এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন
পরিবর্তনশীল কোয়ান্টাম সার্কিট ব্যবহার করে কোয়ান্টাম বা ক্লাসিক্যাল ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের প্রক্রিয়া, যা শেখার স্থানান্তরের জন্য প্রস্তুত করে।
কোয়ান্টাম ফাইন-টিউনিং
একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম মডেলের প্যারামিটারগুলিকে সূক্ষ্মভাবে সামঞ্জস্য করার কৌশল, যাতে এটি নির্দিষ্টভাবে একটি নতুন কাজ বা ডেটা ডোমেনের জন্য উপযুক্ত হয়।
কোয়ান্টাম প্রি-ট্রেনিং
স্থানান্তর শেখার মাধ্যমে নির্দিষ্ট কাজের জন্য অভিযোজনের আগে একটি সাধারণ বৃহৎ ডেটাসেটে কোয়ান্টাম মডেলের প্রাথমিক প্রশিক্ষণ পর্যায়।
কোয়ান্টাম নলেজ ডিস্টিলেশন
কোয়ান্টাম মডেল সংকোচনের পদ্ধতি যেখানে একটি জটিল কোয়ান্টাম মডেল (শিক্ষক) তার জ্ঞান একটি সরল মডেলে (শিক্ষার্থী) স্থানান্তর করে, কর্মক্ষমতা বজায় রাখার সময়।
কোয়ান্টাম ডোমেন অ্যাডাপ্টেশন
একটি সোর্স ডোমেনে প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম মডেলকে একটি ভিন্ন কিন্তু সম্পর্কিত টার্গেট ডোমেনে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য অভিযোজনের প্রক্রিয়া।
কোয়ান্টাম মডেল পুনঃব্যবহার
নতুন কোয়ান্টাম শেখার কাজের জন্য শুরুর বিন্দু হিসেবে পূর্ব-প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম মডেলের আর্কিটেকচার বা ওজন পুনরায় ব্যবহারের কৌশল।
কোয়ান্টাম প্যারামিটার ট্রান্সফার
একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম সার্কিটের সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলিকে নির্বাচনীভাবে একটি নতুন মডেলে স্থানান্তর, শেখা কোয়ান্টাম উপস্থাপনাগুলি সংরক্ষণ করার সময়।
কোয়ান্টাম সার্কিট ট্রান্সফার
বিভিন্ন কাজের মধ্যে সম্পূর্ণ বা আংশিক কোয়ান্টাম সার্কিট আর্কিটেকচার স্থানান্তর, কোয়ান্টাম কাঠামোকে নতুন গণনাগত প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাওয়ানোর সময়।
কোয়ান্টাম এম্বেডিং ট্রান্সফার
কোয়ান্টাম ট্রান্সফার লার্নিং টাস্কে নতুন ডেটাকে কার্যকরভাবে উপস্থাপনের জন্য পূর্বশিক্ষিত ডেটা এনকোডিংগুলির পুনর্ব্যবহার।
কোয়ান্টাম স্টেট ট্রান্সফার
শিক্ষণ প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত করার জন্য বিভিন্ন কোয়ান্টাম মডেলের মধ্যে অপ্টিমাইজড কোয়ান্টাম স্টেট বা স্টেট রিপ্রেজেন্টেশন স্থানান্তরের কৌশল।
কোয়ান্টাম মাল্টি-টাস্ক লার্নিং
একটি একক কোয়ান্টাম মডেল একই সাথে একাধিক সম্পর্কিত টাস্ক শেখার পদ্ধতি, যা টাস্কগুলির মধ্যে কোয়ান্টাম রিপ্রেজেন্টেশন শেয়ারিং ermöglicht করে।
কোয়ান্টাম মেটা-লার্নিং
শিক্ষণের একটি প্যারাডাইম যেখানে কোয়ান্টাম মডেলগুলি ট্রান্সফার লার্নিংয়ের মাধ্যমে দ্রুত অভিযোজিত হয়ে অল্প ডেটা দিয়ে নতুন টাস্ক দক্ষতার সাথে শেখার কৌশল আয়ত্ত করে।
কোয়ান্টাম ফিউ-শট লার্নিং
পূর্বশিক্ষিত টাস্কগুলি থেকে জ্ঞান স্থানান্তরের মাধ্যমে অত্যন্ত কম উদাহরণ থেকে সাধারণীকরণ করার কোয়ান্টাম মডেলগুলির ক্ষমতা।
কোয়ান্টাম জিরো-শট লার্নিং
একটি উন্নত কৌশল যেখানে একটি কোয়ান্টাম মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা যায়নি এমন ক্যাটাগরিগুলি চিনতে বা শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে কোয়ান্টাম সেমান্টিক জ্ঞান স্থানান্তরের মাধ্যমে।
কোয়ান্টাম কন্টিনুয়াল লার্নিং
পূর্বের জ্ঞান ভুলে না গিয়ে ধারাবাহিকভাবে নতুন টাস্ক শেখার একটি কোয়ান্টাম মডেলের ক্ষমতা, যা কোয়ান্টাম ট্রান্সফার মেকানিজম ব্যবহার করে।
কোয়ান্টাম ফেডারেটেড ট্রান্সফার লার্নিং
বিতরিত কোয়ান্টাম মডেলগুলির মধ্যে গোপনীয়তা রক্ষা করার সময় জ্ঞান স্থানান্তরের জন্য ফেডারেটেড লার্নিং এবং কোয়ান্টাম ট্রান্সফার লার্নিং সংমিশ্রিত একটি হাইব্রিড পদ্ধতি।
কোয়ান্টাম হাইব্রিড ট্রান্সফার লার্নিং
ট্রান্সফার লার্নিং প্রক্রিয়ায় কোয়ান্টাম ও ক্লাসিকাল মডেলের সমন্বয়, যেখানে দুটি কম্পিউটেশনাল প্যারাডাইমের সুবিধাগুলো কাজে লাগানো হয়।
কোয়ান্টাম ভ্যারিয়েশনাল ট্রান্সফার লার্নিং
প্রি-ট্রেইন্ড কোয়ান্টাম ভ্যারিয়েশনাল সার্কিট ব্যবহার করে ট্রান্সফার লার্নিংয়ের ভিত্তি তৈরি, যা হাইব্রিড ভ্যারিয়েশনাল টেকনিকের মাধ্যমে অপ্টিমাইজ করা হয়।
কোয়ান্টাম অ্যাডভারসারিয়াল ট্রান্সফার লার্নিং
কোয়ান্টাম ডোমেইনের মধ্যে ট্রান্সফার লার্নিংয়ের রোবাস্টনেস ও জেনারালাইজেশন উন্নত করতে কোয়ান্টাম অ্যাডভারসারিয়াল টেকনিক ব্যবহার করা পদ্ধতি।