একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি বৃহত্তর ডেটাসেট, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর মধ্যে, ডেটার একটি সংগ্রহকে বোঝায় যা আকার এবং জটিলতায় বিস্তৃত। একটি বৃহত্তর ডেটাসেটের তাৎপর্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যক্ষমতা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর ক্ষমতার মধ্যে নিহিত। যখন একটি ডেটাসেট বড় হয়, তখন এতে থাকে
মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেট সংগ্রহের পদ্ধতিগুলি কী কী?
মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেট সংগ্রহের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি উপলব্ধ রয়েছে। এই পদ্ধতিগুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলির সাফল্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, কারণ প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ সরাসরি মডেলের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে৷ আসুন ম্যানুয়াল ডেটা সংগ্রহ, ওয়েব সহ ডেটাসেট সংগ্রহের বিভিন্ন পদ্ধতির অন্বেষণ করি
কীভাবে একটি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট থাকা একটি গভীর শিক্ষার মডেলের প্রশিক্ষণে অবদান রাখে?
একটি ডিপ লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য একটি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাগুলিতে ব্যাপকভাবে অবদান রাখে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমান এবং বৈচিত্র্য সাফল্যের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, টেনসরবোর্ড, প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার, পরীক্ষার পর্যালোচনা
চ্যাটবট ডেটাসেট বাফারিং প্রক্রিয়ায় আমরা কীভাবে কাউন্টারগুলি `রো_কাউন্টার` এবং `পেয়ারড_সারি` শুরু করব?
চ্যাটবট ডেটাসেট বাফারিং প্রক্রিয়ায় কাউন্টার `সারি_কাউন্টার` এবং `জোড়া_সারি` শুরু করতে, আমাদের একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে। এই কাউন্টারগুলি শুরু করার উদ্দেশ্য হল ডেটাসেটে সারির সংখ্যা এবং ডেটা জোড়ার সংখ্যার উপর নজর রাখা। এই তথ্যটি ডেটার মতো বিভিন্ন কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ
চ্যাটবট প্রশিক্ষণের জন্য Reddit ডেটাসেট পাওয়ার বিকল্পগুলি কী কী?
Reddit প্ল্যাটফর্মে গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে একটি চ্যাটবট প্রশিক্ষণের জন্য একটি ডেটাসেট প্রাপ্ত করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হতে পারে। Reddit হল একটি সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম যা বিস্তৃত বিষয়ের উপর অসংখ্য আলোচনার আয়োজন করে, এটিকে প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য একটি আদর্শ উৎস করে তোলে। ভিতরে
দুটি শ্রেণী এবং তাদের সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য সমন্বিত একটি ডেটাসেট সংজ্ঞায়িত করার উদ্দেশ্য কী?
দুটি শ্রেণী এবং তাদের সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য সমন্বিত একটি ডেটাসেট সংজ্ঞায়িত করা মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য সাধন করে, বিশেষ করে যখন K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদমের মতো অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করে৷ এই উদ্দেশ্যটি মেশিন লার্নিংয়ের অন্তর্নিহিত মৌলিক ধারণা এবং নীতিগুলি পরীক্ষা করে বোঝা যায়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম শেখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম সংজ্ঞায়িত করছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ডায়াগনস্টিক উইসকনসিন ব্রেস্ট ক্যান্সার ডেটাবেসে প্রতি কোষে কয়টি বৈশিষ্ট্য বের করা হয়?
ডায়াগনস্টিক উইসকনসিন ব্রেস্ট ক্যান্সার ডেটাবেস (DWBCD) চিকিৎসা গবেষণা এবং মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত ডেটাসেট। এটিতে স্তন ভরের সূক্ষ্ম সুই অ্যাসপিরেটস (FNAs) এর ডিজিটাইজড চিত্র থেকে প্রাপ্ত বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যা এই ভরগুলিকে সৌম্য বা ম্যালিগন্যান্ট হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। নির্মাণ প্রসঙ্গে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, কোলাবে টেনসরফ্লো দিয়ে একটি গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক তৈরি করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ফ্যাশন এমএনআইএসটি ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি কম্পিউটারকে অবজেক্ট চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার উদ্দেশ্য কী?
ফ্যাশন এমএনআইএসটি ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি কম্পিউটারকে অবজেক্ট চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার উদ্দেশ্য হল কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য একটি প্রমিত এবং ব্যাপকভাবে স্বীকৃত বেঞ্চমার্ক প্রদান করা। এই ডেটাসেটটি ঐতিহ্যগত MNIST ডেটাসেটের প্রতিস্থাপন হিসাবে কাজ করে, যা হাতে লেখা থাকে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো পরিচিতি, এমএল সহ বেসিক কম্পিউটার ভিশন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
Google ক্লাউড স্টোরেজে আপলোড করা ফাইল ব্যবহার করে BigQuery-এ একটি টেবিল তৈরি করার ধাপগুলো কী কী?
Google ক্লাউড স্টোরেজে আপলোড করা ফাইল ব্যবহার করে BigQuery-এ একটি টেবিল তৈরি করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটি আপনাকে Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের শক্তিকে কাজে লাগাতে এবং বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণের জন্য BigQuery-এর ক্ষমতা ব্যবহার করতে দেয়। BigQuery-এ স্থানীয় ডেটা লোড করার মাধ্যমে, আপনি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে এবং আপনার অনুসন্ধান করতে পারেন
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি দিয়ে শুরু করা, ওয়েব ইউআই ব্যবহার করে বিগকুয়ারিতে স্থানীয় ডেটা লোড হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আপনি কিভাবে BigQuery-এ একটি নতুন ডেটা সেট তৈরি করতে পারেন?
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে (GCP) ওয়েব UI ব্যবহার করে BigQuery-এ একটি নতুন ডেটা সেট তৈরি করতে, আপনি কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে পারেন যা আপনাকে দক্ষতার সাথে আপনার ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করবে। BigQuery হল একটি সম্পূর্ণ-পরিচালিত, সার্ভারহীন ডেটা গুদাম যা আপনাকে বড় ডেটাসেটের বিরুদ্ধে দ্রুত, SQL-এর মতো প্রশ্নগুলি চালাতে সক্ষম করে৷ এইটা
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি দিয়ে শুরু করা, ওয়েব ইউআই ব্যবহার করে বিগকুয়ারিতে স্থানীয় ডেটা লোড হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা