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
প্রাকৃতিক গ্রাফ কি এবং তারা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ ব্যবহার করা যেতে পারে?
প্রাকৃতিক গ্রাফ হল বাস্তব-বিশ্বের ডেটার গ্রাফিকাল উপস্থাপনা যেখানে নোডগুলি সত্তাকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রান্তগুলি এই সত্তাগুলির মধ্যে সম্পর্ককে নির্দেশ করে৷ এই গ্রাফগুলি সাধারণত সামাজিক নেটওয়ার্ক, উদ্ধৃতি নেটওয়ার্ক, জৈবিক নেটওয়ার্ক এবং আরও অনেক কিছুর মতো জটিল সিস্টেমের মডেল করতে ব্যবহৃত হয়। প্রাকৃতিক গ্রাফগুলি ডেটাতে উপস্থিত জটিল নিদর্শন এবং নির্ভরতা ক্যাপচার করে, যা বিভিন্ন মেশিনের জন্য মূল্যবান করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ
TensorFlow কি?
TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষক এবং ডেভেলপারদের দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TensorFlow বিশেষত এর নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত, এটি উভয়ের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
তত্ত্বাবধানে বনাম তত্ত্বাবধানহীন প্রশিক্ষণ কখন ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে কেউ জানে?
তত্ত্বাবধান এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা হল দুটি মৌলিক ধরণের মেশিন লার্নিং দৃষ্টান্ত যা ডেটার প্রকৃতি এবং হাতে থাকা কাজের উদ্দেশ্যগুলির উপর ভিত্তি করে স্বতন্ত্র উদ্দেশ্যগুলি পরিবেশন করে। কার্যকর মেশিন লার্নিং মডেল ডিজাইন করার ক্ষেত্রে তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ বনাম অ-তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ কখন ব্যবহার করতে হবে তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পছন্দ নির্ভর করে
কেন এই টিউটোরিয়াল সিরিজের সাথে অনুসরণ করার জন্য পাইথন 3 সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকা বাঞ্ছনীয়?
Python 3-এর একটি প্রাথমিক ধারণা থাকাকে বিভিন্ন কারণে Python-এর সাথে ব্যবহারিক মেশিন লার্নিং-এর এই টিউটোরিয়াল সিরিজটি অনুসরণ করার জন্য অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়। পাইথন মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে একটি। এটি তার সরলতা, পঠনযোগ্যতা এবং ব্যাপক লাইব্রেরির জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
টেনসরফ্লো ব্যবহার করার সময় ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কেন ডেটা আকার দেওয়া?
টেনসরফ্লো ব্যবহার করার সময় ডেটা শেপিং ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়ার একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে কাঁচা ডেটাকে একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা জড়িত যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য উপযুক্ত। ডেটা প্রস্তুত এবং আকার দেওয়ার মাধ্যমে, আমরা নিশ্চিত করতে পারি যে এটি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সংগঠিত কাঠামোতে রয়েছে, যা সঠিক মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, যন্ত্র শেখার জন্য ডেটাসেট প্রস্তুত করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে মেশিন লার্নিং নতুন উদাহরণের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করে?
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বিদ্যমান ডেটা থেকে শেখা নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি ব্যবহার করে নতুন উদাহরণগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিশেষ করে Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) ল্যাবগুলির প্রসঙ্গে, এই প্রক্রিয়াটি ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনের সাথে শক্তিশালী মেশিন লার্নিং দ্বারা সহজতর হয়৷ মেশিন লার্নিং কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করে তা বোঝার জন্য
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি ল্যাব, ক্লাউড এমএল ইঞ্জিন সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ক্লাউডে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কলোড চালানোর জন্য অবিরাম ডিস্ক ব্যবহার করার সুবিধাগুলি কী কী?
ক্লাউডে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কলোড চালানোর জন্য স্থায়ী ডিস্কগুলি একটি মূল্যবান সম্পদ। এই ডিস্কগুলি বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীদের উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতা বাড়ায়। এই উত্তরে, আমরা এই সুবিধাগুলি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব, এর উপর ভিত্তি করে তাদের শিক্ষামূলক মূল্যের একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, উত্পাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য ক্রমাগত ডিস্ক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কলোডের জন্য Google ক্লাউড স্টোরেজ (GCS) ব্যবহার করার সুবিধাগুলি কী কী?
Google ক্লাউড স্টোরেজ (GCS) মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কলোডের জন্য বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। GCS হল একটি পরিমাপযোগ্য এবং অত্যন্ত উপলব্ধ অবজেক্ট স্টোরেজ পরিষেবা যা প্রচুর পরিমাণে ডেটার জন্য নিরাপদ এবং টেকসই স্টোরেজ প্রদান করে। এটিকে অন্য Google ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এটি পরিচালনা এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী টুল তৈরি করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, উত্পাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য ক্রমাগত ডিস্ক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোগুলির ক্ষেত্রে ডিপ লার্নিং VM ব্যবহার করে কোলাবকে আরও কম্পিউট পাওয়ারে আপগ্রেড করা কেন উপকারী?
ডিপ লার্নিং VM ব্যবহার করে আরও কম্পিউট পাওয়ার সহ Colab আপগ্রেড করা ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে বেশ কিছু সুবিধা নিয়ে আসতে পারে। এই বর্ধিতকরণটি আরও দক্ষ এবং দ্রুত গণনার জন্য অনুমতি দেয়, ব্যবহারকারীদেরকে বৃহত্তর ডেটাসেট সহ জটিল মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে, যা শেষ পর্যন্ত উন্নত কর্মক্ষমতা এবং উত্পাদনশীলতার দিকে পরিচালিত করে। আপগ্রেড করার প্রাথমিক সুবিধাগুলির মধ্যে একটি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, আরও গুনে কোলাব আপগ্রেড করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা