AI Sprouts

ट्रेनिंग लूप, लॉस फंक्शन, ओवरफिटिंग और यह जानना कि आपका AI मॉडल कब तैयार है - इन सबको समझें।

जानें कि AI सिस्टम में पूर्वाग्रह कैसे प्रवेश करता है, AI किन नैतिक चुनौतियों को जन्म देता है, और हम अधिक निष्पक्ष तकनीक कैसे बना सकते हैं।

समझें कि न्यूरल नेटवर्क कैसे चेन रूल का उपयोग करते हुए त्रुटियों को लेयर्स के माध्यम से पीछे प्रसारित करके हर वेट को अपडेट करते हैं।

जानें कि लॉस फंक्शन मॉडल की त्रुटियों को कैसे मापते हैं और ऑप्टिमाइज़र उन्हें व्यवस्थित रूप से कम करने के लिए ग्रेडिएंट्स का उपयोग कैसे करते हैं।

जानें कि भाषा मॉडल BPE और अन्य एल्गोरिदम का उपयोग करके टेक्स्ट को टोकन में कैसे तोड़ते हैं, और टोकनाइज़ेशन लागत से लेकर क्षमता तक सब कुछ कैसे प्रभावित करता है।

जानें कि AI शब्दों और वाक्यों को उच्च-आयामी स्थान में वेक्टर के रूप में कैसे प्रस्तुत करता है, जो सिमैंटिक सर्च, रिकमेंडेशन और RAG को संभव बनाता है।

जानें कि अकेली एक्यूरेसी क्यों भ्रामक है, और उन मेट्रिक्स में महारत हासिल करें - precision, recall, F1, ROC-AUC, BLEU, और perplexity - जो वास्तव में AI प्रदर्शन मापती हैं।

जीपीटी, क्लाउड और अन्य एलएलएम कैसे काम करते हैं

दो सबसे आम मशीन लर्निंग विफलता मोड - ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग - को स्पष्ट उदाहरणों के साथ समझें और उन्हें कैसे ठीक करें।

जानें कि कैसे फीचर इंजीनियरिंग कच्चे डेटा को शक्तिशाली मशीन लर्निंग इनपुट में बदल देती है - वह कौशल जो अच्छे मॉडल को महान से अलग करता है।

पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की स्पष्ट तुलना - वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और एल्गोरिदम के साथ प्रत्येक दृष्टिकोण का उपयोग कब करना है।

जानें कि निर्णय वृक्ष कैसे काम करते हैं, वे सबसे सहज एमएल एल्गोरिदम में से एक क्यों हैं, और उनका उपयोग कब करना है।

के-मीन्स, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से क्लस्टरिंग - एक प्रमुख अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीक - को समझें।