Artificial intelligence is rapidly changing the world.

செயற்கை நுண்ணறிவு உலகம் முழுவதும் வேகமாக மாறி வருகிறது.


The algorithm efficiently solves the problem.

அல்காரிதம் சிக்கலை திறம்பட தீர்க்கிறது.


Machine learning models are used in various applications.

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


Data scientists analyze large datasets to find patterns.

தரவு விஞ்ஞானிகள் வடிவங்களைக் கண்டறிய பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள்.


The company is investing heavily in AI research.

நிறுவனம் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியில் அதிக முதலீடு செய்கிறது.


Autonomous vehicles are becoming increasingly common.

தன்னாட்சி வாகனங்கள் பெருகிய முறையில் பொதுவானதாகி வருகின்றன.


Natural language processing helps computers understand human language.

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் கணினிகள் மனித மொழியைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.


The goal is to create intelligent machines.

நோக்கம் என்னவென்றால், அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை உருவாக்குவதாகும்.


Deep learning has revolutionized the field of AI.

ஆழ்ந்த கற்றல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது.


Robotics and AI are transforming manufacturing processes.

ரோபோட்டிக்ஸ் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு உற்பத்தி செயல்முறைகளை மாற்றியமைக்கின்றன.


The ethical implications of AI are being widely discussed.

செயற்கை நுண்ணறிவின் நெறிமுறை தாக்கங்கள் பரவலாக விவாதிக்கப்படுகின்றன.


AI is used to personalize user experiences on websites.

வலைத்தளங்களில் பயனர் அனுபவங்களைத் தனிப்பயனாக்க செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்படுத்தப்படுகிறது.


The development of AI requires significant computational resources.

செயற்கை நுண்ணறிவின் வளர்ச்சிக்கு கணிசமான கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவை.


Artificial intelligence is a fascinating field of study.

செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு அற்புதமான ஆய்வுத் துறையாகும்.


The research paper explores new AI techniques.

ஆராய்ச்சி கட்டுரை புதிய செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்களை ஆராய்கிறது.


AI-powered chatbots are used for customer service.

வாடிக்கையாளர் சேவைக்காக செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் சாட்போட்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


The future of work will be significantly impacted by AI.

வேலையின் எதிர்காலம் செயற்கை நுண்ணறிவால் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் பாதிக்கப்படும்.


We need to address the biases in AI algorithms.

செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகளில் உள்ள சார்புகளை நாம் சரி செய்ய வேண்டும்.


The application of AI in healthcare is promising.

சுகாதாரத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடு நம்பிக்கைக்குரியதாக உள்ளது.


The conference brought together leading AI experts.

இந்த மாநாடு முன்னணி செயற்கை நுண்ணறிவு நிபுணர்களை ஒன்றிணைத்தது.


The algorithm is derived from a general framework.

இந்த வழிமுறை ஒரு பொது கட்டமைப்பிலிருந்து பெறப்பட்டது.


This algorithm involves a specific variable called reward residual.

இந்த வழிமுறையானது வெகுமதி எச்சம் எனப்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட மாறியை உள்ளடக்கியது.


We find a neural correlate of exactly this variable.

இந்த மாறியின் துல்லியமான நரம்பியல் தொடர்பை நாங்கள் காண்கிறோம்.


Does not prove that TD learning is going on.

டிடி கற்றல் நடைபெறுகிறது என்பதை இது நிரூபிக்கவில்லை.


Only that an expected reward is compared with an experienced reward.

எதிர்பார்க்கப்பட்ட வெகுமதி அனுபவப்பட்ட வெகுமதியுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது.


நடத்தை என்பது ஒரு நிலையான எஸ்ஆர் வரைபடமாகும்.


If the goal changes: need to re-learn values for every state in the world!

குறிக்கோள் மாறினால்: உலகில் உள்ள ஒவ்வொரு நிலைக்கும் மதிப்புகளை மீண்டும் கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்!


பொது அறிவு இல்லை, மதிப்புகள் மட்டுமே.


பொதுவான விளைவுகளை எதிர்பார்க்க முடியாது.


Goal-directed behavior is performed to obtain a desired goal.

குறிக்கோள் சார்ந்த நடத்தை விரும்பிய இலக்கை அடைய செய்யப்படுகிறது.


If an instrumental outcome is no longer a valued goal and the behavior persists, it must not be goal-directed.

ஒரு கருவி விளைவு இனி மதிப்புமிக்க இலக்காக இல்லாவிட்டால், நடத்தை தொடர்ந்தால், அது இலக்கு சார்ந்ததாக இருக்கக்கூடாது.


That extensive training can render an instrumental action independent of the value of its consequent outcome has been regarded as the experimental parallel of the folk psychology maxim that well performed actions become habitual.

விரிவான பயிற்சி, ஒரு கருவி செயல் அதன் விளைவின் மதிப்பைப் பொருட்படுத்தாமல் ஆக்குகிறது, இது நன்கு செய்யப்பட்ட செயல்கள் வழக்கமாக மாறும் நாட்டுப்புற உளவியல் கூற்றின் சோதனைக்கு இணையானது.


Model learning: Given data estimate P(s'|s,a) and R(s,a).

மாதிரி கற்றல்: தரவை வழங்கினால் P(s'|s,a) மற்றும் R(s,a) மதிப்பிடவும்.


Use a simple regression method to estimate P( ̇x|u,x).

P( ̇x|u,x) மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு எளிய பின்னடைவு முறையைப் பயன்படுத்தவும்.


Initialize the Q function optimistically!

Q செயல்பாட்டை நம்பிக்கையுடன் துவக்கவும்!


Generally, we need better ways to explore than epsilon-greedy!!

பொதுவாக, எப்சிலான்- பேராசை கொண்டதை விட சிறந்த வழிகளில் ஆராய வேண்டும்!!


ஒரு நம்பிக்கையான வெகுமதி செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தவும்.


PAC-MDP திறமையானதா?


Bayesian RL: There exists an optimal solution to the exploration-exploitation trade-off.

பேய்சியன் ஆர்எல்: ஆய்வு- சுரண்டல் வர்த்தகத்திற்கு உகந்த தீர்வு உள்ளது.


Choose estimators for R*, P* that are optimistic/over-confident.

நம்பிக்கையான/அதிக நம்பிக்கை கொண்ட R*, P*க்கான மதிப்பீட்டாளர்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.


The agent's decisions change the state of the world.

முகவரின் முடிவுகள் உலகின் நிலையை மாற்றுகின்றன.


வலுவூட்டல் கற்றல் என்பது AI இன் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும்.


The agent tries to understand human demonstrations.

முகவர் மனித விளக்கங்களை புரிந்து கொள்ள முயற்சிக்கிறார்.


This formalization leads to a rich family of algorithms.

இந்த முறைப்படுத்தல், ஏராளமான வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.


We will briefly focus on the exploration problem.

நாம் சுருக்கமாக ஆய்வுப் பிரச்சினையில் கவனம் செலுத்துவோம்.


The agent uses his current belief to anticipate observations.

முகவர் தனது தற்போதைய நம்பிக்கையைப் பயன்படுத்தி அவதானிப்புகளை எதிர்பார்க்கிறார்.


Optimal policies automatically combine exploration and exploitation.

உகந்த கொள்கைகள் தானாகவே ஆய்வு மற்றும் சுரண்டலை ஒருங்கிணைக்கின்றன.


Dynamic Programming explicitly describes optimal policies.

டைனமிக் புரோகிராமிங் உகந்த கொள்கைகளை வெளிப்படையாக விவரிக்கிறது.


Q-கற்றல் ஆஃப்-கொள்கை என்று அழைக்கப்படுகிறது.


Q-learning was the first provably convergent direct adaptive optimal control algorithm.

Q-கற்றல் என்பது நிரூபிக்கக்கூடிய வகையில் ஒன்றிணைந்த முதல் நேரடி தகவமைப்பு உகந்த கட்டுப்பாட்டு வழிமுறையாகும்.


The agent collects data of the form (state, action, immediate reward, next state).

முகவர் (நிலை, செயல், உடனடி வெகுமதி, அடுத்த நிலை) வடிவத்தில் தரவைச் சேகரிக்கிறார்.


We assume P(s'|s,a) and P(r|s,a) independent of time.

நாம் P(s'|s,a) மற்றும் P(r|s,a) ஆகியவை காலத்தைப் பொறுத்து சார்பற்றவை என்று கருதுகிறோம்.


Value Iteration and Q-Iteration are instances of Dynamic Programming.

மதிப்பு மறு செய்கை மற்றும் Q-மறு செய்கை ஆகியவை டைனமிக் புரோகிராமிங்கின் எடுத்துக்காட்டுகளாகும்.


The term dynamic programming refers to a collection of algorithms.

டைனமிக் புரோகிராமிங் என்ற சொல் வழிமுறைகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது.


Classical DP algorithms are of limited utility in reinforcement learning.

கிளாசிக்கல் DP வழிமுறைகள் வலுவூட்டல் கற்றலில் வரையறுக்கப்பட்ட பயன்பாட்டைக் கொண்டுள்ளன.


All of these methods can be viewed as attempts to achieve much the same effect as DP.

இந்த முறைகள் அனைத்தும் DP போன்ற விளைவை அடைய முயற்சிப்பதாகக் கருதப்படலாம்.


Q-learning is a stochastic approximation of Q-Iteration.

Q-கற்றல் என்பது Q-மறு செய்கையின் ஒரு ஸ்டோகாஸ்டிக் தோராயமாகும்.


Q-கற்றல் ஒரு ஸ்டோகாஸ்டிக் பதிப்பாகும்.


TD(λ) is a core topic of Sutton & Barto book.

TD(λ) என்பது சட்டன் & பார்டோ புத்தகத்தின் முக்கிய தலைப்பாகும்.


Experience Replay is used in large state spaces.

அனுபவ ரீப்ளே பெரிய மாநில இடைவெளிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


Monte Carlo methods approximate an integral.

மான்டெ கார்லோ முறைகள் ஒரு தொகைக்கு தோராயமாக மதிப்பை அளிக்கிறது.


What is the probability that a solitair would come out successful?

ஒரு சோலிட்டயர் வெற்றி பெறுவதற்கான நிகழ்தகவு என்ன?


Rejection Sampling generates an unweighted sample set to approximate p(x).

நிராகரிப்பு மாதிரி எடுப்பது p(x) க்கு தோராயமாக மதிப்பை அளிக்கும் எடையற்ற மாதிரி தொகுப்பை உருவாக்குகிறது.


We can sample x from a simpler distribution q(x).

நாம் ஒரு எளிய விநியோகத்திலிருந்து x ஐ மாதிரி எடுக்கலாம் q(x).


This generates an weighted sample set to approximate p(x).

இது p(x) க்கு தோராயமாக மதிப்பை அளிக்கும் ஒரு எடையுள்ள மாதிரி தொகுப்பை உருவாக்குகிறது.


MCTS estimates the Q-function at branchings in decision trees or games.

முடிவு மரங்கள் அல்லது விளையாட்டுகளில் கிளைகளில் MCTS Q-செயல்பாட்டை மதிப்பிடுகிறது.


The first lecture was about tree search.

முதல் விரிவுரை மர தேடல் பற்றியது.


If we combine this we get Monte-Carlo Tree Search (MCTS).

இதை நாம் இணைத்தால், மான்டெ-கார்லோ ட்ரீ சர்ச் (MCTS) கிடைக்கும்.


This problem setting is THE prototype for so-called exploration-exploitation problems.

இந்த சிக்கல் அமைப்பு, ஆய்வு-சுரண்டல் சிக்கல்களுக்கான முன்மாதிரியாகும்.


Bandits are a kind of minimalistic problem setting of this kind.

இந்த வகை சிக்கல்களுக்கு ஒரு வகையான குறைந்தபட்ச சிக்கல் அமைப்பாக கொள்ளையர்கள் உள்ளனர்.


The bandit problem is an archetype for sequential decision making.

கொள்ளையர் பிரச்சனை தொடர்ச்சியான முடிவெடுப்பதற்கான ஒரு மூலக்கூறாகும்.


Your goal is to maximize the reward collected over the first T trials.

முதல் T சோதனைகளில் சேகரிக்கப்பட்ட வெகுமதியை அதிகப்படுத்துவதே உங்கள் குறிக்கோள்.


அடுத்த செயலைத் தேர்ந்தெடுங்கள், அதிகபட்சம்〈y t 〉.


UCB algorithms determine a confidence interval.

UCB வழிமுறைகள் ஒரு நம்பிக்கை இடைவெளியை தீர்மானிக்கின்றன.


MCTS is very successful on Computer Go and other games.

கணினி கோ மற்றும் பிற விளையாட்டுகளில் MCTS மிகவும் வெற்றிகரமாக உள்ளது.


MCTS செயல்படுத்த மிகவும் எளிமையானது.


மரம் சமநிலையற்றதாக வளர்கிறது.


UCT, TREEPOLICY ஐ உணர UCB ஐ பயன்படுத்துகிறது.


Minimax algorithm computation by direct recursive function calls.

நேரடி மறுநிகழ்வு செயல்பாடு அழைப்புகள் மூலம் மினிமேக்ஸ் வழிமுறை கணக்கீடு.


Good move ordering improves effectiveness of pruning!

நல்ல நகர்வு வரிசைப்படுத்துதல் கத்தரித்தலின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது!


Yes: nodes expanded in increasing order of g(n)

ஆம்: g(n) இன் ஏறுவரிசையில் விரிவாக்கப்பட்ட முனைகள்.


Depth-first search •Pick deepest unexpanded node

ஆழம் முதல் தேடல் • ஆழமான விரிவாக்கப்படாத முனையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.


Implementation: fringe=LIFO queue, i.e., put successors at front

செயல்படுத்துதல்: விளிம்பு=LIFO வரிசை, அதாவது, முன்னோடிகளை முன்னால் வைக்கவும்.


Properties of depth-first search Complete??

ஆழம் முதல் தேடலின் பண்புகள் முழுமையானதா??


No: fails in infinite-depth spaces, spaces with loops

இல்லை: முடிவற்ற ஆழ இடங்களிலும், சுழல்கள் உள்ள இடங்களிலும் தோல்வியடைகிறது.


Modify to avoid repeated states along path⇒complete in finite spaces

பாதையில் மீண்டும் மீண்டும் வரும் நிலைகளைத் தவிர்க்க மாற்றியமைக்கவும் ⇒ வரையறுக்கப்பட்ட இடங்களில் முழுமையடையவும்.


Time?? O(b^m): terrible if m is much larger than d but if solutions are dense, may be much faster than breadth-first

நேரம்?? O(b^m): m, d ஐ விடப் பெரியதாக இருந்தால் பயங்கரமானது, ஆனால் தீர்வுகள் அடர்த்தியாக இருந்தால், அகல முதல் தேடலை விட வேகமாக இருக்கலாம்.


இடம் ?? O(b^m), அதாவது, நேரியல் இடம்!


சிறந்ததா?? இல்லை


Depth-limited search • depth-first search with depth limit l, i.e., nodes at depth l have no successors

ஆழ வரம்பு தேடல் • ஆழ வரம்பு l உடன் ஆழம் முதல் தேடல், அதாவது, ஆழம் l இல் உள்ள முனைகளுக்கு முன்னோடிகள் இல்லை.


மீண்டும் மீண்டும் ஆழமாக்கும் தேடல்


Properties of iterative deepening search Complete ?? Yes

மீண்டும் மீண்டும் ஆழமாக்கும் தேடலின் பண்புகள் முழுமையானதா ?? ஆம்


சிறந்ததா?? ஆம், படி கட்டணம் = 1 என்றால்


Can be modified to explore uniform-cost tree

சீரான-செலவு மரத்தை ஆராய மாற்றியமைக்கலாம்


Numerical comparison for b= 10 and d= 5, solution at far left leaf:

b= 10 மற்றும் d= 5க்கான எண் ஒப்பீடு, தொலைதூர இடதுபுற இலையில் தீர்வு:


Loops: Repeated states • Failure to detect repeated states can turn a linear problem into an exponential one!

சுழல்கள்: மீண்டும் மீண்டும் வரும் நிலைகள் • மீண்டும் மீண்டும் வரும் நிலைகளைக் கண்டறியத் தவறினால், ஒரு நேரியல் சிக்கலை ஒரு அடுக்குக்குறியாக மாற்ற முடியும்!


In BFS (or uniform-cost search), the fringe propagates layer-wise, containing nodes of similar distance-from-start (cost-so-far), leading to optimal paths but exponential space complexity O(b^(d+1))

BFS (அல்லது சீரான-செலவு தேடலில்), விளிம்பு அடுக்கு வாரியாகப் பரவுகிறது, தொடக்கத்திலிருந்து (இதுவரை செலவு) ஒத்த தூரத்தில் உள்ள முனைகளைக் கொண்டுள்ளது, இது உகந்த பாதைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது, ஆனால் அடுக்குக்குறி இட சிக்கலானது O(b^(d+1))


In DFS, the fringe is like a deep light beam sweeping over the tree, with space complexity O(b^m). Iteratively deepening it also leads to optimal paths.

DFS இல், விளிம்பு மரத்தின் மீது ஆழமான ஒளிக்கற்றை போல் உள்ளது, இட சிக்கலானது O(b^m). மீண்டும் மீண்டும் ஆழமாக்குவது உகந்த பாதைகளுக்கும் வழிவகுக்கிறது.


Artificial intelligence is rapidly changing the world.

செயற்கை நுண்ணறிவு உலகம் முழுவதும் வேகமாக மாறி வருகிறது.


The algorithm efficiently solves complex problems.

அல்காரிதம் சிக்கலான பிரச்சனைகளை திறம்பட தீர்க்கிறது.


Heuristic methods can significantly improve performance.

உத்தேச முறைகள் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.


Constraint propagation helps in early failure detection.

கட்டுப்பாட்டுப் பரப்புதல் ஆரம்பத்திலேயே தோல்வியைக் கண்டறிய உதவுகிறது.


Variable ordering is crucial for efficient backtracking.

மாறி வரிசைப்படுத்துதல் திறமையான பின்னோக்குவதற்கு முக்கியமானது.


The degree heuristic chooses the variable with the most constraints.

டிகிரி ஹியூரிஸ்டிக் அதிக கட்டுப்பாடுகளைக் கொண்ட மாறியைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.


Arc consistency is a form of constraint propagation.

ஆர்க் நிலைத்தன்மை என்பது கட்டுப்பாட்டுப் பரப்புதலின் ஒரு வடிவமாகும்.


Tree-structured CSPs can be solved in linear time.

மர-கட்டமைக்கப்பட்ட CSPகளை நேரியல் நேரத்தில் தீர்க்க முடியும்.


Graphical models provide a framework for probabilistic reasoning.

வரைபட மாதிரிகள் நிகழ்தகவு காரணத்திற்காக ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.


Bayesian networks represent conditional dependencies.

பேய்சியன் நெட்வொர்க்குகள் நிபந்தனை சார்ந்த சார்புகளைக் குறிக்கின்றன.


Inference involves determining the implications of observed data.

முடிவெடுத்தல் என்பது கவனிக்கப்பட்ட தரவின் தாக்கத்தை தீர்மானிப்பதை உள்ளடக்கியது.


The joint distribution can be factored using conditional probabilities.

கூட்டுப் பரவலை நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளைப் பயன்படுத்தி காரணிப்படுத்தலாம்.


Message passing is used for inference in graphical models.

செய்தி அனுப்புதல் வரைபட மாதிரிகளில் முடிவெடுப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


Loopy belief propagation is an approximate inference method.

லூப்பி நம்பிக்கை பரப்புதல் என்பது ஒரு தோராயமான முடிவெடுக்கும் முறையாகும்.


The algorithm's efficiency is a key consideration.

அல்காரிதத்தின் திறன் ஒரு முக்கிய கருத்தாகும்.


Understanding the problem structure is essential.

பிரச்சனை கட்டமைப்பை புரிந்துகொள்வது அவசியம்.


The model's parameters need to be estimated.

மாதிரியின் அளவுருக்கள் மதிப்பிடப்பட வேண்டும்.


Machine learning is transforming various industries.

இயந்திர கற்றல் பல்வேறு தொழில்களை மாற்றியமைக்கிறது.


Data analysis is crucial for informed decision-making.

தகவல் பகுப்பாய்வு தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதற்கு முக்கியமானது.


The research explores new advancements in AI.

இந்த ஆராய்ச்சி செயற்கை நுண்ணறிவில் புதிய முன்னேற்றங்களை ஆராய்கிறது.


The algorithm efficiently sorts the data.

இந்த வழிமுறை தரவை திறமையாக வரிசைப்படுத்துகிறது.


She enjoys reading novels in her free time.

அவள் தனது ஓய்வு நேரத்தில் நாவல்களைப் படிப்பதை விரும்புகிறாள்.


The company announced a new product launch.

நிறுவனம் ஒரு புதிய தயாரிப்பு வெளியீட்டை அறிவித்தது.


உப்பு கொஞ்சம் கொடுங்களேன்?


The weather forecast predicts rain for tomorrow.

நாளை மழை பெய்யும் என்று வானிலை முன்னறிவிப்பு கூறுகிறது.


He is a highly skilled software engineer.

அவர் ஒரு திறமையான மென்பொருள் பொறியாளர்.


The government is implementing new policies.

அரசாங்கம் புதிய கொள்கைகளை அமல்படுத்துகிறது.


Despite the challenges, they succeeded in their mission.

சவால்கள் இருந்தபோதிலும், அவர்கள் தங்கள் பணியில் வெற்றி பெற்றனர்.


The research paper explores the impact of climate change.

இந்த ஆராய்ச்சி கட்டுரை காலநிலை மாற்றத்தின் தாக்கத்தை ஆராய்கிறது.


She is fluent in several foreign languages.

அவள் பல வெளிநாட்டு மொழிகளில் சரளமாக பேசுகிறாள்.


The complex system requires careful analysis.

சிக்கலான அமைப்பு கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும்.


The economic reforms have had a significant effect on the market.

பொருளாதார சீர்திருத்தங்கள் சந்தையில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளன.


The philosophical debate centered on the nature of reality.

தத்துவ விவாதம் யதார்த்தத்தின் இயல்பை மையமாகக் கொண்டிருந்தது.


The intricate design of the building is a marvel of engineering.

கட்டிடத்தின் சிக்கலான வடிவமைப்பு பொறியியலின் ஒரு அதிசயம்.


The implications of the new scientific discovery are far-reaching.

புதிய அறிவியல் கண்டுபிடிப்பின் தாக்கங்கள் தொலைநோக்குடையவை.


The company's strategic plan involves global expansion.

நிறுவனத்தின் மூலோபாயத் திட்டம் உலகளாவிய விரிவாக்கத்தை உள்ளடக்கியது.


The artist's unique style is instantly recognizable.

கலைஞரின் தனித்துவமான பாணி உடனடியாக அடையாளம் காணக்கூடியது.


The legal proceedings were lengthy and complex.

சட்ட நடவடிக்கைகள் நீண்டதாகவும் சிக்கலானதாகவும் இருந்தன.


The team collaborated effectively to achieve their goals.

அவர்கள் இலக்குகளை அடைய குழுவினர் திறம்பட ஒத்துழைத்தனர்.


The government's response to the crisis was widely criticized.

நெருக்கடிக்கு அரசாங்கத்தின் பதில் பரவலாக விமர்சிக்கப்பட்டது.


The agent uses inference to derive new information.

புதிய தகவல்களைப் பெற முகவர் யூகிப்பை பயன்படுத்துகிறார்.


First-order logic is sometimes referred to as Good Old-Fashioned AI.

முதல்-வரிசை தர்க்கம் சில நேரங்களில் 'நல்ல பழைய பாணி AI' என்று குறிப்பிடப்படுகிறது.


Propositional logic has limited expressive power.

முன்மொழிவு தர்க்கம் வரையறுக்கப்பட்ட வெளிப்பாட்டு சக்தியைக் கொண்டுள்ளது.


First-order logic assumes the world contains objects, relations, and functions.

முதல்-வரிசை தர்க்கம் உலகம் பொருள்கள், உறவுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது என்று கருதுகிறது.


Universal quantification is represented by ∀.

யுனிவர்சல் குவாண்டிஃபிகேஷன் ∀ ஆல் குறிக்கப்படுகிறது.


Existential quantification is represented by ∃.

இருப்பு குவாண்டிஃபிகேஷன் ∃ ஆல் குறிக்கப்படுகிறது.


Sentences are true with respect to a model and an interpretation.

ஒரு மாதிரி மற்றும் விளக்கத்தின் அடிப்படையில் வாக்கியங்கள் உண்மையானவை.


Enumerating FOL models is very inefficient.

FOL மாதிரிகளை எண்ணுவது மிகவும் திறமையற்றது.


சகோதரர்கள் உடன்பிறந்தவர்கள்.


Whenever a KB contains a universally quantified sentence, we may add to the KB any instantiation of that sentence.

ஒரு KB ஒரு உலகளாவிய குவாண்டிஃபைட் வாக்கியத்தைக் கொண்டிருக்கும் போதெல்லாம், அந்த வாக்கியத்தின் எந்தவொரு உதாரணத்தையும் KB க்குச் சேர்க்கலாம்.


The new KB is logically equivalent to the old.

புதிய KB பழையவற்றுக்கு தர்க்கரீதியாக சமமானதாகும்.


EI can be applied once to replace the existential sentence.

இருப்பு வாக்கியத்தை மாற்ற EI ஒரு முறை பயன்படுத்தப்படலாம்.


ஹெர்பிராண்டின் தேற்றம் FOL இல் முக்கியமானது.


Propositionalization generates lots of irrelevant sentences.

முன்மொழிதல் நிறைய பொருத்தமற்ற வாக்கியங்களை உருவாக்குகிறது.


ஒருங்கிணைப்பு என்பது FOL இல் ஒரு முக்கிய கருத்தாகும்.


Generalized Modus Ponens (GMP) is used in inference.

பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட மோடஸ் போன்ஸ் (GMP) யூகிப்பில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


Forward chaining is sound and complete for first-order definite clauses.

முதல்-வரிசை வரையறுக்கப்பட்ட உட்பிரிவுகளுக்கு ஃபார்வர்ட் செயின்ங் ஒலி மற்றும் முழுமையானது.


Backward chaining is depth-first recursive proof search.

பின்னோக்கிய சங்கிலி ஆழம்-முதல் மறுநிகழ்வு சான்று தேடல் ஆகும்.


ப்ரோலாக் என்பது ஒரு தர்க்க நிரலாக்க மொழி.


தீர்மானம் FOL க்கு முழுமையானது.


Solving an NP hard problem requires significant computational resources.

NP கடினமான சிக்கலைத் தீர்க்க கணிசமான கணினி வளங்கள் தேவை.


Damping is a technique used to address issues in belief propagation convergence.

நம்பிக்கை பரவல் ஒருமைப்பாட்டில் உள்ள சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஈரப்பதமாக்கல் ஒரு நுட்பமாகும்.


The Junction Tree Algorithm converts loopy models into tree structures.

சங்கம மர வழிமுறை சுழல் மாதிரிகளை மர அமைப்புகளாக மாற்றுகிறது.


Loops in graphical models are resolved by defining larger variable groups.

வரைபட மாதிரிகளில் உள்ள சுழல்கள் பெரிய மாறி குழுக்களை வரையறுப்பதன் மூலம் தீர்க்கப்படுகின்றன.


The Junction Tree Algorithm uses separators to define messages.

சங்கம மர வழிமுறை செய்திகளை வரையறுக்க பிரிப்பான்களைப் பயன்படுத்துகிறது.


Moralization and triangulation are key steps in the Junction Tree Algorithm.

நெறிப்படுத்துதல் மற்றும் முக்கோணமாக்கல் ஆகியவை சங்கம மர வழிமுறையின் முக்கிய படிகளாகும்.


Maximum a-posteriori (MAP) inference aims to find the most likely assignment of random variables.

அதிகபட்ச பிந்தைய (MAP) அனுமானம் சீரற்ற மாறிகளின் மிகவும் சாத்தியமான ஒதுக்கீட்டைக் கண்டறிய முயல்கிறது.


Conditional Random Fields (CRFs) are a type of conditional factor graph.

நிபந்தனை சீரற்ற புலங்கள் (CRFs) என்பது ஒரு வகை நிபந்தனை காரணி வரைபடமாகும்.


A CRF defines a mapping from input to a factor graph.

ஒரு CRF உள்ளீட்டில் இருந்து ஒரு காரணி வரைபடத்திற்கு ஒரு வரைபடத்தை வரையறுக்கிறது.


Sampling methods are used to estimate expectations from a distribution.

ஒரு விநியோகத்திலிருந்து எதிர்பார்ப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கு மாதிரி முறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


Monte Carlo methods generate random samples to approximate integrals.

ஒருங்கிணைப்புகளை தோராயமாக கணக்கிட மான்டெ கார்லோ முறைகள் சீரற்ற மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன.


Rejection sampling involves generating samples and rejecting those that don't match observations.

நிராகரிப்பு மாதிரி மாதிரிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது மற்றும் அவதானிப்புகளுடன் பொருந்தாதவற்றை நிராகரிக்கிறது.


Importance sampling uses weights to generate a weighted sample set.

முக்கியத்துவ மாதிரி ஒரு எடை கொண்ட மாதிரி தொகுப்பை உருவாக்க எடைகளைப் பயன்படுத்துகிறது.


Gibbs sampling iteratively updates variables based on their neighbors.

கிப்ஸ் மாதிரி அதன் அண்டை வீட்டார்களைப் பொறுத்து மாறிகளை மீண்டும் மீண்டும் புதுப்பிக்கிறது.


Sampling algorithms are simple, general, and popular for both continuous and discrete random variables.

மாதிரி வழிமுறைகள் எளிமையானவை, பொதுவானவை மற்றும் தொடர்ச்சியான மற்றும் தனித்த சீரற்ற மாறிகளுக்கும் பிரபலமாக உள்ளன.


Dynamic models are used for time series analysis and temporal modeling.

நேர வரிசை பகுப்பாய்வு மற்றும் தற்காலிக மாடலிங்கிற்காக டைனமிக் மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


Hidden Markov Models (HMMs) are used to model dynamic processes with hidden states.

மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் (HMMs) மறைக்கப்பட்ட நிலைகளுடன் டைனமிக் செயல்முறைகளை மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


The forward-backward algorithm is used for inference in HMMs.

ஃபார்வர்ட்-பேக்போர்டு வழிமுறை HMM களில் அனுமானத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


The Kalman filter is used for filtering and smoothing in state space models.

கால்மன் வடிகட்டி நிலை இடைவெளி மாதிரிகளில் வடிகட்டுதல் மற்றும் மென்மையாக்குவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


Neural networks are parameterized functions that can be fit to data.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தரவுக்குப் பொருந்தக்கூடிய அளவுரு செய்யப்பட்ட செயல்பாடுகளாகும்.


The early stages of AI research, starting in the 1940s, saw the development of key concepts like Hebbian learning.

1940 களில் தொடங்கிய AI ஆராய்ச்சியின் ஆரம்ப கட்டங்களில், ஹெப்பியன் கற்றல் போன்ற முக்கிய கருத்துக்கள் உருவாக்கப்பட்டன.


During the 1980s, connectionism emerged, and machine learning began to distinguish itself from pure statistics.

1980 களில், இணைப்புவாதம் உருவானது, மேலும் இயந்திர கற்றல் தூய புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து தன்னை வேறுபடுத்திக் கொள்ளத் தொடங்கியது.


Statistical learning theory gained prominence in the 1990s and 2000s, emphasizing a more grounded approach.

1990 கள் மற்றும் 2000 களில் புள்ளியியல் கற்றல் கோட்பாடு முக்கியத்துவம் பெற்றது, மேலும் நன்கு நிறுவப்பட்ட அணுகுமுறையை வலியுறுத்தியது.


Good machine learning was often seen as pure statistics, or alternatively, pure Bayesian methods.

நல்ல இயந்திர கற்றல் பெரும்பாலும் தூய புள்ளிவிவரங்களாக அல்லது மாற்றாக, தூய பேய்சியன் முறைகளாகக் காணப்பட்டது.


The focus shifted towards sample efficiency, generalization, and theoretical guarantees.

மாதிரி திறன், பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் கோட்பாட்டு உத்தரவாதங்கள் ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தப்பட்டது.


Great successes were achieved in various applications across different disciplines.

பல்வேறு துறைகளில் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பெரிய வெற்றிகள் அடையப்பட்டன.


The rise of Big Data and Neural Networks marked the period from 2010 onwards.

பெரிய தரவு மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் எழுச்சி 2010 ஆம் ஆண்டு முதல் காலகட்டத்தை குறித்தது.


Software engineering became a central aspect of AI development.

மென்பொருள் பொறியியல் AI வளர்ச்சியின் முக்கிய அம்சமாக மாறியது.


Neural networks are not necessarily 'better' than they were 20 years ago.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் 20 ஆண்டுகளுக்கு முன்பு இருந்ததை விட 'சிறந்தவை' அல்ல.


The evaluation criteria for neural networks have changed significantly.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள் கணிசமாக மாறிவிட்டன.


The ability to handle billions of samples is now a key factor.

பில்லியன் கணக்கான மாதிரிகளைக் கையாளும் திறன் இப்போது ஒரு முக்கிய காரணியாக உள்ளது.


Stochastic optimization methods, like ADAM, are used without requiring monotone convergence.

ADAM போன்ற ஸ்டோகாஸ்டிக் ஆப்டிமைசேஷன் முறைகள், மோனோடோன் ஒருங்கிணைப்பு தேவையில்லாமல் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.


Nearest neighbor methods are not directly comparable due to the scale of data.

தரவின் அளவு காரணமாக, அருகிலுள்ள அண்டை முறைகளை நேரடியாக ஒப்பிட முடியாது.


Imagine an autonomous car using a petabyte of data for image recognition.

ஒரு படத்தை அடையாளம் காண ஒரு பெட்டாபைட் தரவைப் பயன்படுத்தும் ஒரு தன்னாட்சி காரை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.


Neural networks excel at storing and compressing vast amounts of data.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஏராளமான தரவை சேமிப்பதிலும், சுருக்கத்திலும் சிறந்து விளங்குகின்றன.


Convolutional neural networks (CNNs) are particularly successful in image processing.

சுருள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) பட செயலாக்கத்தில் குறிப்பாக வெற்றி பெறுகின்றன.


LSTMs are effective for representing long-term dependencies in time series data.

LSTMகள் காலவரிசை தரவுகளில் நீண்ட கால சார்புகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த பயனுள்ளதாக இருக்கும்.


CNNs impose a sensible prior on image processing, mirroring brain representations.

CNNகள் பட செயலாக்கத்தில் ஒரு நியாயமான முன்னுரிமையை விதிக்கின்றன, மூளை பிரதிநிதித்துவங்களை பிரதிபலிக்கின்றன.


The flexibility of combining network structures is a major advantage.

நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளை ஒருங்கிணைக்கும் நெகிழ்வுத்தன்மை ஒரு பெரிய நன்மை.


Stochastic gradient descent is used to handle large datasets.

பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாள ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் இறக்கம் பயன்படுத்தப்படுகிறது.


The last exercise counts towards the programming assignments.

கடைசி பயிற்சி நிரலாக்கப் பணிகளில் ஒன்றாகக் கருதப்படுகிறது.


இது ஒரு போனஸ் பணி அல்ல.


Attendance and voting assignments are no longer available.

வருகை மற்றும் வாக்களிப்பு பணிகள் இனி கிடைக்காது.


Submission deadline is Monday, February 20th.

சமர்ப்பிப்பதற்கான கடைசி தேதி பிப்ரவரி 20, திங்கட்கிழமை.


16.7.1 Satisfiability and general validity (propositional logic) (30%)

16.7.1 திருப்திகரத்தன்மை மற்றும் பொதுவான செல்லுபடியாகும் தன்மை (கூற்று தருக்கம்) (30%)


Decide whether the following sentences are satisfiable, generally valid, or neither.

கீழ்க்காணும் வாக்கியங்கள் திருப்திகரமாக உள்ளதா, பொதுவாக செல்லுபடியாகுமா அல்லது இரண்டில் ஏதேனும் ஒன்றா எனத் தீர்மானிக்கவும்.


(a) புகை ⇒ புகை


(b) புகை ⇒ தீ


(c) (புகை ⇒ தீ) ⇒ (¬புகை ⇒ ¬தீ)


(d) புகை ∨ தீ ∨ ¬தீ


(e) ((Smoke ∧ Heat) ⇒ Fire) ⇔ ((Smoke ⇒ Fire) ∨ (Heat ⇒ Fire))

(e) ((புகை ∧ வெப்பம்) ⇒ தீ) ⇔ ((புகை ⇒ தீ) ∨ (வெப்பம் ⇒ தீ))


(f) (Smoke ⇒ Fire) ⇒ ((Smoke ∧ Heat) ⇒ Fire)

(f) (புகை ⇒ தீ) ⇒ ((புகை ∧ வெப்பம்) ⇒ தீ)


(g) பெரியது ∨ முட்டாள் ∨ (பெரியது ⇒ முட்டாள்)


(h) (பெரியது ∧ முட்டாள்) ∨ ¬முட்டாள்


16.7.2 Enumerate models (propositional logic) (30%)

16.7.2 மாதிரிகளை எண்ணுதல் (கூற்று தருக்கம்) (30%)


Consider propositional logic with symbols A, B, C and D. In total, there are 16 models.

A, B, C மற்றும் D ஆகிய குறியீடுகளுடன் கூடிய கூற்று தருக்கத்தை எடுத்துக் கொள்ளுங்கள். மொத்தம் 16 மாதிரிகள் உள்ளன.


In how many models are the following sentences satisfied?

எத்தனை மாதிரிகளில் பின்வரும் வாக்கியங்கள் திருப்தி அடைகின்றன?