साथ बदले डेटा का विश्लेषण किया जाता है. मशीन लर्निंग की कई तरह की समस्याओं के लिए, टाइम सीरीज़ का विश्लेषण करना ज़रूरी होता है. इनमें क्लासिफ़िकेशन, क्लस्टरिंग, पूर्वानुमान, और अनियमितता का पता लगाना शामिल है. उदाहरण के लिए, पिछले कुछ समय के बिक्री के डेटा के आधार पर, टाइम सीरीज़ विश्लेषण का इस्तेमाल करके यह अनुमान लगाया जा सकता है कि आने वाले समय में, हर महीने कितने विंटर कोट बिकेंगे.

टाइमस्टेप

रीकरंट न्यूरल नेटवर्क में मौजूद एक "अनरोल्ड" सेल. उदाहरण के लिए, यहां दिए गए डायग्राम में तीन टाइमस्टेप दिखाए गए हैं. इन्हें सबस्क्रिप्ट t-1, t, और t+1 के तौर पर लेबल किया गया है:

टोकन

भाषा मॉडल में, यह सबसे छोटी इकाई होती है जिस पर मॉडल को ट्रेनिंग दी जाती है और जिसके आधार पर अनुमान लगाए जाते हैं. आम तौर पर, टोकन इनमें से कोई एक होता है:

• एक शब्द—उदाहरण के लिए, "कुत्ते बिल्लियों को पसंद करते हैं" वाक्यांश में तीन शब्द टोकन होते हैं: "कुत्ते", "पसंद", और "बिल्लियां".
• एक वर्ण—उदाहरण के लिए, "बाइक मछली" वाक्यांश में नौ वर्ण टोकन होते हैं. (ध्यान दें कि खाली जगह को एक टोकन के तौर पर गिना जाता है.)
• सबवर्ड—इसमें एक शब्द, एक या एक से ज़्यादा टोकन हो सकता है. सबवर्ड में मूल शब्द, प्रीफ़िक्स या सफ़िक्स होता है. उदाहरण के लिए, सबवर्ड को टोकन के तौर पर इस्तेमाल करने वाला कोई भाषा मॉडल, "dogs" शब्द को दो टोकन के तौर पर देख सकता है. जैसे, मूल शब्द "dog" और बहुवचन प्रत्यय "s". वही भाषा मॉडल, "taller" शब्द को दो उपशब्दों के तौर पर देख सकता है. जैसे, मूल शब्द "tall" और प्रत्यय "er".

भाषा मॉडल के अलावा अन्य डोमेन में, टोकन अन्य तरह की ऐटम यूनिट को दिखा सकते हैं. उदाहरण के लिए, कंप्यूटर विज़न में, टोकन किसी इमेज का सबसेट हो सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल देखें.

टोकनाइज़र

यह एक सिस्टम या एल्गोरिदम है, जो इनपुट डेटा के क्रम को टोकन में बदलता है.

ज़्यादातर मॉडर्न फ़ाउंडेशन मॉडल, मल्टीमॉडल होते हैं. मल्टीमॉडल सिस्टम के लिए टोकनाइज़र को, हर तरह के इनपुट को सही फ़ॉर्मैट में बदलना होगा. उदाहरण के लिए, अगर इनपुट डेटा में टेक्स्ट और ग्राफ़िक, दोनों शामिल हैं, तो टोकनाइज़र इनपुट टेक्स्ट को सबवर्ड में और इनपुट इमेज को छोटे-छोटे पैच में बदल सकता है. इसके बाद, टोकनाइज़र को सभी टोकन को एक ही यूनिफ़ाइड एम्बेडिंग स्पेस में बदलना होगा. इससे मॉडल को मल्टीमॉडल इनपुट की स्ट्रीम को "समझने" में मदद मिलती है.

टॉप-के ऐक्यूरेसी

#मेट्रिक

जनरेट की गई सूचियों की पहली k पोज़िशन में "टारगेट लेबल" के दिखने का प्रतिशत. ये सूचियां, आपकी दिलचस्पी के हिसाब से दिए गए सुझाव हो सकते हैं. इसके अलावा, ये softmax के हिसाब से क्रम में लगाए गए आइटम की सूची भी हो सकती हैं.

टॉप-k ऐक््यूरेसी को k पर ऐक््यूरेसी के तौर पर भी जाना जाता है.

ध्यान दें: टारगेट लेबल किसी भी क्लास का हो सकता है. यह ज़रूरी नहीं है कि वह ग्राउंड ट्रुथ क्लास का हो. इसलिए, टॉप-k ऐक््यूरेसी हमेशा पारंपरिक ऐक््यूरेसी के बराबर नहीं होती.

उदाहरण के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि मशीन लर्निंग सिस्टम, पेड़ की पत्तियों की तस्वीर के आधार पर पेड़ की संभावनाओं का पता लगाने के लिए, सॉफ़्टमैक्स का इस्तेमाल करता है. इस टेबल में, पांच इनपुट ट्री की तस्वीरों से जनरेट हुई आउटपुट सूचियां दिखाई गई हैं. हर लाइन में एक टारगेट लेबल और पांच सबसे संभावित ट्री होते हैं. उदाहरण के लिए, जब टारगेट लेबल मेपल था, तब मशीन लर्निंग मॉडल ने एलम को सबसे ज़्यादा संभावना वाला पेड़, ओक को दूसरी सबसे ज़्यादा संभावना वाला पेड़, और इसी तरह अन्य पेड़ों की पहचान की.

टारगेट लेबल	1	2	3	4	5
मेपल	elm	ओक	maple	बीच	पॉप्लर
डॉगवुड	ओक	dogwood	पॉप्लर	Hickory	मेपल
ओक	oak	बासवुड	टिड्डी	ऑल्डर	Linden
Linden	मेपल	पॉ-पॉ	ओक	बासवुड	पॉप्लर
ओक	टिड्डी	Linden	oak	मेपल	पॉ-पॉ

टारगेट लेबल, पहली पोज़िशन पर सिर्फ़ एक बार दिखता है. इसलिए, टॉप-1 एक्यूरेसी यह है:

$$\text{top-1 accuracy} = \frac{\text{1}} {\text{5}} = 0.2$$

टारगेट लेबल, टॉप तीन में से किसी एक पोज़िशन पर चार बार दिखता है. इसलिए, टॉप-3 की सटीकता यह है:

$$\text{top-1 accuracy} = \frac{\text{4}} {\text{5}} = 0.8$$

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टॉवर

यह डीप न्यूरल नेटवर्क का एक कॉम्पोनेंट है. यह खुद भी एक डीप न्यूरल नेटवर्क है. कुछ मामलों में, हर टावर अलग-अलग डेटा सोर्स से डेटा लेता है. ये टावर तब तक अलग-अलग रहते हैं, जब तक इनके आउटपुट को फ़ाइनल लेयर में नहीं मिला दिया जाता. अन्य मामलों में, (उदाहरण के लिए, कई Transformers के encoder और decoder टावर में), टावरों के बीच क्रॉस-कनेक्शन होते हैं.

बुरा बर्ताव

#मेट्रिक

कॉन्टेंट कितना आपत्तिजनक, डराने-धमकाने वाला या गाली-गलौज वाला है. मशीन लर्निंग के कई मॉडल, आपत्तिजनक कॉन्टेंट की पहचान कर सकते हैं, उसका आकलन कर सकते हैं, और उसे अलग-अलग कैटगरी में बांट सकते हैं. इनमें से ज़्यादातर मॉडल, कई पैरामीटर के आधार पर टॉक्सिसिटी की पहचान करते हैं. जैसे, अपशब्दों का इस्तेमाल और धमकी देने वाली भाषा का इस्तेमाल.

टीपीयू (TPU)

#TensorFlow

#GoogleCloud

टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला संक्षिप्त नाम.

TPU चिप

#TensorFlow

#GoogleCloud

यह एक प्रोग्रामेबल लीनियर अलजेब्रा ऐक्सलरेटर है. इसमें ऑन-चिप हाई बैंडविथ मेमोरी होती है. इसे मशीन लर्निंग के वर्कलोड के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. एक TPU डिवाइस पर कई TPU चिप डिप्लॉय किए जाते हैं.

TPU डिवाइस

#TensorFlow

#GoogleCloud

यह एक प्रिंटेड सर्किट बोर्ड (पीसीबी) होता है. इसमें कई टीपीयू चिप, ज़्यादा बैंडविड्थ वाले नेटवर्क इंटरफ़ेस, और सिस्टम को ठंडा रखने वाला हार्डवेयर होता है.

TPU नोड

#TensorFlow

#GoogleCloud

Google Cloud पर मौजूद एक टीपीयू संसाधन, जिसमें टीपीयू टाइप की जानकारी दी गई हो. टीपीयू नोड, पीयर वीपीसी नेटवर्क से आपके वीपीसी नेटवर्क से कनेक्ट होता है. टीपीयू नोड, Cloud TPU API में तय किया गया एक संसाधन है.

टीपीयू (TPU) पॉड

#TensorFlow

#GoogleCloud

Google के डेटा सेंटर में टीपीयू डिवाइसों का कोई खास कॉन्फ़िगरेशन. टीपीयू पॉड में मौजूद सभी डिवाइस, एक-दूसरे से कनेक्ट होते हैं. इसके लिए, तेज़ स्पीड वाला एक खास नेटवर्क इस्तेमाल किया जाता है. टीपीयू पॉड, किसी टीपीयू वर्शन के लिए उपलब्ध टीपीयू डिवाइसों का सबसे बड़ा कॉन्फ़िगरेशन होता है.

TPU रिसॉर्स

#TensorFlow

#GoogleCloud

Google Cloud पर मौजूद ऐसी टीपीयू इकाई जिसे बनाया, मैनेज किया या इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के लिए, TPU नोड और TPU टाइप, TPU संसाधन हैं.

TPU स्लाइस

#TensorFlow

#GoogleCloud

टीपीयू स्लाइस, टीपीयू पॉड में मौजूद टीपीयू डिवाइसों का एक छोटा हिस्सा होता है. टीपीयू स्लाइस में मौजूद सभी डिवाइस, एक-दूसरे से हाई-स्पीड नेटवर्क के ज़रिए कनेक्ट होते हैं.

TPU का टाइप

#TensorFlow

#GoogleCloud

किसी खास टीपीयू हार्डवेयर वर्शन के साथ एक या उससे ज़्यादा टीपीयू डिवाइस का कॉन्फ़िगरेशन. Google Cloud पर TPU नोड बनाते समय, टीपीयू का टाइप चुना जाता है. उदाहरण के लिए, v2-8 टीपीयू टाइप, आठ कोर वाला एक टीपीयू v2 डिवाइस है. v3-2048 टीपीयू टाइप में, नेटवर्क से जुड़े 256 टीपीयू v3 डिवाइस और कुल 2048 कोर होते हैं. टीपीयू टाइप, Cloud TPU API में तय किया गया एक संसाधन है.

TPU वर्कर

#TensorFlow

#GoogleCloud

यह एक ऐसी प्रोसेस है जो होस्ट मशीन पर चलती है और TPU डिवाइसों पर मशीन लर्निंग प्रोग्राम को एक्ज़ीक्यूट करती है.

ट्रेनिंग

#fundamentals

मॉडल में शामिल पैरामीटर (वज़न और बायस) तय करने की प्रोसेस. ट्रेनिंग के दौरान, सिस्टम उदाहरण पढ़ता है और धीरे-धीरे पैरामीटर में बदलाव करता है. ट्रेनिंग के दौरान, हर उदाहरण का इस्तेमाल कुछ बार से लेकर अरबों बार तक किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, एमएल कोर्स की बुनियादी जानकारी में पर्यवेक्षित लर्निंग देखें.

ट्रेनिंग लॉस

#fundamentals

#मेट्रिक

यह मेट्रिक, ट्रेनिंग के किसी खास इटरेशन के दौरान मॉडल के लॉस को दिखाती है. उदाहरण के लिए, मान लें कि लॉस फ़ंक्शन Mean Squared Error है. ऐसा हो सकता है कि 10वें इटरेशन के लिए ट्रेनिंग लॉस (मीन स्क्वेयर्ड एरर) 2.2 हो और 100वें इटरेशन के लिए ट्रेनिंग लॉस 1.9 हो.

लॉस कर्व, ट्रेनिंग लॉस की तुलना में इटरेशन की संख्या को प्लॉट करता है. लॉस कर्व से, ट्रेनिंग के बारे में ये संकेत मिलते हैं:

• नीचे की ओर झुकी हुई लाइन का मतलब है कि मॉडल बेहतर हो रहा है.
• ऊपर की ओर ढलान का मतलब है कि मॉडल की परफ़ॉर्मेंस खराब हो रही है.
• स्लोप के फ़्लैट होने का मतलब है कि मॉडल कन्वर्जेंस पर पहुंच गया है.

उदाहरण के लिए, यहां दिए गए लॉस कर्व से पता चलता है कि:

• शुरुआती इटरेशन के दौरान, नीचे की ओर ढलान वाली खड़ी लाइन. इससे पता चलता है कि मॉडल में तेज़ी से सुधार हो रहा है.
• ट्रेनिंग के आखिर तक, धीरे-धीरे कम होने वाला (लेकिन अब भी नीचे की ओर) स्लोप. इसका मतलब है कि मॉडल में सुधार जारी है, लेकिन शुरुआती इटरेशन की तुलना में कुछ हद तक धीमी गति से.
• ट्रेनिंग के आखिर में, लॉस में धीरे-धीरे कमी होना. इससे पता चलता है कि मॉडल कन्वर्ज हो रहा है.

ट्रेनिंग लॉस अहम होता है. हालांकि, सामान्यीकरण के बारे में भी जानें.

ट्रेनिंग और ब्राउज़र में वेब पेज खोलने के दौरान परफ़ॉर्मेंस में अंतर

#fundamentals

ट्रेनिंग के दौरान किसी मॉडल की परफ़ॉर्मेंस और सर्विंग के दौरान उसी मॉडल की परफ़ॉर्मेंस के बीच का अंतर.

ट्रेनिंग सेट

#fundamentals

डेटासेट का वह सबसेट जिसका इस्तेमाल, मॉडल को ट्रेन करने के लिए किया जाता है.

आम तौर पर, डेटासेट में मौजूद उदाहरणों को तीन अलग-अलग सबसेट में बांटा जाता है:

• ट्रेनिंग सेट
• वैलिडेशन सेट
• टेस्ट सेट

आदर्श रूप से, डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण, ऊपर दिए गए सबसेट में से सिर्फ़ एक से जुड़ा होना चाहिए. उदाहरण के लिए, एक ही उदाहरण ट्रेनिंग सेट और पुष्टि करने वाले सेट, दोनों में शामिल नहीं होना चाहिए.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: ओरिजनल डेटासेट को बांटना लेख पढ़ें.

ट्रैजेक्ट्री

रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग में, टपल का एक क्रम होता है. यह एजेंट के स्टेट ट्रांज़िशन के क्रम को दिखाता है. इसमें हर टपल, किसी दिए गए स्टेट ट्रांज़िशन के लिए स्टेट, ऐक्शन, इनाम, और अगली स्टेट से मेल खाता है.

ट्रांसफ़र लर्निंग

एक मशीन लर्निंग टास्क से दूसरे मशीन लर्निंग टास्क में जानकारी ट्रांसफ़र करना. उदाहरण के लिए, मल्टी-टास्क लर्निंग में एक मॉडल कई टास्क हल करता है. जैसे, डीप मॉडल, जिसमें अलग-अलग टास्क के लिए अलग-अलग आउटपुट नोड होते हैं. ट्रांसफ़र लर्निंग में, किसी आसान टास्क के समाधान से मिली जानकारी को किसी मुश्किल टास्क के समाधान में इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके अलावा, इसमें किसी ऐसे टास्क से मिली जानकारी को किसी दूसरे टास्क में इस्तेमाल किया जा सकता है जिसके लिए ज़्यादा डेटा उपलब्ध है.

ज़्यादातर मशीन लर्निंग सिस्टम, एक काम करते हैं. ट्रांसफ़र लर्निंग, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की ओर एक छोटा कदम है. इसमें एक प्रोग्राम, कई टास्क हल कर सकता है.

ट्रांसफ़र्मर

यह Google में डेवलप किया गया एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है. यह सेल्फ़-अटेंशन मेकेनिज़्म पर काम करता है. इसकी मदद से, इनपुट एम्बेडिंग के क्रम को आउटपुट एम्बेडिंग के क्रम में बदला जाता है. इसके लिए, कन्वलूशन या रीकरंट न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल नहीं किया जाता. ट्रांसफ़ॉर्मर को सेल्फ़-अटेंशन लेयर के स्टैक के तौर पर देखा जा सकता है.

ट्रांसफ़ॉर्मर में इनमें से कोई भी शामिल हो सकता है:

• एन्कोडर
• एक डिकोडर
• एन्कोडर और डिकोडर, दोनों

एन्कोडर, एम्बेडिंग के किसी क्रम को उसी लंबाई के नए क्रम में बदलता है. एन्कोडर में एक जैसी N लेयर होती हैं. इनमें से हर लेयर में दो सब-लेयर होती हैं. इन दो सब-लेयर को इनपुट एंबेडिंग सीक्वेंस की हर पोज़िशन पर लागू किया जाता है. इससे सीक्वेंस का हर एलिमेंट, नई एंबेडिंग में बदल जाता है. पहला एन्कोडर सब-लेयर, इनपुट सीक्वेंस से मिली जानकारी को इकट्ठा करता है. दूसरी एन्कोडर सब-लेयर, एग्रीगेट की गई जानकारी को आउटपुट एम्बेडिंग में बदल देती है.

डिकोडर, इनपुट एम्बेडिंग के क्रम को आउटपुट एम्बेडिंग के क्रम में बदलता है. इसकी लंबाई अलग-अलग हो सकती है. डीकोडर में भी तीन सब-लेयर वाली N एक जैसी लेयर शामिल होती हैं. इनमें से दो, एनकोडर की सब-लेयर जैसी होती हैं. तीसरी डिकोडर सब-लेयर, एनकोडर के आउटपुट को लेती है और उससे जानकारी इकट्ठा करने के लिए, सेल्फ़-अटेंशन मेकेनिज़्म लागू करती है.

Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding नाम की ब्लॉग पोस्ट में, ट्रांसफ़ॉर्मर के बारे में अच्छी जानकारी दी गई है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में एलएलएम: लार्ज लैंग्वेज मॉडल क्या होता है? लेख पढ़ें.

ट्रांसलेशनल इनवेरियंस

इमेज क्लासिफ़िकेशन की समस्या में, किसी इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट की पोज़िशन बदलने पर भी, इमेज को सही तरीके से क्लासिफ़ाई करने की एल्गोरिदम की क्षमता. उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम अब भी कुत्ते की पहचान कर सकता है. भले ही, वह फ़्रेम के बीच में हो या फ़्रेम के बाईं ओर हो.

साइज़ इनवेरियंस और रोटेशनल इनवेरियंस के बारे में भी जानें.

ट्रायग्राम

एक N-ग्राम, जिसमें N=3 है.

मज़ेदार सवालों के जवाब देना

#मेट्रिक

एलएलएम की सामान्य ज्ञान के सवालों के जवाब देने की क्षमता का आकलन करने के लिए डेटासेट. हर डेटासेट में, सामान्य ज्ञान के शौकीन लोगों के बनाए गए सवाल-जवाब के जोड़े होते हैं. अलग-अलग डेटासेट, अलग-अलग सोर्स से लिए जाते हैं. जैसे:

• वेब पर खोज (TriviaQA)
• Wikipedia (TriviaQA_wiki)

ज़्यादा जानकारी के लिए, TriviaQA: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension लेख पढ़ें.

ट्रू नेगेटिव (टीएन)

#fundamentals

#मेट्रिक

ऐसा उदाहरण जिसमें मॉडल, नेगेटिव क्लास का सही अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, मॉडल यह अनुमान लगाता है कि कोई ईमेल मैसेज स्पैम नहीं है और वह ईमेल मैसेज वाकई स्पैम नहीं है.

ट्रू पॉज़िटिव (टीपी)

#fundamentals

#मेट्रिक

ऐसा उदाहरण जिसमें मॉडल, पॉज़िटिव क्लास का सही अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, मॉडल यह अनुमान लगाता है कि कोई ईमेल मैसेज स्पैम है और वह ईमेल मैसेज वाकई स्पैम है.

ट्रू पॉज़िटिव रेट (टीपीआर)

#fundamentals

#मेट्रिक

recall का समानार्थी शब्द. यानी:

$$\text{true positive rate} = \frac {\text{true positives}} {\text{true positives} + \text{false negatives}}$$

ट्रू पॉज़िटिव रेट, आरओसी कर्व में y-ऐक्सिस होता है.

TTL (टीटीएल)

यह लाइव करने का समय का संक्षिप्त नाम है.

टाइपोलॉजिकल डाइवर्स क्वेश्चन आंसरिंग (TyDi QA)

#मेट्रिक

एलएलएम की, सवालों के जवाब देने की क्षमता का आकलन करने के लिए एक बड़ा डेटासेट. इस डेटासेट में, कई भाषाओं में सवाल और जवाब के जोड़े शामिल हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, TyDi QA: A Benchmark for Information-Seeking Question Answering in Typologically Diverse Languages देखें.

U

Ultra

#generativeAI

सबसे ज़्यादा पैरामीटर वाला Gemini मॉडल. ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini Ultra लेख पढ़ें.

Pro और Nano के बारे में भी जानें.

संवेदनशील एट्रिब्यूट के बारे में जानकारी न होना

#responsible

ऐसी स्थिति जिसमें संवेदनशील एट्रिब्यूट मौजूद हैं, लेकिन उन्हें ट्रेनिंग डेटा में शामिल नहीं किया गया है. संवेदनशील एट्रिब्यूट अक्सर किसी व्यक्ति के डेटा के अन्य एट्रिब्यूट से जुड़े होते हैं. इसलिए, अगर किसी मॉडल को संवेदनशील एट्रिब्यूट के बारे में जानकारी नहीं है, तो भी उस एट्रिब्यूट के हिसाब से अलग-अलग लोगों पर अलग-अलग असर पड़ सकता है. इसके अलावा, यह अन्य निष्पक्षता से जुड़ी शर्तों का उल्लंघन भी कर सकता है.

अंडरफ़िटिंग

#fundamentals

मॉडल का अनुमान लगाने की क्षमता कम होना. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि मॉडल ने ट्रेनिंग डेटा की जटिलता को पूरी तरह से नहीं समझा है. कई समस्याओं की वजह से अंडरफ़िटिंग हो सकती है. इनमें ये समस्याएं शामिल हैं:

• सुविधाओं के गलत सेट पर ट्रेनिंग दी गई हो.
• बहुत कम इपॉक या बहुत कम लर्निंग रेट पर ट्रेनिंग दी गई हो.
• रेगुलराइज़ेशन रेट बहुत ज़्यादा होने पर ट्रेनिंग.
• डीप न्यूरल नेटवर्क में बहुत कम छिपी हुई लेयर उपलब्ध कराना.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में ओवरफ़िटिंग देखें.

अंडरसैंपलिंग

ट्रेनिंग सेट को ज़्यादा संतुलित बनाने के लिए, क्लास के असंतुलित डेटासेट में मौजूद ज़्यादातर क्लास से उदाहरण हटाना.

उदाहरण के लिए, ऐसे डेटासेट पर विचार करें जिसमें माइनॉरिटी क्लास के मुकाबले मेजॉरिटी क्लास का अनुपात 20:1 है. क्लास के इस असंतुलन को दूर करने के लिए, एक ट्रेनिंग सेट बनाया जा सकता है. इसमें माइनॉरिटी क्लास के सभी उदाहरण शामिल किए जा सकते हैं. हालांकि, मेजॉरिटी क्लास के सिर्फ़ दसवें हिस्से के उदाहरण शामिल किए जा सकते हैं. इससे ट्रेनिंग-सेट क्लास का अनुपात 2:1 हो जाएगा. अंडरसैंपलिंग की वजह से, इस ज़्यादा संतुलित ट्रेनिंग सेट से बेहतर मॉडल बनाया जा सकता है. इसके अलावा, इस बेहतर ट्रेनिंग सेट में, असरदार मॉडल को ट्रेन करने के लिए ज़रूरी उदाहरण मौजूद नहीं हो सकते.

इसकी तुलना ओवरसैंपलिंग से करें.

एकतरफ़ा

ऐसा सिस्टम जो सिर्फ़ उस टेक्स्ट का आकलन करता है जो टेक्स्ट के टारगेट सेक्शन से पहले आता है. इसके उलट, दोनों दिशाओं में काम करने वाला सिस्टम, टेक्स्ट के टारगेट सेक्शन से पहले और बाद के टेक्स्ट, दोनों का आकलन करता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, दोनों दिशाओं में देखें.

एकतरफ़ा लैंग्वेज मॉडल

यह एक लैंग्वेज मॉडल है. यह सिर्फ़ टारगेट टोकन से पहले दिखने वाले टोकन के आधार पर अनुमान लगाता है, न कि टारगेट टोकन के बाद दिखने वाले टोकन के आधार पर. इसकी तुलना दोनों भाषाओं में काम करने वाले लैंग्वेज मॉडल से करें.

बिना लेबल वाला उदाहरण

#fundamentals

ऐसा उदाहरण जिसमें सुविधाएं शामिल हैं, लेकिन लेबल नहीं है. उदाहरण के लिए, यहां दी गई टेबल में, घर की वैल्यू का अनुमान लगाने वाले मॉडल के तीन ऐसे उदाहरण दिखाए गए हैं जिन्हें लेबल नहीं किया गया है. इनमें से हर उदाहरण में तीन सुविधाएं हैं, लेकिन घर की वैल्यू नहीं है:

कमरों की संख्या	बाथरूम की संख्या	घर की उम्र
3	2	15
2	1	72
4	2	34

सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग में, मॉडल को लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर ट्रेन किया जाता है. साथ ही, वे बिना लेबल वाले उदाहरणों के आधार पर अनुमान लगाते हैं.

सेमी-सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग में, ट्रेनिंग के दौरान बिना लेबल वाले उदाहरणों का इस्तेमाल किया जाता है.

लेबल किए गए उदाहरण के साथ, बिना लेबल वाले उदाहरण की तुलना करें.

अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग

#clustering

#fundamentals

किसी डेटासेट में पैटर्न ढूंढने के लिए, मॉडल को ट्रेन करना. आम तौर पर, यह लेबल नहीं किया गया डेटासेट होता है.

बिना निगरानी वाली मशीन लर्निंग का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल, डेटा को मिलते-जुलते उदाहरणों के ग्रुप में क्लस्टर करने के लिए किया जाता है. उदाहरण के लिए, बिना निगरानी वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, संगीत की अलग-अलग प्रॉपर्टी के आधार पर गानों को क्लस्टर कर सकता है. इन क्लस्टर का इस्तेमाल, मशीन लर्निंग के अन्य एल्गोरिदम के लिए इनपुट के तौर पर किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, संगीत के सुझाव देने वाली सेवा के लिए. अगर काम के लेबल कम हैं या मौजूद नहीं हैं, तो क्लस्टरिंग से मदद मिल सकती है. उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी और गलत इस्तेमाल रोकने जैसे डोमेन में क्लस्टर, लोगों को डेटा को बेहतर तरीके से समझने में मदद कर सकते हैं.

इसकी तुलना सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग से करें.

अन्य नोट के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग का एक और उदाहरण, मुख्य कॉम्पोनेंट का विश्लेषण (पीसीए) है. उदाहरण के लिए, लाखों शॉपिंग कार्ट के कॉन्टेंट वाले डेटासेट पर पीसीए लागू करने से यह पता चल सकता है कि जिन शॉपिंग कार्ट में नींबू होते हैं उनमें अक्सर एंटासिड भी होते हैं.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, एमएल के बारे में जानकारी देने वाले कोर्स में मशीन लर्निंग क्या है? देखें.

अपलिफ़्ट मॉडलिंग

यह मॉडलिंग की एक ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल आम तौर पर मार्केटिंग में किया जाता है. यह किसी "इलाज" का किसी "व्यक्ति" पर पड़ने वाले "कारण और असर" (इसे "इंक्रीमेंटल इम्पैक्ट" भी कहा जाता है) को मॉडल करती है. यहां दो उदाहरण दिए गए हैं:

• डॉक्टर, अपलिफ़्ट मॉडलिंग का इस्तेमाल करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि किसी मरीज़ (व्यक्ति) की उम्र और मेडिकल इतिहास के आधार पर, किसी मेडिकल प्रक्रिया (इलाज) से उसकी मौत के जोखिम (कारण-कार्य संबंध) में कितनी कमी आएगी.
• मार्केटर, अपलिफ़्ट मॉडलिंग का इस्तेमाल करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि किसी व्यक्ति (इकाई) को विज्ञापन (ट्रीटमेंट) दिखाने की वजह से, खरीदारी की संभावना (वजह और असर) में कितनी बढ़ोतरी हुई.

अपलिफ़्ट मॉडलिंग, क्लासिफ़िकेशन या रिग्रेशन से इस मामले में अलग है कि अपलिफ़्ट मॉडलिंग में कुछ लेबल हमेशा मौजूद नहीं होते. उदाहरण के लिए, बाइनरी ट्रीटमेंट में आधे लेबल. उदाहरण के लिए, किसी मरीज़ को इलाज मिल सकता है या नहीं मिल सकता; इसलिए, हम सिर्फ़ यह देख सकते हैं कि मरीज़ ठीक होगा या नहीं. हालांकि, ऐसा सिर्फ़ इन दोनों स्थितियों में से किसी एक में किया जा सकता है. दोनों स्थितियों में ऐसा नहीं किया जा सकता. अपलिफ़्ट मॉडल का मुख्य फ़ायदा यह है कि यह ऐसी स्थिति के लिए अनुमान जनरेट कर सकता है जिसे देखा नहीं गया है (काउंटरफ़ैक्चुअल). साथ ही, इसका इस्तेमाल वजह और असर का हिसाब लगाने के लिए किया जा सकता है.

अपवेटिंग

डाउनसैंपल किए गए क्लास को उतना ही वेट असाइन करें जितना डाउनसैंपल किया गया है.

उपयोगकर्ता मैट्रिक्स

सुझाव देने वाले सिस्टम में, मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन से जनरेट किया गया एम्बेडिंग वेक्टर होता है. इसमें उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के बारे में छिपे हुए सिग्नल होते हैं. उपयोगकर्ता मैट्रिक्स की हर लाइन में, किसी एक उपयोगकर्ता के लिए अलग-अलग लेटेंट सिग्नल की तुलनात्मक ताकत के बारे में जानकारी होती है. उदाहरण के लिए, फ़िल्म का सुझाव देने वाले सिस्टम पर विचार करें. इस सिस्टम में, उपयोगकर्ता मैट्रिक्स में मौजूद लेटेंट सिग्नल, किसी खास शैली में हर उपयोगकर्ता की दिलचस्पी को दिखा सकते हैं. इसके अलावा, ये ऐसे सिग्नल भी हो सकते हैं जिन्हें समझना मुश्किल होता है. इनमें कई फ़ैक्टर के आधार पर जटिल इंटरैक्शन शामिल होते हैं.

उपयोगकर्ता मैट्रिक्स में, हर लेटेंट फ़ीचर के लिए एक कॉलम और हर उपयोगकर्ता के लिए एक लाइन होती है. इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता मैट्रिक्स में उतनी ही लाइनें होती हैं जितनी टारगेट मैट्रिक्स में होती हैं. उदाहरण के लिए, अगर 10 लाख उपयोगकर्ताओं के लिए किसी मूवी का सुझाव देने वाला सिस्टम दिया गया है, तो उपयोगकर्ता मैट्रिक्स में 10 लाख लाइनें होंगी.

V

वैलिडेशन

#fundamentals

किसी मॉडल की क्वालिटी का शुरुआती आकलन. पुष्टि करने की प्रोसेस में, मॉडल के अनुमानों की क्वालिटी की जांच की जाती है. इसके लिए, पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डेटा सेट का इस्तेमाल किया जाता है.

पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किया गया डेटा, ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा से अलग होता है. इसलिए, पुष्टि करने से ओवरफ़िटिंग से बचने में मदद मिलती है.

मॉडल का आकलन करने के लिए, पुष्टि करने वाले सेट का इस्तेमाल करना, टेस्टिंग का पहला राउंड माना जा सकता है. वहीं, मॉडल का आकलन करने के लिए, टेस्ट सेट का इस्तेमाल करना, टेस्टिंग का दूसरा राउंड माना जा सकता है.

पुष्टि करने के दौरान होने वाला नुकसान

#fundamentals

#मेट्रिक

यह एक मेट्रिक है. यह ट्रेनिंग के किसी इटरेशन के दौरान, पुष्टि करने वाले सेट पर मॉडल के लॉस को दिखाती है.

जनरलाइज़ेशन कर्व भी देखें.

वैलिडेशन सेट

#fundamentals

डेटासेट का वह सबसेट जिसका इस्तेमाल, ट्रेन किए गए मॉडल के ख़िलाफ़ शुरुआती आकलन करने के लिए किया जाता है. आम तौर पर, ट्रेन किए गए मॉडल का आकलन, मान्य किए गए सेट के आधार पर कई बार किया जाता है. इसके बाद, मॉडल का आकलन टेस्ट सेट के आधार पर किया जाता है.

आम तौर पर, डेटासेट में मौजूद उदाहरणों को इन तीन अलग-अलग सबसेट में बांटा जाता है:

• ट्रेनिंग सेट
• वैलिडेशन सेट
• टेस्ट सेट

आदर्श रूप से, डेटासेट में मौजूद हर उदाहरण, ऊपर दिए गए सबसेट में से सिर्फ़ एक से जुड़ा होना चाहिए. उदाहरण के लिए, एक ही उदाहरण ट्रेनिंग सेट और पुष्टि करने वाले सेट, दोनों में शामिल नहीं होना चाहिए.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में डेटासेट: ओरिजनल डेटासेट को बांटना लेख पढ़ें.

वैल्यू का अनुमान लगाना

किसी वैल्यू के मौजूद न होने पर, उसकी जगह स्वीकार की जाने वाली वैल्यू का इस्तेमाल करने की प्रोसेस. वैल्यू मौजूद न होने पर, पूरे उदाहरण को खारिज किया जा सकता है. इसके अलावा, उदाहरण को ठीक करने के लिए वैल्यू का अनुमान लगाया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी डेटासेट में temperature एक ऐसी सुविधा है जिसे हर घंटे रिकॉर्ड किया जाना चाहिए. हालाँकि, किसी खास घंटे के लिए तापमान की रीडिंग उपलब्ध नहीं थी. यहां डेटासेट का एक सेक्शन दिया गया है:

टाइमस्टैम्प	तापमान
1680561000	10
1680564600	12
1680568200	मौजूद नहीं
1680571800	20
1680575400	21
1680579000	21

सिस्टम, उदाहरण के तौर पर दिए गए तापमान को मिटा सकता है या अनुमानित तापमान को 12, 16, 18 या 20 के तौर पर सेट कर सकता है. यह अनुमानित तापमान, अनुमान लगाने के एल्गोरिदम पर निर्भर करता है.

वैनिशिंग ग्रेडिएंट की समस्या

कुछ डीप न्यूरल नेटवर्क की शुरुआती हिडन लेयर के ग्रेडिएंट काफ़ी कम हो जाते हैं. ग्रेडिएंट जितना कम होगा, डीप न्यूरल नेटवर्क में नोड के वेट में उतना ही कम बदलाव होगा. इससे लर्निंग कम होगी या नहीं होगी. वैनिशिंग ग्रेडिएंट की समस्या वाले मॉडल को ट्रेन करना मुश्किल या नामुमकिन हो जाता है. लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी सेल इस समस्या को हल करती हैं.

इसकी तुलना एक्सप्लोडिंग ग्रेडिएंट की समस्या से करें.

वैरिएबल के महत्व

#df

#मेट्रिक

स्कोर का एक ऐसा सेट जो मॉडल के लिए हर फ़ीचर की अहमियत को दिखाता है.

उदाहरण के लिए, डिसिज़न ट्री पर विचार करें, जो घर की कीमतों का अनुमान लगाता है. मान लें कि इस फ़ैसले के ट्री में तीन सुविधाओं का इस्तेमाल किया गया है: साइज़, उम्र, और स्टाइल. अगर तीन सुविधाओं के लिए, वैरिएबल की अहमियत का सेट {size=5.8, age=2.5, style=4.7} के तौर पर कैलकुलेट किया जाता है, तो साइज़, उम्र या स्टाइल की तुलना में फ़ैसले के ट्री के लिए ज़्यादा अहम होता है.

वैरिएबल की अहमियत के बारे में बताने वाली अलग-अलग मेट्रिक मौजूद हैं. इनसे एमएल विशेषज्ञों को मॉडल के अलग-अलग पहलुओं के बारे में जानकारी मिल सकती है.

वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर (वीएई)

यह एक तरह का ऑटोएन्कोडर होता है. यह इनपुट और आउटपुट के बीच के अंतर का इस्तेमाल करके, इनपुट के बदले हुए वर्शन जनरेट करता है. वेरिएशनल ऑटोएनकोडर, जनरेटिव एआई के लिए फ़ायदेमंद होते हैं.

वीएई, वैरिएशनल इन्फ़रेंस पर आधारित होते हैं. यह एक ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल, किसी संभावना मॉडल के पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है.

वेक्टर

यह एक ऐसा शब्द है जिसका इस्तेमाल बहुत ज़्यादा किया जाता है. इसका मतलब गणित और विज्ञान के अलग-अलग फ़ील्ड में अलग-अलग होता है. मशीन लर्निंग में, किसी वेक्टर की दो प्रॉपर्टी होती हैं:

• डेटा टाइप: मशीन लर्निंग में वेक्टर, आम तौर पर फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर सेव करते हैं.
• एलिमेंट की संख्या: यह वेक्टर की लंबाई या इसका डाइमेंशन होता है.

उदाहरण के लिए, एक फ़ीचर वेक्टर पर विचार करें, जिसमें आठ फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर होते हैं. इस फ़ीचर वेक्टर की लंबाई या डाइमेंशन आठ है. ध्यान दें कि मशीन लर्निंग वेक्टर में अक्सर डाइमेंशन की संख्या बहुत ज़्यादा होती है.

कई तरह की जानकारी को वेक्टर के तौर पर दिखाया जा सकता है. उदाहरण के लिए:

• पृथ्वी की सतह पर मौजूद किसी भी जगह को दो डाइमेंशन वाले वेक्टर के तौर पर दिखाया जा सकता है. इसमें एक डाइमेंशन अक्षांश और दूसरा देशांतर होता है.
• 500 स्टॉक की मौजूदा कीमतों को 500 डाइमेंशन वाले वेक्टर के तौर पर दिखाया जा सकता है.
• क्लासों की सीमित संख्या के लिए प्रॉबबिलिटी डिस्ट्रिब्यूशन को वेक्टर के तौर पर दिखाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, मल्टीक्लास क्लासिफ़िकेशन सिस्टम, तीन आउटपुट रंगों (लाल, हरा या पीला) में से किसी एक का अनुमान लगाता है. यह P[red]=0.3, P[green]=0.2, P[yellow]=0.5 का मतलब बताने के लिए, (0.3, 0.2, 0.5) वेक्टर को आउटपुट कर सकता है.

वेक्टर को एक साथ जोड़ा जा सकता है. इसलिए, अलग-अलग तरह के मीडिया को एक वेक्टर के तौर पर दिखाया जा सकता है. कुछ मॉडल, कई वन-हॉट एन्कोडिंग को एक साथ जोड़कर काम करते हैं.

टीपीयू जैसे खास प्रोसेसर, वेक्टर पर गणितीय कार्रवाइयां करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किए जाते हैं.

वेक्टर, रैंक 1 का टेंसर होता है.

शीर्ष बिंदु

#GoogleCloud

#generativeAI

Google Cloud का एआई और मशीन लर्निंग के लिए प्लैटफ़ॉर्म. Vertex, एआई ऐप्लिकेशन बनाने, डिप्लॉय करने, और मैनेज करने के लिए टूल और इन्फ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध कराता है. इसमें Gemini मॉडल का ऐक्सेस भी शामिल है.

वाइब कोडिंग

#generativeAI

सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए, जनरेटिव एआई मॉडल को प्रॉम्प्ट करना. इसका मतलब है कि आपके प्रॉम्प्ट में सॉफ़्टवेयर के मकसद और सुविधाओं के बारे में बताया जाता है. जनरेटिव एआई मॉडल, इसे सोर्स कोड में बदलता है. जनरेट किया गया कोड हमेशा आपकी उम्मीदों के मुताबिक नहीं होता. इसलिए, वाइब कोडिंग के लिए आम तौर पर दोहराव की ज़रूरत होती है.

आंद्रे करपाथी ने इस X पोस्ट में वाइब कोडिंग शब्द का इस्तेमाल किया था. कारपथी ने X पर की गई पोस्ट में इसे "एक नई तरह की कोडिंग...जहां आप पूरी तरह से वाइब्स के हिसाब से काम करते हैं..." बताया है. इसलिए, इस शब्द का मूल मतलब यह है कि सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए जान-बूझकर एक ढीला-ढाला तरीका अपनाया जाता है. इसमें जनरेट किए गए कोड की जांच भी नहीं की जाती है. हालांकि, कई लोगों के लिए इस शब्द का मतलब अब तेज़ी से बदल गया है. अब इसका मतलब, एआई से जनरेट की गई कोडिंग के किसी भी रूप से है.

वाइब कोडिंग के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, वाइब कोडिंग क्या है?.

इसके अलावा, वाइब कोडिंग की तुलना इन चीज़ों से करें और इनके बीच अंतर बताएं:

• स्पेसिफ़िकेशनल कोडिंग
• बातचीत करके कोडिंग करना

W

Wasserstein loss

#मेट्रिक

यह लॉस फ़ंक्शन, जनरेटिव ऐडवर्सैरियल नेटवर्क में आम तौर पर इस्तेमाल किया जाता है. यह जनरेट किए गए डेटा और असली डेटा के डिस्ट्रिब्यूशन के बीच अर्थ मूवर डिस्टेंस पर आधारित होता है.

वज़न का डेटा

#fundamentals

यह एक ऐसी वैल्यू होती है जिसे मॉडल, दूसरी वैल्यू से गुणा करता है. ट्रेनिंग, मॉडल के सबसे सही वेट तय करने की प्रोसेस है; अनुमान, अनुमान लगाने के लिए सीखे गए वेट का इस्तेमाल करने की प्रोसेस है.

लीनियर मॉडल में वेट का उदाहरण देखने के लिए, आइकॉन पर क्लिक करें.

मान लें कि दो सुविधाओं वाला लीनियर मॉडल है. मान लें कि ट्रेनिंग से ये वेट (और बायस) तय होते हैं:

• बायस, b की वैल्यू 2.2 है
• एक फ़ीचर से जुड़ा वेट, w₁, 1.5 है.
• दूसरी सुविधा से जुड़ा वज़न, w₂ 0.4 है.

अब यहां एक उदाहरण दिया गया है, जिसमें इन सुविधाओं की वैल्यू दी गई हैं:

• एक सुविधा, x₁ की वैल्यू 6 है.
• दूसरी सुविधा, x₂ की वैल्यू 10 है.

यह लीनियर मॉडल, अनुमान y' जनरेट करने के लिए इस फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करता है:

$$y' = b + w_1x_1 + w_2x_2$$

इसलिए, अनुमान यह है:

$$y' = 2.2 + (1.5)(6) + (0.4)(10) = 15.2$$

अगर किसी वज़न की वैल्यू 0 है, तो इसका मतलब है कि उससे जुड़ी सुविधा मॉडल में योगदान नहीं देती. उदाहरण के लिए, अगर w₁ की वैल्यू 0 है, तो x₁ की वैल्यू से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता.

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ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में लीनियर रिग्रेशन देखें.

वेटेड ऑल्टरनेटिंग लीस्ट स्क्वेयर (डब्ल्यूएएलएस)

सुझाव देने वाले सिस्टम में मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन के दौरान, ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को कम करने के लिए एल्गोरिदम. इससे, मौजूद न होने वाले उदाहरणों को कम किया जा सकता है. WALS, ओरिजनल मैट्रिक्स और रीकंस्ट्रक्शन के बीच वेटेड स्क्वेयर्ड एरर को कम करता है. इसके लिए, वह बारी-बारी से पंक्ति के फ़ैक्टराइज़ेशन और कॉलम के फ़ैक्टराइज़ेशन को ठीक करता है. इनमें से हर ऑप्टिमाइज़ेशन को, लीस्ट स्क्वेयर कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन की मदद से हल किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, सुझाव देने वाले सिस्टम का कोर्स देखें.

वेटेड सम

#fundamentals

सभी काम की इनपुट वैल्यू का योग, जिसे उनके संबंधित वेट से गुणा किया जाता है. उदाहरण के लिए, मान लें कि काम के इनपुट में यह जानकारी शामिल है:

इनपुट वैल्यू	इनपुट वज़न
2	-1.3
-1	0.6
3	0.4

इसलिए, वज़न के हिसाब से कुल स्कोर यह होगा:

weighted sum = (2)(-1.3) + (-1)(0.6) + (3)(0.4) = -2.0

वेटेड सम, ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन का इनपुट आर्ग्युमेंट होता है.

WiC

#मेट्रिक

कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से शब्द के लिए संक्षिप्ताक्षर.

वाइड मॉडल

यह एक लीनियर मॉडल है, जिसमें आम तौर पर कई स्पार्स इनपुट फ़ीचर होते हैं. हम इसे "वाइड" कहते हैं, क्योंकि इस तरह का मॉडल एक खास तरह का न्यूरल नेटवर्क होता है. इसमें बड़ी संख्या में इनपुट होते हैं, जो सीधे आउटपुट नोड से कनेक्ट होते हैं. डीप मॉडल की तुलना में, वाइड मॉडल को डीबग करना और उनकी जांच करना ज़्यादा आसान होता है. वाइड मॉडल, हिडन लेयर के ज़रिए नॉनलीनियरिटी को एक्सप्रेस नहीं कर सकते. हालांकि, वाइड मॉडल अलग-अलग तरीकों से नॉनलीनियरिटी को मॉडल करने के लिए, फ़ीचर क्रॉसिंग और बकेटाइज़ेशन जैसे ट्रांसफ़ॉर्मेशन का इस्तेमाल कर सकते हैं.

डीप मॉडल से तुलना करें.

चौड़ाई

किसी न्यूरल नेटवर्क की किसी लेयर में मौजूद न्यूरॉन की संख्या.

WikiLingua (wiki_lingua)

#मेट्रिक

यह डेटासेट, छोटे लेखों की खास जानकारी देने की एलएलएम की क्षमता का आकलन करने के लिए बनाया गया है. WikiHow, एक ऐसा एनसाइक्लोपीडिया है जिसमें अलग-अलग कामों को करने का तरीका बताया गया है. यह दोनों लेखों और खास जानकारी के लिए, इंसानों के लिखे हुए सोर्स का इस्तेमाल करता है. डेटासेट की हर एंट्री में ये शामिल होते हैं:

• यह लेख, नंबर वाली सूची के गद्य (पैराग्राफ़) वर्शन के हर चरण को जोड़कर बनाया गया है. इसमें हर चरण का शुरुआती वाक्य शामिल नहीं है.
• उस लेख की खास जानकारी. इसमें नंबर वाली सूची में दिए गए हर चरण का शुरुआती वाक्य शामिल होता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, WikiLingua: A New Benchmark Dataset for Cross-Lingual Abstractive Summarization लेख पढ़ें.

विनोग्राड स्कीमा चैलेंज (डब्ल्यूएससी)

#मेट्रिक

एलएलएम की इस क्षमता का आकलन करने के लिए एक फ़ॉर्मैट (या उस फ़ॉर्मैट के मुताबिक डेटासेट) कि वह यह तय कर सकता है कि सर्वनाम किस संज्ञा वाक्यांश के बारे में बात कर रहा है.

विनोग्राड स्कीमा चैलेंज में मौजूद हर एंट्री में ये शामिल होते हैं:

• एक छोटा पैसेज, जिसमें टारगेट किया गया सर्वनाम शामिल हो
• टारगेट किया गया सर्वनाम
• संभावित संज्ञा वाक्यांश, जिनके बाद सही जवाब (बूलियन) दिया गया है. अगर टारगेट सर्वनाम इस उम्मीदवार के लिए इस्तेमाल किया गया है, तो जवाब 'सही है' होगा. अगर टारगेट किया गया सर्वनाम, इस उम्मीदवार के बारे में नहीं बताता है, तो जवाब False होगा.

उदाहरण के लिए:

• पैसेज: मार्क ने खुद के बारे में पीट से कई झूठ बोले, जिन्हें पीट ने अपनी किताब में शामिल किया. उसे ज़्यादा ईमानदारी दिखानी चाहिए थी.
• टारगेट किया गया सर्वनाम: वह
• कैंडिडेट के संज्ञा वाक्यांश:
  • मार्क: सही है, क्योंकि टारगेट किया गया सर्वनाम मार्क के लिए इस्तेमाल किया गया है
  • पीट: गलत, क्योंकि टारगेट किए गए सर्वनाम से पीटर का मतलब नहीं है

Winograd Schema Challenge, SuperGLUE का हिस्सा है.

विज़डम ऑफ़ द क्राउड

#df

यह सिद्धांत बताता है कि किसी बड़े ग्रुप ("क्राउड") के लोगों की राय या अनुमानों का औसत निकालने पर, अक्सर अच्छे नतीजे मिलते हैं. उदाहरण के लिए, एक ऐसे गेम के बारे में सोचें जिसमें लोग एक बड़े जार में पैक की गई जेली बीन्स की संख्या का अनुमान लगाते हैं. हालांकि, ज़्यादातर लोगों के अनुमान सही नहीं होंगे, लेकिन सभी अनुमानों का औसत, जार में मौजूद जेली बीन्स की असल संख्या के काफ़ी करीब होता है. यह बात अनुभव के आधार पर साबित हुई है.

Ensembles, सॉफ़्टवेयर के लिए 'क्राउड की समझ' के सिद्धांत पर काम करते हैं. भले ही, अलग-अलग मॉडल बहुत गलत अनुमान लगाएं, लेकिन कई मॉडल के अनुमानों का औसत निकालने पर, अक्सर हैरान करने वाले सटीक अनुमान मिलते हैं. उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के डिसिज़न ट्री से खराब अनुमान लगाए जा सकते हैं. हालांकि, डिसिज़न फ़ॉरेस्ट से अक्सर बहुत अच्छे अनुमान लगाए जाते हैं.

WMT

यह मशीनी अनुवाद पर कॉन्फ़्रेंस का संक्षिप्त नाम है. (इसका संक्षिप्त नाम WMT है, क्योंकि इसका मूल नाम Workshop on Machine Translation था.) इस कॉन्फ़्रेंस में, मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम के डेवलपमेंट पर फ़ोकस किया जाता है.

वर्ड एम्बेडिंग

एंबेडिंग वेक्टर में, शब्दों के सेट में मौजूद हर शब्द को वेक्टर के तौर पर दिखाना. इसका मतलब है कि हर शब्द को 0.0 और 1.0 के बीच की फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू के वेक्टर के तौर पर दिखाना. एक जैसे मतलब वाले शब्दों के वेक्टर, अलग-अलग मतलब वाले शब्दों के वेक्टर की तुलना में ज़्यादा मिलते-जुलते होते हैं. उदाहरण के लिए, गाजर, अजवाइन, और खीरे, सभी के लिए एक जैसे वेक्टर मिलेंगे. ये वेक्टर, हवाई जहाज़, धूप का चश्मा, और टूथपेस्ट के वेक्टर से काफ़ी अलग होंगे.

कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से शब्द (डब्ल्यूआईसी)

#मेट्रिक

यह डेटासेट, इस बात का आकलन करने के लिए है कि एलएलएम, कॉन्टेक्स्ट का इस्तेमाल करके उन शब्दों को कितनी अच्छी तरह समझता है जिनके कई मतलब होते हैं. डेटासेट की हर एंट्री में यह जानकारी शामिल होती है:

• दो वाक्य, जिनमें से हर वाक्य में टारगेट किया गया शब्द मौजूद हो
• टारगेट किया गया शब्द
• सही जवाब (बूलियन), जहां:
  • True का मतलब है कि टारगेट किए गए शब्द का मतलब दोनों वाक्यों में एक जैसा है
  • False का मतलब है कि टारगेट किए गए शब्द का मतलब, दोनों वाक्यों में अलग-अलग है

उदाहरण के लिए:

• दो वाक्य:
  • नदी के किनारे बहुत सारा कचरा पड़ा है.
  • सोते समय, मैं अपने बिस्तर के बगल में एक गिलास पानी रखता/रखती हूँ.
• टारगेट किया गया शब्द: बिस्तर
• सही जवाब: गलत, क्योंकि टारगेट किए गए शब्द का मतलब दोनों वाक्यों में अलग-अलग है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, WiC: the Word-in-Context Dataset for Evaluating Context-Sensitive Meaning Representations देखें.

Words in Context, SuperGLUE ensemble का एक कॉम्पोनेंट है.

WSC

#मेट्रिक

विनोग्राड स्कीमा चैलेंज का संक्षिप्त नाम.

X

XLA (ऐक्सलरेटेड लीनियर अलजेब्रा)

यह जीपीयू, सीपीयू, और एमएल ऐक्सलरेटर के लिए, ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग कंपाइलर है.

XLA कंपाइलर, PyTorch, TensorFlow, और JAX जैसे लोकप्रिय एमएल फ़्रेमवर्क से मॉडल लेता है. इसके बाद, उन्हें अलग-अलग हार्डवेयर प्लैटफ़ॉर्म पर बेहतर तरीके से एक्ज़ीक्यूट करने के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है. इनमें जीपीयू, सीपीयू, और एमएल ऐक्सलरेटर शामिल हैं.

XL-Sum (xlsum)

#मेट्रिक

यह एक ऐसा डेटासेट है जिसका इस्तेमाल, टेक्स्ट को खास जानकारी में बदलने के लिए एलएलएम की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के लिए किया जाता है. XL-Sum, कई भाषाओं में जवाब देता है. डेटासेट की हर एंट्री में यह जानकारी शामिल होती है:

• ब्रिटिश ब्रॉडकास्टिंग कंपनी (बीबीसी) से लिया गया एक लेख.
• लेख के बारे में खास जानकारी. इसे लेख के लेखक ने लिखा है. ध्यान दें कि जवाब में ऐसे शब्द या वाक्यांश शामिल हो सकते हैं जो लेख में मौजूद नहीं हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, XL-Sum: 44 भाषाओं में बड़े पैमाने पर टेक्स्ट का सार निकालने की सुविधा लेख पढ़ें.

xsum

ज़्यादा जानकारी को कम शब्दों में बताने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला संक्षिप्त नाम.

Z

बिना उदाहरण वाली लर्निंग

यह एक तरह की मशीन लर्निंग ट्रेनिंग है. इसमें मॉडल, किसी ऐसे टास्क के लिए अनुमान लगाता है जिसके लिए उसे पहले से ट्रेन नहीं किया गया है. दूसरे शब्दों में कहें, तो मॉडल को टास्क के हिसाब से ट्रेनिंग के उदाहरण नहीं दिए जाते. हालांकि, उसे उस टास्क के लिए अनुमान लगाने के लिए कहा जाता है.

ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्ट

#generativeAI

ऐसा प्रॉम्प्ट जिसमें यह नहीं बताया गया है कि आपको लार्ज लैंग्वेज मॉडल से किस तरह का जवाब चाहिए. उदाहरण के लिए:

एक प्रॉम्ट के हिस्से	नोट
चुने गए देश की आधिकारिक मुद्रा क्या है?	वह सवाल जिसका जवाब आपको एलएलएम से चाहिए.
भारत:	असल क्वेरी.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल इनमें से कोई भी जवाब दे सकता है:

• रुपया
• INR
• ₹
• भारतीय रुपया
• रुपया
• भारतीय रुपया

सभी जवाब सही हैं, हालांकि आपको कोई खास फ़ॉर्मैट पसंद आ सकता है.

ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग की तुलना इन शब्दों से करें और इनमें अंतर बताएं:

• वन-शॉट प्रॉम्प्ट
• उदाहरण के साथ डाले गए प्रॉम्प्ट

ज़ेड-स्कोर नॉर्मलाइज़ेशन

#fundamentals

यह स्केलिंग की एक ऐसी तकनीक है जो रॉ फ़ीचर वैल्यू को फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू से बदल देती है. यह वैल्यू, उस फ़ीचर के औसत से मानक विचलनों की संख्या को दिखाती है. उदाहरण के लिए, किसी ऐसी सुविधा पर विचार करें जिसका औसत 800 है और जिसका स्टैंडर्ड डेविएशन 100 है. यहां दी गई टेबल में दिखाया गया है कि Z-स्कोर नॉर्मलाइज़ेशन, रॉ वैल्यू को उसके Z-स्कोर पर कैसे मैप करेगा:

असल वैल्यू	ज़ेड-स्कोर
800	0
950	+1.5
575	-2.25

इसके बाद, मशीन लर्निंग मॉडल, रॉ वैल्यू के बजाय उस सुविधा के लिए Z-स्कोर पर ट्रेन करता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स में संख्यात्मक डेटा: सामान्यीकरण देखें.