কে গ্রাফ রেগুলারাইজেশন কৌশলে ব্যবহৃত একটি গ্রাফ তৈরি করে, যেখানে একটি গ্রাফ জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে?
গ্রাফ রেগুলারাইজেশন হল মেশিন লার্নিং এর একটি মৌলিক কৌশল যাতে একটি গ্রাফ তৈরি করা জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। TensorFlow এর সাথে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) এর প্রেক্ষাপটে, ডেটা পয়েন্টগুলি তাদের মিল বা সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে কীভাবে সংযুক্ত থাকে তা সংজ্ঞায়িত করে গ্রাফটি তৈরি করা হয়। দ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
বিভিন্ন জাতিগোষ্ঠীর দ্বারা সংগৃহীত ডেটাসেটগুলি, যেমন স্বাস্থ্যসেবা, এমএল-এ বিবেচনা করা হয়?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবার প্রেক্ষাপটে, মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলির বিকাশে ন্যায্যতা, নির্ভুলতা এবং অন্তর্ভুক্তি নিশ্চিত করার জন্য বিভিন্ন জাতিগোষ্ঠীর দ্বারা সংগৃহীত ডেটাসেটগুলির বিবেচনা একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্যাটার্নগুলি শিখতে এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে
ডেটা প্রতিনিধিত্বকারী বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সংখ্যাসূচক বিন্যাসে এবং বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হওয়া উচিত?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে ক্লাউডে ট্রেনিং মডেলের জন্য বড় ডেটার প্রেক্ষাপটে, ডেটার উপস্থাপনা শেখার প্রক্রিয়ার সাফল্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বৈশিষ্ট্য, যা পৃথক পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য বা ডেটার বৈশিষ্ট্য, সাধারণত বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হয়। এটা যখন
ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যাচ করার পরে বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলগুলি কীভাবে উপস্থাপন করা হয়?
TensorFlow উচ্চ-স্তরের API ব্যবহার করে ডেটা লোড করার প্রেক্ষাপটে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যাচ করার পরে, বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলগুলিকে একটি কাঠামোগত বিন্যাসে উপস্থাপন করা হয় যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে দক্ষ প্রশিক্ষণ এবং অনুমানকে সহজতর করে। টেনসরফ্লো নমনীয়তা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলগুলি পরিচালনা এবং প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বিভিন্ন প্রক্রিয়া সরবরাহ করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো উচ্চ-স্তরের এপিআই, তথ্য প্রস্তুত হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
টিউরিং মেশিনের সাথে প্রোগ্রামিং করার সময় কেন একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে ডেটা বা জ্ঞান উপস্থাপন করা প্রয়োজন?
কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের ক্ষেত্রে, বিশেষত টুরিং মেশিনের সাথে সম্পর্কিত, বিভিন্ন মৌলিক কারণে ডেটা বা জ্ঞানকে একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে উপস্থাপন করা প্রয়োজন। টিউরিং মেশিনগুলি হল বিমূর্ত গাণিতিক মডেল যা পূর্বনির্ধারিত নিয়মের একটি সেট অনুসারে অসীম টেপে প্রতীকগুলিকে ম্যানিপুলেট করে সমস্যা সমাধানকারী হিসাবে কাজ করে। এইগুলো
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/CCTF কম্পিউটেশনাল কমপ্লেসিটি থিওরি ফান্ডামেন্টালস, ট্যুরিং মেশিন, সমস্যা সমাধানকারী হিসাবে ট্যুরিং মেশিনগুলি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ কি?
মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করা। এই প্রাথমিক ধাপটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের ভিত্তি স্থাপন করে। হাতে থাকা সমস্যাটি পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে, আমরা ব্যবহার করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ধরন নির্ধারণ করতে পারি এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ, পরীক্ষার পর্যালোচনা