এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্ট্রিম ক্লাস্টারিং
একটি ক্লাস্টারিং কৌশল যা অবিচ্ছিন্ন ডেটা স্ট্রিমের উপর প্রয়োগ করা হয় এবং রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হয়, যেখানে স্মৃতি ও সময়ের সীমাবদ্ধতা থাকে। এটি ক্রমান্বয়ে আগত ডেটার জন্য উপযুক্ত।
অনলাইন ক্লাস্টারিং
একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলি তাদের আগমনের সাথে সাথে পৃথকভাবে প্রক্রিয়াজাত হয় এবং সম্পূর্ণ ডেটাসেটের প্রয়োজন ছাড়াই ক্রমান্বয়ে ক্লাস্টার আপডেট করা হয়।
ঘনত্ব-ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং
অ্যালগরিদমের একটি পরিবার যা স্ট্রিমে পয়েন্টগুলির স্থানীয় ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার শনাক্ত করে। এটি যেকোনো আকৃতির ক্লাস্টার সনাক্ত করতে এবং শব্দ সামলাতে সক্ষম।
মাইক্রো-ক্লাস্টার
অস্থায়ী ডেটা স্ট্রাকচার যা ডেটা স্ট্রিমের সাম্প্রতিক ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করে এবং বৃহৎ আকারের ক্লাস্টারিং সহজতর করার জন্য পরিসংখ্যানগত সারাংশ হিসেবে কাজ করে।
ম্যাক্রো-ক্লাস্টার
উচ্চ স্তরের ক্লাস্টার যা মাইক্রো-ক্লাস্টারগুলিকে একত্রিত করে তৈরি হয় এবং ডেটা স্ট্রিমে চূড়ান্ত ক্লাস্টারিং কাঠামোকে প্রতিনিধিত্ব করে।
অ্যাডাপটিভ ক্লাস্টারিং
একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি যা ডেটা স্ট্রিমের বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনের সাথে গতিশীলভাবে তার প্যারামিটার ও কাঠামো সমন্বয় করে।
স্লাইডিং উইন্ডো ক্লাস্টারিং
একটি পদ্ধতি যা শুধুমাত্র একটি চলমান সময়ের উইন্ডোর মধ্যে থাকা সাম্প্রতিক ডেটার উপর ক্লাস্টারিং করে এবং পুরোনো পর্যবেক্ষণগুলি ধীরে ধীরে ভুলে যায়।
ল্যান্ডমার্ক উইন্ডো ক্লাস্টারিং
একটি কৌশল যা একটি নির্দিষ্ট সময়ের রেফারেন্স পয়েন্ট থেকে বর্তমান পর্যন্ত সমস্ত ডেটা বিবেচনা করে এবং পুরোনো ডেটা স্পষ্টভাবে ভুলে যায় না।
Damped Window Clustering
ডেটার ওজন তাদের পুরাতনতার উপর ভিত্তি করে সূচকীয় হ্রাস প্রয়োগ করার পদ্ধতি, সাম্প্রতিক পর্যবেক্ষণগুলিকে বেশি গুরুত্ব দেয়।
CluStream Algorithm
মাইক্রো-ক্লাস্টার ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা বিভিন্ন সময়ের দানাদারতায় সারাংশ বজায় রাখার জন্য একটি সময় পিরামিড ব্যবহার করে।
DenStream Algorithm
ঘনত্ব-ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা সম্ভাব্য মাইক্রো-ক্লাস্টার এবং শব্দের মাইক্রো-ক্লাস্টারকে আলাদা করে পরিবর্তনশীল ডেটা কার্যকরভাবে পরিচালনা করে।
DBSCAN Streaming
ডিবিএসক্যান অ্যালগরিদমের স্ট্রিম ডেটার জন্য অভিযোজিত সম্প্রসারণ, যা ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টার বজায় রাখার জন্য ক্রমবর্ধমান ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করে।
Grid-Based Stream Clustering
ডেটা স্পেসকে গ্রিডে বিভক্ত করার পদ্ধতি যা গণনাগত জটিলতা হ্রাস করে স্ট্রিম ডেটার দ্রুত ক্লাস্টারিং সহজতর করে।
ClusTree
স্ট্রিম ক্লাস্টারিংয়ের জন্য শ্রেণিবদ্ধ ডেটা স্ট্রাকচার যা দ্রুত ক্রমবর্ধমান আপডেট এবং কার্যকর অ্যাক্সেসের জন্য মাইক্রো-ক্লাস্টারগুলোকে একটি গাছে সাজায়।
Spectral Stream Clustering
স্ট্রিম ডেটায় স্পেকট্রাল ক্লাস্টারিং পদ্ধতির প্রয়োগ, যা জটিল কাঠামো সনাক্ত করার জন্য সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্সের ক্রমবর্ধমান অনুমান ব্যবহার করে।