एआई कैसे सीखता है?

"AI कैसे सीखता है?" , यह गाइड बड़े विचारों को सरल भाषा में प्रस्तुत करता है—उदाहरणों, छोटे-छोटे मोड़ों और कुछ अपूर्ण रूपकों के साथ जो फिर भी कुछ हद तक मददगार साबित होते हैं। आइए, इस पर चर्चा करते हैं। 🙂

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 भविष्यसूचक AI क्या है?
पूर्वानुमान मॉडल ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा का उपयोग करके परिणामों का पूर्वानुमान कैसे लगाते हैं।

🔗 एआई किन उद्योगों में बाधा उत्पन्न करेगा?
स्वचालन, विश्लेषण और एजेंटों द्वारा संभवतः परिवर्तित होने वाले क्षेत्र।

🔗 GPT का क्या अर्थ है?
जीपीटी संक्षिप्त नाम और उत्पत्ति का स्पष्ट विवरण।

🔗 एआई कौशल क्या हैं?
एआई प्रणालियों के निर्माण, तैनाती और प्रबंधन के लिए मुख्य दक्षताएं।

तो, यह ऐसा कैसे करता है?

जब लोग पूछते हैं कि AI कैसे सीखता है?, तो उनका आमतौर पर मतलब होता है: मॉडल सिर्फ़ दिखावटी गणित के खिलौनों की बजाय उपयोगी कैसे बन जाते हैं। इसका जवाब एक नुस्खा है:

स्पष्ट उद्देश्य - एक हानि फ़ंक्शन जो परिभाषित करता है कि "अच्छा" का क्या अर्थ है। [1]
गुणवत्तापूर्ण डेटा - विविध, स्वच्छ और प्रासंगिक। मात्रा मदद करती है; विविधता ज़्यादा मदद करती है। [1]
स्थिर अनुकूलन - चट्टान से लड़खड़ाने से बचने के लिए तरकीबों के साथ ढाल अवरोहण। [1], [2]
सामान्यीकरण - नए डेटा पर सफलता, न कि केवल प्रशिक्षण सेट पर। [1]
फीडबैक लूप - मूल्यांकन, त्रुटि विश्लेषण और पुनरावृत्ति। [2], [3]
सुरक्षा और विश्वसनीयता - सुरक्षा, परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण ताकि अराजकता न हो। [4]

सुलभ नींव के लिए, क्लासिक गहन शिक्षण पाठ, दृश्य-अनुकूल पाठ्यक्रम नोट्स और एक व्यावहारिक क्रैश कोर्स आपको प्रतीकों में डूबे बिना आवश्यक बातों को कवर करते हैं। [1]–[3]

AI कैसे सीखता है? सरल अंग्रेजी में संक्षिप्त उत्तर ✍️

एक AI मॉडल यादृच्छिक पैरामीटर मानों से शुरू होता है। यह एक भविष्यवाणी करता है। आप उस भविष्यवाणी को एक हानि ग्रेडिएंट का उपयोग करके हानि को कम करने के लिए उन मापदंडों को थोड़ा-थोड़ा करके आगे बढ़ाते हैं । इस लूप को कई उदाहरणों में तब तक दोहराएँ जब तक कि मॉडल में सुधार रुक न जाए (या आपके पास स्नैक्स खत्म न हो जाएँ)। यह एक ही सांस में प्रशिक्षण लूप है। [1], [2]

यदि आप थोड़ी अधिक सटीकता चाहते हैं, तो नीचे दिए गए ग्रेडिएंट डिसेंट और बैकप्रोपेगेशन पर अनुभाग देखें। त्वरित और सुपाच्य पृष्ठभूमि के लिए, छोटे व्याख्यान और प्रयोगशालाएँ व्यापक रूप से उपलब्ध हैं। [2], [3]

मूल बातें: डेटा, उद्देश्य, अनुकूलन 🧩

डेटा : इनपुट (x) और लक्ष्य (y)। डेटा जितना व्यापक और साफ़ होगा, सामान्यीकरण की संभावना उतनी ही बेहतर होगी। डेटा क्यूरेशन कोई आकर्षक काम नहीं है, लेकिन यह एक गुमनाम हीरो है। [1]
मॉडल : एक फ़ंक्शन (f_\theta(x)) पैरामीटर्स (\theta) के साथ। न्यूरल नेटवर्क सरल इकाइयों के ढेर होते हैं जो जटिल तरीकों से संयोजित होते हैं—लेगो ब्रिक्स की तरह, लेकिन ज़्यादा मुलायम। [1]
उद्देश्य : एक हानि (L(f_\theta(x), y)) जो त्रुटि को मापती है। उदाहरण: माध्य वर्ग त्रुटि (प्रतिगमन) और क्रॉस-एन्ट्रॉपी (वर्गीकरण)। [1]
अनुकूलन : मापदंडों को अद्यतन करने के लिए (स्टोकेस्टिक) ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करें: (\theta \leftarrow \theta - \eta \nabla_\theta L)। सीखने की दर (\eta): बहुत बड़ी होने पर आप इधर-उधर उछलेंगे; बहुत छोटी होने पर आप हमेशा के लिए सो जाएँगे। [2]

हानि कार्यों और अनुकूलन के लिए स्वच्छ परिचय के लिए, प्रशिक्षण चाल और नुकसान पर क्लासिक नोट्स एक महान स्किम हैं। [2]

पर्यवेक्षित शिक्षण: लेबल किए गए उदाहरणों से सीखें 🎯

विचार : मॉडल को इनपुट और सही उत्तर के जोड़े दिखाएँ। मॉडल एक मैपिंग (x \rightarrow y) सीखता है।

सामान्य कार्य : छवि वर्गीकरण, भावना विश्लेषण, सारणीबद्ध भविष्यवाणी, वाक् पहचान।
विशिष्ट हानियाँ : वर्गीकरण के लिए क्रॉस-एन्ट्रॉपी, प्रतिगमन के लिए माध्य वर्ग त्रुटि। [1]
नुकसान : लेबल शोर, वर्ग असंतुलन, डेटा रिसाव।
सुधार : स्तरीकृत नमूनाकरण, मजबूत नुकसान, नियमितीकरण, और अधिक विविध डेटा संग्रह। [1], [2]

दशकों के बेंचमार्क और उत्पादन अभ्यास के आधार पर, पर्यवेक्षित शिक्षण सबसे कारगर तरीका बना हुआ है क्योंकि परिणाम पूर्वानुमान योग्य हैं और मीट्रिक सीधे हैं। [1], [3]

अप्रशिक्षित और स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण: डेटा की संरचना सीखें 🔍

अपर्यवेक्षित बिना लेबल के पैटर्न सीखता है।

क्लस्टरिंग : समान बिंदुओं को समूहित करना - k-मीन्स सरल और आश्चर्यजनक रूप से उपयोगी है।
आयाम न्यूनीकरण : डेटा को आवश्यक दिशाओं में संपीड़ित करना - पीसीए गेटवे टूल है।
घनत्व/जनरेटिव मॉडलिंग : डेटा वितरण को स्वयं सीखें। [1]

स्व-पर्यवेक्षित आधुनिक इंजन है: मॉडल अपना स्वयं का पर्यवेक्षण (मास्क्ड भविष्यवाणी, कंट्रास्टिव लर्निंग) बनाते हैं, जिससे आप बिना लेबल वाले डेटा के महासागरों पर प्रीट्रेन कर सकते हैं और बाद में फाइन-ट्यून कर सकते हैं। [1]

सुदृढीकरण सीखना: करके सीखें और प्रतिक्रिया प्राप्त करें 🕹️

एक एजेंट एक वातावरण , पुरस्कार , और एक नीति जो दीर्घकालिक पुरस्कार को अधिकतम करता है।

मुख्य अंश : राज्य, कार्रवाई, पुरस्कार, नीति, मूल्य कार्य।
एल्गोरिदम : क्यू-लर्निंग, पॉलिसी ग्रेडिएंट्स, एक्टर-क्रिटिक।
अन्वेषण बनाम शोषण : नई चीजों को आज़माएं या जो काम करती हैं उनका पुनः उपयोग करें।
क्रेडिट असाइनमेंट : किस कार्रवाई से कौन सा परिणाम हुआ?

जब पुरस्कार अव्यवस्थित होते हैं तो मानवीय प्रतिक्रिया प्रशिक्षण का मार्गदर्शन कर सकती है - रैंकिंग या प्राथमिकताएं सही पुरस्कार को हाथ से कोड किए बिना व्यवहार को आकार देने में मदद करती हैं। [5]

डीप लर्निंग, बैकप्रॉप और ग्रेडिएंट डिसेंट - धड़कता दिल 🫀

तंत्रिका जाल सरल कार्यों की रचनाएँ हैं। सीखने के लिए, वे प्रतिप्रसार :

फॉरवर्ड पास : इनपुट से पूर्वानुमान की गणना करें।
हानि : पूर्वानुमानों और लक्ष्यों के बीच त्रुटि को मापें।
बैकवर्ड पास : प्रत्येक पैरामीटर के संबंध में हानि के ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए चेन नियम लागू करें।
अद्यतन : ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके ग्रेडिएंट के विरुद्ध पैरामीटर्स को नज करें।

ड्रॉपआउट , वेट डिके और अर्ली स्टॉपिंग जैसी नियमितीकरण विधियाँ मॉडलों को याद रखने के बजाय सामान्यीकरण में मदद करती हैं। [1], [2]

ट्रांसफॉर्मर और ध्यान: आधुनिक मॉडल स्मार्ट क्यों लगते हैं 🧠✨

ट्रांसफ़ॉर्मर्स ने भाषा और दृष्टि में कई आवर्ती व्यवस्थाओं की जगह ले ली है। मुख्य युक्ति है आत्म-ध्यान , जो मॉडल को संदर्भ के आधार पर अपने इनपुट के विभिन्न भागों का मूल्यांकन करने देता है। स्थितिगत एन्कोडिंग क्रम को नियंत्रित करती है, और बहु-शीर्ष ध्यान मॉडल को एक साथ विभिन्न संबंधों पर ध्यान केंद्रित करने देता है। स्केलिंग - अधिक विविध डेटा, अधिक पैरामीटर, लंबा प्रशिक्षण - अक्सर कम लाभ और बढ़ती लागत के साथ मदद करता है। [1], [2]

सामान्यीकरण, ओवरफिटिंग और पूर्वाग्रह-प्रसरण नृत्य 🩰

एक मॉडल प्रशिक्षण सेट में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर सकता है, फिर भी वास्तविक दुनिया में असफल हो सकता है।

ओवरफिटिंग : शोर को याद रखता है। प्रशिक्षण त्रुटि कम, परीक्षण त्रुटि अधिक।
अंडरफिटिंग : बहुत सरल; सिग्नल चूक जाता है।
पूर्वाग्रह-प्रसरण व्यापार-बंद : जटिलता पूर्वाग्रह को कम करती है लेकिन प्रसरण को बढ़ा सकती है।

बेहतर सामान्यीकरण कैसे करें:

अधिक विविध डेटा - विभिन्न स्रोत, डोमेन और एज केस।
नियमितीकरण - ड्रॉपआउट, भार क्षय, डेटा वृद्धि।
उचित सत्यापन - स्वच्छ परीक्षण सेट, छोटे डेटा के लिए क्रॉस-सत्यापन।
बहाव की निगरानी - आपका डेटा वितरण समय के साथ बदल जाएगा।

जोखिम-जागरूक अभ्यास इन्हें जीवनचक्र गतिविधियों - शासन, मानचित्रण, माप और प्रबंधन - के रूप में तैयार करता है, न कि एकमुश्त चेकलिस्ट के रूप में। [4]

महत्वपूर्ण मीट्रिक: हम कैसे जानते हैं कि सीख हुई 📈

वर्गीकरण : सटीकता, परिशुद्धता, स्मरण, F1, ROC AUC. असंतुलित डेटा के लिए परिशुद्धता-स्मरण वक्रों की आवश्यकता होती है। [3]
प्रतिगमन : एमएसई, एमएई, (आर^2).[1]
रैंकिंग/पुनर्प्राप्ति : एमएपी, एनडीसीजी, रिकॉल@के. [1]
जनरेटिव मॉडल : पेरप्लेक्सिटी (भाषा), BLEU/ROUGE/CIDEr (पाठ), CLIP-आधारित स्कोर (मल्टीमॉडल), और महत्वपूर्ण रूप से मानव मूल्यांकन। [1], [3]

ऐसे मेट्रिक्स चुनें जो उपयोगकर्ता के प्रभाव के अनुरूप हों। यदि गलत सकारात्मकता ही वास्तविक लागत है, तो सटीकता में मामूली वृद्धि भी अप्रासंगिक हो सकती है। [3]

वास्तविक दुनिया में प्रशिक्षण कार्यप्रवाह: एक सरल खाका 🛠️

समस्या की रूपरेखा तैयार करें - इनपुट, आउटपुट, बाधाएं और सफलता के मानदंड परिभाषित करें।
डेटा पाइपलाइन - संग्रहण, लेबलिंग, सफाई, विभाजन, संवर्द्धन।
आधार रेखा - सरल शुरुआत करें; रैखिक या वृक्ष आधार रेखाएं आश्चर्यजनक रूप से प्रतिस्पर्धी होती हैं।
मॉडलिंग - कुछ परिवारों का प्रयास करें: ग्रेडिएंट-बूस्टेड पेड़ (सारणीबद्ध), सीएनएन (छवियां), ट्रांसफार्मर (पाठ)।
प्रशिक्षण - अनुसूची, सीखने की दर की रणनीतियां, जांच बिंदु, यदि आवश्यक हो तो मिश्रित परिशुद्धता।
मूल्यांकन - पृथक्करण और त्रुटि विश्लेषण। केवल औसत पर ही नहीं, बल्कि गलतियों पर भी ध्यान दें।
परिनियोजन - अनुमान पाइपलाइन, निगरानी, लॉगिंग, रोलबैक योजना।
पुनरावृति - बेहतर डेटा, फ़ाइन-ट्यूनिंग, या आर्किटेक्चर में सुधार।

एक छोटा सा उदाहरण : एक ईमेल-क्लासिफायर परियोजना एक साधारण रैखिक आधार रेखा से शुरू हुई, फिर एक पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफ़ॉर्मर को परिष्कृत किया गया। सबसे बड़ी सफलता मॉडल नहीं थी - बल्कि लेबलिंग रूब्रिक को कड़ा करना और कम-प्रतिनिधित्व वाली "एज" श्रेणियों को जोड़ना था। एक बार ये सब पूरा हो जाने के बाद, सत्यापन F1 ने अंततः वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन को ट्रैक किया। (आपका भविष्य का स्व: बहुत आभारी।)

डेटा की गुणवत्ता, लेबलिंग और खुद से झूठ न बोलने की सूक्ष्म कला 🧼

कचरा अंदर, पछतावा बाहर। लेबलिंग दिशानिर्देश सुसंगत, मापनीय और समीक्षित होने चाहिए। अंतर-एनोटेटर सहमति मायने रखती है।

उदाहरणों, मुख्य मामलों और टाई-ब्रेकर्स के साथ रूब्रिक्स लिखें।
डुप्लिकेट और निकट-डुप्लिकेट के लिए डेटासेट का ऑडिट करें।
उत्पत्ति का पता लगाएं - प्रत्येक उदाहरण कहां से आया है और इसे क्यों शामिल किया गया है।
डेटा कवरेज को वास्तविक उपयोगकर्ता परिदृश्यों के आधार पर मापें, न कि केवल एक सुव्यवस्थित बेंचमार्क के आधार पर।

ये व्यापक आश्वासन और शासन ढांचे में बड़े करीने से फिट बैठते हैं जिन्हें आप वास्तव में संचालित कर सकते हैं। [4]

ट्रांसफर लर्निंग, फाइन-ट्यूनिंग और एडेप्टर - भारी काम का पुनः उपयोग करें ♻️

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल सामान्य अभ्यावेदन सीखते हैं; फाइन-ट्यूनिंग उन्हें कम डेटा के साथ आपके कार्य के लिए अनुकूलित करती है।

विशेषता निष्कर्षण : रीढ़ की हड्डी को स्थिर करें, एक छोटे सिर को प्रशिक्षित करें।
पूर्ण फ़ाइन-ट्यूनिंग : अधिकतम क्षमता के लिए सभी पैरामीटर अपडेट करें।
पैरामीटर-कुशल विधियां : एडाप्टर, LoRA-शैली निम्न-रैंक अपडेट - जब गणना कठिन हो तो अच्छा।
डोमेन अनुकूलन : डोमेन में एम्बेडिंग को संरेखित करें; छोटे परिवर्तन, बड़े लाभ। [1], [2]

इस पुन: उपयोग पैटर्न के कारण ही आधुनिक परियोजनाएं बिना किसी बड़े बजट के तेजी से आगे बढ़ सकती हैं।

सुरक्षा, विश्वसनीयता और संरेखण - गैर-वैकल्पिक बिट्स 🧯

सीखना सिर्फ़ सटीकता के बारे में नहीं है। आपको ऐसे मॉडल भी चाहिए जो मज़बूत, निष्पक्ष और इच्छित उपयोग के अनुरूप हों।

प्रतिकूल मजबूती : छोटी-छोटी गड़बड़ियां मॉडलों को मूर्ख बना सकती हैं।
पूर्वाग्रह और निष्पक्षता : केवल समग्र औसत को ही नहीं, बल्कि उपसमूह प्रदर्शन को भी मापें।
व्याख्यात्मकता : विशेषता आरोपण और जांच आपको यह देखने में मदद करती है कि क्यों ।
लूप में मानव : अस्पष्ट या उच्च प्रभाव वाले निर्णयों के लिए वृद्धि पथ। [4], [5]

जब उद्देश्य अस्पष्ट हों तो मानवीय निर्णय को शामिल करने के लिए वरीयता-आधारित शिक्षा एक व्यावहारिक तरीका है। [5]

एक मिनट में पूछे जाने वाले प्रश्न - त्वरित उत्तर ⚡

तो, वास्तव में, AI कैसे सीखता है? हानि के विरुद्ध पुनरावृत्तीय अनुकूलन के माध्यम से, बेहतर पूर्वानुमानों की ओर मापदंडों का मार्गदर्शन करने वाले ग्रेडिएंट के साथ। [1], [2]
क्या ज़्यादा डेटा हमेशा मददगार होता है? आमतौर पर, कम होते रिटर्न तक। विविधता अक्सर मूल मात्रा से बेहतर होती है। [1]
अगर लेबल अव्यवस्थित हों तो क्या होगा? शोर-रोधी तरीकों, बेहतर रूब्रिक्स का इस्तेमाल करें और स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण पर विचार करें। [1]
ट्रांसफ़ॉर्मर्स का दबदबा क्यों है? ध्यान अच्छी तरह से स्केल करता है और लंबी दूरी की निर्भरताओं को पकड़ता है; टूलिंग परिपक्व है। [1], [2]
मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरा प्रशिक्षण पूरा हो गया है? सत्यापन हानि स्थिर हो जाती है, मीट्रिक स्थिर हो जाते हैं, और नया डेटा अपेक्षानुसार व्यवहार करता है - फिर विचलन की निगरानी करें। [3], [4]

तुलना तालिका - उपकरण जो आप वास्तव में आज उपयोग कर सकते हैं 🧰

जानबूझकर थोड़ा अजीबोगरीब। कीमतें मुख्य पुस्तकालयों के लिए हैं - ज़ाहिर है, बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण में बुनियादी ढाँचे की लागत आती है।

औजार	के लिए सर्वश्रेष्ठ	कीमत	यह अच्छा क्यों काम करता है?
पायटॉर्च	शोधकर्ताओं, बिल्डरों	मुफ़्त - खुला src	गतिशील ग्राफ, मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र, महान ट्यूटोरियल।
टेंसरफ्लो	उत्पादन टीमें	मुफ़्त - खुला src	परिपक्व सेवा, मोबाइल के लिए TF लाइट; बड़ा समुदाय।
स्किकिट-लर्न	सारणीबद्ध डेटा, आधार रेखाएं	मुक्त	स्वच्छ एपीआई, तीव्र पुनरावृत्ति, बढ़िया दस्तावेज।
केरस	त्वरित प्रोटोटाइप	मुक्त	TF पर उच्च स्तरीय API, पठनीय परतें।
जैक्स	पावर उपयोगकर्ता, अनुसंधान	मुक्त	ऑटो-वेक्टराइजेशन, एक्सएलए स्पीड, सुरुचिपूर्ण गणित वाइब्स।
गले लगाने वाले चेहरे वाले ट्रांसफॉर्मर	एनएलपी, दृष्टि, ऑडियो	मुक्त	पूर्व प्रशिक्षित मॉडल, सरल फ़ाइन-ट्यूनिंग, बेहतरीन हब।
बिजली चमकना	प्रशिक्षण कार्यप्रवाह	निःशुल्क कोर	संरचना, लॉगिंग, मल्टी-जीपीयू-बैटरी शामिल हैं।
एक्सजीबूस्ट	सारणीबद्ध प्रतिस्पर्धी	मुक्त	मजबूत आधार रेखाएं, अक्सर संरचित डेटा पर जीत हासिल करती हैं।
भार और पूर्वाग्रह	प्रयोग ट्रैकिंग	निःशुल्क स्तर	पुनरुत्पादनशीलता, रन की तुलना, तेजी से सीखने के लूप।

शुरुआत के लिए आधिकारिक दस्तावेज़: PyTorch, TensorFlow, और सुव्यवस्थित scikit-learn उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका। (किसी एक को चुनें, कुछ छोटा बनाएँ, और उसे दोहराएँ।)

गहन विश्लेषण: व्यावहारिक सुझाव जो आपका वास्तविक समय बचाएंगे 🧭

सीखने की दर अनुसूची : कोसाइन क्षय या एक-चक्र प्रशिक्षण को स्थिर कर सकता है।
बैच आकार : बड़ा होना हमेशा बेहतर नहीं होता - केवल थ्रूपुट पर ही नहीं, बल्कि सत्यापन मेट्रिक्स पर भी ध्यान दें।
भार आरंभ : आधुनिक डिफ़ॉल्ट ठीक हैं; यदि प्रशिक्षण रुक जाता है, तो आरंभीकरण पर पुनः विचार करें या प्रारंभिक परतों को सामान्य करें।
सामान्यीकरण : बैच मानक या परत मानक नाटकीय रूप से अनुकूलन को सुचारू कर सकते हैं।
डेटा संवर्धन : छवियों के लिए फ़्लिप/क्रॉप/रंग झटका; पाठ के लिए मास्किंग/टोकन शफलिंग।
त्रुटि विश्लेषण : स्लाइस-वन एज केस द्वारा त्रुटियों को समूहित करने से सब कुछ नीचे गिर सकता है।
पुनरुत्पादन : बीज सेट करें, हाइपरपैरामीटर लॉग करें, चेकपॉइंट सहेजें। भविष्य में आप आभारी रहेंगे, मैं वादा करता हूँ। [2], [3]

जब संदेह हो, तो मूल बातों पर दोबारा गौर करें। मूल बातें ही दिशासूचक होती हैं। [1], [2]

एक छोटा सा रूपक जो लगभग काम करता है 🪴

किसी मॉडल को प्रशिक्षित करना किसी पौधे को अजीब नोजल से पानी देने जैसा है। ज़्यादा पानी से ओवरफिटिंग हो जाए तो गड्ढा बन जाएगा। कम पानी से अंडरफिटिंग हो जाए तो सूखा पड़ जाएगा। सही तालमेल, अच्छे डेटा से सूर्य की रोशनी और साफ़ उद्देश्यों से पोषक तत्वों के साथ, आपको विकास मिलता है। हाँ, थोड़ा सा घटिया, लेकिन यह कारगर है।

AI कैसे सीखता है? इन सबको एक साथ लाना 🧾

एक मॉडल बेतरतीब ढंग से शुरू होता है। ग्रेडिएंट-आधारित अपडेट के ज़रिए, जो एक लॉस द्वारा निर्देशित होता है, यह अपने मापदंडों को डेटा में पैटर्न के साथ संरेखित करता है। ऐसे निरूपण सामने आते हैं जो भविष्यवाणी को आसान बनाते हैं। मूल्यांकन आपको बताता है कि क्या सीखना वास्तविक है, आकस्मिक नहीं। और पुनरावृत्ति - सुरक्षा के लिए सुरक्षा उपायों के साथ - एक डेमो को एक भरोसेमंद सिस्टम में बदल देती है। यही पूरी कहानी है, और पहले की तुलना में इसमें कम रहस्यमयी कंपन हैं। [1]–[4]

अंतिम टिप्पणी - बहुत लंबी है, पढ़ी नहीं 🎁

AI कैसे सीखता है? कई उदाहरणों में ग्रेडिएंट के साथ हानि को कम करके। [1], [2]
अच्छा डेटा, स्पष्ट उद्देश्य और स्थिर अनुकूलन सीखने को स्थिर बनाते हैं। [1]–[3]
सामान्यीकरण हमेशा याद करने से बेहतर होता है। [1]
सुरक्षा, मूल्यांकन और पुनरावृत्ति चतुर विचारों को विश्वसनीय उत्पादों में बदल देते हैं। [3], [4]
सरल शुरुआत करें, अच्छी तरह से मापें, और विदेशी आर्किटेक्चर का पीछा करने से पहले डेटा को ठीक करके सुधार करें। [2], [3]

संदर्भ

गुडफेलो, बेंगियो, कौरविले - डीप लर्निंग (मुफ़्त ऑनलाइन पाठ)। लिंक
स्टैनफोर्ड CS231n - दृश्य पहचान के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (पाठ्यक्रम नोट्स और असाइनमेंट)। लिंक
गूगल - मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स: वर्गीकरण मेट्रिक्स (सटीकता, परिशुद्धता, स्मरण, आरओसी/एयूसी) । लिंक
NIST - AI जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क (AI RMF 1.0) . लिंक
ओपनएआई - मानवीय प्राथमिकताओं से सीखना (वरीयता-आधारित प्रशिक्षण का अवलोकन)। लिंक

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