शब्दावली की परिभाषा classifier

शब्दावली का उच्चारण classifier

classifiernoun

वर्गीकरणकर्ता

/ˈklæsɪfaɪə(r)//ˈklæsɪfaɪər/

शब्द classifier की उत्पत्ति

शब्द "classifier" की उत्पत्ति भाषा विज्ञान के क्षेत्र में हुई है, विशेष रूप से दक्षिण पूर्व एशिया में स्वदेशी आबादी द्वारा बोली जाने वाली भाषाओं में व्याकरण की संरचना का अध्ययन करने के संदर्भ में, विशेष रूप से मलयो-पोलिनेशियन भाषा परिवार में। इन भाषाओं में, जैसे कि खमेर, थाई और दानी, संज्ञा और क्रिया जैसी अपेक्षाकृत सरल शाब्दिक श्रेणियाँ, काल, व्यक्ति या संख्या जैसी व्याकरणिक विशेषताओं के लिए विभक्त या संयुग्मित नहीं होती हैं, जैसा कि अंग्रेजी या जर्मन जैसी इंडो-यूरोपीय भाषाओं में होता है। इसके बजाय, इन विशेषताओं को फ़ंक्शन शब्दों में एनकोड किया जाता है, जिन्हें क्लासिफायर कहा जाता है, जिन्हें संज्ञा और क्रिया के बीच रखा जाता है। क्लासिफायर का उपयोग संज्ञाओं के आकार, आकार और मात्रा का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, और वे अत्यधिक बारीक और विशिष्ट हो सकते हैं, जो "seven centimeters" जैसे सटीक माप से लेकर "eight persons." जैसी अमूर्त श्रेणियों तक हो सकते हैं दक्षिण पूर्व एशियाई संस्कृतियों में, इन क्लासिफायर का अक्सर सांस्कृतिक और सामाजिक महत्व होता है, जैसे कि लोगों, जानवरों और वस्तुओं के संबंधित जीवन क्षेत्रों से संबंधित सम्मान या परिचितता। वर्गीकरणकर्ताओं का अध्ययन और जिस तरह से वे इन भाषाओं की व्यापक व्याकरणिक और संज्ञानात्मक संरचनाओं से संबंधित हैं, वह भाषाई जांच का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है, जो मानव भाषा की जटिलता और सार्वभौमिकता पर प्रकाश डालता है, साथ ही भाषा संरचना को आकार देने में संस्कृति और अनुभव की भूमिका भी बताता है। इसके अतिरिक्त, इस शोध के भाषा संरक्षण और शैक्षिक भाषाविज्ञान जैसे क्षेत्रों में व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं, क्योंकि वे लुप्तप्राय भाषाओं को संरक्षित करने और इन भाषाओं को युवा पीढ़ी को सिखाने में मदद कर सकते हैं, जो संबंधित लेकिन अलग-अलग भाषाएँ बोलते हुए बड़े हुए होंगे।

शब्दावली सारांश classifier

typeसंज्ञा

meaningवितरक

शब्दावली का उदाहरण classifiernamespace

  • The machine learning algorithm we developed is a highly accurate classifier that can distinguish between different categories of images.

    हमने जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है, वह अत्यधिक सटीक क्लासिफायर है जो छवियों की विभिन्न श्रेणियों के बीच अंतर कर सकता है।

  • It's important to choose the right classifier for your specific problem, as not all classifiers are equally effective for all types of data.

    अपनी विशिष्ट समस्या के लिए सही वर्गीकारक चुनना महत्वपूर्ण है, क्योंकि सभी वर्गीकारक सभी प्रकार के डेटा के लिए समान रूप से प्रभावी नहीं होते हैं।

  • The decision tree classifier is a popular choice for categorical data, as it can easily handle both discrete and continuous variables.

    निर्णय वृक्ष वर्गीकारक श्रेणीबद्ध डेटा के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, क्योंकि यह असतत और सतत दोनों प्रकार के चरों को आसानी से संभाल सकता है।

  • For high-dimensional and complex feature spaces, support vector machines (SVMsare often the preferred classifier due to their ability to separate data by creating hyperplanes.

    उच्च-आयामी और जटिल फीचर स्पेस के लिए, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) को अक्सर हाइपरप्लेन बनाकर डेटा को अलग करने की उनकी क्षमता के कारण पसंदीदा क्लासिफायर माना जाता है।

  • Random forests are an effective classifier for handling noisy and uncertain data, as they can handle large amounts of variability and uncertainty in training data.

    रैंडम फॉरेस्ट शोर और अनिश्चित डेटा को संभालने के लिए एक प्रभावी वर्गीकारक हैं, क्योंकि वे प्रशिक्षण डेटा में बड़ी मात्रा में परिवर्तनशीलता और अनिश्चितता को संभाल सकते हैं।

  • Neural networks are powerful classifiers that can learn complex decision boundaries through backpropagation and supervised learning.

    तंत्रिका नेटवर्क शक्तिशाली वर्गीकारक हैं जो बैकप्रोपेगेशन और पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से जटिल निर्णय सीमाओं को सीख सकते हैं।

  • In cases where the number of features is greater than the number of samples,ℓ1 regularized logistic regression is a suitable classifier that can effectively handle high-dimensional data.

    ऐसे मामलों में जहां विशेषताओं की संख्या नमूनों की संख्या से अधिक है, ℓ1 नियमित लॉजिस्टिक प्रतिगमन एक उपयुक्त वर्गीकारक है जो उच्च-आयामी डेटा को प्रभावी ढंग से संभाल सकता है।

  • Logistic regression, on the other hand, is commonly used as a classifier for binary classification problems, where two classes need to be predicted probabilistically.

    दूसरी ओर, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग आमतौर पर बाइनरी वर्गीकरण समस्याओं के लिए एक वर्गीकारक के रूप में किया जाता है, जहां दो वर्गों को संभाव्यता के आधार पर पूर्वानुमानित करने की आवश्यकता होती है।

  • K nearest neighbors (KNNsare simple and versatile classifiers that can be used in a variety of applications, from text classification to anomaly detection.

    K निकटतम पड़ोसी (KNN) सरल और बहुमुखी वर्गीकारक हैं, जिनका उपयोग पाठ वर्गीकरण से लेकर विसंगति का पता लगाने तक, विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जा सकता है।

  • In future research, we aim to explore the use of deep learning classifiers, such as convolutional neural networks (CNNsand recurrent neural networks (RNNs), to detect subtle patterns and relationships in complex data.

    भविष्य के अनुसंधान में, हमारा लक्ष्य जटिल डेटा में सूक्ष्म पैटर्न और संबंधों का पता लगाने के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) जैसे गहन शिक्षण क्लासिफायर के उपयोग का पता लगाना है।


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