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एआई शब्दावली

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश

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श्रेणियाँ
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शब्द
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शब्द

क्यूसम परीक्षण

किसी प्रक्रिया के माध्य में परिवर्तनों का पता लगाने के लिए एक संचयी सांख्यिकीय तकनीक, जो एक संदर्भ मान से विचलनों के संचय पर आधारित है।

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समय खंडन

किसी समय श्रृंखला का समरूप खंडों में इष्टतम विभाजन, जहाँ प्रत्येक खंड के भीतर सांख्यिकीय गुण स्थिर रहते हैं।

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बेयसियन पता लगाने की विधि

एक संभाव्य दृष्टिकोण जो परिवर्तन बिंदुओं के स्थान को मॉडल करने के लिए पूर्व वितरणों का उपयोग करता है और बेयस प्रमेय के माध्यम से विश्वासों को अद्यतन करता है।

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शब्द

ऑनलाइन बनाम ऑफलाइन पता लगाना

एल्गोरिदम के बीच अंतर जो डेटा को वास्तविक समय में (ऑनलाइन) संसाधित करते हैं और जो अधिग्रहण के बाद पूर्ण डेटा सेट का विश्लेषण करते हैं (ऑफलाइन)।

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जटिलता दंड

एक नियमितीकरण पद जो अति-फिटिंग से बचने और डेटा फिट तथा मॉडल की संक्षिप्तता के बीच संतुलन बनाने के लिए पता लगाए गए परिवर्तन बिंदुओं की संख्या पर दंड लगाता है।

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शब्द

एकाधिक विच्छेद का पता लगाना

किसी समय श्रृंखला में कई परिवर्तन बिंदुओं की एक साथ पहचान, जिसके लिए अनुकूलित संयोजनात्मक खोज एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।

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खंडवार स्थिर पैरामीटर वाला मॉडल

एक सांख्यिकीय प्रतिनिधित्व जहाँ मॉडल के पैरामीटर परिवर्तन बिंदुओं के बीच स्थिर रहते हैं लेकिन उन क्षणों पर अचानक बदल सकते हैं।

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परिवर्तन लागत

एक फ़ंक्शन जो दो आसन्न खंडों को मिलाने पर फिटिंग में होने वाली गिरावट का मात्रांकन करता है, जिसका उपयोग किसी परिवर्तन बिंदु की प्रासंगिकता का आकलन करने के लिए किया जाता है।

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शब्द

विचरण का पता लगाना

उन बिंदुओं की विशिष्ट पहचान जहां डेटा की परिवर्तनीयता अचानक बदल जाती है, भले ही माध्य या प्रवृत्ति में कोई संभावित परिवर्तन हो या न हो।

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शब्द

डायनामिक प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम

बहु बिंदु परिवर्तनों का पता लगाने के लिए एक सटीक अनुकूलन विधि, जो डायनामिक प्रोग्रामिंग के माध्यम से विभाजन समस्या को हल करती है।

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शब्द

प्रवृत्ति का पता लगाना

उन क्षणों की पहचान जब समय श्रृंखला की अंतर्निहित प्रवृत्ति की ढलान में कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है।

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वाइल्ड बाइनरी सेगमेंटेशन

बाइनरी सेगमेंटेशन का एक यादृच्छिक विस्तार, जो बहु बिंदु परिवर्तनों का पता लगाने में सुधार के लिए यादृच्छिक उप-नमूनों का उपयोग करता है।

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शब्द

गतिशील विंडो

एक अनुकूली दृष्टिकोण जहां विश्लेषण विंडो का आकार परिवर्तन का पता लगाने को अनुकूलित करने के लिए डेटा की स्थानीय विशेषताओं के अनुसार बदलता है।

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संरचनात्मक पता लगाना

किसी प्रक्रिया की अंतर्निहित संरचना में मौलिक परिवर्तनों की पहचान, जो संभावित रूप से कई विशेषताओं को एक साथ प्रभावित करते हैं।

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