এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
তথ্য ফাঁস
স্ট্যাকিং-এ ঝুঁকি যেখানে মেটা-মডেল বেস মডেলগুলোর মতো একই ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়, যা ওভারফিটিং-এর দিকে নিয়ে যায়, যেটা ব্লেন্ডিং হোল্ড-আউট ভ্যালিডেশন-এর মাধ্যমে এড়াতে চায়।
ভবিষ্যদ্বাণী ওজনকরণ
ব্লেন্ডিং-এ কৌশল যেখানে মেটা-মডেল বেস মডেলগুলোর ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করার জন্য সর্বোত্তম ওজন শেখে, প্রায়শই সরল রৈখিক রিগ্রেশন-এর মাধ্যমে।
হোল্ড-আউট স্তরবিন্যাস
ব্লেন্ডিং-এ স্তরবিন্যাসকৃত হোল্ড-আউট ভ্যালিডেশন সেট বিভাজন যাতে ক্লাস বন্টন সংরক্ষিত থাকে, যা ভারসাম্যহীন শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য অপরিহার্য।
বহু-স্তরীয় ব্লেন্ডিং
ব্লেন্ডিং-এর সম্প্রসারণ যেখানে প্রথম মেটা-মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি দ্বিতীয় মেটা-মডেলের ইনপুট হয়ে ওঠে, ভবিষ্যদ্বাণী সমন্বয়ের একটি শ্রেণিবিন্যাস তৈরি করে।
ক্রস-ব্লেন্ডিং
ব্লেন্ডিং-এর বৈকল্পিক যা একাধিক হোল্ড-আউট স্প্লিট ব্যবহার করে এবং সংশ্লিষ্ট মেটা-মডেলগুলোর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির গড় নেয়, নির্দিষ্ট হোল্ড-আউট পছন্দের সাথে সম্পর্কিত ভ্যারিয়েন্স হ্রাস করতে।
ভবিষ্যদ্বাণী ক্যালিব্রেশন
ব্লেন্ডিং-এ ধাপ যেখানে বেস মডেলগুলোর আউটপুট সম্ভাবনাগুলি মেটা-মডেলে সরবরাহ করার আগে পুনরায় ক্যালিব্রেট করা হয়, ভবিষ্যদ্বাণীগুলির স্কেলে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করতে।
স্টোকাস্টিক ব্লেন্ডিং
পদ্ধতি যেখানে হোল্ড-আউট ভ্যালিডেশন সেট এলোমেলোভাবে একাধিক পুনরাবৃত্তিতে নির্বাচিত হয়, একাধিক মেটা-মডেল প্রশিক্ষণ দেয় যাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি পরে গড় করা হয়।
টেম্পোরাল ব্লেন্ডিং
টেম্পোরাল ডেটাতে ব্লেন্ডিং-এর প্রয়োগ যেখানে হোল্ড-আউট কালানুক্রমিক ক্রম মেনে চলে, সাম্প্রতিক সময়কাল ব্যবহার করে অতীতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে মেটা-মডেল প্রশিক্ষণের জন্য।
হোল্ড-আউট অনুপাতের অপ্টিমাইজেশন
ব্লেন্ডিং-এ হোল্ড-আউট ভ্যালিডেশনের জন্য সংরক্ষিত ডেটার সর্বোত্তম অনুপাত নির্ধারণের প্রক্রিয়া, যা বেস মডেল এবং মেটা-মডেলের প্রশিক্ষণ গুণমানের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
অভিযোজিত ব্লেন্ডিং
একটি পদ্ধতি যেখানে মেটা-মডেল ডেটার বিভিন্ন অংশে প্রতিটি বেস মডেলের পর্যবেক্ষিত পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে গতিশীলভাবে তার পূর্বাভাসের সংমিশ্রণ সামঞ্জস্য করে।