এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
শিল্প আইওটি সেন্সর
শিল্প সরঞ্জামের উপর রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহকারী সংযুক্ত ডিভাইস, যার মধ্যে কম্পন, তাপমাত্রা, চাপ এবং অন্যান্য অপারেশনাল প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত।
বৈচিত্র্যময় ডেটা
বিভিন্ন প্রকৃতির ডেটার সমষ্টি (কাঠামোবদ্ধ, অকাঠামোবদ্ধ, সময়ভিত্তিক, স্থানিক) যা তাদের সুসংহত একীকরণের জন্য নির্দিষ্ট পদ্ধতির প্রয়োজন।
ফিউশন অ্যালগরিদম
গাণিতিক এবং কম্পিউটেশনাল পদ্ধতি যা একাধিক তথ্যের উৎসকে বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে একত্রিত করে একটি একীভূত ও অপ্টিমাইজড আউটপুট তৈরি করে।
অস্থায়ী মেটাডেটা
সেন্সর ডেটার সঙ্গে যুক্ত সময়-সম্পর্কিত তথ্য, যার মধ্যে টাইমস্ট্যাম্প, স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি এবং ঘটনাগুলির মধ্যে সময়গত সম্পর্ক অন্তর্ভুক্ত।
উৎসের ক্রস-ভ্যালিডেশন
বিভিন্ন স্বাধীন উৎস থেকে প্রাপ্ত তথ্যের সঙ্গতি ও নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করার কৌশল।
ডায়নামিক ওজন নির্ধারণ
প্রদত্ত প্রেক্ষাপটে নির্ভরযোগ্যতা ও প্রাসঙ্গিকতার ভিত্তিতে প্রতিটি ডেটা উৎসের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ওজন অভিযোজিত করা।
এনসেম্বল লার্নিং
একাধিক মেশিন লার্নিং মডেলকে একত্রিত করে তাদের পৃথক পূর্বাভাসগুলিকে সমন্বয় করে পূর্বাভাসের কার্যকারিতা উন্নত করার পদ্ধতি।
উৎস-মধ্যবর্তী কোরিলেশন বিশ্লেষণ
বিভিন্ন ডেটা উৎসের মধ্যে পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের অধ্যয়ন, যা ফিউশনে কাজে লাগানোর জন্য নির্ভরতা ও সিনার্জি চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়।
মাল্টিমোডাল প্রিপ্রসেসিং
একটি একীভূত মডেলে একীভূত করার আগে বিভিন্ন ধরনের ডেটার উপর প্রয়োগ করা পরিষ্কারকরণ, স্বাভাবিকীকরণ এবং রূপান্তর কৌশলগুলির সমষ্টি।
কেন্দ্রীভূত ফিউশন আর্কিটেকচার
একটি পদ্ধতি যেখানে সমস্ত ডেটা উৎস একটি একক কেন্দ্রীয় পয়েন্টে প্রেরিত হয় সেগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং একত্রীকরণের জন্য।
বিকেন্দ্রীভূত ফিউশন আর্কিটেকচার
একটি কাঠামো যেখানে ডেটার আংশিক প্রক্রিয়াকরণ এবং ফিউশন স্থানীয়ভাবে সম্পন্ন হয় চূড়ান্ত একত্রীকরণের আগে, প্রয়োজনীয় ব্যান্ডউইথ হ্রাস করে।
বৈশিষ্ট্য স্তরে ফিউশন
শেষ শ্রেণিবিন্যাস বা রিগ্রেশন অ্যালগরিদম প্রয়োগের আগে বিভিন্ন উৎস থেকে নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির সমন্বয়।
সিদ্ধান্ত স্তরে ফিউশন
বিভিন্ন উৎসের উপর প্রশিক্ষিত একাধিক মডেলের স্বতন্ত্র পূর্বাভাসকে একত্রিত করে একটি সর্বসম্মত চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত তৈরি করা।
মাল্টি-সেন্সর অসঙ্গতি সনাক্তকরণ
মিথ্যা ধনাত্মক হ্রাস এবং সংবেদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য একাধিক সেন্সরের ডেটা যৌথভাবে বিশ্লেষণ করে অস্বাভাবিক আচরণ শনাক্তকরণ।
অনুপস্থিত ডেটা ইমপুটেশন
মাল্টি-সোর্স টাইম সিরিজে অনুপস্থিত মান অনুমান এবং প্রতিস্থাপনের জন্য পরিসংখ্যানগত এবং এআই কৌশল, যা পারস্পরিক সম্পর্ক সংরক্ষণ করে।
বায়েসিয়ান সম্ভাব্য ফিউশন
বিভিন্ন উৎস থেকে প্রাপ্ত সম্ভাবনাগুলি তাদের নিজ নিজ অনিশ্চয়তা বিবেচনা করে একত্রিত করার জন্য বায়েসের উপপাদ্য ব্যবহার করা পদ্ধতি।
মাল্টিমোডাল নিউরাল নেটওয়ার্ক
ডিপ লার্নিং-এর স্থাপত্য যা বিশেষভাবে বিভিন্ন ধরনের ডেটা (ছবি, টেক্সট, টাইম সিরিজ) একসঙ্গে প্রক্রিয়া ও সংযুক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ইন্টার-সোর্স ক্যালিব্রেশন
বিভিন্ন সেন্সরের পরিমাপকে সমন্বয় করার প্রক্রিয়া যাতে পদ্ধতিগত ত্রুটি দূর করা যায় এবং পরিমাপের স্কেলের সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা যায়।