🏠 হোম
বেঞ্চমার্ক
📊 সমস্ত বেঞ্চমার্ক 🦖 ডাইনোসর v1 🦖 ডাইনোসর v2 ✅ টু-ডু লিস্ট অ্যাপস 🎨 সৃজনশীল ফ্রি পেজ 🎯 FSACB - চূড়ান্ত শোকেস 🌍 অনুবাদ বেঞ্চমার্ক
মডেল
🏆 সেরা ১০টি মডেল 🆓 ফ্রি মডেল 📋 সমস্ত মডেল ⚙️ কিলো কোড
রিসোর্স
💬 প্রম্পট লাইব্রেরি 📖 এআই গ্লসারি 🔗 দরকারী লিঙ্ক

এআই গ্লসারি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান

238
বিভাগ
3,112
উপ-বিভাগ
36,890
শব্দ
📖
শব্দ

এসভিএম ওয়ান-ক্লাস

স্বাভাবিক ডেটার চারপাশে একটি সিদ্ধান্ত সীমানা শেখার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা এই সীমানা থেকে বিচ্যুত হওয়া পয়েন্ট সনাক্ত করে অস্বাভাবিকতা চিহ্নিত করে।

📖
শব্দ

সাপোর্ট ভেক্টর

সিদ্ধান্ত সীমানায় অবস্থিত স্বাভাবিক ডেটা পয়েন্ট যা স্বাভাবিক ডেটা ঘেরাওকারী হাইপারস্ফিয়ারের আকৃতি এবং অবস্থান নির্ধারণ করে।

📖
শব্দ

আরবিএফ কার্নেল ফাংশন

রেডিয়াল ফাংশন ভিত্তিক কার্নেল ফাংশন যা স্বাভাবিক ডেটায় জটিল সম্পর্ক ক্যাপচার করার জন্য উচ্চতর মাত্রার স্পেসে নন-লিনিয়ারভাবে ডেটা রূপান্তর করে।

📖
শব্দ

নিউ-এসভিএম ওয়ান-ক্লাস

ওয়ান-ক্লাস এসভিএমের একটি বৈকল্পিক যা আনুমানিকভাবে প্রত্যাশিত অস্বাভাবিকতার অনুপাত এবং ত্রুটি ও মার্জিনের মধ্যে ট্রেড-অফ নিয়ন্ত্রণ করতে নিউ প্যারামিটার ব্যবহার করে।

📖
শব্দ

ঘনত্ব কনট্যুর

বৈশিষ্ট্য স্পেসে একটি লাইন বা পৃষ্ঠ যা ধ্রুবক সম্ভাব্যতা ঘনত্ব উপস্থাপন করে, স্বাভাবিক ডেটার অঞ্চল সীমাবদ্ধ করতে ওয়ান-ক্লাস এসভিএম দ্বারা ব্যবহৃত হয়।

📖
শব্দ

স্বাভাবিক ডেটাতে শেখা

প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে মডেল শুধুমাত্র স্বাভাবিক উদাহরণ থেকে শেখে যাতে অস্বাভাবিকতার উদাহরণ ছাড়াই স্বাভাবিকতার একটি সীমানা সংজ্ঞায়িত করে।

📖
শব্দ

উৎপত্তি থেকে দূরত্ব

ওয়ান-ক্লাস এসভিএমে ব্যবহৃত পরিমাপ যা রূপান্তরিত স্পেসে স্বাভাবিক ডেটার বন্টনের কেন্দ্র থেকে একটি পয়েন্ট কতটা বিচ্যুত হয় তা মূল্যায়ন করে।

📖
শব্দ

গামা প্যারামিটার

আরবিএফ কার্নেল ফাংশনের হাইপারপ্যারামিটার যা একটি একক প্রশিক্ষণ উদাহরণের প্রভাব নিয়ন্ত্রণ করে, সিদ্ধান্ত সীমানার নমনীয়তাকে প্রভাবিত করে।

📖
শব্দ

Vectorisation des données

Processus de conversion des données brutes en vecteurs numériques dans un espace de grande dimension, prérequis pour l'application des algorithmes SVM.

📖
শব্দ

Détection d'outliers univariée

Application spécifique de One-Class SVM pour détecter des anomalies dans des données à une seule dimension en modélisant la distribution des valeurs normales.

📖
শব্দ

Robustesse aux anomalies

Capacité du modèle One-Class SVM à maintenir ses performances de détection face à des distributions changeantes ou des types d'anomalies non vus durant l'entraînement.

🔍

কোন ফলাফল পাওয়া যায়নি