এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
GAN-ভিত্তিক অগমেন্টেশন
সীমিত ডেটাসেট থেকে বাস্তবসম্মত নতুন প্রশিক্ষণ নমুনা সংশ্লেষণ করতে জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা একটি কৌশল। GANs সম্ভাব্য ও বৈচিত্র্যময় উদাহরণ তৈরি করতে ডেটার অন্তর্নিহিত বন্টন শেখে।
ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার
একটি জেনারেটিভ নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা নতুন নমুনা পুনর্গঠন বা তৈরি করার আগে ডেটার একটি সংকুচিত লেটেন্ট উপস্থাপনা শেখে। বৈশিষ্ট্য স্পেসে নিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েশন তৈরি করতে VAEs বিশেষভাবে উপযোগী।
বৈশিষ্ট্য স্পেস অগমেন্টেশন
একটি অগমেন্টেশন কৌশল যা পিক্সেল বা কাঁচা ডেটা স্পেসের পরিবর্তে সরাসরি বৈশিষ্ট্য স্পেসে কাজ করে। এই পদ্ধতিটি ক্লাসগুলির মধ্যে কাঠামোগত সম্পর্ক সংরক্ষণ করার সময় শব্দার্থগতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ ভেরিয়েশন তৈরি করতে সক্ষম করে।
অ্যাডভারসারিয়াল অগমেন্টেশন
একটি অগমেন্টেশন কৌশল যা মডেলের আক্রমণের বিরুদ্ধে প্রতিরোধ ক্ষমতা উন্নত করতে শক্তিশালী নমুনা তৈরি করতে অ্যাডভারসারিয়াল পার্টারবেশন ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি মডেলকে চরম কিন্তু সম্ভাব্য ভেরিয়েশনের মুখোমুখি করে সাধারণীকরণ শক্তিশালী করে।
অটোঅগমেন্ট
একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা একটি প্রদত্ত ভ্যালিডেশন সেটে মডেল পারফরম্যান্স সর্বাধিক করতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা অগমেন্টেশন নীতি অপ্টিমাইজ করে। এই পদ্ধতিটি ডোমেইন-সুনির্দিষ্ট ও অভিযোজিত অগমেন্টেশন কৌশল আবিষ্কার করে।
ক্রস-ডোমেইন অগমেন্টেশন
একটি কৌশল যা সীমিত ডেটাসেট সমৃদ্ধ করতে একটি ডোমেইন থেকে অন্য ডোমেইনে অগমেন্টেশন কৌশল স্থানান্তর ও অভিযোজিত করে। এই পদ্ধতিটি ডেটা-দরিদ্র প্রসঙ্গে প্রাসঙ্গিক ভেরিয়েশন তৈরি করতে ক্রস-ডোমেইন জ্ঞান কাজে লাগায়।