এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
প্রোটোটাইপিক্যাল নেটওয়ার্কস
ফিউ-শট লার্নিংয়ের একটি আর্কিটেকচার যা একটি মেট্রিক স্পেস শেখে যেখানে ক্লাসগুলিকে সাপোর্ট উদাহরণের এমবেডিংয়ের গড় হিসাবে গণনা করা প্রোটোটাইপ দ্বারা উপস্থাপন করা হয়।
এপিসোড ট্রেনিং
ফিউ-শট লার্নিংয়ের একটি প্রশিক্ষণ কৌশল যেখানে প্রতিটি এপিসোড একটি সাপোর্ট সেট এবং ক্যোয়ারী সেট সহ ফিউ-শট টাস্ক সিমুলেট করে টেস্টের শর্তাবলী অনুকরণ করে।
সাপোর্ট সেট
লেবেলযুক্ত উদাহরণের সেট যা ইনফারেন্সের সময় মডেলকে সরবরাহ করা হয় নতুন ক্লাসগুলি বুঝতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে সাহায্য করার জন্য যখন খুব কম উদাহরণ উপলব্ধ থাকে।
ক্যোয়ারী সেট
লেবেলবিহীন উদাহরণের সেট যা মডেলকে ফিউ-শট মূল্যায়নের সময় সাপোর্ট সেট থেকে অর্জিত জ্ঞান ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে।
মেট্রিক লার্নিং
মেশিন লার্নিংয়ের একটি ক্ষেত্র যা একটি দূরত্ব বা সাদৃশ্য ফাংশন শেখার লক্ষ্য রাখে যা অনুরূপ উদাহরণগুলিকে কাছাকাছি আনে এবং ভিন্নগুলিকে দূরে সরিয়ে দেয়, ফিউ-শট লার্নিংয়ে মৌলিক।
ওয়ান-শট লার্নিং
ফিউ-শট লার্নিংয়ের চরম ক্ষেত্রে যেখানে মডেলকে ইনফারেন্সের সময় প্রতি ক্লাসে মাত্র একটি উদাহরণ থেকে নতুন ক্লাস চিনতে শিখতে হবে।
রিলেশন নেটওয়ার্কস
ফিউ-শট আর্কিটেকচার যা স্পষ্টভাবে একটি তুলনা ফাংশন শেখে যাতে এমবেডিং স্পেসে সাপোর্ট এবং ক্যোয়ারী উদাহরণগুলির মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করা যায়।
বেস ক্লাসেস
প্রশিক্ষণ বিভাগগুলি যেখানে অনেক উদাহরণ উপলব্ধ থাকে, নতুন ক্লাসগুলিতে ফিউ-শট অভিযোজনের আগে মডেল প্রি-ট্রেন করতে ব্যবহৃত হয়।
নভেল ক্লাসেস
নতুন ক্লাস যেগুলোর খুব কম বা কোনো উদাহরণ নেই, যা মডেলটিকে ফিউ-শট লার্নিংয়ের টেস্ট ফেজে চিনতে শিখতে হবে।
ক্রস-ডোমেইন ফিউ-শট
ফিউ-শট লার্নিংয়ের একটি বৈকল্পিক যেখানে টার্গেট ক্লাসগুলি ট্রেনিং ক্লাস থেকে ভিন্ন ডোমেইন থেকে আসে, যা আরও জটিল ট্রান্সফার চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে।
ফিচার এমবেডিং
ইনপুট ডেটার নিম্ন-মাত্রিক ভেক্টর রিপ্রেজেন্টেশন যা অপরিহার্য সেমান্টিক বৈশিষ্ট্যগুলো ক্যাপচার করে, ফিউ-শট লার্নিংয়ে তুলনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
ম্যাচিং নেটওয়ার্কস
একটি ফিউ-শট আর্কিটেকচার যা প্রতিটি ক্যোয়ারী উদাহরণকে সমস্ত সাপোর্ট উদাহরণের সাথে তুলনা করতে এবং একটি ওয়েটেড প্রেডিকশন জেনারেট করতে অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে।
টাস্ক-অ্যাগনস্টিক প্রিট্রেনিং
প্রি-ট্রেনিং ফেজ যেখানে মডেলটি জেনারেল রিপ্রেজেন্টেশন শেখে নির্দিষ্ট ফিউ-শট টাস্কগুলোর জ্ঞান ছাড়াই যা এটি পরে সম্মুখীন হবে।
অ্যাডাপ্টিভ ফাইন-টিউনিং
মডেলের ওয়েটগুলোর দ্রুত অ্যাডাপ্টেশনের টেকনিক যেখানে সাপোর্ট উদাহরণগুলোর উপর কম ইটারেশনের মাধ্যমে নতুন ক্লাসগুলোর সাথে খাপ খাওয়ানো হয় ফিউ-শট লার্নিংয়ে।
হায়ারার্কিক্যাল ফিউ-শট
ফিউ-শট অ্যাপ্রোচ যা ক্লাসগুলোর মধ্যে হায়ারার্কিক্যাল রিলেশনশিপ ব্যবহার করে জেনারেলাইজেশন উন্নত করে যখন খুব কম উদাহরণ উপলব্ধ থাকে।
সেলফ-সুপারভাইজড ফিউ-শট
সেলফ-সুপারভাইজড লার্নিং এবং ফিউ-শট লার্নিংয়ের কম্বিনেশন যা কম উদাহরণ সহ নতুন ক্লাসগুলোর সাথে অ্যাডাপ্টেশনের আগে রিপ্রেজেন্টেশন উন্নত করতে।