এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
প্ল্যাট স্কেলিং
সম্ভাব্যতা ক্যালিব্রেশন পদ্ধতি যা SVM-এর সিদ্ধান্ত স্কোরগুলিকে সু-ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনায় রূপান্তর করতে সিগময়েড ফাংশন ফিট করে। ক্লাসের পোস্টেরিয়র সম্ভাবনা অনুমান করতে সিদ্ধান্ত স্কোরগুলিতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে।
আইসোটোনিক রিগ্রেশন
অ-প্যারামেট্রিক রিগ্রেশন কৌশল যা ডেটাতে একটি একঘেয়ে ফাংশন ফিট করে, কার্যকরী ফর্মের সীমাবদ্ধতা ছাড়াই SVM সম্ভাবনাগুলি ক্যালিব্রেট করতে ব্যবহৃত হয়। প্ল্যাট স্কেলিংয়ের চেয়ে বেশি নমনীয়তা প্রদান করে তবে ওভারফিটিং এড়াতে আরও ডেটার প্রয়োজন।
সম্ভাব্য SVM
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের একটি সম্প্রসারণ যা শুধুমাত্র ক্লাস লেবেলের পরিবর্তে শ্রেণিবিন্যাস ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য সম্ভাব্যতা অনুমান প্রদান করে। আরও তথ্যপূর্ণ সিদ্ধান্তের জন্য SVM-এর দৃঢ়তা সম্ভাব্য আত্মবিশ্বাস পরিমাপের সাথে একত্রিত করে।
সম্ভাব্যতা ক্যালিব্রেশন
ক্লাসের প্রকৃত পোস্টেরিয়র সম্ভাবনাগুলি সঠিকভাবে প্রতিফলিত করতে কাঁচা শ্রেণিবিন্যাস স্কোর সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়া। যেসব অ্যাপ্লিকেশনে ভবিষ্যদ্বাণীর আত্মবিশ্বাস তাদের নির্ভুলতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ সেগুলির জন্য অপরিহার্য।
SVM সিদ্ধান্ত স্কোর
চূড়ান্ত শ্রেণিবিন্যাসের আগে একটি SVM দ্বারা গণনা করা কাঁচা সংখ্যাসূচক মান, যা বিভাজক হাইপারপ্লেন থেকে নমুনার দূরত্ব উপস্থাপন করে। সম্ভাব্য ক্যালিব্রেশন পদ্ধতির ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত।
ক্যালিব্রেশন সিগময়েড ফাংশন
প্ল্যাট স্কেলিং-এ SVM সিদ্ধান্ত স্কোরগুলিকে 0 এবং 1 এর মধ্যে সম্ভাবনায় ম্যাপ করতে ব্যবহৃত S-আকৃতির গাণিতিক ফাংশন। ক্যালিব্রেশন পর্যায়ে শেখা দুটি সহগ দ্বারা প্যারামিটারাইজড।
ক্যালিব্রেশনের জন্য ক্রস-ভ্যালিডেশন
ওভারফিটিং এড়াতে SVM প্রশিক্ষণ এবং সম্ভাব্যতা ক্যালিব্রেশনের জন্য পৃথক ডেটা ব্যবহার করে মূল্যায়ন কৌশল। নিশ্চিত করে যে ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনাগুলি নতুন ডেটাতে সাধারণীকরণযোগ্য।
ব্রায়ার স্কোর
ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভাবনা এবং প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে গড় বর্গ ত্রুটি গণনা করে সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা পরিমাপকারী মূল্যায়ন মেট্রিক। SVM সম্ভাব্যতা ক্যালিব্রেশনের গুণমান পরিমাণ করতে ব্যবহৃত।
ক্যালিব্রেশন কার্ভ
ক্যালিব্রেশনের গুণমান দৃশ্যত মূল্যায়ন করার জন্য পূর্বাভাসিত সম্ভাব্যতা এবং পর্যবেক্ষিত ফ্রিকোয়েন্সি তুলনা করে এমন গ্রাফ। একটি নিখুঁত বক্ররেখা কর্ণ রেখা অনুসরণ করে, যা আদর্শ ক্যালিব্রেশন নির্দেশ করে।
মনোটোনিক আইসোটোনিক রিগ্রেশন
আইসোটোনিক রিগ্রেশনের একটি বৈকল্পিক যা ক্যালিব্রেশন ফাংশনে ক্রমবর্ধমান একঘেয়েতার সীমাবদ্ধতা আরোপ করে। বিশেষভাবে কার্যকর যখন স্কোর এবং সম্ভাব্যতার মধ্যে সম্পর্ক একঘেয়ে কিন্তু অ-রৈখিক বলে জানা যায়।
মার্জিন দূরত্ব
এসভিএম সিদ্ধান্ত হাইপারপ্লেন থেকে একটি ডেটা পয়েন্টের লম্ব দূরত্ব, শ্রেণীবিভাগে আত্মবিশ্বাসের পরিমাপ হিসাবে ব্যবহৃত। ক্যালিব্রেশনের আগে বড় দূরত্ব সাধারণত আরও নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাস নির্দেশ করে।
সম্ভাব্য বিচ্ছেদ হাইপারপ্লেন
এসভিএম সিদ্ধান্ত সীমানা যা, একবার ক্যালিব্রেটেড হলে, একটি সাধারণ বাইনারি শ্রেণীবিভাগের পরিবর্তে বৈশিষ্ট্য স্থানের প্রতিটি বিন্দুতে একটি সম্ভাবনা যুক্ত করে। পূর্বাভাসের অনিশ্চয়তার সূক্ষ্ম পরিমাপের অনুমতি দেয়।
সম্ভাব্য কার্নেল ফাংশন
রূপান্তর ফাংশন যা ডেটাকে একটি বৈশিষ্ট্য স্থানে প্রক্ষেপণ করে যখন পরবর্তী সম্ভাব্য ক্যালিব্রেশনের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সংরক্ষণ করে। কার্যকরী ক্যালিব্রেশনের জন্য দূরত্বের কাঠামো বজায় রাখতে হবে।
ক্যালিব্রেশন প্যারামিটার সামঞ্জস্য
পূর্বাভাসিত এবং পর্যবেক্ষিত সম্ভাব্যতার মধ্যে ত্রুটি কমানোর জন্য ক্যালিব্রেশন ফাংশন (সিগময়েড বা আইসোটোনিক) এর সহগ অপ্টিমাইজ করার প্রক্রিয়া। সর্বাধিক সম্ভাবনা বা গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মতো কৌশল ব্যবহার করে।
সম্ভাব্যতার গুণমান মূল্যায়ন
ক্যালিব্রেটেড এসভিএম সম্ভাব্যতার নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করার জন্য মেট্রিক্স এবং পদ্ধতির সেট যার মধ্যে ব্রায়ার স্কোর, ক্যালিব্রেশন কার্ভ এবং হসমার-লেমেশো টেস্ট অন্তর্ভুক্ত। সম্ভাব্য পূর্বাভাসের ব্যবহারিক উপযোগিতা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য।
মাল্টি-ক্লাস এসভিএম ক্যালিব্রেশন
দুইটির বেশি ক্লাস সহ সমস্যায় সম্ভাব্য ক্যালিব্রেশন পদ্ধতির সম্প্রসারণ, ওয়ান-ভিএস-রেস্ট বা পেয়ারওয়াইজ কাপলিং কৌশল ব্যবহার করে। সমস্ত ক্লাসের মধ্যে সম্ভাব্যতার সামঞ্জস্য বজায় রাখতে নির্দিষ্ট পদ্ধতির প্রয়োজন।