مفت AI لائبریری

بنیادی باتیں رہنماہمیشہ کے لیے مفت۔

84 سادہ انگریزی گائیڈز، سیکھنے کے ڈھانچے کے راستے، اور ایک کھلی لائبریری — جسے ایک آزاد 501(c)(3) غیر منفعتی تنظیم نے بنایا ہے تاکہ کوئی بھی جدید AI کو سمجھ سکے۔

84مفت گائیڈز
1ٹاپک ٹریکس
~2 minفی گائیڈ
~3hپڑھنے کا وقت

یہاں سے شروع کریں۔

پانچ نتائج پر مبنی کورسز

ہر کورس میں واضح نتائج، نقشہ سازی کی قابلیت، مشق کی سرگرمیاں، اور لاگو کیپ اسٹون شامل ہیں۔

ٹاپک ٹریکس

ٹریک کے ذریعے براؤز کریں۔

اس علاقے میں جائیں جس کا آپ کو خیال ہے۔ ہر ٹریک میں متعدد سادہ انگریزی گائیڈز ہوتے ہیں۔

مکمل لائبریری

تمام رہنما

84 کی 1019 گائیڈز دکھائے گئے ہیں۔ ٹریک کے لحاظ سے فلٹر کریں یا اوپر تلاش کریں۔

بنیادی باتیں

مومنٹم کے ساتھ Stochastic Gradient Descent

مومینٹم تدریجی نزول کے لیے ایک موافقت ہے جو ماضی کے میلان کی ایک چلتی اوسط کو جمع کرتا ہے، جس سے اصلاح کو وادیوں میں تیزی سے گھومنے دیتا ہے اور نم ہوتا ہے…

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

Nesterov Accelerated Gradient

Nesterov Accelerated Gradient (NAG) رفتار کی ایک تیز ترین شکل ہے جو گریڈیئنٹ کی گنتی کرنے سے پہلے آگے جھانکتی ہے، اسے آگے کی اصلاحی شکل دیتی ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

ٹرپلٹ لاس اور میٹرک لرننگ

ٹرپلٹ نقصان ایک نیورل نیٹ ورک کو سکھاتا ہے کہ ایک جیسی اشیاء کو ایک دوسرے کے قریب رکھنا اور مختلف اشیاء کو سرایت کرنے کی جگہ میں بہت دور رکھنا۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

لیبل ہموار کرنا

لیبل اسموتھنگ ایک سادہ ریگولرائزیشن ٹرک ہے جو سخت ایک گرم تربیتی اہداف کو نرم کرتی ہے، ماڈل کو درست جواب بتانا بہت ممکن ہے لیکن 100 نہیں…

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

طویل قلیل مدتی میموری سیل

لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) سیلز ایک خاص قسم کی ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک یونٹ ہیں جو طویل سلسلے میں معلومات کو یاد رکھنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

K- کا مطلب کلسٹرنگ

K-Means ایک غیر زیر نگرانی الگورتھم ہے جو کلسٹر سینٹرز کو تلاش کرکے K گروپس میں ڈیٹا کو خود بخود ترتیب دیتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

K-قریب ترین پڑوسی

K-Nearest Neighbours (KNN) K قریب ترین مثالوں کو دیکھ کر اور اکثریتی ووٹ لے کر ایک نئے ڈیٹا پوائنٹ کی درجہ بندی کرتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

لاجسٹک ریگریشن

لاجسٹک ریگریشن اس امکان کی پیشین گوئی کرتا ہے کہ کوئی چیز کسی طبقے سے تعلق رکھتی ہے، جیسے کہ اسپام یا اسپام نہیں، ایک وزنی رقم کو S-شکل والے وکر کے ذریعے اسکواش کر کے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

Naive Bayes Classifiers

Naive Bayes ایک تیز، امکانی درجہ بندی ہے جو Bayes کے تھیوریم پر بنایا گیا ہے جو کہ کلاس کے پیش نظر ہر خصوصیت کو خود مختار سمجھتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

ROC منحنی خطوط اور AUC

ایک ROC وکر یہ بتاتا ہے کہ ایک درجہ بندی کرنے والا ہر ممکنہ فیصلے کی حد میں دو کلاسوں کو کتنی اچھی طرح سے الگ کرتا ہے، اور AUC اس پورے وکر کو ایک نمبر میں کمپریس کرتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

کنفیوژن میٹرکس

کنفیوژن میٹرکس ایک سادہ جدول ہے جو درجہ بندی کرنے والے کی پیشین گوئیوں کو ہر کلاس کے لیے درست اور غلط شماروں میں توڑ دیتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں
بنیادی باتیں

Bias-Variance Tradeoff

تعصب-تغیر تجارت کی وضاحت کرتا ہے کہ ایک ماڈل بہت سادہ یا بہت پیچیدہ ہونے سے کیوں ناکام ہو سکتا ہے۔

2 منٹ پڑھیںپڑھیں

پڑھنا ختم کیا؟ ثابت کرو۔

چیک کریں کہ آپ نے موضوع کے کوئز کے ساتھ کیا سیکھا، پھر ہمارے سٹرکچرڈ کورسز اور موجودہ سرٹیفیکیشن کے تقاضوں کو دریافت کریں۔ بنیادی رہنما پڑھنے کے لیے آزاد رہتے ہیں۔

Fundamentals AI Guides — Page 3 of 7 | AI Understanding