Otani AI Logo AICI Logo
হোম এআই সুবিধা ফ্রি রিপোর্ট মূল্য এআই সংবাদ সাধারণ জিজ্ঞাসা যোগাযোগ পরিভাষা

এআই পরিভাষা সহায়িকা

আমাদের বিস্তৃত শব্দকোষের মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিভাষা সহজ করুন। মেশিন লার্নিং থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক পর্যন্ত, আমরা জটিল এআই ধারণাগুলিকে সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা করি।

অ্যালাইনমেন্ট (Alignment)

Alignment
একটি এআই সিস্টেমের উদ্দেশ্য, আউটপুট এবং আচরণগুলি মানুষের লক্ষ্য এবং মূল্যবোধের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করার প্রক্রিয়া। এটি উন্নত সিস্টেমগুলিতে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যা স্পষ্টভাবে উদ্দেশ্যপ্রণোদিত নয় এমন আচরণ তৈরি করতে পারে।
উদাহরণ: একটি চ্যাটবটকে মানসিক স্বাস্থ্য সহায়তার জন্য নির্দেশ দেওয়া যাতে প্রম্পট নির্বিশেষে এটি ক্ষতিকারক পদক্ষেপের সুপারিশ না করে।

অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API) (Application Programming Interface (API))

Application Programming Interface (API)
সংজ্ঞায়িত নিয়ম এবং প্রোটোকলের একটি সেট যা বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমকে যোগাযোগ এবং ডেটা আদান-প্রদান করতে দেয়।
উদাহরণ: আপনার ওয়েব অ্যাপে একটি ভাষা মডেল-জেনারেটেড প্রতিক্রিয়া পেতে এবং পাঠাতে OpenAI API ব্যবহার করা।

আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))

Artificial General Intelligence (AGI)
এআই-এর একটি তাত্ত্বিক রূপ যা মানুষের মতো যেকোনো বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ করতে পারে। এটি ডোমেন জুড়ে শেখার সাধারণীকরণ করে।
উদাহরণ: একটি এজিআই সিস্টেম টাস্ক-নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই সঙ্গীত রচনা শিখতে, অস্ত্রোপচার করতে এবং দর্শন পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে পারে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) (Artificial Intelligence (AI))

Artificial Intelligence (AI)
মানুষের বুদ্ধিমত্তার সিমুলেশন যা মেশিনগুলিতে প্রোগ্রাম করা হয় যাতে তারা চিন্তা, যুক্তি এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করতে পারে।
উদাহরণ: এআই সিরি-এর মতো ব্যক্তিগত সহকারীদের এবং টেসলা অটোপাইলটের মতো স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমগুলিকে শক্তি দেয়।

এআই এথিক্স (AI Ethics)

AI Ethics
এআই উন্নয়ন এবং ব্যবহারের নৈতিক প্রভাব সম্পর্কিত একটি শৃঙ্খলা, যার মধ্যে রয়েছে ন্যায্যতা, গোপনীয়তা, জবাবদিহিতা এবং বৈষম্যহীনতা।
উদাহরণ: নিয়োগের অ্যালগরিদমগুলি লিঙ্গ বা জাতিসত্তার ভিত্তিতে বৈষম্য করা থেকে বিরত রাখতে নির্দেশিকা তৈরি করা।

অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স (Augmented Intelligence)

Augmented Intelligence
একটি সহযোগী মডেল যেখানে এআই মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে পরিপূরক এবং উন্নত করে।
উদাহরণ: এআই-চালিত রেডিওলজি সরঞ্জাম যা ডাক্তারদের জন্য অস্বাভাবিকতাগুলি হাইলাইট করে, যারা চূড়ান্ত রোগ নির্ণয় করে।

অটোনোমাস এজেন্ট (Autonomous Agent)

Autonomous Agent
একটি এআই সিস্টেম যা মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই তার লক্ষ্য অর্জনের জন্য নিজস্ব সিদ্ধান্ত নিতে এবং কাজ করতে সক্ষম।
উদাহরণ: একটি স্বায়ত্তশাসিত ডেলিভারি রোবট যা শহরের রাস্তাগুলি নেভিগেট করে এবং স্বাধীনভাবে বাধা এড়িয়ে চলে।

ব্যাকপ্রোপাগেশন (Backpropagation)

Backpropagation
নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি কৌশল যা আউটপুট থেকে ইনপুট স্তর পর্যন্ত বিপরীতভাবে ওজন আপডেট করে, ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটিগুলি হ্রাস করে।
উদাহরণ: হাতে লেখা অঙ্কগুলি সনাক্তকরণে ত্রুটির হার কমাতে চিত্র শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত হয়।

বায়াস (অ্যালগরিদমিক বায়াস) (Bias (Algorithmic Bias))

Bias (Algorithmic Bias)
অसंतুলিত বা অ-প্রতিনিধিত্বমূলক প্রশিক্ষণ ডেটার কারণে এআই ফলাফলে অনিচ্ছাকৃত এবং পদ্ধতিগত পক্ষপাতিত্ব।
উদাহরণ: একটি ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম যা প্রশিক্ষণ ডেটাতে কম প্রতিনিধিত্বের কারণে ভিন্ন বর্ণের লোকেদের ঘন ঘন ভুলভাবে সনাক্ত করে।

বিগ ডেটা (Big Data)

Big Data
অত্যন্ত বড় ডেটাসেট যা সংরক্ষণ, বিশ্লেষণ এবং মান বের করার জন্য বিশেষ সরঞ্জাম প্রয়োজন, যা প্রায়শই এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মের জন্য সুপারিশ ইঞ্জিন প্রশিক্ষণের জন্য লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া ব্যবহার করা।

ব্ল্যাক বক্স মডেল (Black Box Model)

Black Box Model
একটি ধরণের এআই বা মেশিন লার্নিং মডেল যার অভ্যন্তরীণ যুক্তি মানুষের কাছে সহজে ব্যাখ্যাযোগ্য নয়, যা সিদ্ধান্তগুলি কীভাবে নেওয়া হয় তা বোঝা কঠিন করে তোলে।
উদাহরণ: ঋণ অনুমোদনের জন্য ব্যবহৃত একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কিন্তু একজন আবেদনকারী কেন গৃহীত হয়েছিল এবং অন্যজন কেন প্রত্যাখ্যাত হয়েছিল তার কোনও স্পষ্ট ব্যাখ্যা দেয় না।

কগনিটিভ কম্পিউটিং (Cognitive Computing)

Cognitive Computing
এআই সিস্টেম যা মানুষের চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়া, যেমন যুক্তি এবং শেখা, এনএলপি এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির মতো কৌশল ব্যবহার করে অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
উদাহরণ: একটি কগনিটিভ কম্পিউটিং সিস্টেম যা আইনি পেশাদারদের কেস আইন বিশ্লেষণ করতে এবং ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে।

কম্পিউটার ভিশন (Computer Vision)

Computer Vision
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র যা কম্পিউটারকে চিত্র এবং ভিডিওর মতো ভিজ্যুয়াল ডেটা ব্যাখ্যা এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।
উদাহরণ: কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে নিরাপত্তা ফুটেজে লোকেদের সনাক্তকারী ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম।

কর্পাস (Corpus)

Corpus
ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত লিখিত বা কথ্য পাঠ্যের একটি বড় সংগ্রহ।
উদাহরণ: কমন ক্রল ডেটাসেট হল একটি পাবলিক ওয়েব কর্পাস যা জিপিটি-এর মতো বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

ডেটা ড্রিফট (Data Drift)

Data Drift
ইনপুট ডেটা সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হওয়ার ঘটনা, যার ফলে মডেলের কর্মক্ষমতা হ্রাস পায়।
উদাহরণ: নতুন সেন্সর প্রযুক্তি চালু হওয়ার সাথে সাথে শিল্প সরঞ্জামের জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ মডেল কম নির্ভুল হয়ে ওঠে।

ডেটা লেবেলিং (Data Labelling)

Data Labelling
সুপারভাইজড লার্নিংয়ের জন্য উপযুক্ত করতে ডেটা ট্যাগ বা লেবেল দিয়ে টীকা করার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: ক্যান্সার সনাক্তকরণ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য হাজার হাজার টিউমার চিত্রকে বিনাইন বা ম্যালিগন্যান্ট হিসাবে লেবেল করা।

ডেটা মাইনিং (Data Mining)

Data Mining
বড় ডেটাসেটে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন, সম্পর্ক এবং অস্বাভাবিকতা আবিষ্কারের প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: খুচরা বিক্রেতারা ডায়াপার কেনা লোকেদের বিয়ারও কেনে তা সনাক্ত করতে ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে।

ডিপ লার্নিং (Deep Learning)

Deep Learning
মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপক্ষেত্র যা ডেটাতে জটিল প্যাটার্ন মডেল করার জন্য বহু-স্তরযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।
উদাহরণ: জিপিটি-৪-এর মতো ভাষা মডেল এবং স্টেবল ডিফিউশনের মতো চিত্র তৈরির মডেলগুলিতে ডিপ লার্নিং ব্যবহৃত হয়।

ডিফিউশন মডেল (Diffusion Models)

Diffusion Models
জেনারেটিভ মডেলগুলির একটি শ্রেণী যা ধীরে ধীরে র্যান্ডম নয়েজকে কাঠামোগত আউটপুটে রূপান্তর করে ডেটা তৈরি করতে শেখে।
উদাহরণ: স্টেবল ডিফিউশন ডিফিউশন কৌশল ব্যবহার করে টেক্সট প্রম্পট থেকে ফটোরিয়ালিস্টিক চিত্র তৈরি করে।

এমবেডিং (Embedding)

Embedding
ডেটার একটি সাংখ্যিক ভেক্টর উপস্থাপনা, যা প্রায়শই শব্দ, চিত্র বা বাক্যগুলির শব্দার্থিক অর্থ ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: এনএলপি-তে, 'ব্যাঙ্ক' শব্দটি প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে 'নদী তীর'-এর থেকে ভিন্ন কিন্তু 'টাকা'-এর মতো এমবেডিং থাকতে পারে।

ইপক (Epoch)

Epoch
একটি মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের উপর একটি পূর্ণ পুনরাবৃত্তি।
উদাহরণ: যদি একটি ডেটাসেটে ১,০০০ উদাহরণ থাকে এবং একটি মডেল প্রশিক্ষণের সময় সেগুলি একবার দেখে, তবে এটি একটি ইপক।

এথিক্যাল এআই (Ethical AI)

Ethical AI
একটি নকশা এবং স্থাপনা দর্শন যা নিশ্চিত করে যে এআই প্রযুক্তিগুলি স্বচ্ছভাবে, ন্যায়সঙ্গতভাবে এবং সামাজিক মূল্যবোধের সাথে সঙ্গতি রেখে কাজ করে।
উদাহরণ: একটি এআই নিয়োগ সরঞ্জাম যা সংখ্যালঘু প্রার্থীদের প্রতি বৈষম্য রোধ করতে বায়াস চেক অন্তর্ভুক্ত করে।

এক্সপার্ট সিস্টেম (Expert System)

Expert System
একটি এআই সিস্টেম যা নির্দিষ্ট ডোমেনে মানুষের বিশেষজ্ঞের সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতাকে নিয়ম এবং যুক্তি ব্যবহার করে অনুকরণ করে।
উদাহরণ: কৃষিতে ব্যবহৃত একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম যা মাটির ডেটা এবং কীটপতঙ্গের ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ফসলের চিকিৎসার সুপারিশ করে।

এক্সপ্লেইনেবল এআই (XAI) (Explainable AI (XAI))

Explainable AI (XAI)
এআই সিস্টেম যা তাদের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়া এবং সিদ্ধান্তগুলি মানুষের কাছে বোধগম্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বিশ্বাস এবং জবাবদিহিতা বৃদ্ধি করে।
উদাহরণ: একটি মেডিকেল ডায়াগনস্টিক এআই যা কেবল একটি সুপারিশই প্রদান করে না, বরং কোন লক্ষণগুলি সেই সিদ্ধান্তে নিয়ে গেছে তাও ব্যাখ্যা করে।

ফিউ-শট লার্নিং (Few-shot Learning)

Few-shot Learning
একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যেখানে একটি মডেলকে অল্প সংখ্যক লেবেলযুক্ত উদাহরণ ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ বা ফাইন-টিউন করা হয়।
উদাহরণ: মাত্র ১০টি উদাহরণ দেখানোর পর এলএলএম-কে আইনি ইমেল লিখতে কাস্টমাইজ করা।

ফাইন-টিউনিং (Fine-tuning)

Fine-tuning
একটি প্রি-ট্রেইনড মডেল গ্রহণ করে এবং এটিকে একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য বিশেষায়িত করতে একটি নতুন, ছোট ডেটাসেটে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: আইনি খসড়া সহকারী তৈরি করতে অভ্যন্তরীণ আইনি নথিতে একটি সাধারণ এলএলএম যেমন জিপিটি ফাইন-টিউন করা।

ফাউন্ডেশন মডেল (Foundation Model)

Foundation Model
একটি বৃহৎ-স্কেল মডেল যা বিভিন্ন এবং বিস্তৃত ডেটাতে প্রশিক্ষিত যা অনেক ডাউনস্ট্রিম কাজের জন্য অভিযোজিত হতে পারে।
উদাহরণ: জিপিটি-৪ এবং প্যাল্ম ২ হল ফাউন্ডেশন মডেল যা সারাংশ, প্রশ্নোত্তর, অনুবাদ এবং আরও অনেক কিছু করতে সক্ষম।

ফাজি লজিক (Fuzzy Logic)

Fuzzy Logic
একটি ধরণের যুক্তি যা নির্দিষ্ট সত্য/মিথ্যা (বাইনারি) যুক্তির পরিবর্তে আনুমানিক মানগুলির সাথে কাজ করে, অনিশ্চয়তার অধীনে যুক্তির জন্য দরকারী।
উদাহরণ: 'একটু গরম' বা 'খুব ঠান্ডা'-এর মতো ফাজি ইনপুটের উপর ভিত্তি করে তাপমাত্রা সামঞ্জস্য করতে জলবায়ু নিয়ন্ত্রণ সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়।

জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))

Generative Adversarial Network (GAN)
একটি জেনারেটিভ মডেল আর্কিটেকচার যেখানে দুটি নেটওয়ার্ক — একটি জেনারেটর এবং একটি ডিসক্রিমিনেটর — আউটপুট গুণমান উন্নত করার জন্য প্রতিযোগিতা করে।
উদাহরণ: GANs ডিপফেক ভিডিও তৈরি করতে বা স্কেচ থেকে বাস্তবসম্মত পণ্যের ছবি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

জেনারেটিভ এআই (Generative AI)

Generative AI
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি বিভাগ যা নতুন সামগ্রী তৈরি করতে পারে — যেমন পাঠ্য, চিত্র, সঙ্গীত বা ভিডিও — প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে।
উদাহরণ: চ্যাটজিপিটি ব্লগ পোস্ট তৈরি করে বা মিডজার্নি টেক্সচুয়াল প্রম্পট থেকে ডিজিটাল আর্টওয়ার্ক তৈরি করে।

জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))

Generative Pre-trained Transformer (GPT)
OpenAI দ্বারা উন্নত বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির একটি শ্রেণী যা ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন ভাষা কার্য সম্পাদন করার জন্য বিশাল পরিমাণে টেক্সট ডেটাতে প্রি-ট্রেইনড।
উদাহরণ: জিপিটি-৪ ন্যূনতম প্রম্পটিং সহ রচনা লিখতে, ভাষা অনুবাদ করতে এবং নথিগুলির সারাংশ তৈরি করতে সক্ষম।

জেনেটিক অ্যালগরিদম (Genetic Algorithm)

Genetic Algorithm
প্রাকৃতিক নির্বাচনের দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি অপ্টিমাইজেশান কৌশল যেখানে সমাধানগুলি মিউটেশন, ক্রসওভার এবং নির্বাচনের মাধ্যমে সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হয়।
উদাহরণ: ফিটনেসের বেঁচে থাকার অনুকরণ করে দক্ষ নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ডিজাইন করতে ব্যবহৃত হয়।

হ্যালুসিনেশন (Hallucination)

Hallucination
একটি এআই মডেল দ্বারা বিশ্বাসযোগ্য কিন্তু তথ্যগতভাবে ভুল বা অর্থহীন সামগ্রী তৈরি করা।
উদাহরণ: একটি ভাষা মডেল একটি অস্তিত্বহীন উদ্ধৃতি তৈরি করে বা মিথ্যা ঐতিহাসিক তথ্য সরবরাহ করে।

হিউরিস্টিক (Heuristic)

Heuristic
সমস্যা সমাধানের একটি ব্যবহারিক পদ্ধতি যা একটি নিখুঁত সমাধান নিশ্চিত করে না তবে তাৎক্ষণিক লক্ষ্যগুলির জন্য যথেষ্ট।
উদাহরণ: একটি লজিস্টিক এআই সিস্টেমে ডেলিভারি সময় অনুমান করার জন্য একটি রুল অফ থাম্ব ব্যবহার করা।

হাইপারপ্যারামিটার (Hyperparameter)

Hyperparameter
একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে সেট করা একটি কনফিগারেশন মান, যেমন লার্নিং রেট বা স্তরের সংখ্যা।
উদাহরণ: প্রশিক্ষণের গতি এবং মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ব্যাচ আকার ৩২ থেকে ১২৮-এ সামঞ্জস্য করা।

ইনফারেন্স (Inference)

Inference
নতুন ইনপুট ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা আউটপুট তৈরি করতে একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: গ্রাহক সহায়তা দলের জন্য ইমেল খসড়া করতে একটি ফাইন-টিউনড জিপিটি মডেল ব্যবহার করা।

ইনটেন্ট ডিটেকশন (Intent Detection)

Intent Detection
প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার একটি কাজ যেখানে সিস্টেম ব্যবহারকারীর বার্তাটির লক্ষ্য বা উদ্দেশ্য সনাক্ত করে।
উদাহরণ: একটি চ্যাটবটে, 'আমি একটি ফ্লাইট বুক করতে চাই' কে ভ্রমণ বুকিং উদ্দেশ্য হিসাবে স্বীকৃতি দেওয়া।

ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) (Internet of Things (IoT))

Internet of Things (IoT)
সংযুক্ত ভৌত ডিভাইসগুলির একটি নেটওয়ার্ক যা সেন্সর, সফ্টওয়্যার এবং অন্যান্য প্রযুক্তি দিয়ে এমবেড করা হয় ডেটা সংগ্রহ এবং আদান-প্রদান করার জন্য।
উদাহরণ: স্মার্ট থার্মোস্ট্যাট এবং ফ্রিজ যা ব্যবহারের ডেটা রিপোর্ট করে এবং এআই অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে সেটিংস সামঞ্জস্য করে।

ইন্টারপ্রেটেবিলিটি (Interpretability)

Interpretability
একটি মেশিন লার্নিং মডেলের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়া এবং এর সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া মানুষের পক্ষে কতটা বোঝা যায় তার মাত্রা।
উদাহরণ: একটি ডিসিশন ট্রি একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের চেয়ে বেশি ব্যাখ্যাযোগ্য কারণ এর সিদ্ধান্তগুলি ট্রেসযোগ্য।

জুপিটার নোটবুক (Jupyter Notebook)

Jupyter Notebook
একটি ওপেন-সোর্স ইন্টারেক্টিভ কম্পিউটিং পরিবেশ যা ব্যবহারকারীদের কোড লিখতে, আউটপুটগুলি কল্পনা করতে এবং একটি একক ইন্টারফেসে বিশ্লেষণ নথিভুক্ত করতে দেয়।
উদাহরণ: ডেটা বিজ্ঞানীরা মেশিন লার্নিং মডেল প্রোটোটাইপ করতে এবং ফলাফল শেয়ার করতে জুপিটার নোটবুক ব্যবহার করেন।

কে-নিয়ারেস্ট নেইবারস (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))

K-Nearest Neighbours (KNN)
শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশনের জন্য ব্যবহৃত একটি সহজ, নন-প্যারামেট্রিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম। এটি ফিচার স্পেসে নিকটতম প্রশিক্ষণ উদাহরণগুলির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়।
উদাহরণ: একটি নতুন ফলকে আপেল বা নাশপাতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে, KNN পরীক্ষা করে কোন লেবেলযুক্ত ফলগুলি আকৃতি এবং রঙে সবচেয়ে কাছাকাছি।

নলেজ গ্রাফ (Knowledge Graph)

Knowledge Graph
একটি ডেটা স্ট্রাকচার যা সত্তা এবং তাদের সম্পর্কের বর্ণনার আন্তঃসংযোগ উপস্থাপন এবং সংরক্ষণ করতে নোড এবং প্রান্ত ব্যবহার করে।
উদাহরণ: গুগল-এর নলেজ প্যানেল একটি নলেজ গ্রাফ দ্বারা চালিত হয় যা ব্যক্তি, স্থান এবং ঘটনার মতো সত্তাগুলিকে সংযুক্ত করে।

ল্যাঙ্গুয়েজ লার্নিং মডেল অপটিমাইজেশন (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))

Language Learning Model Optimisation (LLMO)
নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনের জন্য বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির কর্মক্ষমতা, দক্ষতা বা অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে ব্যবহৃত কৌশল।
উদাহরণ: এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের জন্য একটি এলএলএম অপ্টিমাইজ করতে কোয়ান্টাইজেশন এবং নির্দেশাবলী ব্যবহার করা।

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) (Large Language Model (LLM))

Large Language Model (LLM)
বিশাল পরিমাণে টেক্সচুয়াল ডেটাতে প্রশিক্ষিত একটি ধরণের ডিপ লার্নিং মডেল যা মানব ভাষা তৈরি, বোঝা এবং যুক্তি করতে সক্ষম।
উদাহরণ: চ্যাটজিপিটি এবং ক্লড হল এলএলএম যা লেখা, কোডিং এবং প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করার জন্য প্রশিক্ষিত।

ল্যাটেন্ট স্পেস (Latent Space)

Latent Space
একটি উচ্চ-মাত্রিক বিমূর্ত উপস্থাপনা যেখানে অনুরূপ ইনপুটগুলি কাছাকাছি গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়, জেনারেটিভ মডেল এবং এমবেডিংগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: চিত্র তৈরিতে, ল্যাটেন্ট স্পেস ম্যানিপুলেট করলে উজ্জ্বলতা বা আবেগের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন হতে পারে।

লার্নিং রেট (Learning Rate)

Learning Rate
প্রশিক্ষণে একটি মূল হাইপারপ্যারামিটার যা মডেলের ওজনগুলি লস গ্রেডিয়েন্টের সাপেক্ষে কতটা সামঞ্জস্য করা হয় তা নিয়ন্ত্রণ করে।
উদাহরণ: একটি উচ্চ লার্নিং রেট মিনিমা অতিক্রম করতে পারে, যখন খুব কম রেট প্রশিক্ষণের অগ্রগতি ধীর করে দেয়।

মেশিন লার্নিং (ML) (Machine Learning (ML))

Machine Learning (ML)
এআই-এর একটি শাখা যা সিস্টেমগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে এবং স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করে।
উদাহরণ: স্প্যাম ফিল্টারগুলি পূর্ববর্তী উদাহরণগুলির উপর ভিত্তি করে ইমেলগুলিকে স্প্যাম বা না হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।

মডেল ড্রিফট (Model Drift)

Model Drift
একটি ঘটনা যেখানে ডেটা বা পরিবেশের পরিবর্তনের কারণে সময়ের সাথে সাথে একটি মডেলের নির্ভুলতা হ্রাস পায়।
উদাহরণ: জালিয়াতির কৌশল বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে একটি জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল কম নির্ভুল হয়ে ওঠে।

মডেল ট্রেনিং (Model Training)

Model Training
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে ডেটা ফিড করা এবং ত্রুটি হ্রাস করার জন্য এর প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: নতুন পণ্য সুপারিশ করার জন্য গ্রাহকের ক্রয় ইতিহাসের উপর একটি সুপারিশ ইঞ্জিন প্রশিক্ষণ।

মাল্টিমোডাল এআই (Multimodal AI)

Multimodal AI
এআই সিস্টেম যা পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং ভিডিওর মতো একাধিক ধরণের ডেটা প্রক্রিয়া এবং একীভূত করতে সক্ষম।
উদাহরণ: জিপিটি-৪ ভিশনের মতো একটি মডেল যা একই সাথে পাঠ্য পড়তে এবং চিত্রগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে।

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) (Natural Language Processing (NLP))

Natural Language Processing (NLP)
এআই-এর একটি উপক্ষেত্র যা কম্পিউটার এবং মানব (প্রাকৃতিক) ভাষার মধ্যে মিথস্ক্রিয়াতে মনোনিবেশ করে। এটি মেশিনকে মানব ভাষায় পড়তে, বুঝতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে।
উদাহরণ: এনএলপি ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, ভাষা অনুবাদ অ্যাপ এবং চ্যাটবটগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Network)

Neural Network
মানব মস্তিষ্কের কাঠামোর দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি মেশিন লার্নিং মডেল, যা সংযুক্ত নোড (নিউরন) এর স্তর নিয়ে গঠিত।
উদাহরণ: চিত্র এবং বক্তৃতা সনাক্তকরণে ব্যবহৃত ডিপ লার্নিং মডেলগুলির পিছনে নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে।

নয়েজ (Noise)

Noise
ডেটাতে র্যান্ডম বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য যা অর্থপূর্ণ প্যাটার্নগুলিকে অস্পষ্ট করতে পারে এবং মডেলের কর্মক্ষমতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
উদাহরণ: সেন্সর ত্রুটি বা টাইপো-ভরা ডেটা এন্ট্রিগুলিকে নয়েজ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।

অনটোলজি (Ontology)

Ontology
একটি কাঠামোগত ফ্রেমওয়ার্ক যা একটি ডোমেনের মধ্যে ধারণাগুলির মধ্যে সম্পর্ককে শ্রেণীবদ্ধ করে এবং সংজ্ঞায়িত করে, প্রায়শই সিমেন্টিক এআই সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: স্বাস্থ্যসেবার একটি অনটোলজি সংজ্ঞায়িত করতে পারে কিভাবে লক্ষণগুলি রোগ এবং চিকিৎসার সাথে সম্পর্কিত।

ওভারফিটিং (Overfitting)

Overfitting
একটি মডেলিং ত্রুটি যেখানে একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ ডেটাতে নয়েজ ক্যাপচার করে এবং নতুন ডেটাতে খারাপভাবে পারফর্ম করে।
উদাহরণ: একটি মডেল যা প্রশিক্ষণের উত্তরগুলি মুখস্থ করে কিন্তু অজানা পরীক্ষার ডেটা পরিচালনা করতে পারে না তা ওভারফিট করা হয়।

প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স (Predictive Analytics)

Predictive Analytics
ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ফলাফলের সম্ভাবনা সনাক্ত করতে ডেটা, অ্যালগরিদম এবং এআই ব্যবহার।
উদাহরণ: খুচরা বিক্রেতারা নির্দিষ্ট পণ্যের চাহিদা পূর্বাভাস দিতে প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে।

প্রি-ট্রেনিং (Pre-training)

Pre-training
একটি মডেলকে নির্দিষ্ট কাজের জন্য ফাইন-টিউন করার আগে একটি বড়, সাধারণ ডেটাসেটে প্রাথমিকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: জিপিটি মডেলগুলি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবটগুলির জন্য কাস্টমাইজ করার আগে বড় কর্পোরাতে প্রি-ট্রেইনড হয়।

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং (Prompt Engineering)

Prompt Engineering
বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির আউটপুট পরিচালনা করার জন্য কার্যকর প্রম্পট তৈরি করার শিল্প এবং বিজ্ঞান।
উদাহরণ: 'একটি বিনয়ী টিউটর হিসাবে উত্তর দিন' এর মতো সিস্টেম নির্দেশাবলী যোগ করা প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের একটি উদাহরণ।

কোয়ান্টাইজেশন (Quantisation)

Quantisation
একটি মডেল কম্প্রেশন কৌশল যা ওজন এবং অ্যাক্টিভেশনগুলি উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত বিটগুলির সংখ্যা হ্রাস করে, দক্ষতা বৃদ্ধি করে।
উদাহরণ: একটি মডেলকে ৩২-বিট থেকে ৮-বিটে কোয়ান্টাইজ করা মোবাইল ডিভাইসগুলিতে কর্মক্ষমতা উন্নত করে।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং (Quantum Computing)

Quantum Computing
কোয়ান্টাম মেকানিক্সের উপর ভিত্তি করে কম্পিউটিংয়ের একটি নতুন দৃষ্টান্ত, যা এক্সপোনেনশিয়াল প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার জন্য সম্ভাবনা ধারণ করে।
উদাহরণ: কোয়ান্টাম কম্পিউটিং একদিন ক্লাসিক্যাল সীমা ছাড়িয়ে এআই প্রশিক্ষণকে ত্বরান্বিত করতে পারে।

রিজনিং ইঞ্জিন (Reasoning Engine)

Reasoning Engine
এআই-তে একটি সিস্টেম যা নিয়ম বা ইনফারেন্স অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তথ্যের একটি সেট থেকে যৌক্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে।
উদাহরণ: একটি এআই ডায়াগনোসিস টুল লক্ষণগুলির উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য চিকিৎসা শর্তগুলি অনুমান করতে একটি রিজনিং ইঞ্জিন ব্যবহার করে।

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) (Reinforcement Learning (RL))

Reinforcement Learning (RL)
মেশিন লার্নিংয়ের একটি ক্ষেত্র যেখানে এজেন্টরা তাদের পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে ক্রমবর্ধমান পুরষ্কার সর্বাধিক করার জন্য শেখে।
উদাহরণ: একটি রোবট আরএল কৌশল ব্যবহার করে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে হাঁটা শিখছে।

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং উইথ হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
একটি শেখার পদ্ধতি যেখানে মানুষের পছন্দগুলি এআই-এর পুরষ্কার সংকেতকে নির্দেশ করে, প্রায়শই ভাষা মডেল ফাইন-টিউন করতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: চ্যাটজিপিটি আরও সহায়ক এবং নিরাপদ প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে আরএলএইচএফ দিয়ে প্রশিক্ষিত হয়েছিল।

রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))

Retrieval-Augmented Generation (RAG)
তথ্য পুনরুদ্ধারকে প্রজন্মের সাথে একত্রিত করার একটি পদ্ধতি, যেখানে একটি এলএলএম তার প্রতিক্রিয়া উন্নত করতে প্রাসঙ্গিক নথিগুলি পুনরুদ্ধার করে।
উদাহরণ: একটি এআই সহকারী একটি প্রযুক্তিগত প্রশ্নের উত্তর তৈরি করার সময় প্রাসঙ্গিক পণ্যের স্পেকস পুনরুদ্ধার করে এবং উদ্ধৃত করে।

সেলফ-সুপারভাইজড লার্নিং (Self-Supervised Learning)

Self-Supervised Learning
একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে মডেল কাঁচা ডেটা থেকে নিজস্ব লেবেল তৈরি করে প্যাটার্ন শেখে, মানব-অ্যানোটেটেড ডেটার উপর নির্ভরতা হ্রাস করে।
উদাহরণ: বার্ট টেক্সটে অনুপস্থিত শব্দগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করে সেলফ-সুপারভাইজড লার্নিং দিয়ে প্রশিক্ষিত হয়।

সিমেন্টিক সার্চ (Semantic Search)

Semantic Search
একটি অনুসন্ধান কৌশল যা কেবল কীওয়ার্ড ম্যাচিংয়ের চেয়ে ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য এবং প্রাসঙ্গিক অর্থ বোঝে।
উদাহরণ: 'একটি ফুটো কল ঠিক করার উপায়' অনুসন্ধান করলে নথিটিতে 'ফুটো কল' শব্দটি উপস্থিত না থাকলেও গাইডগুলি ফেরত আসে।

সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস (Sentiment Analysis)

Sentiment Analysis
পাঠ্যে আবেগ, মতামত বা মনোভাব সনাক্ত করার প্রক্রিয়া, প্রায়শই ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
উদাহরণ: একটি নতুন পণ্যের প্রতি জনসাধারণের প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করতে টুইটগুলি বিশ্লেষণ করা।

স্টোকাস্টিক (Stochastic)

Stochastic
র্যান্ডমনেস বা সম্ভাব্য আচরণ জড়িত, প্রায়শই জেনারেটিভ এআই এবং অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: জিপিটি-৪-এর আউটপুট এর স্টোকাস্টিক ডিকোডিং প্রক্রিয়ার কারণে একই ইনপুটের জন্য ভিন্ন হয়।

স্ট্রং এআই (Strong AI)

Strong AI
আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (AGI) নামেও পরিচিত, এটি সমস্ত ডোমেনে মানুষের স্তরের জ্ঞানীয় ক্ষমতা সম্পন্ন মেশিনগুলিকে বোঝায়।
উদাহরণ: একটি ভবিষ্যতের এআই যা উপন্যাস লিখতে, শহর পরিকল্পনা করতে এবং সমানভাবে নৈতিক দ্বিধা সমাধান করতে পারে।

সুপার আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))

Super Artificial Intelligence (SAI)
একটি তাত্ত্বিক এআই যা সমস্ত দিক—যুক্তি, সৃজনশীলতা, মানসিক বুদ্ধিমত্তা, ইত্যাদি—তে মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে ছাড়িয়ে যায়।
উদাহরণ: একটি এসএআই তাত্ত্বিকভাবে নতুন বিজ্ঞান এবং দর্শন স্বাধীনভাবে বিকাশ করতে পারে।

সুপারভাইজড লার্নিং (Supervised Learning)

Supervised Learning
একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যেখানে মডেলগুলি ইনপুট-আউটপুট ম্যাপিং শিখতে লেবেলযুক্ত ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়।
উদাহরণ: ঐতিহাসিক উদাহরণ ব্যবহার করে ইমেলগুলিকে স্প্যাম বা না হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে একটি মডেলকে শেখানো।

সিন্থেটিক ডেটা (Synthetic Data)

Synthetic Data
কৃত্রিমভাবে তৈরি ডেটা যা বাস্তব-বিশ্বের ডেটাকে অনুকরণ করে, প্রায়শই যখন বাস্তব ডেটা দুষ্প্রাপ্য বা সংবেদনশীল হয় তখন প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: রোগীর গোপনীয়তা লঙ্ঘন না করে ডায়াগনস্টিক মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সিন্থেটিক মেডিকেল চিত্র তৈরি করা।

টোকেন (Token)

Token
এলএলএম দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত পাঠ্যের একটি একক—সাধারণত একটি শব্দ বা শব্দ অংশ।
উদাহরণ: 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড!' বাক্যটি ৩টি টোকেনে বিভক্ত: 'হ্যালো', 'ওয়ার্ল্ড', এবং '!'।

টোকেনাইজেশন (Tokenisation)

Tokenisation
একটি মডেল দ্বারা প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাঠ্যকে টোকেনে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া।
উদাহরণ: এনএলপি-তে, 'চ্যাটজিপিটি দুর্দান্ত' ['চ্যাট', 'জি', 'পিটি', 'is', 'great'] তে পরিণত হয়।

ট্রান্সফার লার্নিং (Transfer Learning)

Transfer Learning
প্রশিক্ষণের সময় এবং ডেটার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে অন্য সম্পর্কিত কাজের উপর শেখা উন্নত করতে একটি কাজ থেকে জ্ঞান ব্যবহার করা।
উদাহরণ: অন্য ভাষায় সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস করার জন্য ইংরেজি টেক্সটে প্রশিক্ষিত একটি মডেল ফাইন-টিউন করা।

ট্রান্সফরমার (Transformer)

Transformer
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা সিকোয়েন্সিয়াল ডেটা মডেল করার জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে, এলএলএমগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: বার্ট, জিপিটি এবং টি৫ সবই ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল।

আন্ডারফিটিং (Underfitting)

Underfitting
যখন একটি মডেল প্রশিক্ষণ ডেটাতে প্যাটার্নগুলি ক্যাপচার করার জন্য খুব সহজ হয়, যার ফলে খারাপ কর্মক্ষমতা হয়।
উদাহরণ: জটিল চিত্র শ্রেণীবদ্ধকরণ ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করা একটি রৈখিক মডেল আন্ডারফিট করতে পারে।

আনসুপারভাইজড লার্নিং (Unsupervised Learning)

Unsupervised Learning
একটি শেখার পদ্ধতি যেখানে মডেলগুলি লেবেলবিহীন ডেটাতে প্যাটার্ন বা ক্লাস্টার সনাক্ত করে।
উদাহরণ: পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই গ্রাহকদের ক্রয় আচরণের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীভুক্ত করা।

ইউজার ইনটেন্ট (User Intent)

User Intent
ব্যবহারকারীর একটি ক্যোয়ারী বা মিথস্ক্রিয়ার পিছনের লক্ষ্য বা উদ্দেশ্য।
উদাহরণ: 'একটি কেক কিভাবে বেক করতে হয়' টাইপ করা ব্যবহারকারী সম্ভবত একটি রেসিপি খুঁজে পেতে চায়।

ভ্যালিডেশন সেট (Validation Set)

Validation Set
প্রশিক্ষণের সময় মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি টিউন করতে ব্যবহৃত ডেটার একটি উপসেট।
উদাহরণ: চূড়ান্ত পরীক্ষার আগে ওভারফিটিং সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

ভেক্টর ডেটাবেস (Vector Database)

Vector Database
সিমিলারিটি সার্চ এবং আরএজি-এর মতো এআই কাজগুলিতে ব্যবহৃত ভেক্টর এমবেডিংগুলি সংরক্ষণ এবং অনুসন্ধান করার জন্য ডিজাইন করা একটি ডেটাবেস।
উদাহরণ: পাইনকোন এবং উইভিয়েট হল টেক্সট বা ইমেজ এমবেডিং সংরক্ষণের জন্য ভেক্টর ডেটাবেস।

ভেক্টর এমবেডিং (Vector Embedding)

Vector Embedding
ডেটার একটি সাংখ্যিক উপস্থাপনা যা একটি ভেক্টর স্পেসে শব্দার্থিক অর্থ এবং সম্পর্ক সংরক্ষণ করে।
উদাহরণ: 'রাজা' এবং 'রানী' শব্দগুলির লিঙ্গ পার্থক্য সহ অনুরূপ এমবেডিং রয়েছে।

ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট (Virtual Assistant)

Virtual Assistant
একটি এআই-চালিত সফ্টওয়্যার এজেন্ট যা কথোপকথন বা ভয়েস কমান্ডের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে সহায়তা করে।
উদাহরণ: সিরি, অ্যালেক্সা এবং গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট জনপ্রিয় ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট।

ভয়েস রিকগনিশন (Voice Recognition)

Voice Recognition
স্পোকেন ভাষা ব্যাখ্যা এবং টেক্সট বা অ্যাকশনে রূপান্তর করার প্রযুক্তি।
উদাহরণ: ভয়েস টাইপিং এবং ভয়েস কমান্ড ভয়েস রিকগনিশন সিস্টেমের উপর নির্ভর করে।

উইক এআই (Weak AI)

Weak AI
এআই সিস্টেম যা সাধারণ বুদ্ধিমত্তা ছাড়াই একটি সংকীর্ণ, নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
উদাহরণ: একটি দাবা-খেলোয়াড় এআই যা ভাষা বুঝতে বা গাড়ি চালাতে পারে না তা উইক এআই-এর একটি উদাহরণ।

ওয়েব স্ক্র্যাপিং (Web Scraping)

Web Scraping
ওয়েবসাইট থেকে তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে বের করা, প্রায়শই প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহ করতে বা বিষয়বস্তু নিরীক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: একটি সম্পত্তি মূল্যায়ন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য রিয়েল এস্টেট তালিকা স্ক্র্যাপ করা।

ওয়েট (Weight)

Weight
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি প্যারামিটার যা একটি নোডের অন্যটির উপর প্রভাবের শক্তি নির্ধারণ করে।
উদাহরণ: মডেলের ত্রুটি হ্রাস করার জন্য প্রশিক্ষণের সময় ওজনগুলি সামঞ্জস্য করা হয়।

হুইস্পার (Whisper)

Whisper
OpenAI দ্বারা উন্নত একটি স্পিচ-টু-টেক্সট মডেল যা একাধিক ভাষায় অডিও প্রতিলিপি করতে সক্ষম।
উদাহরণ: হুইস্পার উচ্চ নির্ভুলতার সাথে বক্তৃতা এবং পডকাস্ট প্রতিলিপি করতে পারে।

YAML (YAML)

YAML
ডেটা সিরিয়ালাইজেশনের জন্য একটি মানব-পঠনযোগ্য বিন্যাস, যা সাধারণত মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে কনফিগারেশন ফাইলগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: পাইটর্চে প্রশিক্ষণের জন্য একটি YAML ফাইলে মডেল প্যারামিটার সংজ্ঞায়িত করা।

জিরো-শট লার্নিং (Zero-shot Learning)

Zero-shot Learning
একটি মডেলের সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করে এটি স্পষ্টভাবে প্রশিক্ষিত হয়নি এমন কাজগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতা।
উদাহরণ: একটি মডেল আইনি ডেটাতে বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত না হওয়া সত্ত্বেও আইনি প্রশ্নের উত্তর দেয়।

জেট্টাবাইট (Zettabyte)

Zettabyte
ডিজিটাল ডেটার একটি একক যা এক সেক্সটিলিয়ন (10^21) বাইটের সমান, প্রায়শই ইন্টারনেটের ডেটার স্কেল বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ: ২০১৬ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী ইন্টারনেট ট্র্যাফিক প্রতি বছর ১ জেট্টাবাইট অতিক্রম করেছে।