টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
শনিবার, 13 এপ্রিল 2024
by অঙ্কাব
টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL)-এর প্যাক প্রতিবেশী এপিআই প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। NSL হল একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে গ্রাফ-গঠিত ডেটাকে একীভূত করে, ফিচার ডেটা এবং গ্রাফ ডেটা উভয়েরই ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ায়। কাজে লাগিয়ে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গ্রাফ ডেটা, মেশিন লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, TensorFlow, প্রশিক্ষণ ডেটাসেট
গভীর শিক্ষায় প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের ভারসাম্য বজায় রাখা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
রবিবার, এক্সএনইউএমএক্স আগস্ট এক্সএনএমএক্স
by ইআইটিসিএ একাডেমি
বিভিন্ন কারণে গভীর শিক্ষায় প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের ভারসাম্য রক্ষা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি নিশ্চিত করে যে মডেলটিকে একটি প্রতিনিধিত্বমূলক এবং বিভিন্ন উদাহরণের উপর প্রশিক্ষিত করা হয়েছে, যা অদেখা ডেটাতে আরও ভাল সাধারণীকরণ এবং উন্নত কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যায়। এই ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণ তথ্যের গুণমান এবং পরিমাণ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, আপনার নিজস্ব ডেটা লোড হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পক্ষপাত, ডেটা ব্যালেন্সিং, গভীর জ্ঞানার্জন, সাধারণীকরণ, প্রশিক্ষণ ডেটাসেট