একটি নিয়মিত অভিব্যক্তি পুনরাবৃত্তি ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে?
রেগুলার এক্সপ্রেশনের ক্ষেত্রে, রিকারশন ব্যবহার করে তাদের সংজ্ঞায়িত করা সত্যিই সম্ভব। রেগুলার এক্সপ্রেশন কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি মৌলিক ধারণা এবং প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং টেক্সট প্রসেসিং কাজের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে স্ট্রিংগুলির সেটগুলি বর্ণনা করার জন্য এগুলি একটি সংক্ষিপ্ত এবং শক্তিশালী উপায়। রেগুলার এক্সপ্রেশন হতে পারে
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/CCTF কম্পিউটেশনাল কমপ্লেসিটি থিওরি ফান্ডামেন্টালস, নিয়মিত ভাষা, রেগুলার এক্সপ্রেশন
নমুনার বাইরের ক্ষতি কি একটি বৈধতা ক্ষতি?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে মডেল মূল্যায়ন এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের প্রেক্ষাপটে, নমুনা-বহির্ভূত ক্ষতি এবং বৈধতা ক্ষতির মধ্যে পার্থক্য সর্বোপরি তাৎপর্য বহন করে। এই ধারণাগুলি বোঝা তাদের গভীর শিক্ষার মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বোঝার লক্ষ্যে অনুশীলনকারীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পদগুলির জটিলতাগুলি অনুসন্ধান করতে,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো ডেটাসেটগুলি কীভাবে লোড করবেন?
Google Colaboratory-তে TensorFlow ডেটাসেট লোড করতে, আপনি নীচে বর্ণিত ধাপগুলি অনুসরণ করতে পারেন। TensorFlow ডেটাসেট হল TensorFlow-এর সাথে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত ডেটাসেটের একটি সংগ্রহ। এটি বিভিন্ন ধরণের ডেটাসেট সরবরাহ করে, এটি মেশিন লার্নিং কাজের জন্য সুবিধাজনক করে তোলে। Google Colaboratory, Colab নামেও পরিচিত, Google দ্বারা প্রদত্ত একটি বিনামূল্যের ক্লাউড পরিষেবা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
এই প্রস্তাবটি কি সত্য নাকি মিথ্যা "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত।"
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইমেজ শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য মৌলিক হাতিয়ার। একটি শ্রেণিবিন্যাস নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট নিয়ে আলোচনা করার সময়, ক্লাসগুলির মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টনের ধারণাটি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিবৃতি যে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
উদাহরণে ব্যবহৃত আইরিস ডেটা সেট কোথায় পাওয়া যাবে?
উদাহরণে ব্যবহৃত আইরিস ডেটাসেটটি খুঁজে পেতে কেউ এটিকে UCI মেশিন লার্নিং রিপোজিটরির মাধ্যমে অ্যাক্সেস করতে পারে। আইরিস ডেটাসেট হল একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত ডেটাসেট যা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে শ্রেণিবিন্যাসের কাজের জন্য, বিশেষ করে শিক্ষাগত প্রসঙ্গে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রদর্শনে এর সরলতা এবং কার্যকারিতার কারণে। ইউসিআই মেশিন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
পাইথন কি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয়?
পাইথন মেশিন লার্নিং (ML) এর ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত প্রোগ্রামিং ভাষা যা এর সরলতা, বহুমুখিতা এবং এমএল কাজগুলিকে সমর্থন করে এমন অসংখ্য লাইব্রেরি এবং ফ্রেমওয়ার্কের উপলব্ধতার কারণে। যদিও ML-এর জন্য পাইথন ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই, তবে এটি অনেক অনুশীলনকারী এবং গবেষকদের দ্বারা বেশ সুপারিশ করা হয় এবং পছন্দ করেন।
"draw_vertices" ফাংশন ব্যবহার করে অবজেক্টের সীমানা আঁকার সময় কীভাবে ডিসপ্লে টেক্সট ইমেজে যোগ করা যায়?
Pillow Python লাইব্রেরিতে "draw_vertices" ফাংশন ব্যবহার করে অবজেক্ট বর্ডার আঁকার সময় ছবিতে ডিসপ্লে টেক্সট যোগ করতে, আমরা ধাপে ধাপে একটি প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারি। এই প্রক্রিয়ায় Google Vision API থেকে শনাক্ত করা বস্তুর শীর্ষবিন্দু পুনরুদ্ধার করা, শীর্ষবিন্দু ব্যবহার করে অবজেক্টের সীমানা অঙ্কন করা এবং অবশেষে ডিসপ্লে টেক্সট যোগ করা জড়িত।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, আকার এবং বস্তু বোঝা, বালিশ পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করে বস্তুর সীমানা আঁকুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রদত্ত কোডে "draw.line" পদ্ধতির পরামিতিগুলি কী এবং কীভাবে তারা শীর্ষবিন্দুর মানের মধ্যে লাইন আঁকতে ব্যবহৃত হয়?
পিলো পাইথন লাইব্রেরিতে "draw.line" পদ্ধতিটি একটি চিত্রের নির্দিষ্ট পয়েন্টের মধ্যে লাইন আঁকতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত বস্তুর সীমানা হাইলাইট করার জন্য বস্তু সনাক্তকরণ এবং আকৃতি সনাক্তকরণের মতো কম্পিউটার দৃষ্টি কার্যে ব্যবহৃত হয়। "draw.line" পদ্ধতিতে বেশ কিছু প্যারামিটার লাগে যা লাইনের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, আকার এবং বস্তু বোঝা, বালিশ পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করে বস্তুর সীমানা আঁকুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে বস্তুর সীমানা আঁকতে বালিশ লাইব্রেরি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?
পিলো লাইব্রেরি হল পাইথনের একটি শক্তিশালী টুল যা ইমেজ ম্যানিপুলেশন এবং প্রসেসিং করতে দেয়। এটি বস্তুর সীমানা আঁকার ক্ষমতা সহ চিত্রগুলির সাথে কাজ করার জন্য বিভিন্ন কার্যকারিতা প্রদান করে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং গুগল ভিশন এপিআই এর প্রেক্ষাপটে, পিলো লাইব্রেরিটি আকারের বোঝাপড়া বাড়ানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, আকার এবং বস্তু বোঝা, বালিশ পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করে বস্তুর সীমানা আঁকুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে গুগল ভিশন API ব্যবহার করে আমরা কীভাবে নিরাপদ অনুসন্ধান টীকা পেতে পারি?
পাইথনে Google Vision API ব্যবহার করে নিরাপদ অনুসন্ধান টীকা পেতে, আপনি চিত্রের মধ্যে স্পষ্ট বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ ও বোঝার জন্য API দ্বারা প্রদত্ত শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারেন। নিরাপদ অনুসন্ধান টীকা আপনাকে একটি ছবিতে কোনো স্পষ্ট বা অনুপযুক্ত বিষয়বস্তু আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে দেয়, যা বিভিন্ন ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, উন্নত চিত্র বোঝা, সুস্পষ্ট সামগ্রী সনাক্তকরণ (নিরাপদ অনুসন্ধানের বৈশিষ্ট্য), পরীক্ষার পর্যালোচনা