এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট শ্রেণীবিভাজক (হার্ড ভোটিং)
একটি সমষ্টিগত পদ্ধতি যেখানে চূড়ান্ত পূর্বাভাসটি হল স্বাধীন শ্রেণীবিভাজকদের একটি সেট থেকে সবচেয়ে বেশি ভোট পাওয়া শ্রেণী, যেখানে প্রতিটি মডেলের সমান ওজন থাকে।
গড় ভোট শ্রেণীবিভাজক (সফট ভোটিং)
একটি সমষ্টিগত কৌশল যা প্রতিটি শ্রেণীর জন্য প্রতিটি শ্রেণীবিভাজক দ্বারা পূর্বাভাসিত সম্ভাবনাগুলির গড় নির্ণয় করে, যেখানে সর্বোচ্চ সম্ভাবনাযুক্ত শ্রেণীটিকে চূড়ান্ত পূর্বাভাস হিসাবে বেছে নেওয়া হয়।
শ্রেণীবিভাজকদের ওজন নির্ধারণ
একটি ভোটিং সিস্টেমে প্রতিটি শ্রেণীবিভাজকের জন্য ভিন্ন ভিন্ন ওজন নির্ধারণের একটি কৌশল, যা তাদের ব্যক্তিগত কর্মক্ষমতা বা নির্দিষ্ট ডেটা উপসেটের উপর তাদের দক্ষতার উপর ভিত্তি করে হয়।
মডেলের বৈচিত্র্য
ভোটিং শ্রেণীবিভাজকের একটি মৌলিক নীতি যা নির্দেশ করে যে সম্মিলিত মডেলগুলি ভিন্ন ধরনের হওয়া উচিত (যেমন: ডিসিশন ট্রি, এসভিএম, লজিস্টিক রিগ্রেশন) যাতে ত্রুটির সম্পর্ক হ্রাস পায়।
পূর্বাভাসের সমষ্টিকরণ
একাধিক মডেলের আউটপুটকে একটি একক চূড়ান্ত পূর্বাভাসে একত্রিত করার প্রক্রিয়া, যা ভোটিং শ্রেণীবিভাজকের কার্যকারিতার মূল ভিত্তি।
এনসেম্বল জেনারেলাইজেশন ত্রুটি
অদেখা ডেটার উপর সম্মিলিত মডেলের ত্রুটির হার, যা প্রায়শই প্রতিটি স্বতন্ত্র শ্রেণীবিভাজকের ত্রুটির তুলনায় কম হয়, ভোটিংয়ের মসৃণকরণ প্রভাবের জন্য।
আত্মবিশ্বাস-ভিত্তিক ওজনযুক্ত ভোটিং
সফট ভোটিংয়ের একটি বৈকল্পিক যেখানে প্রতিটি শ্রেণীবিভাজকের ওজন তার পূর্বাভাসের জন্য তার আত্মবিশ্বাসের স্তরের (সর্বোচ্চ সম্ভাবনা) সমানুপাতিক হয়, যা সবচেয়ে নিশ্চিত পূর্বাভাসগুলিকে প্রাধান্য দেয়।
কন্ডোরসেট ভোটিং শ্রেণীবিভাজক
একটি ভোটিং পদ্ধতি যেখানে বিজয়ী হল সেই শ্রেণীবিভাজক যা ডেটাসেটের উপর একটি সিরিজ জুটিবদ্ধ সংঘর্ষে প্রতিটি অন্যান্য শ্রেণীবিভাজককে পরাজিত করবে।
Matrice de Confiance Agrégée
Matrice combinant les matrices de confusion ou les probabilités de sortie de chaque classificateur pour évaluer la performance globale et identifier les points faibles communs de l'ensemble.
Entraînement Parallèle des Classificateurs
Approche où chaque modèle de l'ensemble est entraîné indépendamment et simultanément sur l'intégralité du jeu de données, optimisant le temps de calcul pour les systèmes de vote.
Frontière de Décision Agrégée
Surface de décision complexe résultant de la combinaison des frontières de décision de chaque classificateur individuel, souvent plus robuste et moins sujette au surapprentissage.
Vote à Pluralité
Système de vote où la classe prédite est celle qui obtient le plus de votes, même si elle n'atteint pas la majorité absolue (plus de 50%), contrairement au vote majoritaire strict.
Analyse de Biais-Variance en Ensemble
Étude de la manière dont le vote combine des modèles à fort biais et faible variance avec des modèles à faible biais et forte variance pour obtenir un compromis optimal.
Méta-Classificateur de Vote
Modèle de plus haut niveau qui apprend à combiner les prédictions des classificateurs de base, pouvant aller au-delà du simple vote en apprenant des poids optimaux ou des règles de combinaison complexes.
Stabilité du Vote
Mesure de la constance de la prédiction finale de l'ensemble face à de petites variations des données d'entrée ou des paramètres des classificateurs individuels.
Vote à Seuil Dynamique
Technique où le seuil de décision pour le vote majoritaire ou pondéré s'ajuste en fonction de la distribution des probabilités ou de la difficulté de l'échantillon à classer.
এনসেম্বল ত্রুটি বিভাজন
গাণিতিক বিশ্লেষণ যা মোট এনসেম্বল ত্রুটিকে পক্ষপাত ত্রুটি, ভেরিয়েন্স ত্রুটি এবং পৃথক শ্রেণীবিভাজকদের ত্রুটিগুলির মধ্যে কোভ্যারিয়েন্সে বিভক্ত করে।