મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI શું છે?

જો તમે ક્યારેય કોઈ પ્રોડક્ટ પેજ પર નજર નાખીને વિચાર્યું હોય કે તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ખરીદી રહ્યા છો કે ફક્ત મશીન લર્નિંગ ખરીદી રહ્યા છો, તો તમે એકલા નથી. આ શબ્દો કોન્ફેટીની જેમ ઉછળ્યા કરે છે. મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI માટે મૈત્રીપૂર્ણ, નોનસેન્સ માર્ગદર્શિકા અહીં છે જે કાપે છે, થોડા ઉપયોગી રૂપકો ઉમેરે છે, અને તમને એક વ્યવહારુ નકશો આપે છે જેનો તમે ખરેખર ઉપયોગ કરી શકો છો.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI શું છે?
AI ખ્યાલો, ઇતિહાસ અને વાસ્તવિક ઉપયોગોનો સરળ ભાષામાં પરિચય.

🔗 સમજાવી શકાય તેવું AI શું છે?
મોડેલ પારદર્શિતા શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે અને આગાહીઓનું અર્થઘટન કરવાની પદ્ધતિઓ.

🔗 હ્યુમનોઇડ રોબોટ AI શું છે?
માનવસમાન રોબોટિક સિસ્ટમ્સ માટે ક્ષમતાઓ, પડકારો અને ઉપયોગના કિસ્સાઓ.

🔗 AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?
ગાંઠો, સ્તરો અને શિક્ષણને સાહજિક ઉદાહરણો સાથે સમજાવવામાં આવ્યું છે.

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI ખરેખર શું છે? 🌱→🌳

• કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) એ વ્યાપક ધ્યેય છે: એવી સિસ્ટમો જે માનવ બુદ્ધિ - તર્ક, આયોજન, દ્રષ્ટિ, ભાષા - ગંતવ્ય . વલણો અને અવકાશ માટે, સ્ટેનફોર્ડ AI ઇન્ડેક્સ વિશ્વસનીય "યુનિયનની સ્થિતિ" પ્રદાન કરે છે. [3]

• મશીન લર્નિંગ (ML) એ AI નો એક સબસેટ છે: પદ્ધતિઓ જે કાર્યમાં સુધારો કરવા માટે ડેટામાંથી પેટર્ન શીખે છે. એક ક્લાસિક, ટકાઉ ફ્રેમિંગ: ML એવા અલ્ગોરિધમ્સનો અભ્યાસ કરે છે જે અનુભવ દ્વારા આપમેળે સુધરે છે. [1]

તેને સીધું રાખવાની એક સરળ રીત: AI એ છત્રી છે, ML એ પાંસળીઓમાંની એક છે . દરેક AI ML નો ઉપયોગ કરતું નથી, પરંતુ આધુનિક AI લગભગ હંમેશા તેના પર આધાર રાખે છે. જો AI ભોજન છે, તો ML રસોઈ તકનીક છે. થોડું મૂર્ખ, ખાતરી કરો, પણ તે ચોંટી જાય છે.

મશીન લર્નિંગને AI બનાવે છે💡

જ્યારે લોકો મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI માટે પૂછે છે, ત્યારે તેઓ સામાન્ય રીતે પરિણામો શોધે છે, ટૂંકાક્ષરો નહીં. જ્યારે તે આ પ્રદાન કરે છે ત્યારે તકનીક સારી છે:

1. સ્પષ્ટ ક્ષમતા લાભો

   • સામાન્ય માનવ કાર્યપ્રવાહ કરતાં ઝડપી અથવા વધુ સચોટ નિર્ણયો.

   • નવા અનુભવો જે તમે પહેલાં બનાવી શક્યા ન હતા, જેમ કે રીઅલ-ટાઇમ બહુભાષી ટ્રાન્સક્રિપ્શન.

2. વિશ્વસનીય શીખવાની લૂપ

   • ડેટા આવે છે, મોડેલો શીખે છે, વર્તન સુધરે છે. નાટક વગર લૂપ ફરતો રહે છે.

3. મજબૂતાઈ અને સલામતી

   • સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત જોખમો અને ઘટાડા. સમજદાર મૂલ્યાંકન. એજ કેસોમાં કોઈ આશ્ચર્યજનક ગ્રીમલિન નથી. એક વ્યવહારુ, વિક્રેતા-તટસ્થ હોકાયંત્ર એ NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક છે. [2]

4. વ્યવસાય માટે યોગ્ય

   • આ મોડેલની ચોકસાઈ, વિલંબતા અને કિંમત તમારા વપરાશકર્તાઓની જરૂરિયાત સાથે સુસંગત છે. જો તે ચમકતું હોય પણ KPI ને ખસેડતું ન હોય, તો તે ફક્ત એક વિજ્ઞાન મેળાનો પ્રોજેક્ટ છે.

5. કાર્યકારી પરિપક્વતા

   • મોનિટરિંગ, વર્ઝનિંગ, ફીડબેક અને રિટ્રેઇનિંગ નિયમિત છે. અહીં કંટાળો સારો છે.

જો કોઈ પહેલ તે પાંચને પૂર્ણ કરે છે, તો તે સારી AI, સારી ML, અથવા બંને છે. જો તે તેમને ચૂકી જાય, તો તે કદાચ એક ડેમો છે જે છટકી ગયો છે.

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI એક નજરમાં: સ્તરો 🍰

એક વ્યવહારુ માનસિક મોડેલ:

• ડેટા લેયર
  કાચો ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ, કોષ્ટકો. ડેટા ગુણવત્તા લગભગ દરેક વખતે મોડેલ હાઇપને હરાવે છે.

• મોડેલ લેયર
  ક્લાસિકલ ML જેમ કે વૃક્ષો અને રેખીય મોડેલો, દ્રષ્ટિ અને ભાષા માટે ઊંડા શિક્ષણ, અને વધુને વધુ પાયાના મોડેલો.

• રિઝનિંગ અને ટૂલિંગ લેયર
  પ્રોમ્પ્ટિંગ, રીટ્રીવલ, એજન્ટ્સ, નિયમો અને મૂલ્યાંકનના સાધનો જે મોડેલ આઉટપુટને કાર્ય પ્રદર્શનમાં ફેરવે છે.

• એપ્લિકેશન સ્તર
  વપરાશકર્તા-મુખી ઉત્પાદન. આ તે છે જ્યાં AI જાદુ જેવું લાગે છે, અથવા ક્યારેક ફક્ત... સારું.

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI એ મોટે ભાગે આ સ્તરોમાં અવકાશનો પ્રશ્ન છે. ML સામાન્ય રીતે મોડેલ સ્તર છે. AI સંપૂર્ણ સ્ટેકને ફેલાવે છે. વ્યવહારમાં એક સામાન્ય પેટર્ન: લાઇટ-ટચ ML મોડેલ વત્તા ઉત્પાદન નિયમો ભારે "AI" સિસ્ટમને હરાવે છે જ્યાં સુધી તમને ખરેખર વધારાની જટિલતાની જરૂર ન પડે. [3]

રોજિંદા ઉદાહરણો જ્યાં તફાવત દેખાય છે 🚦

• સ્પામ ફિલ્ટરિંગ

  • ML: લેબલવાળા ઇમેઇલ્સ પર તાલીમ પામેલ વર્ગીકરણ.

  • AI: સમગ્ર સિસ્ટમ જેમાં હ્યુરિસ્ટિક્સ, યુઝર રિપોર્ટ્સ, અનુકૂલનશીલ થ્રેશોલ્ડ અને ક્લાસિફાયરનો સમાવેશ થાય છે.

• ઉત્પાદન ભલામણો

  • ML: ક્લિક ઇતિહાસ પર સહયોગી ફિલ્ટરિંગ અથવા ગ્રેડિયન્ટ બુસ્ટેડ ટ્રીઝ.

  • AI: એન્ડ-ટુ-એન્ડ વૈયક્તિકરણ જે સંદર્ભ, વ્યવસાય નિયમો અને સમજૂતીઓને ધ્યાનમાં લે છે.

• ચેટ સહાયકો

  • ML: ભાષા મોડેલ પોતે.

  • AI: મેમરી, પુનઃપ્રાપ્તિ, સાધનનો ઉપયોગ, સલામતી રેલ અને UX સાથે સહાયક પાઇપલાઇન.

તમે એક પેટર્ન જોશો. ML એ શીખવાનું હૃદય છે. AI એ તેની આસપાસ રહેલું જીવંત જીવ છે.

સરખામણી કોષ્ટક: મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI ટૂલ્સ, પ્રેક્ષકો, કિંમતો, તેઓ શા માટે કામ કરે છે 🧰

જાણી જોઈને થોડું અવ્યવસ્થિત - કારણ કે વાસ્તવિક નોંધો ક્યારેય સંપૂર્ણ રીતે વ્યવસ્થિત હોતી નથી.

*માત્ર સૂચક. મોટાભાગની સેવાઓ મફત સ્તરો અથવા ચૂકવણી તરીકે ઓફર કરે છે; વર્તમાન વિગતો માટે સત્તાવાર કિંમત પૃષ્ઠો તપાસો.

સિસ્ટમ ડિઝાઇનમાં મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI કેવી રીતે દેખાય છે 🏗️

1. જરૂરીયાતો

   • AI: વપરાશકર્તા પરિણામો, સલામતી અને મર્યાદાઓને વ્યાખ્યાયિત કરો.

   • ML: લક્ષ્ય મેટ્રિક, સુવિધાઓ, લેબલ્સ અને તાલીમ યોજના વ્યાખ્યાયિત કરો.

2. ડેટા વ્યૂહરચના

   • AI: એન્ડ-ટુ-એન્ડ ડેટા ફ્લો, ગવર્નન્સ, ગોપનીયતા, સંમતિ.

   • ML: સેમ્પલિંગ, લેબલિંગ, ઓગ્મેન્ટેશન, ડ્રિફ્ટ ડિટેક્શન.

3. મોડેલ પસંદગી

   • સૌથી સરળ વસ્તુથી શરૂઆત કરો જે કામ કરી શકે. સ્ટ્રક્ચર્ડ/ટેબ્યુલર ડેટા માટે, ગ્રેડિયન્ટ-બુસ્ટેડ ટ્રી ઘણીવાર બેઝલાઇનને હરાવવા માટે ખૂબ જ મુશ્કેલ હોય છે. [5]

   • નાની-કહાની: ચર્ન અને છેતરપિંડી પ્રોજેક્ટ્સ પર, અમે વારંવાર જોયું છે કે GBDTs સસ્તા અને ઝડપી સેવા આપતા હોવા છતાં ઊંડા નેટ કરતાં વધુ સારા છે. [5]

4. મૂલ્યાંકન

   • ML: F1, ROC AUC, RMSE જેવા ઑફલાઇન મેટ્રિક્સ.

   • AI: રૂપાંતર, રીટેન્શન અને સંતોષ જેવા ઓનલાઇન મેટ્રિક્સ, ઉપરાંત વ્યક્તિલક્ષી કાર્યો માટે માનવ મૂલ્યાંકન. AI ઇન્ડેક્સ આ પ્રથાઓ ઉદ્યોગ-વ્યાપી કેવી રીતે વિકસિત થઈ રહી છે તેનો ટ્રેક રાખે છે. [3]

5. સલામતી અને શાસન

   • પ્રતિષ્ઠિત ફ્રેમવર્કમાંથી નીતિઓ અને જોખમ નિયંત્રણોનો સ્ત્રોત મેળવો. NIST AI RMF ખાસ કરીને સંસ્થાઓને AI જોખમોનું મૂલ્યાંકન, સંચાલન અને દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં મદદ કરવા માટે રચાયેલ છે. [2]

હાથ હલાવ્યા વિના, મહત્વપૂર્ણ માપદંડ 📏

• ચોકસાઈ વિરુદ્ધ ઉપયોગીતા
  જો વિલંબતા અને ખર્ચ વધુ સારા હોય તો થોડી ઓછી ચોકસાઈ ધરાવતું મોડેલ જીતી શકે છે.

• માપાંકન
  જો સિસ્ટમ કહે છે કે તે 90% વિશ્વાસપાત્ર છે, તો શું તે સામાન્ય રીતે તે દરે યોગ્ય છે? ઓછી ચર્ચા થયેલ, વધુ પડતું મહત્વપૂર્ણ - અને તાપમાન માપન જેવા હળવા સુધારાઓ છે. [4]

• મજબૂતાઈ
  શું તે અવ્યવસ્થિત ઇનપુટ્સ પર સુંદર રીતે ક્ષીણ થાય છે? સ્ટ્રેસ ટેસ્ટ અને સિન્થેટિક એજ કેસ અજમાવો.

• ન્યાય અને નુકસાન
  જૂથ પ્રદર્શન માપો. જાણીતી મર્યાદાઓનું દસ્તાવેજીકરણ કરો. વપરાશકર્તા શિક્ષણને UI માં જ લિંક કરો. [2]

• ઓપરેશનલ મેટ્રિક્સ
  જમાવટનો સમય, રોલબેક ગતિ, ડેટા તાજગી, નિષ્ફળતા દર. કંટાળાજનક પ્લમ્બિંગ જે દિવસ બચાવે છે.

મૂલ્યાંકન પ્રથા અને વલણો પર ઊંડાણપૂર્વક વાંચન માટે, સ્ટેનફોર્ડ AI ઇન્ડેક્સ ક્રોસ-ઇન્ડસ્ટ્રી ડેટા અને વિશ્લેષણ એકત્રિત કરે છે. [3]

ટાળવા માટે મુશ્કેલીઓ અને દંતકથાઓ 🙈

• માન્યતા: વધુ ડેટા હંમેશા સારો હોય છે.
  વધુ સારા લેબલ્સ અને પ્રતિનિધિત્વ નમૂના કાચા જથ્થાને હરાવે છે. હા, હજુ પણ.

• માન્યતા: ઊંડા શિક્ષણ બધું જ ઉકેલે છે.
  નાની/મધ્યમ કોષ્ટક સમસ્યાઓ માટે નહીં; વૃક્ષ-આધારિત પદ્ધતિઓ અત્યંત સ્પર્ધાત્મક રહે છે. [5]

• માન્યતા: AI સંપૂર્ણ સ્વાયત્તતા સમાન છે.
  આજે મોટાભાગનું મૂલ્ય નિર્ણય સપોર્ટ અને માનવીઓ સાથે આંશિક ઓટોમેશનમાંથી આવે છે. [2]

• મુશ્કેલી: અસ્પષ્ટ સમસ્યા નિવેદનો.
  જો તમે એક લીટીમાં સફળતાનું માપદંડ ન જણાવી શકો, તો તમે ભૂતનો પીછો કરશો.

• મુશ્કેલી: ડેટા અધિકારો અને ગોપનીયતાને અવગણવી.
  સંગઠનાત્મક નીતિ અને કાનૂની માર્ગદર્શનનું પાલન કરો; માન્ય માળખા સાથે જોખમ ચર્ચાઓનું માળખું બનાવો. [2]

ખરીદી વિરુદ્ધ મકાન: નિર્ણય લેવાનો ટૂંકો રસ્તો 🧭

• ખરીદીથી શરૂઆત કરો . ફાઉન્ડેશન-મોડેલ API અને મેનેજ્ડ સેવાઓ અત્યંત સક્ષમ છે. તમે ગાર્ડરેલ્સ, પુનઃપ્રાપ્તિ અને મૂલ્યાંકન પછીથી કરી શકો છો.

• જ્યારે તમારો ડેટા અનોખો હોય અથવા કાર્ય તમારા માટે ખાઈ હોય ત્યારે કસ્ટમાઇઝ્ડ બનાવો

• હાઇબ્રિડ સામાન્ય છે. ઘણી ટીમો ભાષા માટે API અને રેન્કિંગ અથવા જોખમ સ્કોરિંગ માટે કસ્ટમ ML નું સંયોજન કરે છે. જે કામ કરે છે તેનો ઉપયોગ કરો. જરૂર મુજબ મિક્સ અને મેચ કરો.

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI ને દૂર કરવા માટે ઝડપી વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો ❓

શું બધું AI મશીન લર્નિંગ છે?
ના. કેટલાક AI નિયમો, શોધ અથવા આયોજનનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં બહુ ઓછું કે કોઈ શિક્ષણ નથી. ML હાલમાં ફક્ત પ્રભુત્વ ધરાવે છે. [3]

શું બધું ML AI છે?
હા, ML AI છત્રની અંદર રહે છે. જો તે ડેટામાંથી કોઈ કાર્ય કરવાનું શીખે છે, તો તમે AI ક્ષેત્રમાં છો. [1]

ડોક્યુમેન્ટ્સમાં મારે શું કહેવું જોઈએ: મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI?
જો તમે મોડેલ્સ, તાલીમ અને ડેટા વિશે વાત કરી રહ્યા છો, તો ML કહો. જો તમે વપરાશકર્તા-સામગ્રી ક્ષમતાઓ અને સિસ્ટમ વર્તન વિશે વાત કરી રહ્યા છો, તો AI કહો. જ્યારે શંકા હોય, ત્યારે ચોક્કસ બનો.

શું મને મોટા ડેટાસેટ્સ જોઈએ છે?
હંમેશા નહીં. સમજદાર ફીચર એન્જિનિયરિંગ અથવા સ્માર્ટ રીટ્રીવલ સાથે, નાના ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સ મોટા ઘોંઘાટીયા ડેટાસેટ્સ કરતાં વધુ સારી રીતે કાર્ય કરી શકે છે - ખાસ કરીને ટેબ્યુલર ડેટા પર. [5]

જવાબદાર AI વિશે શું?
શરૂઆતથી જ તેને સમજી લો. NIST AI RMF જેવી માળખાગત જોખમ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરો અને વપરાશકર્તાઓને સિસ્ટમ મર્યાદાઓ જણાવો. [2]

ડીપ-ડાઇવ: ક્લાસિકલ એમએલ વિરુદ્ધ ડીપ લર્નિંગ વિરુદ્ધ ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ 🧩

• ક્લાસિકલ એમએલ

  • ટેબ્યુલર ડેટા અને સ્ટ્રક્ચર્ડ બિઝનેસ સમસ્યાઓ માટે ઉત્તમ.

  • તાલીમ આપવામાં ઝડપી, સમજાવવામાં સરળ, પીરસવામાં સસ્તું.

  • ઘણીવાર માનવ-નિર્મિત સુવિધાઓ અને ક્ષેત્ર જ્ઞાન સાથે જોડી બનાવવામાં આવે છે. [5]

• ઊંડાણપૂર્વકનું શિક્ષણ

  • અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ઇનપુટ્સ માટે ચમકે છે: છબીઓ, ઑડિઓ, કુદરતી ભાષા.

  • વધુ ગણતરી અને કાળજીપૂર્વક ટ્યુનિંગની જરૂર છે.

  • વૃદ્ધિ, નિયમિતકરણ અને વિચારશીલ સ્થાપત્ય સાથે જોડાયેલ. [3]

• ફાઉન્ડેશન મોડેલો

  • વ્યાપક ડેટા પર પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત, પ્રોમ્પ્ટિંગ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અથવા પુનઃપ્રાપ્તિ દ્વારા ઘણા કાર્યો માટે અનુકૂલનશીલ.

  • રેલિંગ, મૂલ્યાંકન અને ખર્ચ નિયંત્રણની જરૂર છે. સારા પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ સાથે વધારાનો માઇલેજ. [2][3]

એક નાનકડી ખામીયુક્ત રૂપક: ક્લાસિકલ ML એ સાયકલ છે, ડીપ લર્નિંગ એ મોટરસાઇકલ છે, અને ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ એ ટ્રેન છે જે ક્યારેક બોટ તરીકે કામ કરે છે. જો તમે નજર નાખો તો તે કંઈક અંશે અર્થપૂર્ણ બને છે... અને પછી તે નથી લાગતું. છતાં ઉપયોગી છે.

અમલીકરણ ચેકલિસ્ટ જે તમે ચોરી શકો છો ✅

1. એક લીટીનું સમસ્યા નિવેદન લખો.

2. જમીની સત્ય અને સફળતાના માપદંડો વ્યાખ્યાયિત કરો.

3. ઇન્વેન્ટરી ડેટા સ્ત્રોતો અને ડેટા અધિકારો. [2]

4. સૌથી સરળ વ્યવહારુ મોડેલ સાથેનો આધારરેખા.

5. લોન્ચ કરતા પહેલા એપને મૂલ્યાંકન હુક્સ સાથે ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ કરો.

6. ફીડબેક લૂપ્સનું આયોજન કરો: લેબલિંગ, ડ્રિફ્ટ ચેક્સ, કેડન્સને ફરીથી તાલીમ આપો.

7. દસ્તાવેજ ધારણાઓ અને જાણીતી મર્યાદાઓ.

8. એક નાનો પાયલોટ પ્રોજેક્ટ ચલાવો, તમારી ઑફલાઇન જીત સાથે ઑનલાઇન મેટ્રિક્સની તુલના કરો.

9. સાવધાનીપૂર્વક માપ કાઢો, અવિરતપણે દેખરેખ રાખો. કંટાળાજનક સમયની ઉજવણી કરો.

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI - ખૂબ જ રસપ્રદ સારાંશ 🍿

• AI એ એકંદર ક્ષમતા છે જે તમારા વપરાશકર્તા અનુભવે છે.

• ML એ શીખવાની મશીનરી છે જે તે ક્ષમતાના એક ભાગને શક્તિ આપે છે. [1]

• સફળતા મોડેલ ફેશન વિશે ઓછી અને સ્પષ્ટ સમસ્યા ફ્રેમિંગ, સ્વચ્છ ડેટા, વ્યવહારિક મૂલ્યાંકન અને સલામત કામગીરી વિશે વધુ છે. [2][3]

• API નો ઉપયોગ કરીને ઝડપથી આગળ વધો, જ્યારે તે તમારી ખાડો બની જાય ત્યારે તેને કસ્ટમાઇઝ કરો.

• જોખમોને ધ્યાનમાં રાખો. NIST AI RMF પાસેથી શાણપણ ઉધાર લો. [2]

• મનુષ્યો માટે મહત્વપૂર્ણ પરિણામોને ટ્રેક કરો. માત્ર ચોકસાઇ જ નહીં. ખાસ કરીને વેનિટી મેટ્રિક્સ નહીં. [3][4]

અંતિમ ટિપ્પણી - ખૂબ લાંબો સમય, વાંચ્યો નથી 🧾

મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI એ દ્વંદ્વયુદ્ધ નથી. તે અવકાશ છે. AI એ આખી સિસ્ટમ છે જે વપરાશકર્તાઓ માટે બુદ્ધિપૂર્વક વર્તે છે. ML એ પદ્ધતિઓનો સમૂહ છે જે તે સિસ્ટમમાં રહેલા ડેટામાંથી શીખે છે. સૌથી ખુશ ટીમો ML ને એક સાધન તરીકે, AI ને અનુભવ તરીકે અને ઉત્પાદન અસરને એકમાત્ર સ્કોરબોર્ડ તરીકે ગણે છે જે ખરેખર ગણાય છે. તેને માનવીય, સલામત, માપી શકાય તેવું અને થોડું ખરાબ રાખો. ઉપરાંત, યાદ રાખો: સાયકલ, મોટરસાયકલ, ટ્રેન. તે એક સેકન્ડ માટે સમજાયું, ખરું ને? 😉

સંદર્ભ

1. ટોમ એમ. મિશેલ - મશીન લર્નિંગ (પુસ્તકનું પાનું, વ્યાખ્યા). વધુ વાંચો

2. NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0) (સત્તાવાર પ્રકાશન). વધુ વાંચો

3. સ્ટેનફોર્ડ HAI - આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ઇન્ડેક્સ રિપોર્ટ 2025 (સત્તાવાર PDF). વધુ વાંચો

4. ગુઓ, પ્લેઇસ, સન, વેઇનબર્ગર - આધુનિક ન્યુરલ નેટવર્ક્સના માપાંકન પર (PMLR/ICML 2017). વધુ વાંચો

5. ગ્રિન્સ્ટાજન, ઓયાલોન, વારોક્વોક્સ - શા માટે વૃક્ષ-આધારિત મોડેલો હજુ પણ ટેબ્યુલર ડેટા પર ડીપ લર્નિંગ કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે? (ન્યુરઆઈપીએસ 2022 ડેટાસેટ્સ અને બેન્ચમાર્ક્સ). વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે