ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার কি সব হাইপারপ্যারামিটার?
বৃহস্পতিবার, 07 মার্চ 2024
by জোসে দা ক্রুজ
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং সাধারণত হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই ধারণাটি বোঝার জন্য, আসুন প্রতিটি শব্দকে পৃথকভাবে বিবেচনা করি। ব্যাচের আকার: ব্যাচের আকার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় মডেলের ওজন আপডেট করার আগে প্রক্রিয়াকৃত নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে। এটা খেলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ব্যাচ আকার, ডেটাসেটের আকার, কাল, হাইপারপ্যারামিটার, মেশিন লার্নিং
এটা কি সঠিক যে ডেটাসেট বড় হলে একটির কম মূল্যায়নের প্রয়োজন হয়, যার মানে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে হ্রাস করা যেতে পারে?
শনিবার, 11 নভেম্বর 2023
by হেমা গুনাশেকারন
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, ডেটাসেটের আকার মূল্যায়ন প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ডেটাসেটের আকার এবং মূল্যায়নের প্রয়োজনীয়তার মধ্যে সম্পর্ক জটিল এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এটি সাধারণত সত্য যে ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ডেটাসেটের আকার, মূল্যায়ন, সাধারণীকরণ, মেশিন লার্নিং, ওভারফিটিং