পাইথনের বাইরে মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামিংয়ের জন্য কোন ভাষা ব্যবহার করা হয়?
পাইথন মেশিন লার্নিং-এ প্রোগ্রামিং-এর একমাত্র ভাষা কিনা সে বিষয়ে অনুসন্ধান একটি সাধারণ বিষয়, বিশেষ করে যারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে নতুন তাদের মধ্যে। যদিও পাইথন প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি প্রধান ভাষা, এটি এর জন্য ব্যবহৃত একমাত্র ভাষা নয়
TF বিতরণ উপলব্ধ না থাকা সমস্যাগুলি এড়াতে টেনসরফ্লো ইনস্টল করার জন্য পাইথনের কোন সংস্করণটি সবচেয়ে ভাল হবে?
TensorFlow ইনস্টল করার জন্য Python-এর সর্বোত্তম সংস্করণ বিবেচনা করার সময়, বিশেষত প্লেইন এবং সাধারণ অনুমানকারী ব্যবহার করার জন্য, মসৃণ অপারেশন নিশ্চিত করতে এবং অনুপলব্ধ TensorFlow বিতরণ সম্পর্কিত যে কোনও সম্ভাব্য সমস্যা এড়াতে Python সংস্করণটিকে TensorFlow-এর সামঞ্জস্যের প্রয়োজনীয়তার সাথে সারিবদ্ধ করা অপরিহার্য। পাইথন সংস্করণের পছন্দটি অনেকের মতো টেনসরফ্লো থেকে গুরুত্বপূর্ণ
মেশিন লার্নিং এর মূল বিষয়গুলি শিখতে সাধারণত কতক্ষণ লাগে?
মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলি শেখা হল একটি বহুমুখী প্রচেষ্টা যা প্রোগ্রামিং, গণিত এবং পরিসংখ্যানের সাথে শিক্ষার্থীর পূর্ব অভিজ্ঞতার পাশাপাশি অধ্যয়ন প্রোগ্রামের তীব্রতা এবং গভীরতা সহ বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়। সাধারণত, ব্যক্তিরা একটি ভিত্তি অর্জনের জন্য কয়েক সপ্তাহ থেকে কয়েক মাস পর্যন্ত যে কোনও জায়গায় ব্যয় করার আশা করতে পারে
পাইথনের সাথে কি Google Vision API ব্যবহার করা যেতে পারে?
Google ক্লাউড ভিশন API হল Google ক্লাউড দ্বারা অফার করা একটি শক্তিশালী টুল যা ডেভেলপারদের তাদের অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে ইমেজ বিশ্লেষণ ক্ষমতা একীভূত করতে দেয়৷ এই API ইমেজ লেবেলিং, অবজেক্ট ডিটেকশন, অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) এবং আরও অনেক কিছু সহ বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য প্রদান করে। এটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে Google-এর সাহায্যে ছবির বিষয়বস্তু বুঝতে সক্ষম করে৷
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, ভূমিকা, গুগল ক্লাউড ভিশন এপিআইয়ের পরিচিতি
রৈখিক রিগ্রেশনে b প্যারামিটার (সর্বোত্তম ফিট লাইনের y-ইন্টারসেপ্ট) কীভাবে গণনা করা হয়?
রৈখিক রিগ্রেশনের প্রসঙ্গে, প্যারামিটার (সাধারণত সেরা-ফিট লাইনের y-ইন্টারসেপ্ট হিসাবে উল্লেখ করা হয়) হল রৈখিক সমীকরণের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যেখানে লাইনের ঢালকে প্রতিনিধিত্ব করে। আপনার প্রশ্নটি y-ইন্টারসেপ্ট, নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মাধ্যম এবং স্বাধীন পরিবর্তনশীলের মধ্যে সম্পর্কের সাথে সম্পর্কিত,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন বোঝা
TensorFlow.js-এ সরাসরি প্রশিক্ষণের তুলনায় ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য পাইথন ব্যবহার করার সুবিধা কী?
ডিপ লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য পাইথন একটি প্রধান ভাষা হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, বিশেষ করে যখন সরাসরি TensorFlow.js-এ প্রশিক্ষণের বিপরীতে। এই উদ্দেশ্যে TensorFlow.js এর উপর Python ব্যবহার করার সুবিধাগুলি বহুমুখী, পাইথনে উপলব্ধ লাইব্রেরি এবং সরঞ্জামগুলির সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম থেকে শুরু করে গভীর শিক্ষার কাজগুলির জন্য প্রয়োজনীয় কার্যক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি বিবেচনা পর্যন্ত বিস্তৃত।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো.জেএস সহ ব্রাউজারে গভীর শিক্ষণ, পাইথনে প্রশিক্ষণ মডেল এবং টেনসরফ্লো.জেএস-এ লোড করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি SVM-এর সিদ্ধান্তের সীমানা নির্ধারণে সমর্থন ভেক্টরগুলি কী ভূমিকা পালন করে এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন কীভাবে তাদের চিহ্নিত করা হয়?
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVMs) হল শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত তত্ত্বাবধানে শেখার মডেলগুলির একটি শ্রেণি। SVM-এর পিছনে মৌলিক ধারণা হল সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করা যা বিভিন্ন শ্রেণীর ডেটা পয়েন্টগুলিকে সর্বোত্তমভাবে আলাদা করে। এই সিদ্ধান্তের সীমানা নির্ধারণে সমর্থন ভেক্টর গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এই প্রতিক্রিয়ার ভূমিকা ব্যাখ্যা করবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, স্ক্র্যাচ থেকে এসভিএম সম্পূর্ণ করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে একটি SVM বাস্তবায়নে `ভবিষ্যদ্বাণী` পদ্ধতি একটি নতুন ডেটা পয়েন্টের শ্রেণীবিভাগ নির্ধারণ করে?
একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে (SVM) 'ভবিষ্যদ্বাণী' পদ্ধতি একটি মৌলিক উপাদান যা মডেলটিকে প্রশিক্ষণের পর নতুন ডেটা পয়েন্ট শ্রেণীবদ্ধ করতে দেয়। এই পদ্ধতিটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য SVM-এর অন্তর্নিহিত নীতি, গাণিতিক প্রণয়ন এবং বাস্তবায়নের বিশদ বিবরণের বিস্তারিত পরীক্ষা প্রয়োজন। SVM সমর্থন ভেক্টর মেশিনের মৌলিক নীতি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, স্ক্র্যাচ থেকে এসভিএম সম্পূর্ণ করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
PyTorch-এ super(.__init__() কমান্ডের ভূমিকা কী?
PyTorch-এ `super().__init__()` কমান্ড নিয়ে আলোচনা করা অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং (OOP) নীতি এবং PyTorch এর ফ্রেমওয়ার্ক কনভেনশনের সাথে সম্পর্কিত। শুরুতে, PyTorch নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে সাধারণত `torch.nn.Module` সাবক্লাসিং দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই বেস ক্লাস নেটওয়ার্কের স্তর এবং পরামিতি সংজ্ঞায়িত এবং পরিচালনার জন্য একটি কাঠামো প্রদান করে। এখানে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি সহজ উদাহরণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, ডেটাসেট
বহুমাত্রিক আয়তক্ষেত্রাকার অ্যারে নির্দিষ্ট করে একটি torch.Tensor ক্লাসে কি বিভিন্ন ধরনের ডেটার উপাদান থাকতে পারে?
বহুমাত্রিক আয়তক্ষেত্রাকার অ্যারে নির্দিষ্ট করে একটি `টর্চ. টেনসর` শ্রেণীতে বিভিন্ন ধরনের ডেটার উপাদান থাকতে পারে এমন দাবি সঠিক নয়। PyTorch-এ, `torch.Tensor` ক্লাসটি একটি একক ডেটা টাইপের উপাদান সংরক্ষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা একটি সমজাতীয় টাইপ নামেও পরিচিত। এই সীমাবদ্ধতাটি পাইটর্চে টেনসরগুলির একটি মৌলিক বৈশিষ্ট্য এবং এর জন্য অপরিহার্য