ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
TensorBoard কি অনলাইনে ব্যবহার করা যাবে?
হ্যাঁ, কেউ মেশিন লার্নিং মডেলের ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য অনলাইনে টেনসরবোর্ড ব্যবহার করতে পারেন। TensorBoard হল একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা TensorFlow এর সাথে আসে, একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। এটি আপনাকে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলের বিভিন্ন দিক যেমন মডেল গ্রাফ, প্রশিক্ষণ মেট্রিক্স এবং এম্বেডিংগুলিকে ট্র্যাক করতে এবং কল্পনা করতে দেয়৷ এগুলোকে ভিজ্যুয়ালাইজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মডেল ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য টেনসরবোর্ড
প্রশিক্ষণে কতগুলি মেশিন ব্যবহার করা হবে তা নির্ধারণ করতে বিতরণ করা এমএল মডেল প্রশিক্ষণ ব্যবহার করার সময় কেউ কি CMLE মডেল স্থাপনার জন্য কনফিগারেশন ফাইলটি ব্যবহার করতে পারে?
Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে ডিস্ট্রিবিউটেড মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল প্রশিক্ষণ ব্যবহার করার সময়, আপনি প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মেশিনের সংখ্যা নির্ধারণ করতে CMLE (ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন) মডেল স্থাপনার জন্য কনফিগারেশন ফাইলটি ব্যবহার করতে পারেন। তবে, কোন ধরনের মেশিন ব্যবহার করা হবে তা সরাসরি সংজ্ঞায়িত করা সম্ভব নয়। ভিতরে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে কাস্টম ধারকগুলি সহ প্রশিক্ষণ মডেল
টিএফএক্সে পুশার উপাদানের জন্য স্থাপনার লক্ষ্যগুলি কী কী?
টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (TFX) এ পুশার কম্পোনেন্ট হল TFX পাইপলাইনের একটি মৌলিক অংশ যা বিভিন্ন টার্গেট পরিবেশে প্রশিক্ষিত মডেলের স্থাপনা পরিচালনা করে। TFX-এ পুশার কম্পোনেন্টের স্থাপনার লক্ষ্যগুলি বৈচিত্র্যময় এবং নমনীয়, যা ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে তাদের মডেল স্থাপন করতে দেয়। এই
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং উপাদান, পরীক্ষার পর্যালোচনা
অটোএমএল অনুবাদের সাথে প্রশিক্ষিত একটি কাস্টম অনুবাদ মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে কীভাবে BLEU স্কোর ব্যবহার করা যেতে পারে?
মেশিন অনুবাদ মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য BLEU স্কোর একটি বহুল ব্যবহৃত মেট্রিক। এটি একটি মেশিন-জেনারেটেড অনুবাদ এবং এক বা একাধিক রেফারেন্স অনুবাদের মধ্যে সাদৃশ্য পরিমাপ করে। AutoML অনুবাদের সাথে প্রশিক্ষিত একটি কাস্টম অনুবাদ মডেলের পরিপ্রেক্ষিতে, BLEU স্কোর এর গুণমান এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, অটোমেল অনুবাদ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
অটোএমএল অনুবাদের সাথে একটি কাস্টম অনুবাদ মডেল তৈরির ক্ষেত্রে কী কী পদক্ষেপ জড়িত?
অটোএমএল অনুবাদের সাথে একটি কাস্টম অনুবাদ মডেল তৈরি করা বিভিন্ন পদক্ষেপের সাথে জড়িত যা ব্যবহারকারীদের তাদের অনুবাদের প্রয়োজনের জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে। অটোএমএল অনুবাদ হল Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সরবরাহ করা একটি শক্তিশালী টুল যা উচ্চ-মানের অনুবাদ মডেল তৈরির প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে মেশিন লার্নিং কৌশলগুলিকে কাজে লাগায়৷ এই উত্তরে,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, অটোমেল অনুবাদ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
অনুবাদ API-এ উন্নত শব্দকোষ বৈশিষ্ট্যের উদ্দেশ্য কী?
গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মের ট্রান্সলেশন এপিআই-এর উন্নত শব্দকোষ বৈশিষ্ট্যটি মেশিন অনুবাদের আউটপুটগুলির নির্ভুলতা এবং গুণমান বৃদ্ধিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে। এই বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহারকারীদের তাদের ডোমেন বা শিল্পের জন্য নির্দিষ্ট পদগুলির একটি কাস্টম শব্দকোষ প্রদান করতে দেয়, অনুবাদ মডেলটিকে এই শর্তগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং অনুবাদ করতে সক্ষম করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, অনুবাদ API, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি ক্রমাগত ডিস্কে ব্লকের আকারের পছন্দ কীভাবে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে?
একটি ক্রমাগত ডিস্কে ব্লকের আকারের পছন্দটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে যখন উৎপাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং (ML) এবং Google Cloud AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা হয়। ব্লকের আকার নির্দিষ্ট-আকারের অংশগুলিকে বোঝায় যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, উত্পাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য ক্রমাগত ডিস্ক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এআই প্ল্যাটফর্ম প্রশিক্ষণে এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার এবং হাইপারটিউনের মধ্যে পার্থক্য কী?
AI প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার এবং হাইপারটিউন হল মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ অপ্টিমাইজ করার জন্য Google ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্ম দ্বারা অফার করা দুটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য। যদিও উভয়ের লক্ষ্য মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করা, তারা তাদের পন্থা এবং কার্যকারিতায় ভিন্ন। এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে হাইপারপ্যারামিটার স্পেস অন্বেষণ করে
পাইপলাইন ড্যাশবোর্ড UI কীভাবে আপনার পাইপলাইন এবং রানের অগ্রগতি পরিচালনা এবং ট্র্যাক করার জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস প্রদান করে?
Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মের পাইপলাইন ড্যাশবোর্ড UI ব্যবহারকারীদের তাদের পাইপলাইন এবং রানের অগ্রগতি পরিচালনা এবং ট্র্যাক করার জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস প্রদান করে। এই ইন্টারফেসটি এআই প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইনগুলির সাথে কাজ করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করার জন্য এবং ব্যবহারকারীদের তাদের মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোগুলি দক্ষতার সাথে নিরীক্ষণ ও নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অন্যতম