এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন
সামাজিক ঝাঁকের আচরণ দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম, যা অনুসন্ধানের স্থান অন্বেষণকারী কণাগুলির মাধ্যমে প্রাপ্ত সেরা সমাধানগুলির তথ্য ভাগাভাগি করে।
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক
এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সময়গত স্পাইকের মাধ্যমে যোগাযোগ করে, মস্তিষ্কের জৈবিক কার্যকারিতার কাছাকাছি এবং শক্তি খরচের দিক থেকে দক্ষ।
Generative Adversarial Networks
Architecture composed of two competing networks (generator and discriminator) that allows generating realistic synthetic data in various domains.
স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য ডিপ লার্নিং
ট্যাবুলার ডেটাতে গভীর শিক্ষা পদ্ধতির প্রয়োগ, যেমন ট্যাবনেট, নোড এবং অটোইন্টের মতো আর্কিটেকচার সহ।
কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্ক
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের নীতিগুলির সমন্বয়, সম্ভাব্য সূচকীয়ভাবে দ্রুত গণনার জন্য সুপারপজিশন এবং এনট্যাঙ্গলমেন্ট ব্যবহার করে।
এমএল ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা
মেশিন লার্নিং মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করার জন্য কৌশল ও পদ্ধতির সমষ্টি, যা আস্থা এবং নিয়ন্ত্রণের জন্য অপরিহার্য।
মডেল-ভিত্তিক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
এমন একটি পদ্ধতি যেখানে এজেন্ট পরিকল্পনা করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পরিবেশের একটি মডেল শেখে, মডেল-বিহীন পদ্ধতির তুলনায় আরও নমুনা-দক্ষ।
কম্পিউটেশনাল নিউরোসায়েন্স
স্নায়ুতন্ত্রের কার্যক্রম বোঝার জন্য এবং নতুন এআই আর্কিটেকচার অনুপ্রাণিত করার জন্য গাণিতিক ও কম্পিউটেশনাল মডেল ব্যবহারকারী একটি আন্তঃশাস্ত্রীয় ক্ষেত্র।
গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক
ডিপ লার্নিং-এর একটি আর্কিটেকচার যা একাধিক স্তরের লুকানো এলোমেলো ভেরিয়েবল নিয়ে গঠিত, যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং জেনারেটিভ মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
ডিফিউশন লার্নিং
জেনারেটিভ মডেলের একটি শ্রেণি যা একটি ধীরে ধীরে বিস্তার প্রক্রিয়া উল্টাতে শেখে, ছবি এবং অডিও তৈরিতে সর্বোচ্চ স্তরের কর্মক্ষমতা অর্জন করে।
হাইব্রিড প্রতীকী ও সংযোগবাদী এআই
এই পদ্ধতি প্রতীকী যুক্তি এবং সংযোগবাদী শিক্ষণকে একত্রিত করে উভয় দৃষ্টান্তের ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং শিক্ষণের শক্তির সুবিধা গ্রহণ করে।
ট্রান্সফরমার এবং অ্যাটেনশন আর্কিটেকচার
ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্যান্য অনুক্রমিক ডেটা রূপান্তরকারী অ্যাটেনশন মেকানিজম-ভিত্তিক স্নায়বিক মডেল।
মডেল ইন্টারপ্রেটেবিলিটি এবং এক্সপ্লিকেবিলিটি
মেশিন লার্নিং মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝার এবং ব্যাখ্যা করার জন্য কৌশলগুলির একটি সেট।
বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন
মূল্যায়ন করতে ব্যয়বহুল ফাংশনগুলির জন্য একটি কার্যকর অনুক্রমিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, যা অনিশ্চয়তা মডেল করতে গাউসিয়ান প্রক্রিয়া ব্যবহার করে।
সময় ধারাবাহিকতা ও পূর্বাভাস
সময়ভিত্তিক অনুক্রমিক ডেটা বিশ্লেষণ ও পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত এবং মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির সমষ্টি।
অটোএনকোডার এবং মাত্রা হ্রাস
ডেটা সংকোচন এবং পুনর্গঠনের জন্য শেখা অনিয়ন্ত্রিত নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা মাত্রা হ্রাস এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণে ব্যবহৃত হয়।
এনসেম্বল এবং ব্যাগিং পদ্ধতি
সামগ্রিক সিস্টেমের পূর্বাভাসমূলক কর্মক্ষমতা এবং দৃঢ়তা উন্নত করার জন্য একাধিক মডেলকে একত্রিত করে এমন কৌশল।
এআই-এর জন্য উচ্চ কর্মক্ষমতা গণনা
প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের গতি বাড়ানোর জন্য উন্নত হার্ডওয়্যার আর্কিটেকচারে এআই অ্যালগরিদমের অপ্টিমাইজেশান এবং প্যারালালাইজেশান।
এজেন্ট-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
একটি সমীক্ষা যেখানে একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্ট একটি সাধারণ পরিবেশে মিথস্ক্রিয়া করে এবং সিদ্ধান্ত নেয়।
বস্তু সনাক্তকরণ ও বিভাজন
ছবি বা ভিডিওতে বস্তুগুলিকে সঠিকভাবে অবস্থান নির্ণয় ও সীমানা চিহ্নিত করার জন্য কম্পিউটার ভিশন কৌশল।
শর্তাধীন শিক্ষণ
ডোমেইন সীমাবদ্ধতা বা বিশেষজ্ঞ জ্ঞান সরাসরি মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ায় সংযুক্ত করার পদ্ধতি।
শক্তি ব্যবস্থাপনার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
বুদ্ধিমান সিস্টেমে শক্তি উৎপাদন, বিতরণ এবং ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কৌশলের প্রয়োগ।
আংশিকভাবে পর্যবেক্ষণযোগ্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
এজেন্ট দ্বারা সম্পূর্ণ অবস্থা সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য নয় এমন পরিবেশে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর প্রসার।
ব্যক্তিগতকৃত স্বাস্থ্যের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
প্রতিটি রোগীর অনন্য বৈশিষ্ট্যের সাথে মেডিকেল চিকিৎসা এবং রোগ নির্ণয়কে মানিয়ে নিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার।
স্পেসিও-টেম্পোরাল গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক
স্থানিক ও সময়গত উপাদান সহ গ্রাফ কাঠামোর উপর বিবর্তনশীল গতিবিদ্যা মডেল করার জন্য জিএনএন-এর সম্প্রসারণ।
ইমিটেশন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে শেখার পাশাপাশি অনুসন্ধান করে নীতিমালা উন্নত করতে অনুকরণ এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার সংমিশ্রণ।
কোয়ান্টিটেটিভ ফাইন্যান্সের জন্য এআই
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং, পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনা এবং জটিল আর্থিক ঝুঁকি মূল্যায়নে এআই-এর প্রয়োগ।
অনিরীক্ষিত শিক্ষণ
স্বয়ংক্রিয় শিক্ষণ কৌশল যেখানে অ্যালগরিদম পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটাতে লুকানো কাঠামো আবিষ্কার করে।
ট্রান্সফরমার এবং অ্যাটেনশন মডেল
দীর্ঘ দূরত্বের নির্ভরতা কার্যকরভাবে মডেল করার জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজমের উপর ভিত্তি করে তৈরি বিপ্লবী স্থাপত্য।
জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কস
বাস্তবসম্মত ডেটা তৈরি করার জন্য দুটি প্রতিদ্বন্দ্বী নেটওয়ার্কের সমন্বয়ে গঠিত আর্কিটেকচার, যা ইমেজ সংশ্লেষণ এবং কন্টেন্ট তৈরিতে ব্যবহৃত হয়।
ডেটা স্ট্রিমে মেশিন লার্নিং
ক্রমাগতভাবে আসা ডেটার জন্য উপযোগী শিক্ষণ প্যারাডাইম, যা বাস্তব সময়ে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম অ্যালগরিদমের প্রয়োজন।
ভ্যারিয়েশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক
সম্ভাব্য উপস্থাপনা শেখার জন্য ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্স কৌশল ব্যবহার করে জেনারেটিভ আর্কিটেকচার।
রেসিডুয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক
একটি স্থাপত্য যা একাধিক স্তর এড়িয়ে শর্টকাট সংযোগের মাধ্যমে অত্যন্ত গভীর নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম।
মাল্টি-টাস্ক লার্নিং
একটি প্যারাডাইম যেখানে একটি একক মডেল একই সাথে একাধিক সম্পর্কিত কাজ শেখে পারস্পরিক জ্ঞান স্থানান্তরের সুবিধা নেওয়ার জন্য।
এপিসোডিক শক্তিশালীকরণ শিক্ষা
শক্তিশালীকরণ শিক্ষার একটি কাঠামো যেখানে মিথস্ক্রিয়াগুলো পর্বে বিভক্ত থাকে এবং সুস্পষ্ট সমাপ্তি অবস্থা থাকে।
ইমেজ প্রসেসিং এবং কম্পিউটার ভিশন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র যা বিভিন্ন প্রয়োগের জন্য কম্পিউটারকে ছবি ও ভিডিওর ভিজ্যুয়াল বিষয়বস্তু ব্যাখ্যা ও বুঝতে সক্ষম করে।
অনিরীক্ষিত শিক্ষণ এবং ক্লাস্টারিং
পূর্ববর্তী লেবেল ছাড়াই ডেটাতে লুকানো কাঠামো আবিষ্কারের জন্য মেশিন লার্নিং কৌশল।
জেনারেটিভ এআই এবং ডিফিউশন মডেল
উন্নত ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করে নতুন সামগ্রী (ছবি, লেখা, শব্দ) তৈরি করতে সক্ষম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা।
মডেলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা ও ব্যাখ্যামূলকতা
এআই মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করার জন্য কৌশলগুলির একটি সেট, যাতে তাদের স্বচ্ছতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করা যায়।
Conversational AI and Conversational Agents
AI systems capable of conducting natural dialogues with humans for various tasks such as customer service or virtual assistance.
অবিরত শিক্ষা এবং আজীবন শিক্ষা
পূর্বে অর্জিত জ্ঞান ভুলে না গিয়ে নতুন ডেটা থেকে ক্রমাগত শেখার জন্য এআই সিস্টেমের ক্ষমতা।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ এবং বহির্ভূত মান সনাক্তকরণ
ডেটা সেটে অস্বাভাবিক বা অনিয়মিত পর্যবেক্ষণ শনাক্ত করার জন্য পরিসংখ্যানগত এবং মেশিন লার্নিং কৌশল।
মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম এবং সমন্বয়
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র যা অধ্যয়ন করে কিভাবে একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্ট সাধারণ বা ব্যক্তিগত লক্ষ্যমাত্রা অর্জনের জন্য সহযোগিতা বা প্রতিযোগিতা করতে পারে।
AutoML এবং স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং
এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার জন্য কৌশলগুলির একটি সেট।
কোয়ান্টাম এআই এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংযোগস্থল, যা অন্বেষণ করে কিভাবে কোয়ান্টাম ঘটনাবলী এআই অ্যালগরিদমকে ত্বরান্বিত করতে পারে।
ট্র্যাজেক্টরি অপ্টিমাইজেশন এবং পরিকল্পনা
রোবোটিক্স, লজিস্টিকস এবং নেভিগেশনের জন্য জটিল স্থানে সর্বোত্তম পথ অনুসন্ধানে প্রয়োগকৃত এআই-এর ক্ষেত্র
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক
জৈব অনুকরণমূলক নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপত্য যা সময়গত স্পাইকের মাধ্যমে যোগাযোগ করে, উচ্চতর শক্তি দক্ষতা প্রদান করে।
IA pour l'Optimisation Énergétique
Application de l'intelligence artificielle à la gestion et l'optimisation de la consommation énergétique dans les systèmes complexes.
কারণগত শিক্ষা এবং কারণগত অনুমান
পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের পরিবর্তে ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কারণ-প্রভাব সম্পর্ক বোঝার লক্ষ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা।
বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
রসায়ন, জীববিদ্যা এবং পদার্থবিদ্যার মতো ক্ষেত্রে বৈজ্ঞানিক গবেষণা ত্বরান্বিত করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ।