গুরুত্বপূর্ণ সংজ্ঞা — এক নজরে (L2)
Key definitions at a glance (L2)
এই লেসন পড়ার পরে তুমি পারবে
- 1 ও 2 নম্বরের প্রশ্নের জন্য সব প্রধান পরিভাষার সংজ্ঞা জানা
- সংজ্ঞার সাথে একটি উদাহরণ জুড়ে দেওয়ার অভ্যাস তৈরি করা
এই পাতাটি শুধু সংজ্ঞার জন্য — পরীক্ষার আগে চোখ বুলিয়ে নিলেই 1 ও 2 নম্বরের প্রশ্নে পুরো নম্বর পাওয়া যায়। প্রতিটি সংজ্ঞায় একটি উদাহরণও দেওয়া হলো।
পরিভাষা ও এক লাইনে সংজ্ঞা
সংজ্ঞা টেবিল — ইউনিট 8
| পরিভাষা | এক লাইনে সংজ্ঞা | উদাহরণ |
|---|---|---|
| ডেটা | তথ্যের কাঁচা উপকরণ, যা কম্পিউটারে সংরক্ষণ করা যায় | রোল-নম্বরের তালিকা |
| স্ট্রাকচার্ড ডেটা | সারি-কলামে সাজানো, হিসাব করা সহজ ডেটা | Excel শিট |
| আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা | নির্দিষ্ট ছাঁচ নেই এমন ডেটা | ছবি, ভিডিও, কণ্ঠ |
| ডেটা ক্লিনিং | ভুল, ফাঁকা ও পুনরাবৃত্ত মান ঠিক করার কাজ | ভুল বানান সংশোধন |
| ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটাকে চার্ট বা ছবির মাধ্যমে দেখানো | বার চার্ট |
| ড্যাশবোর্ড | এক পর্দায় একাধিক চার্ট ও সূচক | বিক্রির ড্যাশবোর্ড |
| ডেটা অ্যানালিটিক্স | ডেটা বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্তের উপযোগী অন্তর্দৃষ্টি বের করার পদ্ধতি | মাসিক বিক্রির বিশ্লেষণ |
| ডেটা-নির্ভর সিদ্ধান্ত | অনুমান নয়, ডেটার প্রমাণ দেখে সিদ্ধান্ত নেওয়া | বিক্রির তথ্য দেখে দাম ঠিক করা |
| কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) | মেশিনকে মানুষের মতো দেখা, বোঝা, শেখা ও সিদ্ধান্ত নেওয়ার সক্ষমতা দেওয়ার প্রযুক্তি | চ্যাটবট, ফেস রিকগনিশন |
| মেশিন লার্নিং (ML) | ডেটা ও উদাহরণ থেকে নিজে থেকে শেখার পদ্ধতি | স্প্যাম শনাক্তকারী মডেল |
| ডিপ লার্নিং (DL) | অনেক স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্ক দিয়ে শেখা, যা ML-এর অংশ | ছবি চেনার বড় মডেল |
| ট্রেনিং ডেটা | মডেল শেখানোর জন্য ব্যবহার করা উদাহরণের সেট | 1000 ফলের ছবি |
| লেবেল | প্রতিটি উদাহরণের সঠিক উত্তর | ছবির সাথে লেখা “আম” |
| মডেল | শেখা ধারার গাণিতিক রূপ, যা নতুন ইনপুটে উত্তর দেয় | ছবি দেখে আম চেনার নিয়ম |
| নির্ভুলতা | সঠিক উত্তরের শতকরা হার | 200-এর মধ্যে 183 = 91.5% |
| সুপারভাইজড লার্নিং | লেবেলযুক্ত ডেটা দিয়ে শেখা | স্প্যাম বা না-স্প্যাম শনাক্ত |
| আনসুপারভাইজড লার্নিং | লেবেল ছাড়া ডেটায় নিজে থেকে দল বা ধারা খোঁজা | গ্রাহক দলে ভাগ করা |
| রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং | পুরস্কার ও শাস্তির ফল থেকে সেরা কৌশল শেখা | গেম খেলা রোবট |
| প্রেডিকশন | সংখ্যা বা মান আকারে পূর্বানুমান | আগামী মাসের বিক্রি |
| ক্লাসিফিকেশন | নির্দিষ্ট শ্রেণি বা লেবেল বাছাই | আম না কাঁঠাল |
| ওভারফিটিং | অতিরিক্ত মুখস্থ করায় নতুন উদাহরণে ভুল করা | শুধু দেওয়া ছবিতেই সঠিক |
| পক্ষপাত (bias) | ডেটার একপেশে গড়নের কারণে মডেলের পক্ষপাতদুষ্ট সিদ্ধান্ত | এক দলের ছবি বেশি থাকা |
| NLP | কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বোঝানো ও ব্যবহার করানোর প্রযুক্তি | অনুবাদ, সারসংক্ষেপ |
| কম্পিউটার ভিশন | কম্পিউটারকে ছবি ও ভিডিও “দেখতে” শেখানোর প্রযুক্তি | মুখ চেনা, বস্তু শনাক্ত |
| চ্যাটবট | স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার প্রোগ্রাম | গ্রাহকসেবার সহকারী |
| রিকমেন্ডার সিস্টেম | আগের পছন্দ দেখে পণ্য বা কনটেন্ট সুপারিশ করার সিস্টেম | ভিডিও সাইটের ফিড |
| জেনারেটিভ AI | নতুন লেখা, ছবি বা শব্দ তৈরি করে এমন AI | ছবি বানানোর টুল |
সংখ্যা ও নাম — ভুল কোরো না
মনে রাখার সংখ্যা ও নাম
| যা মনে রাখবে | সংখ্যা বা নাম |
|---|---|
| 1956 | ডার্টমাউথ সম্মেলনে AI নামকরণ |
| 1997 | ডিপ ব্লু দাবায় জেতে |
| 2016 | আলফাগো গো-তে জেতে |
| অ্যানালিটিক্সের ধরন | 4টি: বর্ণনামূলক, কারণনির্ণায়ক, পূর্বানুমানমূলক, নির্দেশনামূলক |
| অ্যানালিটিক্সের ধাপ | 6টি |
| ML-এর মূল ধরন | 3টি: সুপারভাইজড, আনসুপারভাইজড, রিইনফোর্সমেন্ট |
| সম্পর্ক | AI ⊃ ML ⊃ DL (বৃত্তে বৃত্ত) |
| ডেটা প্রস্তুতি | মোট সময়ের প্রায় 60-70% |
পরীক্ষার টিপ
সংজ্ঞা মুখস্থ করার সময় সূত্রটি মনে রাখো: “কী + কী কাজ করে + একটি উদাহরণ”। এই তিনটি অংশ থাকলে 2 নম্বরের উত্তর পূর্ণ, আর ভুলে গেলেও আংশিক নম্বর পাওয়া যায়।