1. AI: Artificial Intelligence

हिंदी अर्थ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता। परिभाषा: AI कंप्यूटर विज्ञान का वह क्षेत्र है जिसका उद्देश्य ऐसी मशीनें बनाना है जो मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित कर सकें — सीखना, निर्णय लेना और भाषा समझना।

गहन विश्लेषण: AI को General AI और Narrow AI में बांटा जाता है; वर्तमान में Narrow AI व्यापक है।

2. ML: Machine Learning

हिंदी अर्थ: मशीन लर्निंग। परिभाषा: ML एक उपसमूह है जो डेटा से मॉडल सीखता है बिना इसे स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए।

गहन विश्लेषण: Supervised, Unsupervised और Reinforcement learning जैसे प्रकार शामिल हैं।

3. DL: Deep Learning

हिंदी अर्थ: डीप लर्निंग। परिभाषा: ANNs पर आधारित गहरे मॉडल जो जटिल पैटर्न सीखते हैं, विशेषकर unstructured डेटा में।

गहन विश्लेषण: इमेज, टेक्स्ट, ऑडियो जैसे डेटा में फीचर ऑटो-लर्निंग कर सकता है — आधुनिक AI क्रांति का केन्द्र।

4. DS: Data Science

हिंदी अर्थ: डेटा विज्ञान। परिभाषा: डेटा से Insights निकालने के लिए सांख्यिकी, कंप्यूटर साइंस और डोमेन ज्ञान का समन्वय।

गहन विश्लेषण: डेटा lifecycle — collection, cleaning, analysis, visualization और communication का प्रबंधन करता है।

5. ANN: Artificial Neural Network

हिंदी अर्थ: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क।

ANN में इनपुट, hidden और output परतें होती हैं; DNN तब कहलाता है जब hidden परतें अधिक हों।

6. CNN: Convolutional Neural Network

हिंदी अर्थ: कनवोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क।

प्रमुख रूप से इमेज/विज़ुअल डेटा के लिए उपयोगी — convolution, pooling और fully-connected layers शामिल होते हैं।

7. RNN: Recurrent Neural Network

हिंदी अर्थ: रिकरेंट तंत्रिका नेटवर्क।

सीक्वेंस डेटा के लिए; Vanishing Gradient जैसी समस्याओं के लिये LSTM/GRU विकसित हुए।

8. LSTM: Long Short-Term Memory

हिंदी अर्थ: लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी — LSTM RNN का उन्नत रूप है।

गेट्स (forget, input, output) के माध्यम से लंबी निर्भरताएँ संभालता है।

9. GRU: Gated Recurrent Unit

LSTM की तरह परंतु सरल; Update और Reset गेट्स का उपयोग करता है।

10. RBM: Restricted Boltzmann Machine

Generative model; feature learning और dimensionality reduction में उपयोग।