এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ওয়েটিং স্কিম
বুস্টিং-এ প্রশিক্ষণ উদাহরণ এবং মডেলগুলিতে ওজন বরাদ্দ করার প্রক্রিয়া, যেখানে প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে ভুলভাবে শ্রেণীবদ্ধ উদাহরণগুলির ওজন বৃদ্ধি পায়।
ক্রমিক শিক্ষণ
শিক্ষণের একটি পদ্ধতি যেখানে প্রতিটি মডেল ক্রমান্বয়ে প্রশিক্ষিত হয় পূর্ববর্তী মডেলগুলির কার্যকারিতা বিবেচনা করে তাদের পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলি সংশোধন করার জন্য।
অবশিষ্ট ফিটিং
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এর একটি কৌশল যেখানে প্রতিটি নতুন মডেল পূর্ববর্তী এনসেম্বল মডেলের অবশিষ্টাংশ (ত্রুটি) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত হয়, মূল লক্ষ্য নয়।
ট্রি বুস্টিং
বুস্টিং-এর একটি নির্দিষ্ট প্রয়োগ যা দুর্বল শিক্ষার্থী হিসেবে সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে, অ-রৈখিক রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর।
বুস্টিং-এ নিয়মিতকরণ
কৌশলগুলির একটি সেট (সঙ্কোচন, উপ-নমুনায়ন, L1/L2 শাস্তি) যা ওভারফিটিং প্রতিরোধ এবং সাধারণীকরণ উন্নত করার জন্য বুস্টিং মডেলের জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করে।
লস ফাংশন অপ্টিমাইজেশন
গাণিতিক প্রক্রিয়া যা বুস্টিং মডেলগুলির ক্রমিক শিক্ষণকে নির্দেশিত করার জন্য একটি নির্দিষ্ট ক্ষতি ফাংশন (সূচকীয়, লজিস্টিক, হিউবার) পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে হ্রাস করে।
আউট-অফ-ব্যাগ অনুমান
বুস্টিং মডেল মূল্যায়নের একটি পদ্ধতি যা স্টোকাস্টিক উপ-নমুনায়নে নির্বাচিত না হওয়া উদাহরণগুলিকে অভ্যন্তরীণ বৈধতা সেট হিসেবে ব্যবহার করে।