একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে যুগের সংখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতার মধ্যে সম্পর্ক একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা মডেলের কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। একটি যুগ বলতে পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে একটি সম্পূর্ণ পাস বোঝায়। যুগের সংখ্যা কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে তা বোঝা অপরিহার্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 1
গভীর শিক্ষায় epochs ব্যবহার করার উদ্দেশ্য কি?
গভীর শিক্ষায় যুগের ব্যবহার করার উদ্দেশ্য হল মডেলের কাছে প্রশিক্ষণের ডেটা পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উপস্থাপন করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া। একটি যুগকে সমগ্র প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে একটি সম্পূর্ণ পাস হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। প্রতিটি যুগের সময়, আউটপুট ভবিষ্যদ্বাণী করতে যে ত্রুটিটি করে তার উপর ভিত্তি করে মডেলটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলি আপডেট করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্থাপত্য এবং কর্মক্ষমতা পরিপ্রেক্ষিতে বেসলাইন, ছোট এবং বড় মডেলের মধ্যে পার্থক্য কি ছিল?
স্থাপত্য এবং কর্মক্ষমতা পরিপ্রেক্ষিতে বেসলাইন, ছোট এবং বড় মডেলের মধ্যে পার্থক্যগুলি প্রতিটি মডেলে ব্যবহৃত স্তর, একক এবং পরামিতির সংখ্যার বৈচিত্র্যের জন্য দায়ী করা যেতে পারে। সাধারণভাবে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের আর্কিটেকচার তার স্তরগুলির সংগঠন এবং বিন্যাসকে বোঝায়, যখন কর্মক্ষমতা বোঝায় কিভাবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মডেল পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে আন্ডারফিটিং ওভারফিটিং থেকে কীভাবে আলাদা?
আন্ডারফিটিং এবং ওভারফিটিং মেশিন লার্নিং মডেলের দুটি সাধারণ সমস্যা যা তাদের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। মডেল পারফরম্যান্সের পরিপ্রেক্ষিতে, আন্ডারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল ডেটাতে অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে খুব সহজ হয়, যার ফলে ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিকতা দুর্বল হয়। অন্যদিকে, ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল খুব জটিল হয়ে যায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আন্ডারফিটিং এর ধারণা ব্যাখ্যা করুন এবং কেন এটি মেশিন লার্নিং মডেলে ঘটে।
আন্ডারফিটিং হল এমন একটি ঘটনা যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ঘটে যখন মডেল ডেটাতে উপস্থিত অন্তর্নিহিত নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়। এটি উচ্চ পক্ষপাত এবং নিম্ন বৈচিত্র্য দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যার ফলে একটি মডেল যা ডেটার জটিলতাকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করতে খুব সহজ। এই ব্যাখ্যা, আমরা হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 1, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নতুন, অদেখা ডেটাতে মডেলের পারফরম্যান্সে কী বিচ্যুতি পরিলক্ষিত হয়েছে?
নতুন, অদেখা ডেটাতে একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যকারিতা প্রশিক্ষণ ডেটাতে এর কার্যকারিতা থেকে বিচ্যুত হতে পারে। এই বিচ্যুতিগুলি, যা সাধারণীকরণ ত্রুটি হিসাবেও পরিচিত, মডেল এবং ডেটার বিভিন্ন কারণের কারণে উদ্ভূত হয়। অটোএমএল ভিশনের প্রেক্ষাপটে, চিত্র শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য Google ক্লাউড দ্বারা সরবরাহ করা একটি শক্তিশালী টুল,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা