কিভাবে আমরা পান্ডাস ডেটা ফ্রেম ব্যবহার করে একটি সারণী বিন্যাসে নিষ্কাশিত বস্তুর তথ্য সংগঠিত করতে পারি?
গুগল ভিশন এপিআই-এর সাথে অ্যাডভান্সড ইমেজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং এবং অবজেক্ট ডিটেকশনের প্রেক্ষাপটে পান্ডাস ডেটা ফ্রেম ব্যবহার করে একটি ট্যাবুলার ফর্ম্যাটে নিষ্কাশন করা বস্তুর তথ্য সংগঠিত করতে, আমরা একটি ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারি। ধাপ 1: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করা প্রথমে, আমাদের কাজের জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। এক্ষেত্রে,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, উন্নত চিত্র বোঝা, অবজেক্টস সনাক্তকরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আমরা কিভাবে ক্রিপ্টোকারেন্সি ডেটা ধারণকারী একাধিক CSV ফাইলকে একক ডেটাফ্রেমে মার্জ করব?
একক ডেটাফ্রেমে ক্রিপ্টোকারেন্সি ডেটা ধারণকারী একাধিক CSV ফাইল মার্জ করতে, আমরা পাইথনে পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি। পান্ডাস শক্তিশালী ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা প্রদান করে, এটি এই কাজের জন্য একটি আদর্শ পছন্দ করে তোলে। প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। আমরা ডাটা এবং OS পরিচালনা করতে পান্ডা আমদানি করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, পুনরাবৃত্তি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, ক্রিপ্টোকারেন্সি-ভবিষ্যদ্বাণী করা আরএনএন-এর পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ডাটা ফ্রেম থেকে ফাইলে ডাটা লেখার ধাপগুলো কী কী?
একটি ডেটা ফ্রেম থেকে একটি ফাইলে ডেটা লিখতে, বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত। গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো সহ একটি চ্যাটবট তৈরি করার প্রেক্ষাপটে এবং ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য একটি ডাটাবেস ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করা যেতে পারে: 1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করে শুরু করুন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, প্রশিক্ষণ ডেটা ডাটাবেস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা "last_unix" ভেরিয়েবলের মানকে ডেটা ফ্রেমের শেষ "UNIX"-এর মানের সাথে আপডেট করতে পারি?
"last_unix" ভেরিয়েবলের মান ডাটা ফ্রেমের শেষ "UNIX" এর মান আপডেট করতে, আমরা পাইথন এবং পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারি। প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। আমরা Pd হিসাবে পান্ডাস লাইব্রেরী আমদানি করব: Pd হিসাবে python import pandas পরবর্তী, আমাদের প্রয়োজন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, প্রশিক্ষণ ডেটা ডাটাবেস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণের ডেটা তৈরির জন্য আমরা কীভাবে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে পারি?
পাইথন এবং টেনসরফ্লো ব্যবহার করে গভীর শিক্ষার সাথে একটি চ্যাটবট তৈরি করতে, প্রশিক্ষণের ডেটা তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করা অপরিহার্য। এই লাইব্রেরিগুলি চ্যাটবট মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য উপযোগী বিন্যাসে ডেটা প্রিপ্রসেস, ম্যানিপুলেট এবং সংগঠিত করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং ফাংশন সরবরাহ করে। গভীর শিক্ষার জন্য মৌলিক গ্রন্থাগারগুলির মধ্যে একটি
এই টিউটোরিয়ালে কোন লাইব্রেরি ব্যবহার করা হবে?
Kaggle প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এর এই টিউটোরিয়ালে, আমরা বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি ব্যবহার করব। এই লাইব্রেরিগুলি গভীর শিক্ষার মডেলগুলি বাস্তবায়ন এবং মেডিকেল ইমেজিং ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য অপরিহার্য। নিম্নলিখিত লাইব্রেরিগুলি ব্যবহার করা হবে: 1. টেনসরফ্লো: টেনসরফ্লো একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে
পাইথন ব্যবহার করে স্ক্র্যাচ থেকে একটি SVM তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি কী কী?
পাইথন ব্যবহার করে স্ক্র্যাচ থেকে একটি সমর্থন ভেক্টর মেশিন (SVM) তৈরি করতে, বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি রয়েছে যা ব্যবহার করা যেতে পারে। এই লাইব্রেরিগুলি একটি SVM অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন এবং বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কার্য সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা প্রদান করে। এই বিস্তৃত উত্তরে, আমরা কী লাইব্রেরিগুলি নিয়ে আলোচনা করব যা একটি SVM তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, স্ক্র্যাচ থেকে একটি এসভিএম তৈরি করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে K নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি কী কী আমদানি করতে হবে?
মেশিন লার্নিং কাজের জন্য পাইথনে K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করার জন্য, বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। এই লাইব্রেরিগুলি দক্ষতার সাথে প্রয়োজনীয় গণনা এবং ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং ফাংশন সরবরাহ করে। কেএনএন অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য সাধারণত ব্যবহৃত প্রধান লাইব্রেরিগুলি হল NumPy, Pandas এবং Scikit-learn।
সেরা ফিট ঢাল গণনা করতে পাইথনে আপনার কোন মডিউলগুলি আমদানি করতে হবে?
পাইথনে সেরা ফিট ঢাল গণনা করার জন্য, আপনাকে বেশ কয়েকটি মডিউল আমদানি করতে হবে যা রৈখিক রিগ্রেশন সঞ্চালনের জন্য প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা প্রদান করে এবং সেরা ফিট লাইনের ঢাল নির্ধারণ করে। এই মডিউলগুলির মধ্যে রয়েছে নম্পি, পান্ডা এবং স্কিট-লার্ন। 1. Numpy: Numpy হল পাইথনে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি মৌলিক প্যাকেজ। এটি সমর্থন প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, সেরা ফিট opeাল প্রোগ্রামিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি কী কী ইনস্টল করা দরকার?
পাইথনে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে, বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা দরকার। এই লাইব্রেরিগুলি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কাজের জন্য প্রয়োজনীয় প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং ফাংশন সরবরাহ করে। এই উত্তরে, আমরা রিগ্রেশন বিশ্লেষণের জন্য পাইথনে ব্যবহৃত মূল লাইব্রেরিগুলি অন্বেষণ করব এবং তাদের কার্যকারিতা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি নিয়ে আলোচনা করব। 1. NumPy: NumPy হল a
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2