একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়ার মধ্যে এটিকে প্রতিটি দৃশ্যের জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই প্যাটার্নগুলি শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করার জন্য এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটার কাছে প্রকাশ করা জড়িত। প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মেশিন লার্নিং মডেলটি পুনরাবৃত্তির একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে যায় যেখানে এটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে ছোট করার জন্য সামঞ্জস্য করে
ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
- 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
মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি সাবফিল্ড যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির বিকাশের উপর ফোকাস করে যা কম্পিউটারগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এটি একটি শক্তিশালী টুল যা মেশিনগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে জটিল ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করতে, প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।
একটি লেবেল ডেটা কি?
একটি লেবেলযুক্ত ডেটা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রেক্ষাপটে এবং বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর ডোমেনে, এমন একটি ডেটাসেটকে বোঝায় যা নির্দিষ্ট লেবেল বা বিভাগগুলির সাথে টীকা বা চিহ্নিত করা হয়েছে৷ এই লেবেলগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য গ্রাউন্ড ট্রুথ বা রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে। তাদের সাথে ডেটা পয়েন্ট সংযুক্ত করে
মেশিন লার্নিং কি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে বা ব্যবহৃত ডেটার গুণমান নির্ধারণ করতে পারে?
মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবফিল্ড, ব্যবহৃত ডেটার গুণমান ভবিষ্যদ্বাণী বা নির্ধারণ করার ক্ষমতা রাখে। এটি বিভিন্ন কৌশল এবং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে অর্জন করা হয় যা মেশিনগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে এবং জ্ঞাত ভবিষ্যদ্বাণী বা মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, এই কৌশলগুলি প্রয়োগ করা হয়
তত্ত্বাবধানে থাকা, তত্ত্বাবধানহীন এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখার পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কী?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে তত্ত্বাবধান, তত্ত্বাবধানহীন এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল তিনটি স্বতন্ত্র পন্থা। প্রতিটি পদ্ধতি বিভিন্ন ধরনের সমস্যার সমাধান করতে এবং নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য বিভিন্ন কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আসুন এই পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যগুলি অন্বেষণ করি এবং তাদের বৈশিষ্ট্য এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করি। তত্ত্বাবধানে শেখা এক প্রকার
এমএল কি?
মেশিন লার্নিং (ML) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি সাবফিল্ড যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির বিকাশের উপর ফোকাস করে যা কম্পিউটারগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এমএল অ্যালগরিদমগুলি ডেটাতে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং তারপরে এই জ্ঞান ব্যবহার করে তথ্য জানাতে
ML এ একটি সমস্যা সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি সাধারণ অ্যালগরিদম কি?
মেশিন লার্নিং (এমএল)-এ একটি সমস্যা সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতির সাথে জড়িত কাজটি এমনভাবে তৈরি করা যা এমএল কৌশল ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ডেটা সংগ্রহ থেকে মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন পর্যন্ত সমগ্র ML পাইপলাইনের ভিত্তি স্থাপন করে। এই উত্তরে, আমরা রূপরেখা দেব
একটি খেলা খেলতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের প্রসঙ্গে প্রশিক্ষণের নমুনা তৈরি করার উদ্দেশ্য কী?
একটি গেম খেলার জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণের প্রেক্ষাপটে প্রশিক্ষণের নমুনা তৈরি করার উদ্দেশ্য হল নেটওয়ার্কটিকে একটি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক সেট প্রদান করা যা থেকে এটি শিখতে পারে। প্রশিক্ষণের নমুনা, যা প্রশিক্ষণ ডেটা বা প্রশিক্ষণ উদাহরণ হিসাবেও পরিচিত, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক শেখানোর জন্য প্রয়োজনীয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো এবং ওপেন এআই সহ একটি গেম খেলতে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, প্রশিক্ষণ ডেটা, পরীক্ষার পর্যালোচনা