নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর স্ট্রাকচার ইনপুট কি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণকে নিয়মিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল TensorFlow-এর একটি কাঠামো যা স্ট্যান্ডার্ড ফিচার ইনপুট ছাড়াও স্ট্রাকচার্ড সিগন্যাল ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। কাঠামোগত সংকেতগুলিকে গ্রাফ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে নোডগুলি দৃষ্টান্তের সাথে মিলে যায় এবং প্রান্তগুলি তাদের মধ্যে সম্পর্ক ক্যাপচার করে। এই গ্রাফগুলি বিভিন্ন ধরণের এনকোড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ
গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণের সময় আমরা কীভাবে অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা প্রতিরোধ করতে পারি?
গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণের সময় অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা প্রতিরোধ করা মডেলের কর্মক্ষমতার সততা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা ঘটতে পারে যখন মডেল অসাবধানতাবশত প্রশিক্ষণের ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব বা আর্টিফ্যাক্টগুলিকে কাজে লাগাতে শিখে, যা বিভ্রান্তিকর ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। এই সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য, অনেকগুলি কৌশল অবলম্বন করা যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণের সময় সিএনএন-এর কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কিছু সাধারণ কৌশল কী কী?
প্রশিক্ষণের সময় কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) এর কর্মক্ষমতা উন্নত করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। সিএনএন ব্যাপকভাবে বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সিমেন্টিক সেগমেন্টেশন। একটি CNN-এর কর্মক্ষমতা বাড়ানোর ফলে আরও ভাল নির্ভুলতা, দ্রুত অভিসারণ এবং উন্নত সাধারণীকরণ হতে পারে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), প্রশিক্ষণ কনভনেট, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারি?
ফ্যাশনে মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ নেওয়া যেতে পারে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ডোমেনে দুর্দান্ত সাফল্য দেখিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার ভিশনের কাজ যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সেগমেন্টেশন। দ্বারা