এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
জনসংখ্যা-ভিত্তিক প্রশিক্ষণ (পিবিটি)
হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের একটি পদ্ধতি যা মডেল প্রশিক্ষণের সময় গতিশীলভাবে হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করতে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমকে একত্রিত করে।
অভিযোজিত হাইপারপ্যারামিটার
প্রশিক্ষণের প্যারামিটার যা পূর্বনির্ধারিতভাবে স্থির হওয়ার পরিবর্তে মডেলের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে বিকশিত হয়।
জনসংখ্যার গতিবিদ্যা
একটি বিবর্তনীয় প্রক্রিয়া যেখানে ব্যক্তি (মডেল) একটি ভাগ করা প্রশিক্ষণ পরিবেশে মিথস্ক্রিয়া করে, প্রতিযোগিতা করে এবং তথ্য বিনিময় করে।
গতিশীল শিক্ষার সময়সূচী
জনসংখ্যার মধ্যে আপেক্ষিক পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিক্ষার হার সামঞ্জস্য করার কৌশল।
মূল্যায়ন সময়কাল
পিবিটি চক্রে নির্বাচন এবং শোষণের পর্যায়গুলির মধ্যে সময়ের ব্যবধান, যা হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্যের ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করে।
পারফরম্যান্স মানদণ্ড
পিবিটি জনসংখ্যার মধ্যে মডেলগুলি মূল্যায়ন এবং তুলনা করতে ব্যবহৃত মেট্রিক বা মেট্রিকের সেট।
অভিযোজিত সূচকীয় ক্ষয়
শিক্ষার হার স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার কৌশল যেখানে ক্ষয় আপেক্ষিক পারফরম্যান্স অনুযায়ী গতিশীলভাবে নিয়ন্ত্রিত হয়।
ব্যক্তি-ব্যক্তির মধ্যে জ্ঞান স্থানান্তর
পিবিটি মেকানিজম যা মডেলগুলিকে জনসংখ্যার মধ্যে আবিষ্কৃত সেরা কনফিগারেশন ভাগ করে নিয়ে সম্মিলিতভাবে শিখতে দেয়।
পিবিটিতে ন্যাশ ভারসাম্য
একটি তাত্ত্বিক অবস্থা যেখানে জনসংখ্যার কোনো মডেল তার হাইপারপ্যারামিটার একতরফাভাবে পরিবর্তন করে তার কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে না।
পিবিটি বহু-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশন
পিবিটির একটি সম্প্রসারণ যা একই সাথে একাধিক পরস্পরবিরোধী উদ্দেশ্য যেমন নির্ভুলতা বনাম অনুমান সময় বা শক্তি খরচ পরিচালনা করে।
বিবর্তনমূলক নিয়মিতকরণ
পিবিটির একটি উপকারী পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া যেখানে প্রতিযোগিতা এবং জনসংখ্যার বৈচিত্র্য অন্তর্নিহিত নিয়মিতকরণ প্রক্রিয়া হিসাবে কাজ করে।
নির্দেশিত স্টোকাস্টিক অনুসন্ধান
পিবিটি অনুসন্ধান কৌশল যেখানে এলোমেলো মিউটেশনগুলি হাইপারপ্যারামিটার স্থানের সেই অঞ্চলগুলির দিকে পক্ষপাতিত্ব করা হয় যেখানে সম্ভাবনা দেখানো হয়েছে।