"Elements: SGD, Adam, RProp, L-BFGS
Components: Gradients, Weights, Biases
Functions: Parameter update, Model improvement
Qualities: Online, Batch, Mini-batch

Data Pre-processing:

Elements: Normalization, Standardization, Encoding, Imputation
Components: Mean, Standard deviation, One-hot encoding, Imputation strategy
Functions: Data cleaning, Data preparation
Qualities: Numeric, Categorical, Ordinal

Evaluation Metrics:

Elements: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC
Components: Confusion matrix, True positive, False positive, True negative, False negative
Functions: Model performance evaluation
Qualities: Binary, Multi-class, Regression

Data Augmentation:

Elements: Random cropping, Flipping, Rotation, Scaling, Gaussian noise
Components: Image data, Augmentation techniques
Functions: Data expansion, Data diversification
Qualities: Image, Audio, Text

Embeddings:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Embedding layer
Components: Vocabulary, Pretrained embeddings
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Attention:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Attention mechanism
Components: Scaled dot-product attention
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Layers:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Linear layer
Components: Non-linear activation function
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Loss Function:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Cross entropy loss
Components: Log softmax function
Functions: Loss calculation, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Optimizers:

Dependencies: PyTorch
Elements: Adam, SGD
Components: Learning rate schedule
Functions: Parameter update
Qualities: Trainable, Non-trainable"
"องค์ประกอบ: SGD, Adam, RProp, L-BFGS ส่วนประกอบ: การไล่ระดับสี, น้ำหนัก, อคติ ฟังก์ชัน: การอัปเดตพารามิเตอร์, การปรับปรุงโมเดล คุณภาพ: ออนไลน์, แบทช์, มินิแบทช์ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: องค์ประกอบ: การทำให้เป็นมาตรฐาน, การทำให้เป็นมาตรฐาน, การเข้ารหัส, ส่วนประกอบการใส่ข้อมูล : ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การเข้ารหัสแบบร้อนแรง กลยุทธ์การใส่ข้อมูล ฟังก์ชัน: การล้างข้อมูล การเตรียมข้อมูล คุณสมบัติ: ตัวเลข หมวดหมู่ ลำดับ เมตริกการประเมิน: องค์ประกอบ: ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน F1-Score, ROC-AUC ส่วนประกอบ: เมทริกซ์ความสับสน ผลบวกลวง, ผลลบลวง, ผลลบลวง ฟังก์ชัน: การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล คุณภาพ: ไบนารี, หลายคลาส, การถดถอยข้อมูล การเพิ่มข้อมูล: องค์ประกอบ: การครอบตัดแบบสุ่ม, การพลิก, การหมุน, การปรับขนาด, สัญญาณรบกวนเกาส์เซียน ส่วนประกอบ: ข้อมูลรูปภาพ, เทคนิคการเพิ่ม ฟังก์ชัน: การขยายข้อมูล การกระจายความหลากหลายของข้อมูล คุณภาพ: รูปภาพ เสียง การฝังข้อความ: การพึ่งพา: Numpy, องค์ประกอบ PyTorch: การฝังเลเยอร์ ส่วนประกอบ: คำศัพท์, การฝังที่ฝึกไว้ล่วงหน้า ฟังก์ชัน: การส่งต่อ, การส่งต่อย้อนหลัง คุณภาพ: ฝึกได้, ไม่สามารถฝึกได้ ความสนใจ: การขึ้นต่อกัน: Numpy, PyTorch องค์ประกอบ: กลไกการเตือน ส่วนประกอบ: การสนใจดอทโปรดัคแบบปรับขนาด ฟังก์ชัน: ส่งต่อ ส่งต่อ ย้อนกลับ คุณภาพ: ฝึกได้ เลเยอร์ที่ไม่สามารถฝึกได้: การขึ้นต่อกัน: Numpy, องค์ประกอบ PyTorch: เลเยอร์เชิงเส้น ส่วนประกอบ: ฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น ฟังก์ชัน: ส่งต่อ ส่งต่อ ย้อนกลับ คุณสมบัติ: ฟังก์ชันการสูญเสียที่สามารถฝึกได้และไม่สามารถฝึกได้: การขึ้นต่อกัน: Numpy, องค์ประกอบ PyTorch: การสูญเสียเอนโทรปีข้าม ส่วนประกอบ: ฟังก์ชันบันทึก softmax ฟังก์ชัน: การคำนวณการสูญเสีย, การผ่านย้อนกลับ คุณสมบัติ: ที่สามารถฝึกได้, ไม่สามารถฝึกได้ องค์ประกอบเพิ่มประสิทธิภาพ: การขึ้นต่อกัน: องค์ประกอบ PyTorch: Adam, ส่วนประกอบ SGD : ตารางอัตราการเรียนรู้ ฟังก์ชัน: การอัปเดตพารามิเตอร์ คุณภาพ: ฝึกได้, ฝึกไม่ได้"
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence