এনসাম্বল লার্নিং কি?
এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যা সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে একাধিক মডেলকে একত্রিত করে। এনসেম্বল শেখার পিছনে মূল ধারণাটি হল যে একাধিক মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে, ফলস্বরূপ মডেলটি প্রায়শই জড়িত যে কোনও পৃথক মডেলকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। বিভিন্ন পন্থা আছে
কোন অ্যালগরিদম কোন ডেটা প্যাটার্নের জন্য উপযুক্ত?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, একটি নির্দিষ্ট ডেটা প্যাটার্নের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা সঠিক এবং দক্ষ ফলাফল অর্জনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিভিন্ন অ্যালগরিদমগুলি নির্দিষ্ট ধরণের ডেটা প্যাটার্নগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতাকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে। আসুন বিভিন্ন অ্যালগরিদম অন্বেষণ করি
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে অ-সংখ্যাসূচক ডেটা কীভাবে পরিচালনা করা যেতে পারে?
অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে অ-সংখ্যাসূচক ডেটা পরিচালনা করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। যদিও অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাংখ্যিক ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে বিশ্লেষণের জন্য একটি উপযুক্ত বিন্যাসে অ-সংখ্যাসূচক ডেটাকে প্রিপ্রসেস এবং রূপান্তর করার জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল উপলব্ধ রয়েছে। এই উত্তরে, আমরা অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ক্লাস্টারিং, কে-মানে এবং মানে শিফট, অ-সংখ্যাসূচক ডেটা পরিচালনা করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা