आप क्या देख रहे हैंयहाँ आप अपने मामले में Yolia जो कर रहा है, उसके बारे में पहले से तैयार स्पष्टीकरण खोल सकते हैं.
यह क्यों मायने रखता है?शैक्षिक एआई को आपको समझने में मदद करनी चाहिए, किसी ऐसे डेटा की जगह कभी नहीं लेनी चाहिए जो वास्तव में अनुपलब्ध है.
इसके बारे में कैसे सोचेंबड़े विचारों से शुरू करें: पहले अपना प्रश्न पूछें, फिर देखें कि क्या उत्तर किसी ऐसी बात की ओर इशारा करता है जो आप अभी नहीं जानते।
बहुत सरल उदाहरणयदि कोई माप मौजूद नहीं है, तो व्याख्या आपको सिखा सकती है कि उस डेटा का क्या अर्थ है, पर उसे जादू से वास्तविक मापे गए डेटा में नहीं बदल सकती।
आप क्या देख रहे हैंव्याख्यात्मक परत सामान्य ज्ञान, मामले के अपने प्रमाण, अनुमान और उत्तर की सीमाओं को अलग करती है।
यह क्यों मायने रखता है?इन श्रेणियों को जोड़ने से "Yolia सामान्य रूप से क्या जानती है" और "वह आपके मामले के बारे में विशेष रूप से क्या जानती है" के बीच भ्रम से बचा जाता है।
इसके बारे में कैसे सोचेंप्रश्न, शैक्षिक उत्तर, यह कि वह डेटा है या अनुमान, और यदि गहराई में जाना चाहें तो लाइब्रेरी की कड़ी देखें।
बहुत सरल उदाहरणकोई उत्तर सामान्य रूप से VPD क्या है, यह पूरी तरह समझा सकता है, फिर भी आपके केस का वास्तविक VPD नहीं जान सकता यदि किसी ने उसे मापा ही नहीं।
आप क्या देख रहे हैंउन्नत पठन देखे गए डेटा को उत्पन्न अनुमान से स्पष्ट रूप से अलग करता है और हर उत्तर की विश्वास-सीमाएँ चिह्नित करता है।
यह क्यों मायने रखता है?शैक्षिक उत्तर को अपने स्रोत तक खोजा जा सकना चाहिए और केस में उपलब्ध वास्तविक प्रमाण के अनुपात में होना चाहिए, कभी गढ़ा हुआ नहीं।
इसके बारे में कैसे सोचेंयह चर, तंत्र, अंतःक्रिया, अनिश्चितता, सीमा और किस अतिरिक्त प्रमाण से उत्तर बेहतर होगा, इनमें अंतर करता है।
बहुत सरल उदाहरणजब कोई डेटा न हो, तो सही उत्तर अनुपस्थिति को इंगित करता है और बताता है कि वह क्यों मायने रखती है — वह खाली जगह को गढ़ी हुई संख्या से नहीं भरता।