Fourth Industrial Revolution

In this post, I explain Confusion Matrix in detail. Learn Confusion Matrix Definition and Intuition, Claim Approval Example, Confusion Matrix Table Layout, Core Concepts Explained (TP, TN, FP, FN), Confusion Matrix Formulae, Derived Metrics from the Confusion Matrix (Precision, Recall, F1, Specificity), and Visualization and Code. If you want to additionally learn about the following confusion matrix topics or comment, you can do so on my original Confusion Matrix article on LinkedIn here . Thresholding, ROC and PR Curves, Imbalanced Data and the Accuracy Paradox, Multiclass and Multi-Label Confusion Matrices (Visualization and Interpretation), Cost-Sensitive Decisions: Cost Matrix, Business Tradeoffs, and Setting Operational Thresholds, Calibration, Confidence, and When to Trust Model Probabilities, Practical Tips and Troubleshooting (Data leakage, label noise, sampling effects) — confusion matrix tutorial, debugging checklist for AI Developers and AI QA Testers, Ethics, Fairness an...

In this post, I explain Introduction to RAG in LLMs (Large Language Models), RAG Concepts in LLMs, Retrieval Modules and Vector Embeddings, Indexing Strategies and Vector Databases, Document Ingestion and Preprocessing, RAG in LLM Python, RAG Frameworks (such as LangChain and LlamaIndex), Retrieve‑Then‑Generate vs Generate‑Then‑Retrieve, Prompt Engineering for RAG and Evaluation Metrics for RAG. You can test your knowledge of LLMs in Python by attempting the Quiz after every set of Questions and Answers. If you want my complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework in LLMs document that additionally includes the following important topics, you can message me on LinkedIn : Optimization and Caching, Advanced RAG Techniques (such as RAG multimodal retrieval), RAG in LLamaIndex Example with code, Best Practices and Troubleshooting RAG and RAG in LLM consolidated Quiz with multiple‑choice questions and answers to test your knowledge. Question : What does RAG stand for in...

सारांश : मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उप-क्षेत्र है। मशीन लर्निंग में कंप्यूटरों को विशिष्ट कार्यों में उनके प्रदर्शन सुधारने के लिए एल्गोरिथ्म और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग किया जाता है। मशीन लर्निंग रोबोटिक्स और आईओटी में भी उपयोग किया जाता है। चौथी औद्योगिक क्रांति के संदर्भ में मशीन लर्निंग उद्योगों में बदलाव ला रहा है और हमारे काम और जीवन को बदल रहा है। मशीन लर्निंग परिभाषा : मशीन लर्निंग क्या है और यह कैसे काम करता है? मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक अनुप्रयोग है जो मशीनों को डेटा से सीखने और किसी विशिष्ट कार्य पर उनके प्रदर्शन को सुधारने की क्षमता प्रदान करता है, जिसमें उन्हें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किया नहीं जाता। मशीन लर्निंग एक प्रक्रिया है जिसमें मशीन को डेटा में पैटर्नों को पहचानने और उस डेटा पर आधारित भविष्यवाणियाँ करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। मशीन लर्निंग डेटा से सीखने वाले एल्गोरिथ्म पर आधारित होता है और जितना अधिक डेटा एल्गोरिथ्म को उपलब्ध होता है, एल्गोरिथ्म की सटीकता उतनी बढ़ती है। मशीन लर्निंग अनुप्रयोग : मशीन लर्निंग व्यवसा...

Summary : Machine learning is a sub-field of artificial intelligence that involves developing algorithms and statistical models that enable computers to improve their performance at specific tasks. In the context of the Fourth Industrial Revolution , machine learning is rapidly transforming industries and revolutionizing the way that we work and live. Machine Learning Definition : What is machine learning and how does it work? Machine learning is an application of artificial intelligence that enables machines to learn from data and improve their performance on specific tasks without being explicitly programmed. In simple terms, machine learning is the process of training a machine to recognize patterns in data and make predictions based on that data. This technology relies on algorithms that learn from data and the more data they are exposed to, the more accurate their predictions become. These algorithms can be applied to a wide range of tasks, such as fraud detection, natural lan...