এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Adversarial Testing
একটি মডেলকে পূর্বাভাস ত্রুটি ঘটানোর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা উদাহরণগুলির মুখোমুখি করার মূল্যায়ন পদ্ধতি, যা লক্ষ্যবস্তু আক্রমণের প্রতি এর দুর্বলতাগুলি প্রকাশ করে।
Distribution Shift Detection
প্রশিক্ষণ ডেটার তুলনায় ইনপুট ডেটার বিতরণে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার প্রক্রিয়া, যা প্রোডাকশনে মডেলের পারফরম্যান্স বজায় রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
Stress Testing
একটি মডেলের সীমাগুলি মূল্যায়ন করার জন্য এটিকে চরম বা অস্বাভাবিক অবস্থার মধ্যে ফেলার তীব্র মূল্যায়ন, যাতে এর সম্ভাব্য বিফলতার বিন্দুগুলি চিহ্নিত করা যায়।
Perturbation Analysis
ইনপুট ডেটাতে ছোটখাটো পরিবর্তনের প্রভাব মডেলের পূর্বাভাসের উপর পড়ে কিনা তার পদ্ধতিগত অধ্যয়ন, যা এর পরিবর্তনের প্রতি সংবেদনশীলতা পরিমাপ করে।
Robustness Metrics
একটি মডেলের বিঘ্নের প্রতিরোধ ক্ষমতা পরিমাপ করার জন্য পরিমাণগত সূচক, যেমন নয়েজের অধীনে নির্ভুলতার হার বা পূর্বাভাসের পরিবর্তন।
Input Validation
ইনপুট ডেটা যাচাই করার প্রক্রিয়া যে এটি প্রত্যাশিত সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলে কিনা, যা মডেলকে দূষিত বা অবৈধ ইনপুট থেকে রক্ষা করে।
Boundary Testing
মডেলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের স্থানের সীমান্তে এর আচরণ মূল্যায়ন করা, যেখানে সামান্য বিঘ্নের অধীনে পূর্বাভাসগুলি পরিবর্তিত হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি।
Model Calibration
মডেলের আত্মবিশ্বাসের স্কোরগুলি সামঞ্জস্য করা যাতে তারা পূর্বাভাসের সঠিক সম্ভাবনা নির্ভুলভাবে প্রতিফলিত করে।
Feature Importance Stability
Évaluation de la cohérence de l'importance des caractéristiques sous différentes perturbations des données, mesurant la fiabilité de l'interprétabilité du modèle.
Domain Adaptation Robustness
Capacité d'un modèle à maintenir ses performances lorsqu'il est confronté à des données provenant de domaines légèrement différents de ceux de l'entraînement.
Outlier Resilience Testing
Évaluation de la capacité du modèle à gérer les valeurs aberrantes sans dégradation significative de ses performances prédictives.
Temporal Robustness
Mesure de la stabilité des prédictions du modèle face aux évolutions temporelles des patterns de données, particulièrement crucial pour les séries temporelles.
Gradient-Based Attack Testing
Simulation d'attaques utilisant les gradients du modèle pour créer des perturbations optimales maximisant les erreurs de prédiction.