এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
সম্ভাবনা ফ্যাক্টর
একটি অ-ঋণাত্মক ফাংশন যা একটি ফ্যাক্টরাইজড সম্ভাব্য মডেলে স্থানীয় ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া উপস্থাপন করে। ফ্যাক্টরগুলি একটি জটিল যৌথ বন্টনকে সহজ পদগুলির গুণফলে বিভক্ত করতে সক্ষম করে।
বন্টন ফ্যাক্টরাইজেশন
একটি গাণিতিক প্রক্রিয়া যা একটি যৌথ সম্ভাবনা বন্টনকে সহজ স্থানীয় ফ্যাক্টরগুলির গুণফলে বিভক্ত করে। এই ফ্যাক্টরাইজেশন গণনামূলক জটিলতা হ্রাস করার জন্য শর্তাধীন স্বাধীনতাগুলি কাজে লাগায়।
মিশ্রণ মডেল
একটি সম্ভাব্য মডেল যা একাধিক উপাদান বন্টনের উত্তল সমন্বয় হিসাবে একটি বন্টন উপস্থাপন করে। প্রতিটি উপাদান তার নিজস্ব পরামিতি সহ ডেটাতে একটি উপগোষ্ঠী বা ক্লাস্টার মডেল করে।
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ
একটি রৈখিক মাত্রা হ্রাস কৌশল যা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ভেরিয়েবলগুলিকে অর্থোগোনাল অ-পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত উপাদানগুলিতে রূপান্তরিত করে। পিসিএ ন্যূনতম সংখ্যক মাত্রা দিয়ে ব্যাখ্যা করা ভ্যারিয়েন্স সর্বাধিক করে।
অ-ঋণাত্মক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন
একটি ম্যাট্রিক্স পচন অ্যালগরিদম যা ফ্যাক্টরগুলিকে অ-ঋণাত্মক হতে বাধ্য করে, একটি সংযোজনযোগ্য ব্যাখ্যা নিশ্চিত করে। বিশেষত টেক্সট বিশ্লেষণ এবং ইমেজ প্রসেসিং-এ অংশ-ভিত্তিক উপস্থাপনার জন্য ব্যবহৃত হয়।
লেটেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন
ডকুমেন্ট কালেকশনে টপিক আবিষ্কারের জন্য একটি সম্ভাব্য জেনারেটিভ মডেল। এলডিএ অনুমান করে যে প্রতিটি ডকুমেন্ট টপিকগুলির একটি মিশ্রণ এবং প্রতিটি টপিক শব্দগুলির উপর একটি বন্টন।
মার্কভ র্যান্ডম ফিল্ড
একটি অ-নির্দেশিত গ্রাফিক্যাল মডেল যেখানে নির্ভরতাগুলি ভেরিয়েবলগুলির ক্লিকের উপর ফ্যাক্টর দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয়। সিআরএফগুলি আউটপুট স্ট্রাকচারিং এবং স্থানিক মডেলিং সমস্যার জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।
একক মান পচন
একটি ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন যা একটি ম্যাট্রিক্সকে তিনটি অর্থোগোনাল এবং তির্যক ম্যাট্রিক্সের গুণফলে বিভক্ত করে। এসভিডি সর্বনিম্ন বর্গের অর্থে সেরা নিম্ন-র্যাঙ্ক আনুমানিকতা প্রদান করে এবং অন্তর্নিহিত কাঠামো প্রকাশ করে।
চৌ-লিউ ফ্যাক্টরাইজেশন
একটি বহুচলকীয় বন্টনের আনুমানিক সর্বোত্তম নির্ভরতা গঠনকারী অ্যালগরিদম। এই পদ্ধতিটি পারস্পরিক তথ্যের ওজন ব্যবহার করে বৃক্ষ কাঠামোর সীমাবদ্ধতার অধীনে সম্ভাবনা সর্বাধিক করে।