এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
অনলাইন ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (OMF)
ক্রমিক পদ্ধতিতে একটি ম্যাট্রিক্সকে নিম্ন-র্যাঙ্কের ফ্যাক্টরগুলিতে পচানোর কৌশলগুলির সমষ্টি, নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে ফ্যাক্টরগুলিকে আপডেট করে, সম্পূর্ণ পুনঃপ্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছাড়াই।
OMF-এর জন্য স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD)
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা একটি একক নমুনা (বা মিনি-ব্যাচ) থেকে গণনা করা লস ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরগুলিকে আপডেট করে, ডেটা স্ট্রিমের জন্য আদর্শ।
ইনক্রিমেন্টাল SVD
সিঙ্গুলার ভ্যালু ডিকম্পোজিশনের একটি বৈকল্পিক যা বিদ্যমান সিঙ্গুলার ভেক্টর এবং সিঙ্গুলার ভ্যালুগুলিকে আপডেট করে নতুন কলাম বা সারি ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে, শুরু থেকে পুনরায় গণনা ছাড়াই।
প্রজেকশন অ্যাপ্রক্সিমেট সাবস্পেস ট্র্যাকিং (PAST)
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম যা একটি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের প্রভাবশালী আইজেনভেক্টর দ্বারা বিস্তৃত সাবস্পেসকে রিয়েল-টাইমে ট্র্যাক করে, সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্রের একটি খরচ ফাংশন কমিয়ে।
এক্সপোনেনশিয়াল ফরগেটিং
আপডেট প্রক্রিয়ায় পুরনো পর্যবেক্ষণের চেয়ে সাম্প্রতিক পর্যবেক্ষণকে বেশি ওজন দেওয়ার প্রক্রিয়া, মডেলকে ডেটা ডিস্ট্রিবিউশনের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাওয়াতে সক্ষম করে (কনসেপ্ট ড্রিফ্ট)।
স্ট্রিমিং রিকমেন্ডার সিস্টেম
রিকমেন্ডেশন সিস্টেম যা নতুন ইন্টারঅ্যাকশন থেকে ক্রমাগত ব্যবহারকারী এবং আইটেম প্রোফাইল আপডেট করতে অনলাইন ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন ব্যবহার করে, রিয়েল-টাইমে প্রাসঙ্গিক সুপারিশ নিশ্চিত করে।
রিকার্সিভ লিস্ট স্কোয়ারস (RLS) পদ্ধতি
একটি অভিযোজন অ্যালগরিদম যা পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একটি ওয়েটেড সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্রের খরচ ফাংশন কমায়, SGD-এর চেয়ে বেশি গণনামূলক জটিলতার মূল্যে দ্রুত কনভারজেন্স প্রদান করে।
ব্লক আপডেট
একটি কৌশল যেখানে ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরগুলি প্রতিটি নতুন ডেটার জন্য আপডেট করা হয় না, বরং পর্যবেক্ষণের একটি ব্লক জমা হওয়ার পরে আপডেট করা হয়, প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং গণনামূলক দক্ষতার মধ্যে একটি সমঝোতা প্রদান করে।
অন-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (এনএমএফ) অনলাইন
ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের একটি অনলাইন বৈকল্পিক যা ফ্যাক্টরগুলিতে অ-নেতিবাচক সীমাবদ্ধতা আরোপ করে, সংযোজনমূলক এবং ব্যাখ্যাযোগ্য পচন তৈরি করে, প্রায়শই পাঠ্য বা চিত্র বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
অনলাইন লস ফাংশন
ফ্যাক্টর আপডেট করার জন্য নির্দেশনা দিতে নতুন পর্যবেক্ষণে গণনা করা ত্রুটির পরিমাপ, সাধারণত গড় বর্গ ত্রুটি বা একটি ডাইভারজেন্স (উদাহরণ: গণনা ডেটার জন্য কেএল-ডাইভারজেন্স)।
আউটলিয়ার ডেটার প্রতি রোবাস্টনেস
ডেটা স্ট্রিমে শব্দ বা ভুল পর্যবেক্ষণের উপস্থিতিতে উল্লেখযোগ্যভাবে ক্ষতিগ্রস্ত না হওয়ার জন্য একটি অনলাইন ফ্যাক্টরাইজেশন অ্যালগরিদমের ক্ষমতা, প্রায়শই রোবাস্ট লস ফাংশনের মাধ্যমে।
প্রতি-নমুনা জটিলতা
একক নতুন পর্যবেক্ষণ সহ ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টর আপডেট করার জন্য প্রয়োজনীয় গণনীয় ব্যয় (সময় এবং মেমরি) এর পরিমাপ, অনলাইন অ্যালগরিদমের স্কেলেবিলিটি মূল্যায়নের জন্য একটি মূল মানদণ্ড।
কোল্ড-স্টার্ট ইনিশিয়ালাইজেশন
অনলাইন ফ্যাক্টরাইজেশনের একটি চ্যালেঞ্জ যেখানে মডেলটিকে নতুন ব্যবহারকারী বা আইটেমের লেটেন্ট ফ্যাক্টরগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে অনুমান করার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা জমা করার আগেই ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে হবে।
ওজা অ্যালগরিদম
একটি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের প্রধান আইজেনভেক্টর অনলাইন গণনার জন্য একটি সহজ স্টোকাস্টিক অ্যালগরিদম, রিয়েল-টাইমে সাবস্পেস ট্র্যাকিংয়ের জন্য মৌলিক।