Google ক্লাউডে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রথমে কি Google স্টোরেজ (GCS) একটি ডেটাসেট আপলোড করা প্রয়োজন?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, ক্লাউডে মডেল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া বিভিন্ন পদক্ষেপ এবং বিবেচনার সাথে জড়িত। এই ধরনের একটি বিবেচনা প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের স্টোরেজ। যদিও মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে Google স্টোরেজ (GCS) এ ডেটাসেট আপলোড করা একেবারে প্রয়োজনীয় নয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল ক্লাউড ডেটাল্যাব - ক্লাউডে নোটবুক
কিভাবে একটি ডাটাবেসে প্রাসঙ্গিক তথ্য সংরক্ষণ করা বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করতে সাহায্য করে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে চ্যাটবট তৈরি করার সময় ডিপ লার্নিং উইথ টেনসরফ্লো-এর ক্ষেত্রে প্রচুর পরিমাণে ডেটা কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য একটি ডাটাবেসে প্রাসঙ্গিক তথ্য সংরক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেটাবেসগুলি ডেটা সঞ্চয় এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি কাঠামোগত এবং সংগঠিত পদ্ধতি প্রদান করে, দক্ষ ডেটা ব্যবস্থাপনা সক্ষম করে এবং বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপকে সহজতর করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, তথ্য কাঠামো, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এআই পং গেমে প্রতি দুটি গেমের পরে ডেটা সাফ করার উদ্দেশ্য কী?
AI Pong গেমের প্রতি দুটি গেমের পরে ডেটা সাফ করা TensorFlow.js এর সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য পূরণ করে। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া উন্নত করতে এবং এআই মডেলের সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করতে এই অনুশীলনটি বাস্তবায়িত হয়। গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলি শেখার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর নির্ভর করে এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো.জেএস সহ ব্রাউজারে গভীর শিক্ষণ, টেনসরফ্লো.জেএস-এ এআই পং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow Extended (TFX) ফ্রেমওয়ার্কের উদ্দেশ্য কী?
TensorFlow Extended (TFX) ফ্রেমওয়ার্কের উদ্দেশ্য হল উৎপাদনে মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের উন্নয়ন ও স্থাপনার জন্য একটি ব্যাপক এবং মাপযোগ্য প্ল্যাটফর্ম প্রদান করা। TFX বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এমএল প্র্যাকটিশনারদের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য যখন গবেষণা থেকে স্থাপনায় রূপান্তরিত হয়, এর জন্য একগুচ্ছ সরঞ্জাম এবং সেরা অনুশীলন প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), টিএফএক্স ঠিক কী, পরীক্ষার পর্যালোচনা
সংরক্ষণাগার এবং কম্প্রেশন মধ্যে পার্থক্য কি?
লিনাক্স সিস্টেম প্রশাসনের ক্ষেত্রে আর্কাইভিং এবং কম্প্রেশন দুটি স্বতন্ত্র ধারণা। যদিও উভয়ই ফাইল এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন জড়িত, তারা বিভিন্ন উদ্দেশ্য পরিবেশন করে এবং বিভিন্ন কৌশল নিয়োগ করে। একটি লিনাক্স পরিবেশে দক্ষতার সাথে ডেটা পরিচালনা এবং সুরক্ষিত করার জন্য আর্কাইভ এবং কম্প্রেশনের মধ্যে পার্থক্য বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সংরক্ষণাগার প্রক্রিয়া বোঝায়
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/LSA লিনাক্স সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেশন, লিনাক্স সিসাডমিন কাজগুলিতে অগ্রসর হচ্ছে, লিনাক্সে সংরক্ষণাগার এবং কম্প্রেশন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্কেলেবিলিটি এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট ছাড়াও অ্যাপ ইঞ্জিন কোন অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে?
অ্যাপ ইঞ্জিন, Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) এর একটি শক্তিশালী উপাদান, স্কেলেবিলিটি এবং ডেটা পরিচালনার বাইরেও বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য অফার করে৷ এই অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশ, স্থাপনা এবং পরিচালনাকে উন্নত করে, এটিকে স্কেলেবল অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি এবং চালানোর জন্য একটি ব্যাপক প্ল্যাটফর্ম করে তোলে। এই উত্তরে, আমরা প্রদত্ত মূল বৈশিষ্ট্যগুলির কিছু অন্বেষণ করব
কিভাবে আমরা Google ক্লাউড স্টোরেজে একটি বালতির জন্য সংস্করণ সক্ষম করতে পারি?
Google ক্লাউড সঞ্চয়স্থানে একটি বালতির জন্য সংস্করণ সক্ষম করা ডেটা ব্যবস্থাপনার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, যা সময়ের সাথে সাথে বালতির মধ্যে বস্তুতে করা পরিবর্তনগুলির সংরক্ষণ এবং ট্র্যাকিং নিশ্চিত করে৷ ভার্সনিং বস্তুর পূর্ববর্তী সংস্করণ পুনরুদ্ধারের অনুমতি দিয়ে দুর্ঘটনাজনিত মুছে ফেলা বা পরিবর্তনের বিরুদ্ধে একটি নিরাপত্তা জাল প্রদান করে। এই প্রতিক্রিয়া, আমরা করব
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি দিয়ে শুরু করা, অবজেক্ট ভার্সন ব্যবহার করে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
BigQuery-এ কপি করার পরে পুরানো ডেটাসেট মুছে ফেলার সুবিধা কী?
BigQuery-এ কপি করার পর পুরানো ডেটাসেট মুছে দিলে তা বেশ কিছু সুবিধা দেয় যা দক্ষ ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং খরচ অপ্টিমাইজেশানে অবদান রাখে। পুরানো ডেটাসেট মুছে ফেলার মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে, ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা উন্নত করতে এবং স্টোরেজ খরচ কমাতে পারে। প্রথমত, পুরানো ডেটাসেট মুছে ফেলা ডেটা অখণ্ডতা বজায় রাখতে সহায়তা করে। BigQuery-এ একটি ডেটাসেট কপি করার সময়, এটি হয়
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি দিয়ে শুরু করা, বিগকোয়ারিতে ডেটাসেটগুলি অনুলিপি করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং এর জন্য VM ব্যবহার করার সুবিধা কি কি?
ভার্চুয়াল মেশিন (ভিএম) মেশিন লার্নিং কাজের ক্ষেত্রে বেশ কিছু সুবিধা দেয়। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) ক্ষেত্রে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং-এ অগ্রসর হওয়ার প্রেক্ষাপটে, VM ব্যবহার করা শেখার প্রক্রিয়ার কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতা ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করতে পারে। এই উত্তরে, আমরা বিভিন্ন অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, গভীর শিখন ভিএম চিত্র, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বড় ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করার সময় কেন ক্লাউডে ডেটা রাখা সর্বোত্তম পদ্ধতি হিসাবে বিবেচিত হয়?
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বড় ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করার সময়, বিভিন্ন কারণে ক্লাউডে ডেটা রাখাকে সেরা পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা হয়। এই পদ্ধতিটি স্কেলেবিলিটি, অ্যাক্সেসিবিলিটি, খরচ-কার্যকারিতা এবং সহযোগিতার ক্ষেত্রে অসংখ্য সুবিধা প্রদান করে। এই উত্তরে, আমরা এই সুবিধাগুলি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব, কেন ক্লাউড স্টোরেজের একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা, পরীক্ষার পর্যালোচনা