এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ICE প্লট
ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা দেখায় কিভাবে প্রতিটি পৃথক পর্যবেক্ষণের জন্য পূর্বাভাস পরিবর্তিত হয় যখন একটি বৈশিষ্ট্য পরিবর্তিত হয়, গড় প্রভাব দেখায় এমন PDP-এর বিপরীতে। ICE প্লটগুলি প্রভাবের বৈচিত্র্য এবং আচরণের উপগোষ্ঠীগুলি প্রকাশ করে।
ALE প্লট
PDP-এর বিকল্প যা বৈশিষ্ট্য স্থানের অঞ্চলগুলিতে পূর্বাভাসের পার্থক্যের গড় নির্ণয় করে স্থানীয় প্রভাবগুলি গণনা করে। যখন বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কিত হয় তখন ALE প্লটগুলি PDP-এর পক্ষপাত এড়ায়।
অ্যাক্টিভেশন ম্যাপস
ইনপুট ইমেজের উপর সুপারইম্পোজ করা হিটম্যাপ যা কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে নিউরনগুলিকে সবচেয়ে শক্তিশালীভাবে সক্রিয় করে এমন অঞ্চলগুলি দেখায়। অ্যাক্টিভেশন ম্যাপগুলি ভিজ্যুয়ালি ব্যাখ্যা করে যে মডেলটি একটি ইমেজে কী সনাক্ত করেছে।
t-SNE ভিজ্যুয়ালাইজেশন
উচ্চ-মাত্রিক ডেটার অরৈখিক অভিক্ষেপ 2D বা 3D-এ যা পয়েন্টগুলির মধ্যে স্থানীয় সম্পর্ক সংরক্ষণ করে ক্লাস্টারগুলি প্রকাশ করার জন্য। t-SNE মডেল দ্বারা শেখা উপস্থাপনাগুলির অন্তর্নিহিত কাঠামো বোঝাতে সাহায্য করে।
UMAP প্রজেকশন
t-SNE-এর বিকল্প মাত্রা হ্রাস কৌশল যা গ্লোবাল কাঠামোর更好的 সংরক্ষণ এবং কার্যকর করার更大的 গতি প্রদান করে। UMAP জটিল মডেলগুলির এমবেডিংগুলিতে অন্তর্নিহিত ম্যানিফোল্ডগুলি প্রকাশ করে।
মডেল তুলনা রাডার চার্ট
মাকড়সার জালের মতো ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা বিভিন্ন পারফরম্যান্স মেট্রিক্স অনুসারে একই সাথে একাধিক মডেল তুলনা করে। এই গ্রাফটি বহু-মাপদণ্ড মূল্যায়ন এবং অগ্রাধিকার অনুসারে সেরা মডেল নির্বাচন করতে সহজ করে।
পারমুটেশন ইম্পর্টেন্স ভিজ্যুয়ালাইজেশন
গ্রাফ যা মডেলের পারফরম্যান্স হ্রাস দেখায় যখন একটি বৈশিষ্ট্যের মান এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হয়, এইভাবে এর প্রকৃত গুরুত্ব মূল্যায়ন করে। এই পদ্ধতিটি ক্লাসিক্যাল ইম্পর্টেন্সের চেয়ে নন-লিনিয়ার ইফেক্ট এবং ইন্টারঅ্যাকশনগুলি更好地 ক্যাপচার করে।