এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
মার্কভ চেইন
একটি বিচ্ছিন্ন সময়ের স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া যেখানে ভবিষ্যত অবস্থার সম্ভাবনা শুধুমাত্র বর্তমান অবস্থার উপর নির্ভর করে, অতীত অবস্থার উপর নয় (মার্কভ বৈশিষ্ট্য)।
গোপন অবস্থা
সিস্টেমের সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য নয় এমন র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা একটি মার্কভ চেইন অনুসারে বিবর্তিত হয় এবং দৃশ্যমান পর্যবেক্ষণ তৈরি করে।
ট্রানজিশন সম্ভাবনা
একটি ম্যাট্রিক্স যা প্রতিটি মুহূর্তে একটি গোপন অবস্থা থেকে অন্য গোপন অবস্থায় যাওয়ার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে, সিস্টেমের গতিবিদ্যার বৈশিষ্ট্য নির্দেশ করে।
এমিশন সম্ভাবনা
কন্ডিশনাল প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন যা প্রতিটি গোপন অবস্থার সাথে প্রতিটি সম্ভাব্য পর্যবেক্ষণ তৈরি করার সম্ভাবনা যুক্ত করে।
ভিটারবি অ্যালগরিদম
ডাইনামিক প্রোগ্রামিং অ্যালগরিদম যা একটি প্রদত্ত পর্যবেক্ষণ সিকোয়েন্স তৈরি করেছে এমন সবচেয়ে সম্ভাব্য গোপন অবস্থার সিকোয়েন্স খুঁজে বের করে।
বাউম-ওয়েলচ অ্যালগরিদম
লেবেলবিহীন পর্যবেক্ষণ সিকোয়েন্স থেকে একটি HMM-এর প্যারামিটার অনুমানের জন্য EM অ্যালগরিদমের একটি বৈকল্পিক।
পর্যবেক্ষণ সিকোয়েন্স
সিস্টেম দ্বারা উৎপাদিত পর্যবেক্ষণযোগ্য ডেটার ক্রমানুসারে সেট, HMM-এ ইনফারেন্সের জন্য ইনপুট হিসেবে কাজ করে।
এমিশন ম্যাট্রিক্স
একটি ম্যাট্রিক্স যেখানে প্রতিটি উপাদান b(j,k) গোপন অবস্থা j থেকে প্রতীক k নির্গত করার সম্ভাবনা উপস্থাপন করে।
প্রাথমিক বন্টন
লুকানো অবস্থার বন্টন নির্ধারণকারী সম্ভাব্যতা ভেক্টর যা t=0 সময়ে কোন পর্যবেক্ষণের আগে থাকে।
ডিকোডিং সমস্যা
মৌলিক প্রশ্ন যা একটি প্রদত্ত পর্যবেক্ষণ ক্রম তৈরি করেছে এমন সবচেয়ে সম্ভাব্য লুকানো অবস্থার ক্রম খুঁজে বের করতে গঠিত।
মূল্যায়ন সমস্যা
একটি প্রদত্ত HMM মডেল একটি নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণ ক্রম তৈরি করেছে তার সম্ভাবনা গণনা।
শিক্ষণ সমস্যা
প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে HMM এর প্যারামিটার (ট্রানজিশন এবং নির্গমন সম্ভাবনা) স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা।
বিচ্ছিন্ন HMM
লুকানো মার্কভ মডেল যেখানে পর্যবেক্ষণগুলি বিচ্ছিন্ন প্রতীকগুলির একটি সসীম সেট থেকে আসে এবং বিচ্ছিন্ন নির্গমন সম্ভাবনা থাকে।
ক্রমাগত HMM
HMM এর একটি বৈকল্পিক যেখানে পর্যবেক্ষণগুলি ক্রমাগত চলক, সাধারণত গাউসিয়ান মিশ্রণ দ্বারা মডেল করা হয়।
HMM টপোলজি
লুকানো অবস্থাগুলির মধ্যে অনুমোদিত সংযোগের কাঠামো, যা মডেলে সম্ভাব্য রূপান্তর নির্ধারণ করে।
শোষণ অবস্থা
একটি HMM-এ বিশেষ অবস্থা যাদের নিজেদের দিকে রূপান্তরের সম্ভাবনা 1, একবার পৌঁছানোর পরে কোন প্রস্থান রোধ করে।
প্যারামিটার মসৃণকরণ
HMM-এর প্যারামিটার অনুমান করার সময় শূন্য সম্ভাবনা এড়ানোর জন্য সিউডোকাউন্ট যোগ করার কৌশল।
পোস্টেরিয়র মার্জিনাল
একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি লুকানো অবস্থার পোস্টেরিয়র সম্ভাবনা, অন্যান্য সমস্ত লুকানো অবস্থার উপর মার্জিনালাইজ করে গণনা করা হয়।