এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
বাধাযুক্ত বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন
বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের একটি সম্প্রসারণ যা ইনপুট বা আউটপুট ভেরিয়েবলের উপর বাধা সংযুক্ত করে, এই বাধাগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত অনুমোদিত উপ-স্থানের মধ্যেই কেবল সর্বোত্তম মানের অনুসন্ধানকে নির্দেশনা দেয়।
বাধাযুক্ত অর্জন ফাংশন
বাধা লঙ্ঘনকারী পয়েন্টগুলিকে শাস্তি দেওয়ার জন্য পরিবর্তিত অর্জন ফাংশন, একটি প্রার্থী পয়েন্টের উপযোগিতা মূল্যায়নের জন্য সম্ভাব্যতা এবং সম্ভাব্যতার সাথে অন্বেষণ ও ব্যবহারকে একত্রিত করে।
সম্ভাব্যতা মডেল
একটি স্টোকাস্টিক মডেল, প্রায়শই একটি গাউসিয়ান প্রক্রিয়া, যা অনুমান করে যে একটি প্রদত্ত পয়েন্ট অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সমস্ত বাধা মেনে চলবে।
শ্রেণীবিভাগের গাউসিয়ান প্রক্রিয়া
একটি বাইনারি আউটপুট মডেল করার জন্য গাউসিয়ান প্রক্রিয়ার ব্যবহার (মেনে চলা বা লঙ্ঘন করা), যা অনুসন্ধান স্থানের সর্বত্র সম্ভাব্যতা অনুমান করতে সক্ষম করে।
প্রত্যাশিত বাধাযুক্ত উন্নতি (ECI)
একটি অর্জন ফাংশন যা উদ্দেশ্য ফাংশনে উন্নতির প্রত্যাশা গণনা করে, প্রার্থী পয়েন্টের বাধা মেনে চলার সম্ভাবনা দ্বারা ওজনযুক্ত।
বাধাযুক্ত আপার কনফিডেন্স বাউন্ড (C-UCB)
UCB অর্জন ফাংশনের একটি বৈকল্পিক যা সম্ভাব্যতার উপর একটি আত্মবিশ্বাসের শব্দ সংযুক্ত করে, এমন পয়েন্টগুলিকে পছন্দ করে যা একই সাথে উদ্দেশ্য এবং সম্ভাব্যতার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।
বাধাযুক্ত নলেজ গ্রেডিয়েন্ট
একটি অর্জন কৌশল যা সম্ভাব্যতার সীমানা এবং সর্বোত্তম মানের জ্ঞানের উপর মূল্যায়নের প্রভাব বিবেচনা করে তথ্যের ভবিষ্যত প্রত্যাশিত মান মূল্যায়ন করে।
বাধা সেট
বাধাগুলির একটি সংগ্রহ (অসমতা বা সমতা) যা প্রার্থী সমাধানগুলিকে অবশ্যই সন্তুষ্ট করতে হবে, বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের কাঠামোর মধ্যে পৃথকভাবে বা সমষ্টিগতভাবে মডেল করা হয়।
সাধ্যতার সীমানা
সন্ধান স্থানের মধ্যে এমন পৃষ্ঠ বা অতিপৃষ্ঠ যা সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলা সম্ভাব্য অঞ্চল এবং অসম্ভাব্য অঞ্চলগুলিকে পৃথক করে, যার আবিষ্কার একটি প্রধান চ্যালেঞ্জ।
সীমাবদ্ধতা লঙ্ঘন
একটি নির্দিষ্ট বিন্দু দ্বারা সীমাবদ্ধতা না মানার পরিমাণগত পরিমাপ, যা প্রায়শই অর্জন ফাংশনে অসম্ভাব্য সমাধানগুলিকে শাস্তি দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
সীমাবদ্ধ ব্ল্যাক বক্স অপ্টিমাইজার
একটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা ব্ল্যাক বক্স ফাংশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যেখানে মূল্যায়ন ব্যয়বহুল এবং সীমাবদ্ধতার অধীন, সাধারণত বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে বাস্তবায়িত হয়।
সীমাবদ্ধতা অধীনে বর্জন নমুনাকরণ
আরম্ভকরণ বা অন্বেষণের একটি পদ্ধতি যেখানে বিন্দুগুলি তৈরি করা হয় এবং তারপর বাতিল করা হয় যদি তারা প্রাথমিক সাধ্যতার মানদণ্ডের একটি সেট পূরণ না করে।
সীমাবদ্ধ সারোগেট মডেল
একটি মডেল (যেমন: গাউসিয়ান প্রক্রিয়া) যা একই সাথে উদ্দেশ্য ফাংশন এবং সীমাবদ্ধতা ফাংশন শেখে, যা মূল্যায়ন না করা যেকোনো বিন্দুতে কর্মক্ষমতা এবং সাধ্যতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।
অভিযোজিত নমুনাকরণ কৌশল
একটি পদ্ধতি যেখানে নমুনাকরণ নীতি গতিশীলভাবে বিকশিত হয় সংগ্রহ করা তথ্যের উপর ভিত্তি করে উদ্দেশ্য ফাংশন এবং সাধ্যতার সীমানা শেখার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য।
সমন্বিত শাস্তি
একটি কৌশল যা সীমাবদ্ধতা লঙ্ঘনের মাত্রার সমানুপাতিক একটি শাস্তি উদ্দেশ্য ফাংশনে যোগ করে একটি সীমাবদ্ধ সমস্যাকে একটি অসীমাবদ্ধ সমস্যায় রূপান্তরিত করে।
সাধ্য অনুসন্ধান স্থান
মূল অনুসন্ধান স্থানের একটি উপসেট যা সীমাবদ্ধতার সেট দ্বারা সংজ্ঞায়িত, যেখানে অ্যালগরিদম সর্বোত্তম মান খুঁজে পেতে অনুমোদিত।
বহু-উদ্দেশ্য বিরোধী সীমাবদ্ধতা সহ ক্রমিক অধিগ্রহণ
বহু বিরোধী উদ্দেশ্য এবং সীমাবদ্ধতা সহ সমস্যাগুলিতে বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সম্প্রসারণ, যেখানে অধিগ্রহণ ফাংশন একটি কার্যকরী প্যারেটো ফ্রন্ট পরিচালনা করে।