এক গরম এনকোডিং কি?
ওয়ান হট এনকোডিং হল একটি কৌশল যা মেশিন লার্নিং এবং ডাটা প্রসেসিং-এ শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে বাইনারি ভেক্টর হিসেবে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করে যা সরাসরি শ্রেণীবদ্ধ ডেটা পরিচালনা করতে পারে না, যেমন সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী৷ এই উত্তরে, আমরা একটি হট এনকোডিং এর ধারণা, এর উদ্দেশ্য এবং অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
একটি হাইব্রিড সেটআপে এমএল মডেলগুলি চালানোর বিষয়ে, বিদ্যমান মডেলগুলি ক্লাউডে পাঠানো ফলাফল সহ স্থানীয়ভাবে চলমান?
একটি হাইব্রিড সেটআপে মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল চালানো, যেখানে বিদ্যমান মডেলগুলি স্থানীয়ভাবে কার্যকর করা হয় এবং তাদের ফলাফলগুলি ক্লাউডে পাঠানো হয়, নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং খরচ-কার্যকারিতার ক্ষেত্রে বেশ কিছু সুবিধা দিতে পারে। এই পদ্ধতিটি স্থানীয় এবং ক্লাউড-ভিত্তিক কম্পিউটিং সংস্থান উভয়ের শক্তিকে কাজে লাগায়, সংস্থাগুলিকে তাদের বিদ্যমান অবকাঠামো ব্যবহার করার অনুমতি দেয়
এমবিএআরআই-এর বিজ্ঞানীদের সাথে ড্যানিয়েলের প্রকল্পে টেনসরফ্লো কী ভূমিকা পালন করেছিল?
TensorFlow কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের বিকাশ ও বাস্তবায়নের জন্য একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে MBARI-এর বিজ্ঞানীদের সাথে ড্যানিয়েলের প্রকল্পে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। TensorFlow, Google দ্বারা তৈরি একটি ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক, এর কার্যকারিতার বিস্তৃত পরিসর এবং ব্যবহারের সহজতার কারণে AI সম্প্রদায়ের মধ্যে উল্লেখযোগ্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো অ্যাপ্লিকেশন, ড্যানিয়েল এবং শব্দ সাগর, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এয়ারবিএনবির মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম, বিগহেড, প্রকল্পে কী ভূমিকা পালন করেছে?
বিগহেড, Airbnb-এর মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তালিকার ফটো শ্রেণীবদ্ধ করার প্রকল্পে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। এই প্ল্যাটফর্মটি দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে স্কেলে স্থাপন এবং পরিচালনার ক্ষেত্রে Airbnb-এর মুখোমুখি চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। টেনসরফ্লো-এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে, বিগহেড এয়ারবিএনবিকে প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় এবং প্রবাহিত করতে সক্ষম করেছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো অ্যাপ্লিকেশন, এয়ারবিএনবি এমএল ব্যবহার করে এর তালিকাভুক্ত ফটোগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TFX কাঠামোতে Apache Beam এর ভূমিকা কি?
Apache Beam হল একটি ওপেন-সোর্স ইউনিফাইড প্রোগ্রামিং মডেল যা ব্যাচ তৈরি এবং ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন স্ট্রিম করার জন্য একটি শক্তিশালী কাঠামো প্রদান করে। এটি একটি সাধারণ এবং অভিব্যক্তিপূর্ণ API অফার করে যা ডেভেলপারদের ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন লিখতে দেয় যা বিভিন্ন বিতরণ করা প্রক্রিয়াকরণ ব্যাকএন্ডে চালানো যেতে পারে, যেমন Apache Flink, Apache Spark, এবং Google Cloud Dataflow।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং উপাদান, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে TFX উৎপাদন ML স্থাপনার জন্য ML ইঞ্জিনিয়ারিং-এ Apache Beam-কে লিভারেজ করে?
Apache Beam একটি শক্তিশালী ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা ব্যাচ এবং স্ট্রিমিং ডেটা প্রসেসিং উভয়ের জন্যই একটি ইউনিফাইড প্রোগ্রামিং মডেল প্রদান করে। এটি এপিআই এবং লাইব্রেরির একটি সেট অফার করে যা ডেভেলপারদের ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন লিখতে সক্ষম করে যা বিভিন্ন বিতরণ করা প্রসেসিং ব্যাকএন্ড যেমন Apache Flink, Apache Spark, এবং Google ক্লাউড ডেটাফ্লোতে চালানো যেতে পারে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), টিএফএক্সের সাথে এমএল মোতায়েনের জন্য এমএল ইঞ্জিনিয়ারিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow 2.0-এ TensorFlow ডেটাসেট ব্যবহার করার সুবিধা কী কী?
TensorFlow ডেটাসেটগুলি TensorFlow 2.0-এ বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য তাদের একটি মূল্যবান হাতিয়ার করে তোলে। এই সুবিধাগুলি TensorFlow ডেটাসেটের ডিজাইন নীতি থেকে উদ্ভূত হয়, যা দক্ষতা, নমনীয়তা এবং ব্যবহারের সহজতাকে অগ্রাধিকার দেয়। এই উত্তরে, আমরা কী অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো 2.0, টেনসরফ্লো ২.০ এর পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা 'zip' ফাংশন ব্যবহার করে পাইথনে একই সাথে দুটি সেটের ডেটা পুনরাবৃত্তি করতে পারি?
পাইথনে একই সাথে দুই সেটের বেশি ডেটা পুনরাবৃত্তি করতে, 'zip' ফাংশন ব্যবহার করা যেতে পারে। 'zip' ফাংশন একাধিক পুনরাবৃত্তিযোগ্যকে আর্গুমেন্ট হিসাবে নেয় এবং টিপলের একটি পুনরাবৃত্তিকারী প্রদান করে, যেখানে প্রতিটি টিপলে ইনপুট পুনরাবৃত্তি থেকে সংশ্লিষ্ট উপাদান থাকে। এটি আমাদেরকে একসাথে একাধিক সেট ডেটা থেকে উপাদানগুলিকে প্রক্রিয়া করতে দেয়
- প্রকাশিত কম্পিউটার প্রোগ্রামিং, ইআইটিসি/সিপি/পিপিএফ পাইথন প্রোগ্রামিং ফান্ডামেন্টালস, পাইথনে অ্যাডভান্সিং, তির্যক বিজয়ী অ্যালগরিদম, পরীক্ষার পর্যালোচনা
বিশ্লেষণ পাইপলাইনে আইওটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণে ক্লাউড ডেটাফ্লোর ভূমিকা কী?
ক্লাউড ডেটাফ্লো, Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) দ্বারা সরবরাহিত একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা, বিশ্লেষণ পাইপলাইনে IoT ডেটা প্রক্রিয়াকরণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে৷ এটি রিয়েল-টাইমে প্রচুর পরিমাণে স্ট্রিমিং এবং ব্যাচ ডেটা রূপান্তর এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি মাপযোগ্য এবং নির্ভরযোগ্য সমাধান সরবরাহ করে। ক্লাউড ডেটাফ্লো ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি দক্ষতার সাথে বিশাল প্রবাহকে পরিচালনা করতে পারে
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি ল্যাব, আইওটি অ্যানালিটিক্স পাইপলাইন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে একটি IoT বিশ্লেষণ পাইপলাইন তৈরিতে কী কী পদক্ষেপ নেওয়া হয়?
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে (GCP) একটি IoT বিশ্লেষণ পাইপলাইন তৈরি করার জন্য অনেকগুলি ধাপ রয়েছে যা ডেটা সংগ্রহ, ডেটা ইনজেশন, ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ডেটা বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই ব্যাপক প্রক্রিয়াটি সংস্থাগুলিকে তাদের ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) ডিভাইসগুলি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে৷ এই উত্তরে, আমরা এর সাথে জড়িত প্রতিটি পদক্ষেপের মধ্যে অনুসন্ধান করব
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি ল্যাব, আইওটি অ্যানালিটিক্স পাইপলাইন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2