এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ফ্লাক্স ক্লাস্টারিং (Stream Clustering)
ক্রমাগত এবং সম্ভাব্য অসীমভাবে আসা ডেটাকে বাস্তব সময়ে এবং সীমিত সম্পদে পার্টিশন করার কৌশলের সমষ্টি।
ম্যাক্রো-ক্লাস্টার
একটি স্থিতিশীল এবং দীর্ঘমেয়াদী ক্লাস্টারের উপস্থাপনা, যা প্রায়শই স্থায়ী প্রবণতা ক্যাপচার করার জন্য মাইক্রো-ক্লাস্টারগুলির একত্রীকরণ বা বিবর্তন থেকে উদ্ভূত হয়।
ল্যান্ডমার্ক উইন্ডো (Landmark Window)
একটি নির্দিষ্ট সময় বিন্দু থেকে সমস্ত ডেটা প্রক্রিয়া করে এমন মেমরি মডেল, যা একটি গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা থেকে বিবর্তন বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী।
ঘনত্ব-ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং (Density-Based Stream Clustering)
একটি স্ট্রিমে ডেটা পয়েন্টের ঘন এলাকা চিহ্নিত করার ক্লাস্টারিং পদ্ধতি, যা নির্বিচারে আকৃতির ক্লাস্টার পরিচালনা এবং শব্দ সনাক্ত করতে সক্ষম।
DBSTREAM অ্যালগরিদম
একটি ঘনত্ব-ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা দক্ষ মেমরি ব্যবস্থাপনা এবং দ্রুত ড্রিফ্ট সনাক্তকরণের জন্য ঘন গ্রিড এবং মাইক্রো-ক্লাস্টার ব্যবহার করে।
ঘনত্ব ফ্যাক্টর (Density Factor)
কিছু স্ট্রিম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত একটি মেট্রিক যা একটি মাইক্রো-ক্লাস্টারের ঘনত্ব মূল্যায়ন করে, এর সৃষ্টি, একত্রীকরণ বা বিলোপকে প্রভাবিত করে।
ক্ষয়মান ওজন (Decaying Weight)
পুরানো ডেটা পয়েন্টগুলিকে ক্রমহ্রাসমান গুরুত্ব প্রদানের প্রক্রিয়া, যা মডেলটিকে স্ট্রিমের সাম্প্রতিক প্রবণতাগুলিতে ফোকাস করতে দেয়।
অনলাইন ক্লাস্টারিং (Online Clustering)
প্রক্রিয়াটির পর্যায় যেখানে প্রতিটি নতুন ডেটা পয়েন্ট ধারাবাহিকভাবে প্রক্রিয়া করা হয় এবং সম্পূর্ণ ডেটাসেটের প্রয়োজন ছাড়াই একটি মাইক্রো-ক্লাস্টারে বরাদ্দ করা হয়।
অফলাইন ক্লাস্টারিং (Offline Clustering)
ব্যবহারকারীর অনুরোধে একটি নির্দিষ্ট সময়ে বিশ্লেষণের জন্য বিদ্যমান মাইক্রো-ক্লাস্টার থেকে চূড়ান্ত ম্যাক্রো-ক্লাস্টার তৈরি করার ঐচ্ছিক পর্যায়।
ডাইনামিক গ্রিড (Dynamic Grid)
একটি স্থানিক ডেটা স্ট্রাকচার যা ডেটা স্ট্রিমে ডেটা বন্টনের বিবর্তন অনুসরণ করার জন্য কোষ বিভক্ত বা একত্রিত করে, মেমরি ব্যবহার অপ্টিমাইজ করে।
স্ট্রিম অ্যানোমালি ডিটেকশন (Stream Anomaly Detection)
স্ট্রিম ক্লাস্টারিং-এর সাথে সংহত প্রক্রিয়া যা ঘন ক্লাস্টারের অন্তর্গত নয় এমন ডেটা পয়েন্ট সনাক্ত করে, সেগুলিকে অ্যানোমালি বা নয়েজ হিসেবে চিহ্নিত করে।
ক্লাস্টার সিনোপসিস (Cluster Synopsis)
একটি ক্লাস্টার (বা মাইক্রো-ক্লাস্টার) এর কমপ্যাক্ট উপস্থাপনা যাতে কেন্দ্র, ব্যাসার্ধ এবং ওজন এর মতো প্রয়োজনীয় পরিসংখ্যান রয়েছে, দক্ষ গণনা সম্ভব করে।
ডেনস্ট্রিম অ্যালগরিদম (DenStream Algorithm)
ঘনত্ব-ভিত্তিক স্ট্রিম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা উদীয়মান এবং স্থিতিশীল ক্লাস্টার মডেল করার জন্য সম্ভাব্য মাইক্রো-ক্লাস্টার এবং কেন্দ্রীয় মাইক্রো-ক্লাস্টার পৃথক করে।
সময় সীমা (Time Horizon)
স্ট্রিম ক্লাস্টারিং মডেলে ডেটার প্রাসঙ্গিক সময়কাল নির্ধারণকারী প্যারামিটার, যা মডেলটি পুরানো তথ্য কত দ্রুত ভুলে যায় তা প্রভাবিত করে।