Tomaru में व्यक्तिगत शेड्यूलिंग कैसे काम करती है?
Tomaru ओपन-सोर्स FSRS-6 एल्गोरिदम चलाता है, जो मानक जनसंख्या मापदंडों के साथ शुरू होता है और समीक्षा सीमा तक पहुँचने पर आपके अपने पुनरीक्षण इतिहास पर सभी 21 चरों को फिर से प्रशिक्षित करता है, ताकि आपकी व्यक्तिगत स्मृति क्षय फिट बैठ सके।
अपडेट
Tomaru में व्यक्तिगत शेड्यूलिंग ओपन-सोर्स FSRS-6 एल्गोरिदम के 21 मापदंडों को सीधे आपके पुनरीक्षण इतिहास में फिट करती है। आप अपनी सेटिंग्स में प्रक्रिया शुरू करते हैं, और हमारे सर्वर आधिकारिक optimizer का उपयोग करके फिटिंग चलाते हैं—जो Anki द्वारा उपयोग किया जाने वाला सटीक कार्यान्वयन है। इसके बाद परिणामी मापदंडों को स्वचालित रूप से प्रत्येक डिवाइस और सूची में लागू किया जाता है।
Tomaru में व्यक्तिगत शेड्यूलिंग क्या है?
व्यक्तिगत शेड्यूलिंग FSRS-6 एल्गोरिदम के 21 स्मृति मापदंडों को सीधे आपके व्यक्तिगत पुनरीक्षण इतिहास में फिट करने की प्रक्रिया है। बॉक्स से बाहर, Tomaru कई शिक्षार्थियों में जनसंख्या औसत से गणना किए गए डिफ़ॉल्ट मापदंडों के साथ शुरू होता है।
एक बार जब आप पर्याप्त अध्ययन इतिहास जमा कर लेते हैं, तो Tomaru आपके व्यक्तिगत पुनरीक्षण लॉग का उपयोग करके इन 21 मापदंडों को फिर से प्रशिक्षित करता है, और कार्ड अंतरालों को इस बात से मेल खाने के लिए समायोजित करता है कि आप वास्तव में शब्दों को कितनी तेजी से या धीरे से भूलते हैं।
Tomaru आपके व्यक्तिगत मापदंडों की गणना और उन्हें कैसे लागू करता है?
एल्गोरिदम कच्चे डेटा के एक ही स्रोत का उपयोग करता है: आपका पुनरीक्षण इतिहास लॉग। हर बार जब आप याद नहीं, धुँधला, स्पष्ट, या पता है का उपयोग करके किसी कार्ड का मूल्यांकन करते हैं, तो Tomaru रेटिंग और आपके पिछले पुनरीक्षण के बाद से बीते हुए सटीक समय को लॉग करता है।
- आपका पुनरीक्षण लॉग समय के साथ रेटिंग और पुनरीक्षण अंतराल रिकॉर्ड करता है।
- आधिकारिक optimizer Tomaru के सर्वर पर आपके लॉग को संसाधित करता है।
- 21 व्यक्तिगत पैरामीटर उत्पन्न होते हैं और आपके खाते पर स्वचालित रूप से लागू होते हैं।
एक बार जब आप पात्र हो जाते हैं, तो आप अपनी सेटिंग्स से ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रिया शुरू करते हैं। पुनःप्रशिक्षण रन आधिकारिक optimizer का उपयोग करके Tomaru के सर्वर पर निष्पादित होता है—वही सटीक optimizer कार्यान्वयन जो Anki द्वारा उपयोग किया जाता है। एक बार गणना हो जाने के बाद, आपका नया पैरामीटर सेट कॉपी, पेस्ट या कॉन्फ़िगर करने के लिए कुछ भी न होने के कारण हर सूची और प्लेटफ़ॉर्म पर स्वचालित रूप से लागू होता है।
पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए पात्रता सीमा क्या है?
लगभग 1,000 योग्य पुनरीक्षण जमा करने के बाद ऑप्टिमाइज़ेशन उपलब्ध हो जाता है। एक सटीक सांख्यिकीय मॉडल सुनिश्चित करने के लिए, Tomaru केवल उन पुनरीक्षणों की गिनती करता है जो उस कार्ड के पिछले पुनरीक्षण के कम से कम 24 घंटे बाद होते हैं। उसी दिन की पुनरावृत्ति को बाहर रखा गया है क्योंकि अल्पकालिक पुनरावृत्ति दीर्घकालिक स्मृति स्थायित्व के बारे में कोई जानकारी नहीं देती है।
इस सीमा से नीचे, 21 मापदंडों को फिट करने से एक विश्वसनीय स्मृति मॉडल के बजाय गणितीय शोर उत्पन्न होता है। मानक जनसंख्या डिफ़ॉल्ट पर्याप्त डेटा मौजूद होने तक आपके शेड्यूल की रक्षा करते हैं।
पैरामीटर लक्ष्य स्मृति दर से कैसे भिन्न होते हैं?
लक्ष्य स्मृति दर और व्यक्तिगत पैरामीटर आपके शेड्यूल के पूरी तरह से अलग-अलग पहलुओं को नियंत्रित करते हैं:
| सेटिंग | यह क्या दर्शाता है | इसे कौन नियंत्रित करता है |
|---|---|---|
| लक्ष्य स्मृति दर | जब कोई कार्ड देय होता है तो लक्ष्य स्मरण संभावना (85%, 90%, या 95%)। | ऐप सेटिंग्स में शिक्षार्थी द्वारा मैन्युअल रूप से सेट किया गया है। |
| 21 FSRS-6 पैरामीटर | गणितीय मॉडल जो यह वर्णन करता है कि आपकी स्मृति कितनी तेजी से क्षीण होती है। | आपके पुनरीक्षण लॉग से गणना की गई है। |
अपनी लक्ष्य स्मृति दर बदलने से आपका पुनरीक्षण आवृत्ति लक्ष्य समायोजित होता है, लेकिन यह इस बात के अंतर्निहित मॉडल को नहीं बदलता है कि आपकी स्मृति कैसे व्यवहार करती है।
आप अपने दैनिक पुनरीक्षण में किन बदलावों को देखेंगे?
ऑप्टिमाइज़ेशन के बाद, पुनरीक्षण अंतराल आपके व्यक्तिगत स्मरण शक्तियों को प्रतिबिंबित करने के लिए जेनेरिक डिफ़ॉल्ट से दूर हो जाते हैं:
- जिन शब्दों को आप लगातार आसानी से पहचान लेते हैं, उन्हें लंबे अंतराल के विस्तार मिलते हैं, जिससे पुनरीक्षण का समय बचता है।
- जिन शब्दों को बनाए रखने के लिए आप संघर्ष करते हैं वे अधिक बार दिखाई देते हैं, जिससे मौन चूकों को रोका जा सकता है।
- भविष्य की पुनरीक्षण कतारें सामान्यीकृत जनसंख्या रुझानों के बजाय आपके वास्तविक उत्तर देने के पैटर्न के आधार पर सुचारू हो जाती हैं।
क्या आप व्यक्तिगत मापदंडों को हाथ से संपादित कर सकते हैं?
नहीं। Tomaru ऑप्टिमाइज़ेशन रन शुरू करने या अपने खाते को डिफ़ॉल्ट मापदंडों पर रीसेट करने के लिए नियंत्रण प्रदान करता है, लेकिन यह व्यक्तिगत नंबरों के मैन्युअल संपादन का समर्थन नहीं करता है। अभ्यास में, गणितीय optimizer चलाए बिना 21 परस्पर जुड़े सांख्यिकीय चर को हाथ से समायोजित करने से लगभग हमेशा जनसंख्या डिफ़ॉल्ट की तुलना में खराब परिणाम मिलते हैं।
स्पेस्ड रिपिटिशन मैकेनिक्स के बारे में अधिक जानने के लिए, Tomaru में स्पेस्ड रिपिटिशन कैसे काम करता है? पर हमारी मार्गदर्शिका पढ़ें या अपने आँकड़ों को समझना का हमारा विवरण देखें।
संबंधित प्रश्न
जैसे-जैसे मैं अधिक पुनरीक्षण जमा करता हूँ, मैं ऑप्टिमाइज़ेशन को फिर से कैसे चलाऊँ?
जब भी आपने पर्याप्त नया पुनरीक्षण इतिहास बना लिया है, तो आप अपनी सेटिंग्स खोल सकते हैं और फिर से ऑप्टिमाइज़ेशन शुरू कर सकते हैं। सर्वर आपके विस्तारित लॉग के मुकाबले सभी 21 मापदंडों को फिर से फिट करेगा और अपडेट की गई प्रोफ़ाइल को स्वचालित रूप से लागू करेगा।
क्या मैं अपने मापदंडों को वापस जनसंख्या डिफ़ॉल्ट पर रीसेट कर सकता हूँ?
हाँ। खाता सेटिंग्स में एक नियंत्रण शामिल है जो किसी भी समय आपके FSRS-6 शेड्यूल को डिफ़ॉल्ट जनसंख्या मापदंडों पर पुनर्स्थापित करता है।
क्या व्यक्तिगत पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन मेरे कार्ड की सामग्री को बदल देगा?
नहीं। ऑप्टिमाइज़ेशन केवल पुनरीक्षण तिथियों की गणना करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शेड्यूलिंग गणित को अपडेट करता है। यह आपकी शब्द सूचियों, कार्ड नोट्स या उदाहरण वाक्यों को नहीं बदलता है।
जब मैं वेब पर कार्डों का पुनरीक्षण करता हूँ तो क्या मेरे कस्टम पैरामीटर लागू होते हैं?
हाँ। आपके 21 व्यक्तिगत पैरामीटर खाता स्तर पर संग्रहीत होते हैं और चाहे आप iOS, Android या वेब ब्राउज़र पर अध्ययन करें, समान रूप से लागू होते हैं।
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