এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
DeepGBM
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এর সিদ্ধান্ত গাছ এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে একত্রিত করে এমন একটি হাইব্রিড মেশিন লার্নিং আর্কিটেকচার যা কাঠামোগত ডেটাতে অ-রৈখিক মিথস্ক্রিয়া এবং জটিল কাঠামো উভয়ই ক্যাপচার করে।
Entity Embeddings
বিভেদনীয় ভেরিয়েবলগুলির ভেক্টর উপস্থাপনা কৌশল যা বিচ্ছিন্ন সত্তাগুলিকে নিম্ন-মাত্রিক অবিচ্ছিন্ন স্থানে রূপান্তর করে, বিভাগগুলির মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ক ক্যাপচার করে।
Tree-LSTM
LSTM নেটওয়ার্কগুলির একটি বৈকল্পিক যা অনুক্রমিক কাঠামোর পরিবর্তে বৃক্ষ-সদৃশ কাঠামোতে সংগঠিত, যা কাঠামোগত ডেটাতে শ্রেণিবদ্ধ নির্ভরতা মডেল করতে সক্ষম করে।
Neural Additive Models
একটি পদ্ধতি যা সংযোজন মডেলগুলির ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির শক্তিকে একত্রিত করে, যেখানে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে একটি উপ-নেটওয়ার্ক দ্বারা রূপান্তরিত করা হয় তারপর সংযোজনভাবে একত্রিত করা হয়।
Cross-Feature Interactions
একাধিক বৈশিষ্ট্যের মধ্যে অ-রৈখিক নির্ভরতা যা হাইব্রিড DeepGBM মডেলগুলি কার্যকরভাবে ক্যাপচার করে মিথস্ক্রিয়া মডেল করার জন্য গাছের ক্ষমতা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নমনীয়তা একত্রিত করে।