এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্থানীয় বনাম বৈশ্বিক অ্যাট্রিবিউশন
ব্যক্তিগত ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যাকারী পদ্ধতি (স্থানীয়) এবং পুরো ডেটাসেটে বৈশিষ্ট্যগুলির গুরুত্ব মূল্যায়নকারী পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য।
মডেল-অজ্ঞেয়বাদী অ্যাট্রিবিউশন
ব্যাখ্যামূলক পদ্ধতি যা মডেলের অভ্যন্তরীণ স্থাপত্য থেকে স্বাধীনভাবে কাজ করে, এটিকে একটি ব্ল্যাক বক্স হিসেবে বিবেচনা করে অ্যাট্রিবিউশন তৈরি করে।
মডেল-নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউশন
অ্যাট্রিবিউশন কৌশল যা একটি মডেলের নির্দিষ্ট অভ্যন্তরীণ কাঠামো (সিদ্ধান্ত গাছ, নিউরাল নেটওয়ার্ক) ব্যবহার করে আরও সঠিক ব্যাখ্যা প্রদান করে।
অ্যাটেনশন মেকানিজম
নিউরাল নেটওয়ার্কের উপাদান যা ইনপুটের বিভিন্ন অংশের জন্য গুরুত্বের ওজন শেখে, স্বাভাবিকভাবেই অ্যাট্রিবিউশন মেকানিজম হিসেবে কাজ করে।
স্তরভিত্তিক প্রাসঙ্গিকতা প্রচার
কৌশল যা নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পূর্বাভাসকে পিছনের দিকে প্রেরণ করে, আউটপুটের প্রাসঙ্গিকতা স্তর দ্বারা স্তর নিউরন এবং ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিতে বিতরণ করে।
বৈশিষ্ট্য অপসারণ
মডেলের কর্মক্ষমতার উপর তাদের পৃথক প্রভাব মূল্যায়ন করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি পদ্ধতিগতভাবে সরানো বা মাস্ক করার কৌশল।
পথ অ্যাট্রিবিউশন
অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতি যা নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন পথ অনুসরণ করে, তাদের অবদানের প্রবাহের ভিত্তিতে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিতে ক্রেডিট নির্ধারণ করে।
গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অ্যাট্রিবিউশন
পদ্ধতির পরিবার যা ইনপুটের সাপেক্ষে আউটপুটের গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলির সংবেদনশীলতা এবং গুরুত্ব পরিমাপ করে।
ফিচার ইন্টারঅ্যাকশন
মডেলের পূর্বাভাসে তাদের পৃথক অবদানের বাইরে জোড়া বা গোষ্ঠীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলোর সম্মিলিত প্রভাবের পরিমাপ।
ইনপুট অ্যাট্রিবিউশন
মডেলের সিদ্ধান্তে তাদের ভূমিকা ব্যাখ্যা করার জন্য নির্দিষ্ট ইনপুট উপাদানগুলোর (পিক্সেল, শব্দ, ভেরিয়েবল) গুরুত্ব স্কোর নির্ধারণের প্রক্রিয়া।