টিউটোরিয়ালগুলিতে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলি থেকে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা কীভাবে আলাদা হতে পারে?
মঙ্গলবার, 08 আগস্ট 2023
by ইআইটিসিএ একাডেমি
বাস্তব-বিশ্বের ডেটা টিউটোরিয়ালগুলিতে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলির থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হতে পারে, বিশেষ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য TensorFlow এবং 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এর সাথে গভীর শিক্ষা। যদিও টিউটোরিয়ালগুলি প্রায়ই শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে সরলীকৃত এবং কিউরেটেড ডেটাসেট সরবরাহ করে, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সাধারণত আরও জটিল এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, শ্রেণীর ভারসাম্যহীনতা, তথ্য প্রপ্রোকাসিং, নৈতিক বিবেচ্য বিষয়, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, স্কেল এবং বৈচিত্র্য
একটি ML অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করার সময় ML-নির্দিষ্ট বিবেচনাগুলি কী কী?
রবিবার, এক্সএনইউএমএক্স আগস্ট এক্সএনএমএক্স
by ইআইটিসিএ একাডেমি
একটি মেশিন লার্নিং (এমএল) অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সময়, বেশ কয়েকটি এমএল-নির্দিষ্ট বিবেচনা রয়েছে যা বিবেচনায় নেওয়া দরকার। এমএল মডেলের কার্যকারিতা, দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এই বিবেচনাগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই উত্তরে, আমরা কিছু মূল ML-নির্দিষ্ট বিবেচনার বিষয়ে আলোচনা করব যা বিকাশকারীদের কখন মনে রাখা উচিত