মেশিন লার্নিং এ রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগের মধ্যে পার্থক্য কি?
রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ হল মেশিন লার্নিং-এর দুটি মৌলিক কাজ যা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। যদিও উভয়ই ভবিষ্যদ্বাণী করতে জড়িত, তারা তাদের উদ্দেশ্য এবং তারা যে আউটপুট তৈরি করে তার প্রকৃতিতে পার্থক্য রয়েছে। রিগ্রেশন হল একটি তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার কাজ যার লক্ষ্য হচ্ছে ক্রমাগত সংখ্যাসূচক মান অনুমান করা। এটি ব্যবহার করা হয় যখন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, রিগ্রেশন সমস্যাগুলি সমাধান করতে টেনসরফ্লো ব্যবহার করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং মডেলের নির্ভুলতা এবং দৃঢ়তা বাড়ায়?
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল এমন একটি কৌশল যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন গ্রাফ-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করে মডেলের নির্ভুলতা এবং দৃঢ়তা বাড়ায়। নমুনার মধ্যে সম্পর্ক বা নির্ভরতা রয়েছে এমন ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় এটি বিশেষভাবে কার্যকর। NSL গ্রাফ নিয়মিতকরণকে অন্তর্ভুক্ত করে ঐতিহ্যগত প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে প্রসারিত করে, যা মডেলটিকে ভালোভাবে সাধারণীকরণ করতে উৎসাহিত করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে মেশিন লার্নিং প্রাকৃতিক ভাষা তৈরি করতে সক্ষম করে?
মেশিন লার্নিং মানুষের ভাষা প্রক্রিয়া এবং বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং কৌশল প্রদান করে প্রাকৃতিক ভাষা তৈরি (NLG) সক্ষম করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। NLG হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি সাবফিল্ড যা প্রদত্ত ইনপুট বা ডেটার উপর ভিত্তি করে মানুষের মতো টেক্সট বা বক্তৃতা তৈরিতে ফোকাস করে। এটি সুসংগত এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটাকে রূপান্তরিত করে