এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
রিসো দ্য ন্যুরোন কনভোলিউটিফ
গভীর শিক্ষার স্থাপত্য যা ছবি এবং স্থানিক তথ্য প্রক্রিয়াকরণে বিশেষায়িত। স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণিবদ্ধ বৈশিষ্ট্য বের করতে কনভোলিউশন স্তর ব্যবহার করে।
Deep Reinforcement Learning
Combination of reinforcement learning with deep neural networks. Enables agents to learn optimal strategies in complex environments.
স্বয়ংক্রিয় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র যা যন্ত্রগুলিকে মানুষের ভাষা বুঝতে, ব্যাখ্যা করতে এবং তৈরি করতে সক্ষম করে। এতে আবেগ বিশ্লেষণ, অনুবাদ এবং পাঠ্য তৈরির কাজ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
সুপারিশ ব্যবস্থা
ব্যবহারকারীদের পছন্দ ও আচরণের ভিত্তিতে প্রাসঙ্গিক আইটেম সুপারিশ করে এমন অ্যালগরিদম। ই-কমার্স, স্ট্রিমিং এবং সোশ্যাল মিডিয়ায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত।
Computer Vision
Allows computers to interpret and understand the visual content of images and videos. Applications: object detection, facial recognition, medical analysis.
সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং
একটি শেখার পদ্ধতি যেখানে মডেল লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে শিখে ভবিষ্যদ্বাণী করতে। এতে শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন অন্তর্ভুক্ত।
অনিরীক্ষিত মেশিন লার্নিং
লুকানো কাঠামো আবিষ্কারের জন্য লেবেলবিহীন ডেটা অন্বেষণ কৌশল। প্রধানত ক্লাস্টারিং এবং মাত্রা হ্রাস।
রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক
গভীর শিক্ষার স্থাপত্য যা ক্রমিক ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অভ্যন্তরীণ স্মৃতি সময়গত নির্ভরতা ক্যাপচার করতে সক্ষম।
ট্রান্সফরমার এবং অ্যাটেনশন আর্কিটেকচার
অনুক্রম প্রক্রিয়াকরণের জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম-ভিত্তিক বিপ্লবী আর্কিটেকচার। জিপিটি এবং বার্টের মতো আধুনিক ভাষা মডেলের ভিত্তি।
ট্রান্সফার লার্নিং
বিশেষ কাজের জন্য বড় ডেটাতে পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেল পুনরায় ব্যবহার করার কৌশল। প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা এবং সময়ের প্রয়োজনীয়তা ব্যাপকভাবে হ্রাস করে।
ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং
মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য সর্বোত্তম ভেরিয়েবল তৈরি এবং নির্বাচনের প্রক্রিয়া। অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে এমন একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ।
ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং মডেল মূল্যায়ন
এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা কঠোরভাবে মূল্যায়নের জন্য পরিসংখ্যানগত কৌশল। ওভারফিটিং এড়াতে এবং সাধারণীকরণ নিশ্চিত করতে অপরিহার্য।
বিগ ডাটা এবং ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং
বিশাল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য অবকাঠামো এবং অ্যালগরিদম। সমান্তরাল গণনার জন্য স্পার্ক, হ্যাডুপের মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে।
এক্সপ্লোরেটরি ডেটা সায়েন্স
ডেটাতে প্যাটার্ন, অস্বাভাবিকতা এবং সম্পর্ক আবিষ্কারের জন্য প্রাথমিক বিশ্লেষণ পর্যায়। পরিসংখ্যান এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন একত্রিত করে।
অনলাইন লার্নিং এবং স্ট্রিমিং
রিয়েল-টাইমে অবিরত ডেটার জন্য অভিযোজিত শেখার পদ্ধতি। সম্পূর্ণ পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই ধাপে ধাপে আপডেট করা মডেল।
ফেডারেটেড লার্নিং
একটি বিতরণকৃত পদ্ধতি যেখানে ডেটা কেন্দ্রীভূত না করে স্থানীয় ডিভাইসে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা রক্ষা করে।
এআই-এর ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং বোধগম্যতা
এআই মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করার জন্য কৌশলগুলির সমষ্টি। স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমগুলির বিশ্বাস এবং নিয়ন্ত্রণের জন্য সমালোচনামূলক।
মাল্টি-এজেন্ট রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
আরএল-এর একটি সম্প্রসারণ যেখানে একাধিক এজেন্ট একইসাথে শেখে, প্রায়শই প্রতিযোগিতা বা সহযোগিতায়। গেমস, রোবোটিক্স এবং অর্থনীতিতে প্রয়োগ।
রিচার্জ অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)
ডকুমেন্ট সার্চ এবং টেক্সট জেনারেশনকে একত্রিত করে এমন একটি আর্কিটেকচার। এলএলএম-এর হ্যালুসিনেশন কমায় এবং নির্ভুলতা বাড়ায়।
বৃহৎ ভাষা মডেল
বিশাল টেক্সট কর্পাসে পূর্ব-প্রশিক্ষিত বৃহৎ স্নায়বিক নেটওয়ার্ক। উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা ও উৎপাদনে সক্ষম।
সিগন্যাল প্রসেসিং এবং টাইম সিরিজ
ক্রমিক এবং সময়ভিত্তিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বিশেষায়িত কৌশল। অর্থসংস্থান, আইওটি এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাসে এর প্রয়োগ।
মেটা-লার্নিং
শেখা শেখা: যে মডেলগুলি কম উদাহরণ দিয়ে নতুন কাজের সাথে দ্রুত খাপ খাইয়ে নিতে শেখে। একে ফিউ-শট লার্নিংও বলা হয়।
Anomaly detection
Identification of patterns or observations that deviate significantly from the normal. Crucial in security, finance, and predictive maintenance.
গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক
গ্রাফে গঠিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিশেষায়িত গভীর শিক্ষার স্থাপত্য। সামাজিক নেটওয়ার্ক, অণু এবং সুপারিশ ব্যবস্থায় প্রয়োগ।
এমএলওপিএস এবং এআই-এর শিল্পায়ন
এমএল মডেল জীবনচক্রের জন্য অভিযোজিত ডেভঅপস অনুশীলন। প্রোডাকশনে এআই সিস্টেমের স্থাপনা, পর্যবেক্ষণ এবং আপডেট স্বয়ংক্রিয়করণ।
AutoML এবং ML-এর স্বয়ংক্রিয়করণ
ML মডেল তৈরির সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করে এমন সিস্টেম। প্রয়োজনীয় দক্ষতা হ্রাস করে এবং AI সমাধানগুলির উন্নয়নকে ত্বরান্বিত করে।
এজ এআই এবং এম্বেডেড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
সরাসরি এজ ডিভাইসে এআই মডেল স্থাপন। লেটেন্সি হ্রাস, গোপনীয়তা সংরক্ষণ এবং অফলাইন অপারেশন।
এআই নীতিশাস্ত্র এবং অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত
এআই সিস্টেমের নৈতিক ও সামাজিক প্রভাবের অধ্যয়ন। ন্যায্যতা ও অ-বৈষম্য নিশ্চিত করতে পক্ষপাত সনাক্তকরণ ও প্রশমন।
সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী মেশিন লার্নিং
প্রতিকূল আক্রমণ থেকে মডেল এবং ডেটা রক্ষা করার কৌশল। হোমোমরফিক এনক্রিপশন এবং ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি অন্তর্ভুক্ত।
ক্লাসিক্যাল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
সিকোয়েন্সিয়াল ডিসিশন মেকিংয়ের জন্য কিউ-লার্নিং, সারসা এবং ডাইনামিক প্রোগ্রামিং পদ্ধতিসহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মৌলিক পদ্ধতিসমূহের সমষ্টি।
সিদ্ধান্ত বৃক্ষ এবং সমষ্টিগত পদ্ধতি
র্যান্ডম ফরেস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং এবং এক্সজিবুস্টের মতো বৃক্ষ-ভিত্তিক কাঠামোর কৌশলগুলি শক্তিশীল শ্রেণীবিভাগ এবং প্রতিগমনের জন্য।
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন
সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম যা ক্লাসিফিকেশনের জন্য হাইপারপ্লেন ব্যবহার করে এবং ক্লাসগুলির মধ্যে মার্জিন সর্বাধিক করে, নন-লিনিয়ার কার্নেলের সাথে সম্প্রসারণ সহ।
উন্নত জেনারেটিভ মডেল
ডেটা জেনারেশনের সমস্ত কৌশল যাতে GANs, VAEs, ডিফিউশন মডেল এবং অটোএনকোডারগুলি সিন্থেটিক বিষয়বস্তু তৈরির জন্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
প্রতীকী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
প্রতীক এবং যৌক্তিক নিয়মের উপর ভিত্তি করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পদ্ধতি, যা বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা এবং অনুমানমূলক যুক্তি অন্তর্ভুক্ত করে।
বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম
প্রাকৃতিক বিবর্তন দ্বারা অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি যা জেনেটিক অ্যালগরিদম, বিবর্তন কৌশল এবং জেনেটিক প্রোগ্রামিং অন্তর্ভুক্ত করে।
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং
লেবেলযুক্ত ডেটা যখন বিরল হয় তখন মডেলের পারফরম্যান্স উন্নত করতে লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটা একত্রিত করার কৌশল।
কনট্রাস্টিভ লার্নিং
বৈষম্যমূলক উপস্থাপনা শেখার জন্য উদাহরণ জোড়ার তুলনার উপর ভিত্তি করে স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার প্যারাডাইম।
বেইজিয়ান নেটওয়ার্ক
অনিশ্চয়তার অধীনে অনুমান ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে শর্তাধীন নির্ভরতা উপস্থাপনকারী সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেল।
মাত্রা হ্রাস
তথ্যের জটিলতা হ্রাস করার সময় প্রাসঙ্গিক তথ্য সংরক্ষণের জন্য কৌশলগুলির সমষ্টি (PCA, t-SNE, UMAP)।
সক্রিয় শিখন
কৌশল যেখানে মডেল সীমিত লেবেলিং বাজেটের মধ্যে শিখনকে অপ্টিমাইজ করার জন্য বুদ্ধিমত্তার সাথে নমুনা নির্বাচন করে।
পরিবর্তন সনাক্তকরণ
ডেটা বন্টনে রূপান্তর শনাক্ত করার কৌশল এবং নতুন প্রসঙ্গের সাথে ক্রমাগত মডেলগুলিকে মানিয়ে নেওয়া।
স্ব-তত্ত্বাবধানমূলক শিক্ষণ
একটি প্যারাডাইম যা লেবেলবিহীন ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল তৈরি করে প্রক্সি টাস্কগুলিতে মডেলগুলিকে প্রাক-প্রশিক্ষণের জন্য।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা
সামাজিক পোকামাকড়ের সমষ্টিগত আচরণ থেকে অনুপ্রাণিত পদ্ধতি যা অপ্টিমাইজেশন এবং বিতরণিত সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়।
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক
নিউরোমরফিক মডেল যা জৈবিক নিউরনের সময়ভিত্তিক যোগাযোগের অনুকরণ করে আরও দক্ষ ও জৈব-অনুপ্রাণিত গণনার জন্য।
ইনক্রিমেন্টাল লার্নিং
পূর্বে অর্জিত জ্ঞান ভুলে না গিয়ে নতুন ডেটা থেকে ক্রমাগত শেখার মডেলের ক্ষমতা।
Model Quantization
নিউরাল নেটওয়ার্কের সংকোচন কৌশল যা মেমরি এবং গণনা অপ্টিমাইজ করার জন্য ওয়েটের নির্ভুলতা হ্রাস করে।
কারণগত শিক্ষা
ডেটাতে কারণ-প্রভাব সম্পর্ক অধ্যয়ন করে মডেলগুলির সাধারণীকরণ এবং দৃঢ়তা উন্নত করার জন্য অধ্যয়নের ক্ষেত্র।
বিরোধী আক্রমণ এবং প্রতিরক্ষা
ক্ষতিকর ব্যাঘাতের বিরুদ্ধে এআই মডেলের দুর্বলতা অধ্যয়ন এবং সুরক্ষা কৌশল উন্নয়ন।
কোয়ান্টাম এআই
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং এআই-এর সংযোগস্থল যা শেখার অ্যালগরিদম দ্রুততর করতে কোয়ান্টাম ঘটনাবলি ব্যবহার করে।
অনুকরণ শেখা
প্রযুক্তি যেখানে একজন এজেন্ট স্পষ্ট পুরস্কার ছাড়াই বিশেষজ্ঞ প্রদর্শন অনুকরণ করে শেখে।