প্রথমে কেরাস মডেল ব্যবহার করে এবং তারপরে টেনসরফ্লো সরাসরি ব্যবহার করার পরিবর্তে এটিকে টেনসরফ্লো অনুমানকারীতে রূপান্তর করার সুবিধা কী?
যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশের কথা আসে, তখন কেরাস এবং টেনসরফ্লো উভয়ই জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক যা বিভিন্ন কার্যকারিতা এবং ক্ষমতা প্রদান করে। যদিও টেনসরফ্লো গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় লাইব্রেরি, কেরাস একটি উচ্চ-স্তরের API প্রদান করে যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির প্রক্রিয়াকে সহজ করে। কিছু ক্ষেত্রে, এটা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অনুমানকারীদের সাথে কেরাসকে বাড়িয়ে তোলা হচ্ছে
যদি ইনপুটটি নাম্পি অ্যারে সংরক্ষণকারী হিটম্যাপের তালিকা হয় যা ViTPose-এর আউটপুট এবং প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকার [1, 17, 64, 48] শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয়, কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষত পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ডিপ লার্নিং-এ, ডেটা এবং ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময়, প্রদত্ত ইনপুট প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করার জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। এই ক্ষেত্রে, ইনপুটে নম্পি অ্যারেগুলির একটি তালিকা থাকে, প্রতিটিতে একটি হিটম্যাপ সংরক্ষণ করা হয় যা আউটপুটকে উপস্থাপন করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, ডেটাসেট
আউটপুট চ্যানেল কি?
আউটপুট চ্যানেলগুলি অনন্য বৈশিষ্ট্য বা নিদর্শনগুলির সংখ্যা উল্লেখ করে যা একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) একটি ইনপুট চিত্র থেকে শিখতে এবং বের করতে পারে। পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, আউটপুট চ্যানেলগুলি প্রশিক্ষণ কনভনেটের একটি মৌলিক ধারণা। সিএনএনকে কার্যকরভাবে ডিজাইন ও প্রশিক্ষণের জন্য আউটপুট চ্যানেল বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), প্রশিক্ষণ কনভনেট
ইনপুট চ্যানেলের সংখ্যার অর্থ কী (nn.Conv1d-এর ১ম প্যারামিটার)?
ইনপুট চ্যানেলের সংখ্যা, যা PyTorch-এ nn.Conv2d ফাংশনের প্রথম প্যারামিটার, ইনপুট ছবিতে বৈশিষ্ট্য মানচিত্র বা চ্যানেলের সংখ্যা বোঝায়। এটি চিত্রের "রঙ" মানগুলির সংখ্যার সাথে সরাসরি সম্পর্কিত নয়, বরং স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য বা প্যাটার্নের সংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে যা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), প্রশিক্ষণ কনভনেট
ওভারফিটিং কখন ঘটে?
ওভারফিটিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ঘটে, বিশেষ করে উন্নত গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, আরও বিশেষভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কে, যা এই ক্ষেত্রের ভিত্তি। ওভারফিটিং হল এমন একটি ঘটনা যা দেখা দেয় যখন একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটে খুব ভালোভাবে প্রশিক্ষিত করা হয়, যে পরিমাণ এটি অতিরিক্ত বিশেষায়িত হয়ে যায়।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/এডিএল অ্যাডভান্সড ডিপ লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক, নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তি
একটি মডেল প্রশিক্ষণ মানে কি? কোন ধরনের শিক্ষা: গভীর, ensemble, স্থানান্তর সর্বোত্তম? শেখার অনির্দিষ্টকালের জন্য দক্ষ?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে একটি "মডেল" প্রশিক্ষণের অর্থ হল প্যাটার্ন চিনতে এবং ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি অ্যালগরিদম শেখানোর প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়াটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যেখানে মডেল উদাহরণ থেকে শেখে এবং অদেখা তথ্যের সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে তার জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করে। সেখানে
PyTorch নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের CPU এবং GPU প্রক্রিয়াকরণের জন্য একই কোড থাকতে পারে?
সাধারণভাবে PyTorch-এ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল CPU এবং GPU উভয় প্রক্রিয়াকরণের জন্য একই কোড থাকতে পারে। PyTorch হল একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি নমনীয় এবং দক্ষ প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। PyTorch-এর অন্যতম প্রধান বৈশিষ্ট্য হল CPU-এর মধ্যে নির্বিঘ্নে স্যুইচ করার ক্ষমতা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, জিপিইউতে গণনা
জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs) কি একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারীর ধারণার উপর নির্ভর করে?
GANগুলি বিশেষভাবে একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারীর ধারণার উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে। GAN হল গভীর শিক্ষার মডেলের একটি শ্রেণী যা দুটি প্রধান উপাদান নিয়ে গঠিত: একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারী। একটি GAN-এর জেনারেটর প্রশিক্ষণ ডেটার অনুরূপ সিন্থেটিক ডেটা নমুনা তৈরি করার জন্য দায়ী। এটা হিসাবে র্যান্ডম শব্দ লাগে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/এডিএল অ্যাডভান্সড ডিপ লার্নিং, উন্নত জেনারেটাল মডেল, আধুনিক সুপ্ত পরিবর্তনশীল মডেল
DNN-এ আরও নোড যুক্ত করার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?
একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কে (DNN) আরও নোড যুক্ত করার সুবিধা এবং অসুবিধা উভয়ই থাকতে পারে। এগুলি বোঝার জন্য, DNNগুলি কী এবং সেগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ৷ DNN হল এক ধরনের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা এর গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা কি?
অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা একটি চ্যালেঞ্জ যা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণে উদ্ভূত হয়, বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের প্রসঙ্গে। এটি শেখার প্রক্রিয়া চলাকালীন একটি গভীর নেটওয়ার্কের স্তরগুলির মাধ্যমে পিছনের দিকে প্রচার করার কারণে গ্রেডিয়েন্টগুলি দ্রুতগতিতে হ্রাস করার বিষয়টিকে বোঝায়। এই ঘটনাটি উল্লেখযোগ্যভাবে অভিসারকে বাধা দিতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী