একটি তত্ত্বাবধান না করা মডেলের কি প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় যদিও এটিতে কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা নেই?
মেশিন লার্নিং-এ একটি তত্ত্বাবধানহীন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না কারণ এটি পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখে। যদিও তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে না, তবুও মডেলটিকে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো শেখার জন্য একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
লেবেলযুক্ত ডেটার অনুপস্থিতিতে আমরা কীভাবে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করব?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষত পাইথনের সাথে মেশিন লার্নিং-এ, লেবেলযুক্ত ডেটার অনুপস্থিতিতে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি হল তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশল যা তাদের অন্তর্নিহিত নিদর্শন এবং মিলগুলির উপর ভিত্তি করে অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করার লক্ষ্য রাখে। যখন লেবেলযুক্ত ডেটার অনুপস্থিতি
কে-মিনস এবং গড় শিফট ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের মধ্যে পার্থক্য কী?
k-মান এবং গড় শিফট ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম উভয়ই ক্লাস্টারিং কাজের জন্য মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। যদিও তারা ডেটা পয়েন্টগুলিকে ক্লাস্টারে গোষ্ঠীবদ্ধ করার লক্ষ্য ভাগ করে নেয়, তারা তাদের পদ্ধতি এবং বৈশিষ্ট্যের মধ্যে আলাদা। K-এর অর্থ হল একটি সেন্ট্রোয়েড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যার লক্ষ্য ডেটাকে k স্বতন্ত্র ক্লাস্টারে ভাগ করা। এটা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ক্লাস্টারিং, কে-মানে এবং মানে শিফট, কে মানে টাইটানিক ডেটাসেট with, পরীক্ষার পর্যালোচনা
বিভিন্ন আকারের গোষ্ঠীগুলিকে ক্লাস্টার করার সময় k-মান অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতা কী?
k-মানে অ্যালগরিদম হল মেশিন লার্নিং-এ বিশেষ করে তত্ত্বাবধানহীন শেখার কাজে একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম। এটি ডেটা পয়েন্টের সাদৃশ্যের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটাসেটকে k স্বতন্ত্র ক্লাস্টারে ভাগ করা লক্ষ্য করে। যাইহোক, k-মানে অ্যালগরিদমের নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা রয়েছে যখন এটি বিভিন্ন আকারের গ্রুপগুলিকে ক্লাস্টার করার ক্ষেত্রে আসে। এই উত্তরে, আমরা অনুসন্ধান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ক্লাস্টারিং, কে-মানে এবং মানে শিফট, গুচ্ছ পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা