স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য কীভাবে কেউ গুগল ক্লাউডে এআই মডেল তৈরি করা শুরু করতে পারেন?
স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেল তৈরির যাত্রা শুরু করতে, একজনকে অবশ্যই একটি কাঠামোগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে যা বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলি বোঝা, Google ক্লাউডের AI পরিষেবাগুলির সাথে নিজেকে পরিচিত করা, একটি উন্নয়ন পরিবেশ স্থাপন করা, প্রস্তুতি নেওয়া এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ কীভাবে একটি মডেল তৈরি করবেন?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনে একটি মডেল তৈরি করতে, আপনাকে একটি কাঠামোগত কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করতে হবে যাতে বিভিন্ন উপাদান জড়িত থাকে। এই উপাদানগুলির মধ্যে আপনার ডেটা প্রস্তুত করা, আপনার মডেল সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া অন্তর্ভুক্ত। আসুন আরো বিস্তারিতভাবে প্রতিটি পদক্ষেপ অন্বেষণ করা যাক. 1. ডেটা প্রস্তুত করা: একটি মডেল তৈরি করার আগে, আপনার প্রস্তুত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল মেশিন শেখার ওভারভিউ
কেন প্রশিক্ষণের জন্য মূল্যায়ন 80% এবং মূল্যায়নের জন্য 20% কিন্তু বিপরীত নয়?
প্রশিক্ষণের জন্য 80% ওয়েটেজ এবং মেশিন লার্নিংয়ের পরিপ্রেক্ষিতে মূল্যায়নের জন্য 20% ওয়েটেজ বরাদ্দ করা বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত। এই ডিস্ট্রিবিউশনের লক্ষ্য হল শেখার প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করা এবং মডেলের কর্মক্ষমতার সঠিক মূল্যায়ন নিশ্চিত করার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা। এই প্রতিক্রিয়ায়, আমরা কারণগুলি অনুসন্ধান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
TensorFlow.js মডেলগুলির সাথে প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে কী কী পদক্ষেপ রয়েছে?
TensorFlow.js মডেলের সাথে প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা বেশ কয়েকটি পদক্ষেপের সাথে জড়িত যা ব্রাউজারে গভীর শিক্ষার মডেলগুলির বিকাশ এবং স্থাপনাকে সক্ষম করে। এই প্রক্রিয়াটি ডেটা প্রস্তুতি, মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই উত্তরে, আমরা প্রক্রিয়াটির একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করে এই প্রতিটি ধাপের বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব। 1. ডেটা প্রস্তুতি:
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো.জেএস সহ ব্রাউজারে গভীর শিক্ষণ, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটের জন্য অভিধান তৈরি করব?
পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং-এ নিজের K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রয়োগের প্রেক্ষাপটে ট্রেনের অভিধান এবং পরীক্ষার সেটগুলি তৈরি করতে, আমাদের একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটির সাথে আমাদের ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত যা KNN অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমত, আসুন বুঝতে পারি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
রিগ্রেশন পূর্বাভাসের জন্য একটি ডেটাসেটের শেষে পূর্বাভাস যোগ করার প্রক্রিয়া কী?
রিগ্রেশন পূর্বাভাসের জন্য একটি ডেটাসেটের শেষে পূর্বাভাস যোগ করার প্রক্রিয়াটিতে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত যা ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করার লক্ষ্য রাখে। রিগ্রেশন পূর্বাভাস হল মেশিন লার্নিং এর মধ্যে একটি কৌশল যা আমাদের স্বাধীন এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত মানগুলির পূর্বাভাস দিতে দেয়। এই প্রসঙ্গে, আমরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং মডেলের দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেট সঠিকভাবে প্রস্তুত করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
মেশিন লার্নিং মডেলের দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য সঠিকভাবে ডেটাসেট প্রস্তুত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি ভালভাবে প্রস্তুত ডেটাসেট নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি কার্যকরভাবে শিখতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটিতে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা পরিষ্কার, ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ডেটা বৃদ্ধি সহ বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ জড়িত। প্রথমত, তথ্য সংগ্রহ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ভিত্তি প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, যন্ত্র শেখার জন্য ডেটাসেট প্রস্তুত করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নথির শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং মডেল তৈরিতে কী কী পদক্ষেপ জড়িত?
নথির শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) মডেল তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত, প্রতিটি একটি শক্তিশালী এবং সঠিক মডেল তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্যাখ্যায়, আমরা এই ধরনের একটি মডেল তৈরির বিশদ প্রক্রিয়ার মধ্যে অনুসন্ধান করব, প্রতিটি ধাপের একটি ব্যাপক বোঝাপড়া প্রদান করব। ধাপ 1: ডেটা প্রস্তুতি প্রথম ধাপ হল সংগ্রহ করা এবং
কিভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের প্রশিক্ষণ ডেটা অটোএমএল টেবিলে আমদানি করতে পারে?
অটোএমএল টেবিলে প্রশিক্ষণের ডেটা আমদানি করতে, ব্যবহারকারীরা একাধিক ধাপ অনুসরণ করতে পারেন যার মধ্যে ডেটা প্রস্তুত করা, একটি ডেটাসেট তৈরি করা এবং অটোএমএল টেবিল পরিষেবায় ডেটা আপলোড করা জড়িত। অটোএমএল টেবিলগুলি হল Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং পরিষেবা যা ব্যবহারকারীদের কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করতে এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, অটোমেল টেবিলগুলি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আমাদের ডেটা প্রস্তুত করার পদক্ষেপগুলি কী কী?
মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে, ডেটা প্রস্তুতি একটি মডেল প্রশিক্ষণের সাফল্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করার সময়, একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার জন্য বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে ডেটা লোডিং, ডেটা পরিষ্কার করা, ডেটা রূপান্তর এবং ডেটা বিভাজন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রথম ধাপ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 1, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2