এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কোয়ান্টাম শ্রেণীবিভাগ সার্কিট
সুপারপজিশন এবং এনট্যাঙ্গলমেন্টের কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্য কাজে লাগিয়ে শ্রেণীবিভাগের কাজ সম্পাদনের জন্য বিশেষভাবে নকশাকৃত কোয়ান্টাম আর্কিটেকচার। এই সার্কিটগুলি শ্রেণীগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ইনপুট ডেটাকে পরিমাপযোগ্য কোয়ান্টাম অবস্থায় রূপান্তরিত করে।
ভ্যারিয়েশনাল কোয়ান্টাম ক্লাসিফায়ার (ভিকিউসি)
একটি হাইব্রিড অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগের একটি খরচ ফাংশন কমাতে প্যারামিটারাইজড কোয়ান্টাম সার্কিটগুলিকে ক্লাসিকাল অপ্টিমাইজারের সাথে সংযুক্ত করে। ভিকিউসি পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করতে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে কোয়ান্টাম প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে।
কোয়ান্টাম সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (কিউএসভিএম)
উচ্চ-মাত্রিক হিলবার্ট স্পেসে কার্নেল গণনা করতে কোয়ান্টাম সার্কিট ব্যবহার করে ক্লাসিকাল এসভিএম-এর কোয়ান্টাম এক্সটেনশন। এই পদ্ধতিটি সম্ভাব্যভাবে অ-রৈখিকভাবে বিভাজ্য শ্রেণীগুলির আরও ভাল পৃথকীকরণের অনুমতি দেয়।
কোয়ান্টাম কার্নেল পদ্ধতি
ক্লাসিকাল কম্পিউটারে অ্যাক্সেসযোগ্য নয় এমন কার্নেল ফাংশন মূল্যায়ন করতে কোয়ান্টাম সার্কিট ব্যবহার করে এমন একটি কৌশল। এই কোয়ান্টাম কার্নেলগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে জটিল পারস্পরিক সম্পর্ক ধারণ করে।
কোয়ান্টাম এনসেম্বল লার্নিং
পূর্বাভাসের দৃঢ়তা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে একাধিক কোয়ান্টাম শ্রেণীবিভাগকারীকে একত্রিত করার একটি পদ্ধতি। কোয়ান্টাম এনসেম্বল কোয়ান্টাম মডেলগুলির বৈচিত্র্য কাজে লাগিয়ে পক্ষপাত এবং ভ্যারিয়েন্স হ্রাস করে।
কোয়ান্টাম ডিসিশন ট্রি
বিভাজনের সিদ্ধান্ত নির্ধারণ করতে কোয়ান্টাম পরিমাপ ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগের একটি বৃক্ষ-ভিত্তিক কাঠামো। কোয়ান্টাম নোডগুলি সুপারপজিশনের মাধ্যমে একই সাথে একাধিক শর্ত মূল্যায়ন করে।
কোয়ান্টাম র্যান্ডম ফরেস্ট
ডেটা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির এলোমেলো উপসেটগুলিতে প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম সিদ্ধান্ত বৃক্ষের একটি সমষ্টি। এই পদ্ধতিটি এনসেম্বল লার্নিংয়ের শক্তিকে কোয়ান্টাম প্রক্রিয়াকরণের সুবিধার সাথে একত্রিত করে।
কোয়ান্টাম নেভ বেইস
কোয়ান্টাম সম্ভাব্যতা বন্টন ব্যবহার করে নেভ বেইস শ্রেণীবিভাগকারীর একটি কোয়ান্টাম অভিযোজন। কোয়ান্টাম পদ্ধতিটি শর্তাধীন সম্ভাবনার আরও কমপ্যাক্ট উপস্থাপনার অনুমতি দেয়।
কোয়ান্টাম কে-নিয়ারেস্ট নেইবার্স (QkNN)
কোয়ান্টাম দূরত্ব ব্যবহার করে নিকটতম প্রতিবেশী ভিত্তিক শ্রেণীবিভাগের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম। QkNN উচ্চ-মাত্রিক হিলবার্ট স্পেসে সবচেয়ে কাছের প্রতিবেশীদের দক্ষতার সাথে সনাক্ত করতে পারে।
কোয়ান্টাম ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন
ডেটার মাত্রা হ্রাস করার সময় প্রয়োজনীয় বৈষম্যমূলক তথ্য সংরক্ষণের জন্য কোয়ান্টাম কৌশল। এটি ডেটাকে সর্বোত্তম কোয়ান্টাম সাবস্পেসে প্রক্ষেপণ করতে ইউনিটারি অপারেশন ব্যবহার করে।
কোয়ান্টাম প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (QPCA)
প্রধান উপাদানগুলি সনাক্ত করতে কোয়ান্টাম ফেজ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ACP-এর কোয়ান্টাম সংস্করণ যা সূচকীয়ভাবে দ্রুত কাজ করে। QPCA কোয়ান্টাম স্পেসে সর্বোচ্চ ভ্যারিয়েন্সের দিকগুলি চিহ্নিত করে।
কোয়ান্টাম ফিশার ইনফরমেশন
কোয়ান্টাম প্যারামিটার অনুমানের জন্য মৌলিক সীমা নির্ধারণ করে শ্রেণীবিভাগের জন্য প্যারামিটার পরিবর্তনের প্রতি কোয়ান্টাম অবস্থার সংবেদনশীলতা পরিমাপকারী কোয়ান্টাম মেট্রিক।
শ্রেণীবিভাগের জন্য কোয়ান্টাম এনট্যাঙ্গলমেন্ট
ক্লাস বিভাজন উন্নত করতে বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে অ-শাস্ত্রীয় পারস্পরিক সম্পর্ক তৈরি করতে কোয়ান্টাম এনট্যাঙ্গলমেন্টের ব্যবহার। এনট্যাঙ্গলমেন্ট ক্লাসিক্যাল পদ্ধতিতে অদৃশ্য জটিল নির্ভরতা ক্যাপচার করতে সক্ষম করে।
কোয়ান্টাম সুপারপজিশন স্টেটস
একই সময়ে একাধিক ক্লাস বা বৈশিষ্ট্যের উপস্থাপনা সম্ভব করে এমন কোয়ান্টাম অবস্থা। সুপারপজিশন পারস্পরিক একচেটিয়া শ্রেণীবিভাগের সম্ভাবনার সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে।
কোয়ান্টাম মেজারমেন্ট থিওরি
শ্রেণীবিভাগে কোয়ান্টাম অবস্থা থেকে শাস্ত্রীয় তথ্য নিষ্কাশন নিয়ন্ত্রণকারী তাত্ত্বিক কাঠামো। কোয়ান্টাম পরিমাপ সুপারপোজড অবস্থাগুলিকে নির্ধারিত শ্রেণীবিভাগের ফলাফলের দিকে প্রক্ষেপণ করে।
শ্রেণীবিভাগে কোয়ান্টাম এরর কারেকশন
ডিকোহেরেন্স এবং কোয়ান্টাম ত্রুটি থেকে কোয়ান্টাম শ্রেণীবিভাগ সার্কিট রক্ষার কৌশল। এগুলি কোয়ান্টাম সিস্টেমের অন্তর্নিহিত শোরগোল সত্ত্বেও ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
Quantum Hybrid Classical-Quantum Classifier
Architecture combinant des composants classiques et quantiques pour optimiser les performances de classification. Les parties classiques gèrent le prétraitement tandis que les circuits quantiques effectuent les discriminations complexes.