একটি সমর্থন ভেক্টর কি?
একটি সমর্থন ভেক্টর মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি মৌলিক ধারণা, বিশেষত সমর্থন ভেক্টর মেশিনের (SVMs) ক্ষেত্রে। SVM হল তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার অ্যালগরিদমের একটি শক্তিশালী শ্রেণী যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। একটি সমর্থন ভেক্টর ধারণা SVM কিভাবে কাজ করে এবং কিভাবে কাজ করে তার ভিত্তি তৈরি করে
সিদ্ধান্ত গাছ কি?
ডিসিশন ট্রি হল একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি প্রদত্ত ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত নিয়মগুলির একটি সেটের একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা। সিদ্ধান্ত গাছ বিশেষভাবে উপযোগী যেখানে তথ্য
K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম কি প্রশিক্ষণযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রকৃতপক্ষে প্রশিক্ষণযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত। KNN হল একটি নন-প্যারামেট্রিক অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি এক ধরনের দৃষ্টান্ত-ভিত্তিক শিক্ষা, যেখানে নতুন দৃষ্টান্তগুলিকে প্রশিক্ষণের ডেটাতে বিদ্যমান দৃষ্টান্তগুলির সাথে তাদের মিলের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। কেএনএন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশীদের আবেদন
আপনি কিভাবে একটি প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষা মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে পারেন?
একটি প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষার মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য, বিভিন্ন মেট্রিক্স এবং কৌশল নিযুক্ত করা যেতে পারে। এই মূল্যায়ন পদ্ধতিগুলি গবেষক এবং অনুশীলনকারীদের তাদের মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়, তাদের কর্মক্ষমতা এবং উন্নতির সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলিতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই উত্তরে, আমরা সাধারণত ব্যবহৃত বিভিন্ন মূল্যায়ন কৌশল অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে গভীর শিক্ষা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে (SVM) সমর্থন ভেক্টরের ভূমিকা কী?
Support Vector Machines (SVM) হল একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন খোঁজার ধারণার উপর ভিত্তি করে যা ডেটা পয়েন্টগুলিকে বিভিন্ন শ্রেণিতে আলাদা করে। এই সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন নির্ধারণে SVM-এ সমর্থন ভেক্টরের ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। SVM-এ, সমর্থন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, ভেক্টর মেশিন ফান্ডামেন্টাল সমর্থন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদমের প্রধান চ্যালেঞ্জ কী এবং কীভাবে এটি মোকাবেলা করা যেতে পারে?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম হল একটি জনপ্রিয় এবং বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা তত্ত্বাবধানে শিক্ষার বিভাগে পড়ে। এটি একটি নন-প্যারামেট্রিক অ্যালগরিদম, যার অর্থ এটি অন্তর্নিহিত ডেটা বিতরণ সম্পর্কে কোনও অনুমান করে না। কেএনএন প্রাথমিকভাবে শ্রেণীবিভাগের কাজে ব্যবহৃত হয়, তবে এটি রিগ্রেশনের জন্যও অভিযোজিত হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং নিজস্ব কে নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং-এ K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদমের উদ্দেশ্য কী?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম মেশিন শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত এবং মৌলিক অ্যালগরিদম। এটি একটি নন-প্যারামেট্রিক পদ্ধতি যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। KNN অ্যালগরিদমের মূল উদ্দেশ্য হল খুঁজে বের করে একটি প্রদত্ত ডেটা পয়েন্টের শ্রেণী বা মান ভবিষ্যদ্বাণী করা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম সংজ্ঞায়িত করছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণে K নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম দ্বারা অর্জিত ভবিষ্যদ্বাণী সঠিকতার সাধারণ পরিসর কী?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম হল শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য একটি বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং কৌশল। এটি একটি নন-প্যারামেট্রিক পদ্ধতি যা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে তাদের কে-নিকটবর্তী প্রতিবেশীদের ইনপুট ডেটা পয়েন্টের মিলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে। KNN অ্যালগরিদমের ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশীদের আবেদন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি সর্বোত্তম ফিট লাইনের নির্ভুলতা নির্ণয় করার জন্য বর্গক্ষেত্র ত্রুটিটি কীভাবে গণনা করা হয়?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি সর্বোত্তম ফিট লাইনের নির্ভুলতা নির্ধারণ করতে বর্গক্ষেত্র ত্রুটি একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত মেট্রিক। এটি একটি ডেটাসেটে ভবিষ্যদ্বাণী করা মান এবং প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। বর্গক্ষেত্র ত্রুটি গণনা করে, আমরা মূল্যায়ন করতে পারি যে সেরা ফিট লাইনটি অন্তর্নিহিতকে কতটা ভালভাবে উপস্থাপন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং আর স্কোয়ার, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা 'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণীবদ্ধকারীকে আচার করতে পারি?
'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণিবিন্যাসকারীকে আচার করতে, আমরা কয়েকটি সহজ ধাপ অনুসরণ করতে পারি। পিকলিং আমাদের একটি বস্তুকে সিরিয়ালাইজ করতে এবং এটিকে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করতে দেয়, যা পরে লোড এবং পরে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন আমরা একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল সংরক্ষণ করতে চাই, যেমন
- 1
- 2