টেক্সচুয়াল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রসঙ্গে ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ড মডেল কীভাবে কাজ করে?
ব্যাগ-অফ-শব্দ মডেল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) একটি মৌলিক কৌশল যা পাঠ্য ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যাকরণ এবং শব্দের ক্রম উপেক্ষা করে, শব্দের একটি সংগ্রহ হিসাবে পাঠ্যকে উপস্থাপন করে এবং প্রতিটি শব্দের সংঘটনের ফ্রিকোয়েন্সির উপর সম্পূর্ণভাবে ফোকাস করে। এই মডেলটি বিভিন্ন এনএলপি কাজগুলিতে কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, TensorFlow, প্রসেসিং ডেটা, 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 নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং নথি শ্রেণীবিভাগে প্রাকৃতিক গ্রাফ থেকে উদ্ধৃতি তথ্য লিভারেজ করে?
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল Google রিসার্চ দ্বারা তৈরি একটি কাঠামো যা গ্রাফ আকারে কাঠামোগত তথ্যের ব্যবহার করে গভীর শিক্ষার মডেলগুলির প্রশিক্ষণকে উন্নত করে৷ নথির শ্রেণীবিভাগের পরিপ্রেক্ষিতে, NSL একটি প্রাকৃতিক গ্রাফ থেকে উদ্ধৃতি তথ্য ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগের কাজের যথার্থতা এবং দৃঢ়তা উন্নত করতে। একটি প্রাকৃতিক গ্রাফ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা