এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
শ্রেণীবিভাগ মার্জিন
একটি শ্রেণীবিভাগ স্থানে নমুনা এবং নিকটতম সিদ্ধান্ত সীমানার মধ্যকার দূরত্ব। এই মার্জিন মডেলের পূর্বাভাস সম্পর্কে তার নিশ্চিততার মাত্রা পরিমাপ করে।
মার্জিন দ্বারা অনিশ্চয়তা
দুটি সর্বাধিক সম্ভাব্য শ্রেণীর সম্ভাব্যতার পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে অনিশ্চয়তা মূল্যায়নের পদ্ধতি। এই মার্জিন যত কম, নমুনাটি তত বেশি অনিশ্চিত বলে বিবেচিত হয়।
মার্জিন-ভিত্তিক নমুনা সংগ্রহ
সক্রিয় নির্বাচনের কৌশল যা সবচেয়ে ছোট শ্রেণীবিভাগ মার্জিনযুক্ত নমুনাগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়। এই পদ্ধতিটি মডেলকে কার্যকরভাবে উন্নত করার জন্য সবচেয়ে অস্পষ্ট উদাহরণগুলিকে লক্ষ্য করে।
ন্যূনতম মার্জিন নির্বাচন
সেই নমুনাগুলি বেছে নেওয়ার কৌশল যাদের দুটি সর্বাধিক সম্ভাব্য শ্রেণীর মধ্যে মার্জিন সবচেয়ে কম। এই নমুনাগুলি সিদ্ধান্ত সীমানার কাছাকাছি অবস্থিত।
মার্জিন-ভিত্তিক সক্রিয় শিক্ষণ
শিক্ষণের একটি পদ্ধতি যেখানে মডেলটি লেবেলিংয়ের জন্য পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সবচেয়ে ছোট মার্জিনযুক্ত নমুনাগুলি নির্বাচন করে। এই কৌশলটি সীমিত অ্যানোটেশন বাজেট দিয়ে মডেলের উন্নতি অপ্টিমাইজ করে।
আত্মবিশ্বাস মার্জিন
মডেলের তার পূর্বাভাসে আত্মবিশ্বাসের স্তর নির্দেশকারী পরিমাণগত পরিমাপ, যা পূর্বাভাসিত শ্রেণীর সম্ভাবনা এবং দ্বিতীয় সর্বাধিক সম্ভাব্য শ্রেণীর সম্ভাবনার পার্থক্য হিসাবে গণনা করা হয়।
সীমানা থেকে দূরত্ব
একটি নমুনার সিদ্ধান্ত সীমানা থেকে দূরত্ব পরিমাপকারী জ্যামিতিক পরিমাপ। ন্যূনতম দূরত্বযুক্ত নমুনাগুলি সক্রিয় শিক্ষণে অগ্রাধিকার পায়।
অস্পষ্ট নমুনা
ডেটা পয়েন্টগুলি যেগুলি স্থানের সেই অঞ্চলে অবস্থিত যেখানে মডেলটি একাধিক শ্রেণীর মধ্যে কম আত্মবিশ্বাস দেখায়। এই নমুনাগুলি অত্যন্ত হ্রাসপ্রাপ্ত শ্রেণীবিভাগ মার্জিন দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।
Marge de sécurité
Concept théorique représentant la distance minimale souhaitée entre les échantillons et la frontière de décision. Une marge de sécurité élevée indique une classification plus robuste et généralisable.
Stratégie de marge
Approche d'interrogation active qui utilise la marge de classification comme critère principal pour sélectionner les échantillons à annoter. Cette stratégie est particulièrement efficace pour les modèles probabilistes.
Marge de séparation
Distance mesurée entre les classes adjacentes dans un problème de classification multi-classe. Cette marge détermine la facilité avec laquelle un modèle peut distinguer entre différentes catégories.
Échantillonnage par marge
Processus de sélection d'échantillons basé sur leur position relative à la frontière de décision. Cette méthode favorise les exemples qui améliorent le plus la définition des limites entre classes.
Marge de décision
Valeur numérique représentant le score de décision d'un classificateur pour un échantillon donné. Elle est souvent utilisée pour calculer la confiance du modèle dans sa prédiction.
Marge d'incertitude
Zone de l'espace de caractéristiques où le modèle présente une faible confiance dans ses prédictions. Cette zone est définie par des échantillons ayant des marges de classification inférieures à un seuil prédéfini.
Sélection par frontière
Variante de la stratégie basée sur les marges qui se concentre spécifiquement sur les échantillons situés à proximité immédiate de la frontière de décision. Cette approche cible les points les plus critiques pour améliorer la discrimination.
Marge de prédiction
Différence entre les probabilités de prédiction des deux classes les plus probables pour un échantillon donné. Une marge faible indique une prédiction incertaine nécessitant potentiellement une annotation humaine.
সীমান্তবর্তী নমুনা
বৈশিষ্ট্য স্থানের শ্রেণীবিভাগের একাধিক অঞ্চলের সীমান্তে অবস্থিত ডেটা পয়েন্ট। এই নমুনাগুলি মডেলের সিদ্ধান্ত সীমানা সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।