ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
ভেক্টর হিসাবে শব্দ উপস্থাপনাগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করার জন্য একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করার জন্য, আমাদের শব্দ এমবেডিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের প্রয়োগের ভিত্তিগত ধারণাগুলি অনুসন্ধান করতে হবে। শব্দ এমবেডিং হল একটি অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর স্পেসে শব্দের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা যা শব্দের মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ককে ক্যাপচার করে। এই এমবেডিং হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
TensorBoard কি?
TensorBoard হল মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা সাধারণত TensorFlow, Google এর ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে যুক্ত। এটি ব্যবহারকারীদের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির একটি স্যুট প্রদান করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা বুঝতে, ডিবাগ এবং অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ টেনসরবোর্ড ব্যবহারকারীদের তাদের বিভিন্ন দিক কল্পনা করতে দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
একটি গভীর শিক্ষার মডেল দ্বারা তৈরি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা করার জন্য কিছু কৌশল কি কি?
একটি গভীর শিক্ষার মডেল দ্বারা তৈরি ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যাখ্যা করা তার আচরণ বোঝার এবং মডেল দ্বারা শেখা অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলির অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের একটি অপরিহার্য দিক। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই ক্ষেত্রে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যাখ্যা করতে এবং মডেলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া সম্পর্কে আমাদের বোঝার উন্নতি করতে বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করা যেতে পারে। একটি সাধারণত ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা একটি প্রশিক্ষিত মডেলের নির্ভুলতা এবং ক্ষতি মান গ্রাফ করতে পারি?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষিত মডেলের নির্ভুলতা এবং ক্ষতির মানগুলি গ্রাফ করার জন্য, আমরা পাইথন এবং পাইটর্চে উপলব্ধ বিভিন্ন কৌশল এবং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারি। আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং এর প্রশিক্ষণ এবং অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য নির্ভুলতা এবং ক্ষতির মান পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই
কিভাবে TensorBoard বিভিন্ন মডেলের কর্মক্ষমতা কল্পনা এবং তুলনা করতে সাহায্য করে?
TensorBoard হল একটি শক্তিশালী টুল যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাস ব্যবহার করে ডিপ লার্নিং এর ক্ষেত্রে বিভিন্ন মডেলের কর্মক্ষমতা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং তুলনা করতে সাহায্য করে। এটি প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের সময় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির আচরণ বিশ্লেষণ এবং বোঝার জন্য একটি ব্যাপক এবং স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস প্রদান করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, টেনসরবোর্ড, টেনসরবোর্ড দিয়ে অনুকূলিতকরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকার চিত্র প্রদর্শন করতে কোড পরিবর্তন করতে পারি?
একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকারের চিত্রগুলি প্রদর্শন করার জন্য কোডটি পরিবর্তন করতে, আমরা পাইথনে ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি। Matplotlib হল একটি বহুল ব্যবহৃত প্লটিং লাইব্রেরি যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরির জন্য বিভিন্ন ধরনের ফাংশন প্রদান করে। প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। TensorFlow ছাড়াও, আমরা আমদানি করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, visualizing, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কুকুর বনাম বিড়াল সনাক্তকরণের প্রেক্ষাপটে চিত্রগুলি এবং তাদের শ্রেণীবিভাগগুলিকে কল্পনা করার উদ্দেশ্য কী?
একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কুকুর বনাম বিড়াল শনাক্ত করার প্রেক্ষাপটে চিত্রগুলি এবং তাদের শ্রেণীবিভাগগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করা বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে। এই প্রক্রিয়াটি কেবল নেটওয়ার্কের অভ্যন্তরীণ কাজগুলি বুঝতে সাহায্য করে না বরং এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে, সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং শেখা উপস্থাপনাগুলির অন্তর্দৃষ্টি অর্জনে সহায়তা করে৷ অন্যতম
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কুকুর বনাম বিড়াল সনাক্ত করতে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা, নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এমবিএআরআই-এর বিজ্ঞানীদের সাথে ড্যানিয়েলের প্রকল্পে টেনসরফ্লো কী ভূমিকা পালন করেছিল?
TensorFlow কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের বিকাশ ও বাস্তবায়নের জন্য একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে MBARI-এর বিজ্ঞানীদের সাথে ড্যানিয়েলের প্রকল্পে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। TensorFlow, Google দ্বারা তৈরি একটি ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক, এর কার্যকারিতার বিস্তৃত পরিসর এবং ব্যবহারের সহজতার কারণে AI সম্প্রদায়ের মধ্যে উল্লেখযোগ্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো অ্যাপ্লিকেশন, ড্যানিয়েল এবং শব্দ সাগর, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে ব্লোচ গোলকের উপস্থাপনা আমাদেরকে ত্রিমাত্রিক স্থানের একটি কিউবিটের অবস্থা কল্পনা করার অনুমতি দেয়?
ব্লোচ গোলকের উপস্থাপনা হল কোয়ান্টাম তথ্য তত্ত্বের একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা আমাদেরকে ত্রিমাত্রিক স্থানের একটি কিউবিটের অবস্থা কল্পনা করতে দেয়। এটি একটি qubit অবস্থার একটি জ্যামিতিক উপস্থাপনা প্রদান করে, যা কোয়ান্টাম তথ্যের একটি মৌলিক একক। ব্লচ গোলকের নামকরণ করা হয়েছে সুইস পদার্থবিদ ফেলিক্স ব্লোচের নামে।
- প্রকাশিত কোয়ান্টাম তথ্য, EITC/QI/QIF কোয়ান্টাম তথ্যের মৌলিক বিষয়, স্পিনের ভূমিকা, ব্লচ গোলক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ক্লাউড ডেটাল্যাব কী এবং এর প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী?
ক্লাউড ডেটাল্যাব হল Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) দ্বারা প্রদত্ত একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের একটি সহযোগিতামূলক এবং ইন্টারেক্টিভ পদ্ধতিতে বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে৷ এটি জুপিটার নোটবুকের নমনীয়তা এবং GCP এর ব্যবহার সহজতার সাথে একত্রিত করে। ক্লাউড ডেটাল্যাব বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য অফার করে যা এটিকে একটি আদর্শ পছন্দ করে
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি ল্যাব, ক্লাউড ডেটাবলের সাহায্যে বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2