Monte Carlo methods approximate an integral.

മോൺടെ കാർലോ രീതികൾ ഒരു ഇന്റഗ്രൽ ഏകദേശം കണക്കാക്കുന്നു.


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

ഒരു സോളിറ്റയർ വിജയിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെന്താണ്?


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

q(x) എന്ന ലളിതമായ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് നമുക്ക് x സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും.


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

p(x) ഏകദേശം കണക്കാക്കാൻ ഇത് ഭാരമില്ലാത്ത ഒരു സാമ്പിൾ സെറ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു.


We can numerically evaluate p(x) for a specific x.

ഒരു പ്രത്യേക x-ന് വേണ്ടി p(x) സംഖ്യാപരമായി വിലയിരുത്താൻ കഴിയും.


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

p(x) ഏകദേശം കണക്കാക്കാൻ ഇത് ഭാരമുള്ള ഒരു സാമ്പിൾ സെറ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു.


The weights are called importance weights.

ഈ ഭാരങ്ങളെ പ്രാധാന്യമുള്ള ഭാരങ്ങൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.


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

തീരുമാനമെടുക്കുന്ന ട്രീകളിലോ ഗെയിമുകളിലോ ഉള്ള ബ്രാഞ്ചിംഗുകളിൽ MCTS, Q-ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുന്നു.


ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകളിൽ ഇൻഫറൻസ്.


ഓരോ മെഷീനും ഒരു പ്രതിഫലം നൽകുന്നു.


നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം പ്രതിഫലം വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.


The bandit problem is an archetype for sequential decision making.

തുടർച്ചയായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണ് ബാൻഡിറ്റ് പ്രശ്നം.


അന്വേഷണം/ചൂഷണം.


Find a policy that maximizes the sum of rewards.

പ്രതിഫലങ്ങളുടെ ആകെത്തുക വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു നയം കണ്ടെത്തുക.


You collect more data about the machine.

മെഷീനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു.


Choose the next action to maximize rewards.

പ്രതിഫലം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് അടുത്ത പ്രവർത്തനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.


UCB algorithms determine a confidence interval.

UCB അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു കോൺഫിഡൻസ് ഇടവേള നിർണ്ണയിക്കുന്നു.


MCTS is very successful on Computer Go and other games.

കമ്പ്യൂട്ടർ ഗോ പോലുള്ള ഗെയിമുകളിൽ MCTS വളരെ വിജയകരമാണ്.


ട്രീ അസന്തുലിതമായി വളരുന്നു.


UCT uses UCB to decide where to expand the tree.

ട്രീ എവിടെ വികസിപ്പിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ UCT, UCB ഉപയോഗിക്കുന്നു.


The course provides an introduction to the fundamental concepts of artificial intelligence.

ഈ കോഴ്സ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു ആമുഖം നൽകുന്നു.


Search algorithms are crucial for decision-making in complex scenarios.

സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ വളരെ പ്രധാനമാണ്.


The agent interacts with the environment, sensing observations and taking actions.

ഒരു ഏജന്റ് പരിസ്ഥിതിയുമായി സംവദിക്കുകയും, നിരീക്ഷണങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും, പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.


What is a sufficient definition of state for a thermostat scenario?

ഒരു തെർമോസ്റ്റാറ്റ് സാഹചര്യത്തിന്, അവസ്ഥയുടെ മതിയായ നിർവചനം എന്തായിരിക്കും?


Breadth-first search explores nodes level by level.

ബ്രെഡ്ത്-ഫസ്റ്റ് സെർച്ച് ഓരോ ലെവലിലും നോഡുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു.


The agent stores all previous observations and maps them to actions.

ഏജന്റ് എല്ലാ മുൻകാല നിരീക്ഷണങ്ങളും സംഭരിക്കുകയും അവയെ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.


Optimality principles are a scientific means of formally describing systems.

സിസ്റ്റങ്ങളെ ഔപചാരികമായി വിവരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ശാസ്ത്രീയ മാർഗ്ഗമാണ് ഒപ്റ്റിമാലിറ്റി തത്വങ്ങൾ.


The value alignment dilemma is a core part of AI research.

മൂല്യപരമായ ക്രമീകരണം എന്നത് AI ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗമാണ്.


The course covers topics like search, CSP, and logic.

ഈ കോഴ്സിൽ തിരയൽ, CSP, ലോജിക് തുടങ്ങിയ വിഷയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.


The agent maintains a full probability distribution over the state.

ഏജന്റ്, അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായ സാധ്യത വിതരണം നിലനിർത്തുന്നു.


The goal is to reach the destination as quickly as possible.

ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്ത് എത്രയും പെട്ടെന്ന് എത്തിച്ചേരുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.


The system will be given a random task at time T.

T സമയത്ത് സിസ്റ്റത്തിന് ഒരു ക്രമരഹിതമായ ടാസ്‌ക് നൽകും.


The agent function maps observations to actions.

ഏജന്റ് ഫംഗ്ഷൻ നിരീക്ഷണങ്ങളെ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു.


ലോകം ഒരു പുതിയ അവസ്ഥയിലേക്ക് മാറുന്നു.


The objective is to optimize the system's performance.

സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.


The course material is available online.

കോഴ്സ് മെറ്റീരിയൽ ഓൺലൈനായി ലഭ്യമാണ്.


പരീക്ഷ ഒരു എഴുത്തുപരീക്ഷയായിരിക്കും.


ഏജൻ്റിൻ്റെ ആന്തരിക അവസ്ഥ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.


ഈ കോഴ്സ് AI-യുടെ അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.


The agent function is the most general model.

ഏജന്റ് ഫംഗ്ഷനാണ് ഏറ്റവും പൊതുവായ മാതൃക.


The algorithm was derived from a general framework.

ഒരു പൊതുവായ ചട്ടക്കൂടിൽ നിന്നാണ് ഈ അൽഗോരിതം രൂപപ്പെടുത്തിയത്.


This algorithm involves a specific variable called reward residual.

ഈ അൽഗോരിതത്തിൽ റിവാർഡ് റെസിഡ്യുൽ എന്ന പ്രത്യേക വേരിയബിൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.


We find a neural correlate of exactly this variable.

ഈ വേരിയബിളിന്റെ കൃത്യമായ ഒരു ന്യൂറൽ കോറിലേറ്റ് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു.


Does not prove that TD learning is going on.

ടിഡി പഠനം നടക്കുന്നു എന്ന് ഇത് തെളിയിക്കുന്നില്ല.


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

പ്രതീക്ഷിച്ച പ്രതിഫലവും, അനുഭവിച്ച പ്രതിഫലവും തമ്മിൽ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു എന്ന് മാത്രം.


It does not discriminate between model-based and model-free.

മോഡൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും, മോഡൽ രഹിതവുമായ പഠനരീതികളെ ഇത് വേർതിരിക്കുന്നില്ല.


If the goal changes, values need to be re-learned.

ലക്ഷ്യം മാറുകയാണെങ്കിൽ, മൂല്യങ്ങൾ വീണ്ടും പഠിക്കേണ്ടതുണ്ട്.


പൊതുവായ അറിവില്ല, മൂല്യങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ.


പൊതുവായ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി അറിയുന്നില്ല.


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

ആഗ്രഹിച്ച ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിന് വേണ്ടി ലക്ഷ്യബോധത്തോടെയുള്ള പെരുമാറ്റം നടത്തുന്നു.


ഫലം ആഗ്രഹിക്കപ്പെടുന്നു.


After moderate amounts of training, outcome revaluation brings about an appropriate change.

മിതമായ പരിശീലനത്തിന് ശേഷം, ഫലത്തിന്റെ പുനർമൂല്യനിർണയം ഉചിതമായ മാറ്റം വരുത്തുന്നു.


That extensive training can render an instrumental action independent of the value of its consequent outcome.

വിപുലമായ പരിശീലനം, ഒരു ഉപകരണപരമായ പ്രവർത്തിയെ അതിന്റെ അനന്തരഫലത്തിന്റെ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമാക്കാൻ സഹായിക്കും.


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

മോഡൽ പഠനം: ഡാറ്റ നൽകിയിരിക്കുന്നു, P(s'|s,a) ഉം R(s,a) ഉം കണക്കാക്കുക.


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

P( ̇x|u,x) കണക്കാക്കാൻ ലളിതമായ ഒരു റിഗ്രഷൻ രീതി ഉപയോഗിക്കുക.


Initialize the Q function optimistically!

Q ഫംഗ്ഷൻ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസത്തോടെ ആരംഭിക്കുക!


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

പൊതുവെ, എപ്സിലോൺ-ഗ്രീഡി എന്നതിനേക്കാൾ മികച്ച വഴികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമാണ്!!


ഒരു ശുഭാപ്തിവിശ്വാസപരമായ പ്രതിഫല ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുക.


PAC-MDP കാര്യക്ഷമമാണോ?


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

ബേസിയൻ ആർ‌എൽ: പര്യവേക്ഷണ-ചൂഷണ വ്യാപാരത്തിന് ഒപ്റ്റിമൽ പരിഹാരം ഉണ്ട്.


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

അതെ: g(n) വർദ്ധിക്കുന്ന ക്രമത്തിൽ വികസിപ്പിച്ച നോഡുകൾ.


Depth-first search •Pick deepest unexpanded node

ആഴത്തിലുള്ള ആദ്യ തിരയൽ • ഏറ്റവും ആഴത്തിലുള്ള വികസിപ്പിക്കാത്ത നോഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.


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

നടപ്പിലാക്കൽ: ഫ്രിഞ്ച്=LIFO ക്യൂ, അതായത്, പിൻഗാമികളെ മുന്നിൽ വെക്കുക.


Properties of depth-first search Complete??

ആഴത്തിലുള്ള ആദ്യ തിരയലിന്റെ ഗുണങ്ങൾ പൂർണ്ണമാണോ??


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

ഇല്ല: അനന്തമായ ആഴത്തിലുള്ള ഇടങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു, ലൂപ്പുകളുള്ള ഇടങ്ങൾ.


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

വഴിയിലുടനീളം ആവർത്തിച്ചുള്ള അവസ്ഥകൾ ഒഴിവാക്കാൻ പരിഷ്കരിക്കുക ⇒ പരിമിതമായ ഇടങ്ങളിൽ പൂർണ്ണമാണ്.


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

സമയം?? O(b m ): m, d-യേക്കാൾ വലുതാണെങ്കിൽ വളരെ മോശം, എന്നാൽ പരിഹാരങ്ങൾ ഇടതൂർന്നതാണെങ്കിൽ, വീതി-ആദ്യത്തേതിനേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ.


സ്ഥലം ?? O(b m ), അതായത്, രേഖീയ ഇടം!


ഒപ്റ്റിമൽ?? ഇല്ല


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

ആഴപരിധിയിലുള്ള തിരയൽ • ആഴപരിധി l ഉള്ള ആഴത്തിലുള്ള ആദ്യ തിരയൽ, അതായത്, l ആഴത്തിലുള്ള നോഡുകൾക്ക് പിൻഗാമികളില്ല.


Iterative deepening search function ITERATIVE-DEEPENING-SEARCH(problem) returns a solution inputs: problem, a problem for depth ← 0 to ∞ do result ← DEPTH-LIMITED-SEARCH(problem, depth) if result ≠ cutoff then return result end

ആവർത്തന ആഴത്തിലുള്ള തിരയൽ ഫംഗ്ഷൻ ITERATIVE-DEEPENING-SEARCH(പ്രശ്നം) ഒരു പരിഹാരം നൽകുന്നു: പ്രശ്നം, ആഴത്തിനായി ഒരു പ്രശ്നം ← 0 മുതൽ ∞ വരെ ചെയ്യുക result ← DEPTH-LIMITED-SEARCH(പ്രശ്നം, ആഴം) result ≠ cutoff ആണെങ്കിൽ result നൽകുക


Properties of iterative deepening search Complete ?? Yes

ആവർത്തന ആഴത്തിലുള്ള തിരയലിന്റെ ഗുണങ്ങൾ പൂർണ്ണമാണോ ?? ഉണ്ട്


ഒപ്റ്റിമൽ?? ഉണ്ട്, സ്റ്റെപ്പ് ചിലവ് = 1 ആണെങ്കിൽ


Can be modified to explore uniform-cost tree

യൂണിഫോം-ചെലവ് ട്രീ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഇത് പരിഷ്കരിക്കാം


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

b= 10, d= 5 എന്നിവയുടെ സംഖ്യാപരമായ താരതമ്യം, വളരെ ഇടത് ഇലയിലെ പരിഹാരം:


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

ലൂപ്പുകൾ: ആവർത്തിച്ചുള്ള അവസ്ഥകൾ • ആവർത്തിച്ചുള്ള അവസ്ഥകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്തത് ഒരു രേഖീയ പ്രശ്നത്തെ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ആക്കി മാറ്റും!


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-ൽ (അല്ലെങ്കിൽ യൂണിഫോം-ചെലവ് തിരയലിൽ), ഫ്രിഞ്ച് ലെയർ-വൈസ് ആയി പ്രചരിക്കുന്നു, ആരംഭത്തിൽ നിന്നുള്ള സമാന ദൂരത്തിലുള്ള (ഇതുവരെയുള്ള ചിലവ്) നോഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് ഒപ്റ്റിമൽ പാതകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, എന്നാൽ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ സ്പേസ് കോംപ്ലക്സിറ്റി O(b d+1 )


Idea: use an arbitrary priority function f(n) for each node – actually f(n) is neg-priority: nodes with lower f(n) have higher priority

ആശയം: ഓരോ നോഡിനും ഒരു ഏകപക്ഷീയമായ മുൻഗണനാ ഫംഗ്ഷൻ f(n) ഉപയോഗിക്കുക - വാസ്തവത്തിൽ f(n) നെഗറ്റീവ്-മുൻഗണനയാണ്: കുറഞ്ഞ f(n) ഉള്ള നോഡുകൾക്ക് ഉയർന്ന മുൻഗണനയുണ്ട്.


Simple heuristics can give huge gains in speed.

ലളിതമായ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്കുകൾ വേഗതയിൽ വലിയ നേട്ടങ്ങൾ നൽകും.


ഏത് വേരിയബിളാണ് അടുത്തതായി നൽകേണ്ടത്?


അനിവാര്യമായ പരാജയം നമുക്ക് നേരത്തെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?


Constraint propagation reduces these domains.

നിയന്ത്രണ വ്യാപനം ഈ ഡൊമൈനുകളെ കുറയ്ക്കുന്നു.


ഇതാണ് ഇൻഫറൻസ്.


Constraint propagation generally loops through the set of constraints.

നിയന്ത്രണ വ്യാപനം സാധാരണയായി നിയന്ത്രണങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു.


Arc consistency detects failure earlier than forward checking.

ആർക്ക് സ്ഥിരത, ഫോർവേഡ് പരിശോധനയേക്കാൾ നേരത്തെ പരാജയം കണ്ടെത്തുന്നു.


If X loses a value, neighbors of X need to be rechecked.

X-ന് ഒരു മൂല്യം നഷ്ട്ടപ്പെട്ടാൽ, X-ൻ്റെ അയൽക്കാരെ വീണ്ടും പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്.


Tasmania and mainland are independent subproblems.

ടാസ്മാനിയയും മെയിൻലാൻഡും സ്വതന്ത്ര ഉപ പ്രശ്നങ്ങളാണ്.


Theorem: if the constraint graph has no loops, the CSP can be solved in O(nd^2) time.

സിദ്ധാന്തം: നിയന്ത്രണ ഗ്രാഫിന് ലൂപ്പുകളില്ലെങ്കിൽ, CSP O(nd^2) സമയത്തിനുള്ളിൽ പരിഹരിക്കാനാകും.


Choose a variable as root, order variables from root to leaves.

ഒരു വേരിയബിളിനെ റൂട്ട് ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കുക, റൂട്ടിൽ നിന്ന് ഇലകളിലേക്ക് വേരിയബിളുകൾ ക്രമീകരിക്കുക.


This is forward sequential assignment (trivial backtracking).

ഇതാണ് ഫോർവേഡ് സീക്വൻഷ്യൽ അസൈൻമെൻ്റ് (നിസ്സാരമായ ബാക്ക് ട്രാക്കിംഗ്).


സി‌എസ്‌പികൾ ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രശ്നമാണ്.


Graphical models are a generic language to express “structured” probabilistic models.

ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകൾ


There are so many applications of graphical models.

ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകൾക്ക് ധാരാളം ആപ്ലിക്കേഷനുകളുണ്ട്.


In this lecture we introduce Bayesian networks and factor graphs.

ഈ പ്രഭാഷണത്തിൽ നമ്മൾ ബയേസിയൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ഫാക്ടർ ഗ്രാഫുകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു.


Exact inference amounts to summing over variables in a certain order.

കൃത്യമായ ഇൻഫറൻസ് എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ക്രമത്തിൽ വേരിയബിളുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്.


The core difficulty in modelling is specifying What are the relevant variables?

മോഡലിംഗിലെ പ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ട്, പ്രസക്തമായ വേരിയബിളുകൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുക എന്നതാണ്.


Bayesian Networks (aka. directed model, belief network)

ബയേസിയൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (അഥവാ. നിർദ്ദേശിച്ച മോഡൽ, വിശ്വാസ ശൃംഖല)


The joint distribution can be factored as P(X 1:n ) = n ∏ i=1 P(X i |Parents(X i )).

ജോയിൻ്റ് വിതരണം P(X 1:n ) = n ∏ i=1 P(X i |Parents(X i )) ആയി ഘടകീകരിക്കാം.


Solving an NP hard problem requires significant computational resources.

NP ഹാർഡ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് കാര്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.


Damping is a technique used to improve the convergence of belief propagation.

വിശ്വാസ പ്രചാരണത്തിന്റെ സംയോജനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് ഡാമ്പിംഗ്.


The Junction Tree Algorithm converts loopy models into tree structures.

ജംഗ്ഷൻ ട്രീ അൽഗോരിതം ലൂപ്പി മോഡലുകളെ ട്രീ ഘടനകളിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.


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

ധാർമ്മികതയും ത്രികോണീകരണവും ജംഗ്ഷൻ ട്രീ അൽഗോരിതത്തിലെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങളാണ്.


The algorithm defines larger variable groups to resolve loops.

ലൂപ്പുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതം വലിയ വേരിയബിൾ ഗ്രൂപ്പുകൾ നിർവചിക്കുന്നു.


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

പരമാവധി എ-പോസ്റ്റീരിയോറി (MAP) അനുമാനം ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള അസൈൻമെന്റ് കണ്ടെത്താൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.


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

കണ്ടീഷണൽ റാൻഡം ഫീൽഡുകൾ (CRFs) ഒരുതരം കണ്ടീഷണൽ ഘടക ഗ്രാഫാണ്.


CRFs define a mapping from input to a factor graph.

CRF-കൾ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് ഒരു ഘടക ഗ്രാഫിലേക്ക് ഒരു മാപ്പിംഗ് നിർവചിക്കുന്നു.


Sampling methods are used to estimate expectations from a distribution.

ഒരു വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ കണക്കാക്കാൻ സാമ്പിൾ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Monte Carlo simulations generate random samples to approximate integrals.

ഇന്റഗ്രലുകളെ ഏകദേശം കണക്കാക്കാൻ മോൺടെ കാർലോ സിമുലേഷനുകൾ ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിളുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.


Rejection sampling involves generating and rejecting samples based on observations.

നിരീക്ഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും നിരസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് നിരസിക്കൽ സാമ്പിളിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.


Importance sampling uses weights to estimate marginal probabilities.

മാർജിനൽ സാധ്യതകൾ കണക്കാക്കാൻ പ്രാധാന്യ സാമ്പിളിംഗ് ഭാരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Gibbs sampling generates samples where the next sample modifies the previous one.

അടുത്ത സാമ്പിൾ മുൻപത്തെ ഒന്നിനെ പരിഷ്കരിക്കുന്ന സാമ്പിളുകളാണ് ഗിബ്സ് സാമ്പിളിംഗ് ഉണ്ടാക്കുന്നത്.


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

സമയ ശ്രേണി വിശകലനത്തിനും ടെമ്പറൽ മോഡലിംഗിനുമായി ഡൈനാമിക് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Hidden Markov Models (HMMs) are a cornerstone of time series analysis.

ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡലുകൾ (HMMs) സമയ ശ്രേണി വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു അടിസ്ഥാനശിലയാണ്.


The Kalman filter is used for tracking objects and system states.

വസ്തുക്കളെയും സിസ്റ്റം അവസ്ഥകളെയും ട്രാക്കുചെയ്യാൻ കാൽമാൻ ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Neural networks are parameterized functions used for machine learning.

യന്ത്ര പഠനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പരാമീറ്ററൈസ്ഡ് ഫംഗ്ഷനുകളാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ.


Training a neural network involves minimizing the error on the data.

ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഡാറ്റയിലെ പിശക് കുറയ്ക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.


Backpropagation is used to compute the gradients in a neural network.

ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിലെ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാൻ ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


ReLU and other activation functions are crucial for modern neural networks.

ReLU, മറ്റ് ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകളും ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് നിർണായകമാണ്.


Early AI research focused on symbolic manipulation and rule-based systems.

ആരംഭകാല AI ഗവേഷണം പ്രതീകാത്മകമായ കൃത്രിമത്വത്തിലും നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു.


Machine learning aims to create systems that can learn from data without explicit programming.

പ്രത്യക്ഷമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ തന്നെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യം.


Neural networks, inspired by the human brain, are a key component of modern AI.

മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ആധുനിക AI-യുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്.


Big data and GPUs have significantly advanced the capabilities of deep learning.

വലിയ ഡാറ്റയും GPU-കളും ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ കഴിവുകൾ വളരെയധികം വർദ്ധിപ്പിച്ചു.


Convolutional neural networks (CNNs) are particularly effective for image recognition.

ചിത്ര തിരിച്ചറിയലിന് കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNNs) വളരെ ഫലപ്രദമാണ്.


LSTMs are designed to handle long-term dependencies in sequential data.

തുടർച്ചയായ ഡാറ്റയിലെ ദീർഘകാല ആശ്രയത്വങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ LSTM- കൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.


Stochastic gradient descent is a common optimization method for training neural networks.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാധാരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതിയാണ് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ്.


Explainable AI (XAI) seeks to make AI decisions more transparent and understandable.

എക്സ്പ്ലെയ്‌നബിൾ AI (XAI) AI തീരുമാനങ്ങളെ കൂടുതൽ സുതാര്യവും മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.


Sensitivity analysis helps to understand how changes in input affect the output of a model.

ഇൻപുട്ടിലെ മാറ്റങ്ങൾ ഒരു മോഡലിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്നത് മനസ്സിലാക്കാൻ സെൻസിറ്റിവിറ്റി അനാലിസിസ് സഹായിക്കുന്നു.


Post-hoc rationalization aims to provide explanations for decisions made by black-box models.

ബ്ലാക്ക്-ബോക്സ് മോഡലുകൾ എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾക്ക് വിശദീകരണം നൽകാൻ പോസ്റ്റ്-ഹോക്ക് റാഷണലൈസേഷൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.


Propositional logic is a fundamental concept in computer science and AI.

പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിലെയും AI-യിലെയും ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമാണ്.


A knowledge base is a collection of facts and rules used by an AI system.

ഒരു AI സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്ന വസ്തുതകളുടെയും നിയമങ്ങളുടെയും ഒരു ശേഖരമാണ് ഒരു നോളജ് ബേസ്.


Inference rules allow us to derive new facts from existing ones.

നിലവിലുള്ള കാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് പുതിയ വസ്തുതകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ ഇൻഫറൻസ് നിയമങ്ങൾ നമ്മെ സഹായിക്കുന്നു.


Forward chaining and backward chaining are two common inference methods.

ഫോർവേഡ് ചെയ്‌നിംഗും ബാക്ക്‌വേർഡ് ചെയ്‌നിംഗും രണ്ട് സാധാരണ ഇൻഫറൻസ് രീതികളാണ്.


Resolution is a complete inference procedure for propositional logic.

പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക്കുള്ള ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഇൻഫറൻസ് നടപടിക്രമമാണ് റെസല്യൂഷൻ.


The Wumpus world is a classic example used to illustrate AI concepts.

AI ആശയങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസിക് ഉദാഹരണമാണ് വമ്പസ് ലോകം.


The agent must navigate the Wumpus world safely, avoiding pits and the Wumpus.

കുഴികളും വമ്പസിനെയും ഒഴിവാക്കി, സുരക്ഷിതമായി വമ്പസ് ലോകത്ത് ഏജന്റ് സഞ്ചരിക്കണം.


The agent uses sensors to perceive its environment and actuators to take actions.

പരിസ്ഥിതിയെ മനസ്സിലാക്കാൻ ഏജന്റ് സെൻസറുകളും, പ്രവർത്തികൾ എടുക്കാൻ ആക്യുവേറ്ററുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Understanding the syntax and semantics of a logic is crucial for AI.

ഒരു ലോജിക്കിന്റെ ശൈലിയും അർത്ഥവും മനസ്സിലാക്കുന്നത് AI-ക്ക് വളരെ അത്യാവശ്യമാണ്.


Model checking is a method for determining whether a knowledge base entails a sentence.

ഒരു അറിവ് ശേഖരം ഒരു വാക്യത്തെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനുള്ള ഒരു രീതിയാണ് മോഡൽ പരിശോധന.


The agent uses inference to derive new information.

പുതിയ വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ഏജന്റ് ഇൻഫറൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.


First-order logic is a core concept in AI.

ആദ്യ-ഓർഡർ ലോജിക് AI-യിലെ ഒരു പ്രധാന ആശയമാണ്.


The syntax defines the formal structure of sentences.

വാക്യങ്ങളുടെ ഔപചാരിക ഘടനയെ സിന്റാക്സ് നിർവചിക്കുന്നു.


Semantics deals with the truth of sentences.

അർത്ഥശാസ്ത്രം വാക്യങ്ങളുടെ സത്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.


Entailment means one sentence necessarily follows from another.

ഒരു വാക്യം മറ്റൊന്നിൽ നിന്ന് പിന്തുടരുന്നു എന്ന് എൻറ്റൈൽമെൻ്റ് അർത്ഥമാക്കുന്നു.


Inference derives sentences from other sentences.

ഇൻഫറൻസ് മറ്റ് വാക്യങ്ങളിൽ നിന്ന് വാക്യങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.


Soundness ensures derivations produce only entailed sentences.

ശരിയായ നിഗമനങ്ങൾ, ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വാക്യങ്ങൾ മാത്രമേ ഉണ്ടാക്കുന്നുള്ളൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.


Completeness means derivations can produce all entailed sentences.

എല്ലാ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വാക്യങ്ങളും നിഗമനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും എന്ന് പൂർണ്ണത അർത്ഥമാക്കുന്നു.


The Wumpus world requires representing partial information.

വംപസ് ലോകത്തിന് ഭാഗിക വിവരങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്.


Forward and backward chaining are used in logic.

ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗ് എന്നിവ ലോജിക്കിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Resolution is complete for propositional logic.

പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക്കിന് റെസല്യൂഷൻ പൂർണ്ണമാണ്.


Propositional logic has limited expressive power.

പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക്കിന് പരിമിതമായ എക്സ്പ്രസ്സീവ് പവർ ഉണ്ട്.


First-order logic overcomes the limitations of propositional logic.

പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക്കിൻ്റെ പരിമിതികളെ മറികടക്കാൻ ഫസ്റ്റ്-ഓർഡർ ലോജിക് സഹായിക്കുന്നു.


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

ലോകത്ത് വസ്തുക്കൾ, ബന്ധങ്ങൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയുണ്ടെന്ന് ഫസ്റ്റ്-ഓർഡർ ലോജിക് അനുമാനിക്കുന്നു.


Quantifiers are used to express properties of objects.

വസ്തുക്കളുടെ ഗുണങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ ക്വാണ്ടിഫയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Universal quantification means something is true for all objects.

സാർവത്രിക അളവ് എന്നാൽ എല്ലാ വസ്തുക്കൾക്കും എന്തെങ്കിലും സത്യമാണ് എന്നാണ് അർത്ഥം.


Existential quantification means something is true for at least one object.

അസ്തിത്വപരമായ അളവ് എന്നാൽ കുറഞ്ഞത് ഒരു വസ്തുവെങ്കിലും സത്യമാണ് എന്നാണ് അർത്ഥം.


The syntax of FOL includes constants, predicates, variables, and connectives.

FOL-ൻ്റെ ശൈലിയിൽ സ്ഥിരമായവ, പ്രെഡിക്കേറ്റുകൾ, വേരിയബിളുകൾ, കണക്ടീവുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.


Models in FOL contain objects and relations among them.

FOL-ലെ മോഡലുകളിൽ വസ്തുക്കളും അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.


Inference algorithms derive new facts from existing ones.

ഇൻഫറൻസ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നിലവിലുള്ളവയിൽ നിന്ന് പുതിയ വസ്തുതകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.


Markov Logic Networks (MLN) offer a cleaner formulation compared to grounded Bayesian Networks.

ഗ്രൗണ്ടഡ് ബേസിയൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മാർക്കോവ് ലോജിക് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (MLN) കൂടുതൽ വ്യക്തമായ രൂപീകരണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.


Consider the domain D={Anna, Bob} for the MLN example.

MLN ഉദാഹരണത്തിനായി D={അന്ന, ബോബ്} എന്ന ഡൊമെയ്ൻ പരിഗണിക്കുക.


MLNs can be viewed as a factor graph template.

MLN-കളെ ഒരു ഘടക ഗ്രാഫ് ടെംപ്ലേറ്റായി കാണാൻ കഴിയും.


Learning the weights in MLNs implies strong generalization across objects.

MLN-കളിൽ ഭാരം പഠിക്കുന്നത് ഒബ്ജക്റ്റുകളിൽ ശക്തമായ പൊതുവൽക്കരണം സൂചിപ്പിക്കുന്നു.


Special cases of MLNs include Markov networks and Bayesian networks.

മാർക്കോവ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ബേസിയൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും MLN-കളുടെ പ്രത്യേക കേസുകളാണ്.


Inference in MLN involves creating the grounded factor graph.

MLN-ലെ ഇൻഫറൻസിൽ ഗ്രൗണ്ടഡ് ഫാക്ടർ ഗ്രാഫ് ഉണ്ടാക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.


Gradient descent is often used for learning in MLNs, though it can be hard.

ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറക്കം പലപ്പോഴും MLN-കളിൽ പഠിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.


The learned factor graph can define a discriminative function.

പഠിച്ച ഘടക ഗ്രാഫിന് ഒരു വിവേചനാത്മക ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കാൻ കഴിയും.


MLNs are used for relational logistic regression and relational Conditional Random Fields.

റിലേഷണൽ ലോജിസ്റ്റിക് റീഗ്രഷനും റിലേഷണൽ കണ്ടീഷണൽ റാൻഡം ഫീൽഡുകൾക്കും MLN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.


The grounding implies parameter sharing and strong generalization.

ഗ്രൗണ്ടിംഗ്, പാരാമീറ്റർ പങ്കിടലും ശക്തമായ പൊതുവൽക്കരണവും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.


Probabilistic modeling is used for inference and learning on first-order representations.

ഒന്നാം-നിര പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിൽ ഇൻഫറൻസിനും പഠനത്തിനുമായി സാധ്യതയുള്ള മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.


Uncertainty enables compression and regularization, leading to better generalization.

അനിശ്ചിതത്വം കംപ്രഷനും റെഗുലറൈസേഷനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് മികച്ച പൊതുവൽക്കരണത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.


The core problem with deterministic AI is learning deterministic models.

നിർണ്ണായക AI-യുടെ പ്രധാന പ്രശ്നം നിർണ്ണായക മോഡലുകൾ പഠിക്കുക എന്നതാണ്.


Implement breadth-first search as described in the lecture.

പ്രഭാഷണത്തിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, ബ്രെഡ്ത്-ഫസ്റ്റ് തിരയൽ നടപ്പിലാക്കുക.


Your methods should return the path from start to goal.

നിങ്ങളുടെ രീതികൾ ആരംഭം മുതൽ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്കുള്ള പാത നൽകണം.


Implement A-star search, which gets a heuristic function as input.

ഒരു ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് ഫംഗ്ഷൻ ഇൻപുട്ടായി ലഭിക്കുന്ന A-സ്റ്റാർ തിരയൽ നടപ്പിലാക്കുക.


നൽകിയിട്ടുള്ള നോഡ് ഡാറ്റാ ഘടന ഉപയോഗിക്കുക.


Install PyCharm (Community Edition) if you are used to IDEs.

IDE-കൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, PyCharm (കമ്മ്യൂണിറ്റി പതിപ്പ്) ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.


Consider the Romanian map from the lecture for A* search.

A* തിരയലിനായി പ്രഭാഷണത്തിൽ നിന്നുള്ള റൊമാനിയൻ മാപ്പ് പരിഗണിക്കുക.


Give the shortest path found using A* search.

A* തിരയൽ ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്തിയ ഏറ്റവും ചെറിയ പാത നൽകുക.


The last exercise counts towards the programming assignments.

അവസാനത്തെ പരിശീലനം പ്രോഗ്രാമിംഗ് അസൈൻമെന്റുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.


ഇതൊരു ബോണസ് ടാസ്‌ക് അല്ല.


Submission is due by Monday, February 20th.

ഫെബ്രുവരി 20 തിങ്കളാഴ്ച സമർപ്പിക്കണം.


Decide whether the following sentences are satisfiable, valid, or none.

ഇനി പറയുന്ന വാക്യങ്ങൾ തൃപ്തികരമാണോ, സാധുവാണോ, അതോ ഒന്നുമല്ലയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുക.


Consider the propositional logic with symbols A, B, C and D.

A, B, C, D എന്നീ ചിഹ്നങ്ങളുള്ള പ്രൊപ്പോസിഷണൽ ലോജിക് പരിഗണിക്കുക.


In how many models are the following sentences satisfied?

എത്ര മോഡലുകളിൽ താഴെ പറയുന്ന വാക്യങ്ങൾ തൃപ്തികരമാണ്?


Give the most general unifier for each pair of atomic sentences, if it exists.

ഓരോ ജോഡി ആറ്റോമിക് വാക്യങ്ങൾക്കും ഏറ്റവും പൊതുവായ യൂണിഫയർ നൽകുക, അത് നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ.


Show constructively that the problem of finding a substitution is equivalent to a Constraint Satisfaction Problem.

ഒരു സബ്സ്റ്റിറ്റ്യൂഷൻ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം ഒരു നിയന്ത്രണ സംതൃപ്തി പ്രശ്നത്തിന് തുല്യമാണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുക.


Show that the following two are different.

ഇവ രണ്ടും വ്യത്യസ്തമാണെന്ന് കാണിക്കുക.


This sheet contains exercises that will be discussed in the exercise group on 26.01.

ഈ ഷീറ്റിൽ 26.01-ന് നടക്കുന്ന പരിശീലന ഗ്രൂപ്പിൽ ചർച്ച ചെയ്യുന്ന വ്യായാമങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.


Students will be randomly asked to attempt the tasks.

വിദ്യാർത്ഥികളോട് ക്രമരഹിതമായി ടാസ്‌ക്കുകൾ ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടും.


You are standing on a bridge over the B14 in Stuttgart at night.

രാത്രിയിൽ നിങ്ങൾ സ്റ്റുട്ട്ഗർട്ടിലെ B14-ന് മുകളിലുള്ള ഒരു പാലത്തിൽ നിൽക്കുകയാണ്.


You want to count how many trucks, buses and small vans are driving in the direction of Bad Canstatt.

ബാഡ് കാൻസ്റ്റാറ്റിന്റെ ദിശയിലേക്ക് എത്ര ട്രക്കുകൾ, ബസുകൾ, ചെറിയ വാനുകൾ എന്നിവ ഓടുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.


You make the following errors when observing traffic.

ഗതാഗം കാണുമ്പോൾ നിങ്ങൾ താഴെ പറയുന്ന തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നു.


ഈ സാഹചര്യത്തിന്റെ HMM രൂപീകരിക്കുക.


What is the marginal distribution over the 3rd vehicle?

3-ാമത്തെ വാഹനത്തിന്റെ മാർജിനൽ വിതരണം എന്താണ്?


You made the observations Y1:3 = (K, B, B).

നിങ്ങൾ നിരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി Y1:3 = (K, B, B).


What is the probability of the 3rd vehicle given these observations?

ഈ നിരീക്ഷണങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ 3-ാമത്തെ വാഹനത്തിന്റെ സാധ്യത എന്താണ്?


What is the probability of the 2nd vehicle, given the 3 observations?

3 നിരീക്ഷണങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ 2-ാമത്തെ വാഹനത്തിന്റെ സാധ്യത എന്താണ്?


What is the most probable sequence of vehicles, given the 3 observations?

3 നിരീക്ഷണങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ വാഹനങ്ങളുടെ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള ക്രമം ഏതാണ്?