কিভাবে আমরা 'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণীবদ্ধকারীকে আচার করতে পারি?
'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণিবিন্যাসকারীকে আচার করতে, আমরা কয়েকটি সহজ ধাপ অনুসরণ করতে পারি। পিকলিং আমাদের একটি বস্তুকে সিরিয়ালাইজ করতে এবং এটিকে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করতে দেয়, যা পরে লোড এবং পরে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন আমরা একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল সংরক্ষণ করতে চাই, যেমন
পাইথনের সাথে মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে পিকলিং কী এবং কেন এটি দরকারী?
Pickling, Python এর সাথে মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, একটি বাইট স্ট্রীমে এবং থেকে পাইথন অবজেক্টকে সিরিয়ালাইজ এবং ডিসিরিয়ালাইজ করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটি আমাদের একটি ফাইলের মধ্যে একটি বস্তুর অবস্থা সংরক্ষণ করতে বা এটি একটি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্থানান্তর করার অনুমতি দেয় এবং তারপরে পরবর্তী সময়ে বস্তুটির অবস্থা পুনরুদ্ধার করতে দেয়। আচার
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, বাছাই এবং স্কেলিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং-এ 'পিকলিং'-এর ধারণা কী এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণী প্রক্রিয়ায় কীভাবে সাহায্য করে?
মেশিন লার্নিং-এ "পিকলিং" ধারণাটি একটি পাইথন অবজেক্ট স্ট্রাকচারকে একটি বাইট স্ট্রীমে সিরিয়ালাইজ করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটি বস্তুটিকে একটি ডিস্কে সংরক্ষণ বা একটি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্থানান্তরিত করার অনুমতি দেয় এবং পরবর্তীতে মূল অবজেক্টকে পুনর্গঠনের জন্য ডিসিরিয়ালাইজ করা হয়। মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে, পিকলিং সাধারণত ব্যবহার করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা