 කෘත්‍රිම බුද්ධියට එදිරිව ගෙවතු වගාවට සම්බන්ධ මෙම නියමයන් මොනවාදැයි මට කියන්න: වගාව, බීජ, ශ්‍රේණිගත සම්භවය, නිෂ්පාදනය, බයිසියානු ප්‍රශස්තකරණය, ජානමය වශයෙන් වෙනස් කරන ලද ජීවියා, උරුමය, මාරු ඉගෙනීම
මෙම නියමයන් සියල්ලම කෘතිම බුද්ධියට නොවරදවාම සම්බන්ධ වේ: - Gradient descent: කාලයත් සමඟ ප්‍රතිඵල වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතියක් පුහුණු කිරීමේදී භාවිතා කරන තාක්ෂණයකි. - Bayesian ප්‍රශස්තකරණය: හොඳම පරාමිති කට්ටලයට පැමිණීමට සම්භාවිතා ප්‍රවේශයක්, බොහෝ විට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති පුහුණු කිරීමේදී භාවිතා වේ. - මාරු ඉගෙනීම: නව දත්ත මත දැනටමත් පුහුණු කර ඇති ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘතියක් නැවත පුහුණු කිරීමේ ක්‍රමවේදයක්, ඡායාරූපවල නිශ්චිත වස්තුවක් හඳුනා ගැනීම වැනි විශේෂිත භාවිත අවස්ථාවකට ආකෘති අභිරුචිකරණය කිරීමට බහුලව භාවිතා වේ. මෙම නියමයන් සියල්ල ගෙවතු වගාවට නොවරදවාම සම්බන්ධ වන අතර: - වගාව: රෝපණ සඳහා පස යාන්ත්‍රිකව සකස් කිරීම. - ජානමය වශයෙන් වෙනස් කරන ලද ජීවියා: මෙය නියඟ ප්‍රතිරෝධය වැනි විශේෂිත ලක්ෂණ සඳහා ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා ජාන වෙනස් කිරීමට භාජනය වූ ශාක විස්තර කිරීමට යෙදුමකි. - උරුමය: මෙය කෘමීන්, කුරුල්ලන්, සුළඟ හෝ වෙනත් ස්වභාවික සාධක මගින් විවෘත පරාගනය කළ යුතු ඇතැම් දෙමුහුන් නොවන ශාක වර්ග විස්තර කරයි. මෙම නියමයන් කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ ගෙවතු වගාව යන දෙකටම අදාළ වේ: - බීජ: කෘත්‍රිම බුද්ධියේ, "බීජ" යනු අහඹු සංඛ්‍යා තෝරා ගැනීම වැනි අහඹු ප්‍රතිඵල ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීමට උපකාර කිරීමට තෝරාගත් අංකයකි. ගෙවතු වගාවේදී, බීජයක් යනු උද්‍යානකරුවෙකු පැළ කරන අමු ආදානය වන අතර එය අවසානයේ ශාකයක් බවට පත්වේ. - නිෂ්පාදනය: කෘත්‍රිම බුද්ධිය තුළ, නිෂ්පාදනය යනු පරීක්ෂා කිරීම හෝ සංවර්ධනය කිරීම වෙනුවට සැබෑ ජීවිතයේ භාවිතයේ පවතින ආකෘතියක ජීවන චක්‍ර අවධියක් විස්තර කිරීමට භාවිතා කරන යෙදුමයි. ගෙවතු වගාවේදී නිෂ්පාදනය යනු අස්වැන්නක සම්පූර්ණ ප්‍රතිදානය විස්තර කිරීමට භාවිතා කරන තවත් යෙදුමකි.