একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) এ কনভোল্যুশনের উদ্দেশ্য কী?
কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গির ক্ষেত্রে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে এবং বিভিন্ন ইমেজ-সম্পর্কিত কাজ যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং ইমেজ সেগমেন্টেশনের জন্য গো-টু আর্কিটেকচারে পরিণত হয়েছে। CNN-এর কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে কনভোলিউশনের ধারণা, যা ইনপুট ইমেজ থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বের করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। উদ্দেশ্যে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), পাইটোর্কের সাথে কনভনেটের পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আমাদের কেন ছবিগুলিকে নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পাস করার আগে সমতল করতে হবে?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে যাওয়ার আগে ছবিগুলিকে সমতল করা ইমেজ ডেটার প্রিপ্রসেসিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে একটি দ্বি-মাত্রিক চিত্রকে এক-মাত্রিক অ্যারেতে রূপান্তর করা জড়িত। ইমেজ চ্যাপ্টা করার প্রাথমিক কারণ হল ইনপুট ডেটাকে একটি ফরম্যাটে রূপান্তর করা যা স্নায়ু দ্বারা সহজেই বোঝা এবং প্রক্রিয়া করা যায়।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, নিউরাল নেটওয়ার্ক বিল্ডিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) এর সাথে জড়িত মৌলিক পদক্ষেপগুলি কী কী?
কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (CNNs) হল এক ধরনের গভীর শিক্ষার মডেল যা বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন কাজ যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং ইমেজ সেগমেন্টেশনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। অধ্যয়নের এই ক্ষেত্রে, সিএনএনগুলি ছবি থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখার এবং অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার ক্ষমতার কারণে অত্যন্ত কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির (সিএনএন) ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আপনি cv2 লাইব্রেরি ব্যবহার করে গভীর শিক্ষায় চিত্রের আকার পরিবর্তন করতে পারেন?
ইমেজ রিসাইজ করা গভীর শিক্ষার কাজগুলির একটি সাধারণ প্রিপ্রসেসিং ধাপ, কারণ এটি আমাদের ইমেজের ইনপুট মাত্রা মানক করতে এবং কম্পিউটেশনাল জটিলতা কমাতে দেয়। পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, cv2 লাইব্রেরি চিত্রের আকার পরিবর্তন করার একটি সুবিধাজনক এবং কার্যকর উপায় প্রদান করে। ব্যবহার করে ইমেজ রিসাইজ করতে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, আপনার নিজস্ব ডেটা লোড হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কীভাবে "ডেটা সেভার ভেরিয়েবল" মডেলটিকে ভবিষ্যদ্বাণীর উদ্দেশ্যে বহিরাগত চিত্রগুলি অ্যাক্সেস এবং ব্যবহার করার অনুমতি দেয়?
পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে ভবিষ্যদ্বাণীর উদ্দেশ্যে বাহ্যিক চিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ব্যবহার করতে একটি মডেলকে সক্ষম করতে "ডেটা সেভার ভেরিয়েবল" একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি বহিরাগত উত্স থেকে চিত্রগুলি লোড এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি প্রক্রিয়া সরবরাহ করে, যার ফলে মডেলের ক্ষমতা প্রসারিত হয় এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণী করার অনুমতি দেয়
কিভাবে আমরা OpenCV ব্যবহার করে ফুসফুসের স্ক্যানের 2D চিত্রের আকার পরিবর্তন করতে পারি?
OpenCV ব্যবহার করে ফুসফুসের স্ক্যানের 2D ইমেজ রিসাইজ করার জন্য কয়েকটি ধাপ রয়েছে যা পাইথনে প্রয়োগ করা যেতে পারে। OpenCV হল ইমেজ প্রসেসিং এবং কম্পিউটার ভিশন টাস্কের জন্য একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি, এবং এটি ইমেজ ম্যানিপুলেট এবং রিসাইজ করার জন্য বিভিন্ন ফাংশন প্রদান করে। শুরু করার জন্য, আপনাকে OpenCV ইনস্টল করতে হবে এবং আপনার পাইথনে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, visualizing, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এয়ার কগনিজার অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত তিনটি মডেল কী ছিল এবং তাদের নিজ নিজ উদ্দেশ্য কী ছিল?
এয়ার কগনিজার অ্যাপ্লিকেশনটি তিনটি স্বতন্ত্র মডেল ব্যবহার করে, প্রতিটি মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে বায়ুর গুণমানের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য পরিবেশন করে। এই মডেলগুলি হল কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), লং শর্ট-টার্ম মেমরি (এলএসটিএম) নেটওয়ার্ক এবং র্যান্ডম ফরেস্ট (আরএফ) অ্যালগরিদম। সিএনএন মডেলটি মূলত ইমেজ প্রসেসিং এবং ফিচার এক্সট্রাকশনের জন্য দায়ী। এইটা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো অ্যাপ্লিকেশন, এয়ার কনগাইজার এমএল সহ বায়ুর গুণমান সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করছেন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2