এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
গাউসিয়ান প্রক্রিয়া
একটি অ-প্যারামেট্রিক সম্ভাব্যতা মডেল যা ফাংশনের উপর বন্টন সংজ্ঞায়িত করে, গড় ফাংশন এবং কোভেরিয়েন্স ফাংশন (কার্নেল) দ্বারা চিহ্নিত।
অর্জন ফাংশন
একটি হিউরিস্টিক ফাংশন যা সারোগেট মডেলের ভিত্তিতে অন্বেষণ এবং ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য রেখে পরবর্তী মূল্যায়ন বিন্দু নির্বাচনে নির্দেশনা দেয়।
প্রত্যাশিত উন্নতি (EI)
একটি অর্জন ফাংশন যা বর্তমান সেরা পর্যবেক্ষণের তুলনায় প্রত্যাশিত উন্নতি গণনা করে, এর সংঘটনের সম্ভাবনা দ্বারা ওজনযুক্ত।
উন্নতির সম্ভাবনা (PI)
একটি অর্জন ফাংশন যা বর্তমান সেরা বিন্দুর তুলনায় উন্নতির সম্ভাবনা সর্বাধিক করে, উন্নতির পরিমাণ বিবেচনা না করে।
কার্নেল ফাংশন
একটি ফাংশন যা ইনপুট বিন্দুগুলির মধ্যে সাদৃশ্য পরিমাপ করে এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়ার কোভেরিয়েন্স কাঠামো সংজ্ঞায়িত করে, মডেলযুক্ত ফাংশনের নিয়মিততা প্রভাবিত করে।
হাইপারপ্রায়র
মডেলের হাইপারপ্যারামিটারগুলির (যেমন কার্নেলের প্যারামিটার) উপর পূর্ব বন্টন, যা বায়েসিয়ান অনুমানের মাধ্যমে এই প্যারামিটারগুলির স্বয়ংক্রিয় শেখার অনুমতি দেয়।
ক্রমিক মডেল-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন (SMBO)
একটি সাধারণ অপ্টিমাইজেশন কাঠামো যা পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে নতুন মূল্যায়ন বিন্দু প্রস্তাব করতে একটি ক্রমিক মডেল ব্যবহার করে।
বহু-উদ্দেশ্য বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন
বহু বিরোধী উদ্দেশ্য পরিচালনার জন্য বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সম্প্রসারণ, একটি একক সর্বোত্তমের পরিবর্তে প্যারেটো সর্বোত্তম ফ্রন্ট অনুসন্ধান করে।
নয়েজ হ্যান্ডলিং
উদ্দেশ্য ফাংশনের পর্যবেক্ষণে শব্দ মডেলিং ও পরিচালনার কৌশল, যা বাস্তব প্রয়োগে শব্দযুক্ত মূল্যায়নের জন্য অপরিহার্য।
সমান্তরাল বেইজিয়ান অপ্টিমাইজেশন
একটি বৈকল্পিক যা ব্যাচ নির্বাচনের জন্য উপযুক্ত অধিগ্রহণ মানদণ্ড ব্যবহার করে সমান্তরাল মূল্যায়নের জন্য একই সাথে একাধিক পয়েন্ট প্রস্তাব করে।
কার্নেল ডিজাইন
উদ্দেশ্য ফাংশনের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য ক্যাপচার করার জন্য উপযুক্ত কোভ্যারিয়েন্স ফাংশন ডিজাইন বা নির্বাচনের প্রক্রিয়া।
অধিগ্রহণ অপ্টিমাইজেশন
পরবর্তী প্রার্থী মূল্যায়ন পয়েন্ট খুঁজে পেতে অধিগ্রহণ ফাংশন সর্বাধিক করার জন্য একটি মাধ্যমিক অপ্টিমাইজেশন সমস্যা।