এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কার্যকারণ বায়েসীয় নেটওয়ার্ক
পরিবর্তনশীলগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক স্পষ্টভাবে মডেলিং করা নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ, যেখানে এজগুলি কার্যকারণ প্রক্রিয়া এবং নোডগুলি পরিবর্তনশীলগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা হস্তক্ষেপ এবং কাউন্টারফ্যাকচুয়াল হিসাবের সুযোগ দেয়।
এমএল সহ প্রবণতা স্কোর ম্যাচিং
উচ্চ মাত্রার প্রেক্ষাপটে প্রবণতা স্কোর আরও সঠিকভাবে অনুমান করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম (গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং, র্যান্ডম ফরেস্ট) ব্যবহার, যা চিকিৎসা ও নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর মধ্যে কোভেরিয়েট ভারসাম্য উন্নত করে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সহ ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল
ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল, চিকিৎসা এবং ফলাফলের মধ্যে জটিল অরৈখিক সম্পর্ক মডেলিংয়ের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক একীভূত করার পদ্ধতি, যা ঐতিহ্যগত রৈখিক আইভি পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে।
কার্যকারণ অনুমান গাছ
চিকিৎসার প্রভাবের ভিন্নতা সনাক্ত করার জন্য বিশেষভাবে পরিবর্তিত সিদ্ধান্ত গাছ, যা চিকিৎসা-কোভেরিয়েট মিথস্ক্রিয়া পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে বিভাজন মানদণ্ড ব্যবহার করে, ফলাফলের বিশুদ্ধতার পরিবর্তে।
নিউরাল কার্যকারণ মডেল
কার্যকারণ ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং বিতরণ পরিবর্তনের প্রতি দৃঢ়তা নিশ্চিত করার জন্য কাঠামোগত সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত করে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, যা অপরিবর্তনীয় উপস্থাপনা এবং কার্যকারণ প্রক্রিয়া শিখতে ডিজাইন করা হয়েছে।
কাউন্টারফ্যাকচুয়াল রিগ্রেশন
নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ভারসাম্যপূর্ণ এমবেডিং শেখার পদ্ধতি, যেখানে চিকিৎসা ও অচিকিৎসা কোভেরিয়েটের বিতরণ আলাদা করা যায় না, যা পৃথক কার্যকারণ প্রভাব অনুমানকে সহজতর করে।
সিএটিই-এর জন্য মেটা-লার্নার
এস-লার্নার, টি-লার্নার, এক্স-লার্নার এবং আর-লার্নার সহ অ্যালগরিদমিক কাঠামো, যা নমনীয় এবং অ-প্যারামেট্রিক উপায়ে গড় শর্তাধীন চিকিৎসা প্রভাব অনুমানের জন্য মৌলিক এমএল মডেল ব্যবহার করে।
অর্থোগোনাল র্যান্ডম ফরেস্ট
কার্যকারণ প্রভাব অনুমানের পক্ষপাত হ্রাস করার জন্য অর্থোগোনালাইজেশন নীতি অন্তর্ভুক্ত করে র্যান্ডম ফরেস্টের সম্প্রসারণ, বিশেষ করে উচ্চ মাত্রার কনফাউন্ডিং ভেরিয়েবলের সাথে অরৈখিক প্রভাবের উপস্থিতিতে কার্যকর।
গভীর শিক্ষার সাথে কাঠামোগত কার্যকারণ মডেল
SCM-এর কাঠামোগত সমীকরণে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক সংযুক্ত করে জটিল অরৈখিক কার্যকারণ সম্পর্ক ক্যাপচার করা, যেখানে ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং কাউন্টারফ্যাকচুয়াল যুক্তির ক্ষমতা সংরক্ষিত থাকে।
কার্যকারণ আবিষ্কার অ্যালগরিদম
পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকারণ কাঠামো অনুমান করার জন্য মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক অ্যালগরিদম (PC, FCI, GES, NOTEARS), যা প্রায়শই স্পারসিটি সীমাবদ্ধতা এবং নন-প্যারামেট্রিক স্বাধীনতা পরীক্ষার সাথে ব্যবহৃত হয়।
ডাবলি রোবাস্ট নিউরাল এস্টিমেটর
আউটকাম এবং প্রবেনসিটি স্কোর মডেলিংয়ের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কার্যকারণ এস্টিমেটর, যা নিশ্চিত করে যে যদি যেকোনো একটি মডেল সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা হয় তবে ধারাবাহিকতা বজায় থাকে, বিশেষত উচ্চ মাত্রায় কার্যকর।
অপরিবর্তনীয় ঝুঁকি হ্রাসকরণ
শিক্ষণ নীতি যা বিভিন্ন পরিবেশে আউটকামের পূর্বাভাসকে অপরিবর্তনশীল রাখে এমন উপস্থাপনা খোঁজে, যা বিতরণ পরিবর্তনের প্রতি রোবাস্ট কার্যকারণ প্রক্রিয়া শেখার জন্য প্রক্সি হিসেবে কাজ করে।
ML সহ G-গণনা
কার্যকারণ পরামিতিক অনুমানের পদ্ধতি যা উন্নত ML মডেল (গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং, নিউরাল নেট) ব্যবহার করে আউটকামের শর্তাধীন বিতরণ অনুমান করে, যা হস্তক্ষেপ অনুকরণ এবং প্রান্তিক কার্যকারণ প্রভাব অনুমানের সুযোগ দেয়।
বৈচিত্র্যময় চিকিৎসা প্রভাব আবিষ্কার
ML অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এমন উপগোষ্ঠী শনাক্ত করার প্রক্রিয়া যেখানে চিকিৎসার প্রতিক্রিয়া উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন হয়, ক্লাস্টারিং এবং প্রভাব অনুমানকে একত্রিত করে ব্যক্তিগতকৃত হস্তক্ষেপের জন্য।