প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে সাধারণত প্রস্তাবিত ডেটা কি 80% থেকে 20% অনুরূপভাবে বিভক্ত হয়?
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে স্বাভাবিক বিভাজন স্থির নয় এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, সাধারণত প্রশিক্ষণের জন্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ বরাদ্দ করার পরামর্শ দেওয়া হয়, সাধারণত প্রায় 70-80%, এবং অবশিষ্ট অংশ মূল্যায়নের জন্য সংরক্ষণ করা হয়, যা প্রায় 20-30% হবে। এই বিভাজন তা নিশ্চিত করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
টেনসরফ্লো কি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) এর প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
TensorFlow হল একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা Google দ্বারা তৈরি মেশিন লার্নিং এর জন্য। এটি সরঞ্জাম, লাইব্রেরি এবং সংস্থানগুলির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম সরবরাহ করে যা বিকাশকারী এবং গবেষকদের দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের (ডিএনএন) প্রেক্ষাপটে, টেনসরফ্লো শুধুমাত্র এই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতেই সক্ষম নয় বরং সহজতর করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, আরও উত্পাদনশীল মেশিন শেখার জন্য টেনসরফ্লো হাব
প্রশিক্ষণের সময় একাধিকবার ডেটাসেটের উপর পুনরাবৃত্তি করার উদ্দেশ্য কী?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, ডেটাসেটের উপর একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করা সাধারণ অভ্যাস। এই প্রক্রিয়া, যুগ-ভিত্তিক প্রশিক্ষণ হিসাবে পরিচিত, মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার এবং আরও ভাল সাধারণীকরণ অর্জনে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য পরিবেশন করে। প্রশিক্ষণের সময় একাধিকবার ডেটাসেটের উপর পুনরাবৃত্তি করার প্রধান কারণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, প্রশিক্ষণ মডেল, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নিউরাল মেশিন অনুবাদ মডেলের গঠন কি?
নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT) মডেল হল একটি গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক পদ্ধতি যা মেশিন অনুবাদের ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। উত্স এবং লক্ষ্য ভাষার মধ্যে ম্যাপিংকে সরাসরি মডেলিং করে উচ্চ-মানের অনুবাদ তৈরি করার ক্ষমতার কারণে এটি উল্লেখযোগ্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। এই উত্তরে, আমরা হাইলাইট করে NMT মডেলের গঠন অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, একটি মডেল প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এআই পং গেমে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের আউটপুট কীভাবে উপস্থাপন করা হয়?
TensorFlow.js ব্যবহার করে বাস্তবায়িত এআই পং গেমটিতে, নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের আউটপুট এমনভাবে উপস্থাপন করা হয় যা গেমটিকে সিদ্ধান্ত নিতে এবং খেলোয়াড়ের ক্রিয়াকলাপের প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে। এটি কীভাবে অর্জন করা হয় তা বোঝার জন্য, আসুন গেম মেকানিক্স এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের ভূমিকার বিশদ বিবরণ দেখি।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো.জেএস সহ ব্রাউজারে গভীর শিক্ষণ, টেনসরফ্লো.জেএস-এ এআই পং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আমরা কীভাবে আমাদের নেটওয়ার্ককে `ফিট` ফাংশন ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেব? প্রশিক্ষণের সময় কি পরামিতি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে?
টেনসরফ্লোতে `ফিট` ফাংশনটি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। একটি নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের মধ্যে ইনপুট ডেটা এবং পছন্দসই আউটপুটের উপর ভিত্তি করে মডেলের প্যারামিটারের ওজন এবং পক্ষপাতগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজেশান হিসাবে পরিচিত এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী শিখতে এবং জানার জন্য নেটওয়ার্কের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রশিক্ষণ দিতে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কুকুর বনাম বিড়াল সনাক্ত করতে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা, নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণের আগে একটি সংরক্ষিত মডেল ইতিমধ্যেই বিদ্যমান কিনা তা পরীক্ষা করার উদ্দেশ্য কী?
একটি গভীর শিক্ষার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করার আগে একটি সংরক্ষিত মডেল ইতিমধ্যেই বিদ্যমান কিনা তা পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ। এই পদক্ষেপটি বিভিন্ন উদ্দেশ্যে কাজ করে এবং প্রশিক্ষণ কর্মপ্রবাহকে ব্যাপকভাবে উপকৃত করতে পারে। কুকুর বনাম বিড়াল সনাক্ত করতে একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহার করার প্রেক্ষাপটে, পরীক্ষা করার উদ্দেশ্য যদি একটি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কুকুর বনাম বিড়াল সনাক্ত করতে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা, নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কর্মের পূর্বাভাস দিতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার সময় প্রতিটি গেমের পুনরাবৃত্তির সময় কীভাবে ক্রিয়াটি বেছে নেওয়া হয়?
প্রতিটি গেমের পুনরাবৃত্তির সময় যখন কর্মের পূর্বাভাস দিতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়, তখন কর্মটি নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুটের উপর ভিত্তি করে বেছে নেওয়া হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুট হিসাবে গেমের বর্তমান অবস্থায় নেয় এবং সম্ভাব্য ক্রিয়াগুলির উপর একটি সম্ভাব্যতা বিতরণ করে। নির্বাচিত কর্ম তারপর উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো এবং ওপেন এআই সহ একটি গেম খেলতে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, নেটওয়ার্ক পরীক্ষা করছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আমরা কিভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ডেফিনিশন ফাংশনে ইনপুট লেয়ার তৈরি করব?
নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ডেফিনেশন ফাংশনে ইনপুট লেয়ার তৈরি করতে, আমাদের নিউরাল নেটওয়ার্কের মৌলিক ধারণা এবং সামগ্রিক আর্কিটেকচারে ইনপুট লেয়ারের ভূমিকা বুঝতে হবে। টেনসরফ্লো এবং ওপেনএআই ব্যবহার করে একটি গেম খেলতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রসঙ্গে, ইনপুট স্তরটি কাজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো এবং ওপেন এআই সহ একটি গেম খেলতে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, প্রশিক্ষণ মডেল, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং এর লক্ষ্য কি এবং কিভাবে এটি ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং থেকে আলাদা?
মেশিন লার্নিংয়ের লক্ষ্য হল অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি তৈরি করা যা কম্পিউটারগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করে। এটি প্রথাগত প্রোগ্রামিং থেকে পৃথক, যেখানে নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করার জন্য সুস্পষ্ট নির্দেশাবলী প্রদান করা হয়। মেশিন লার্নিং এমন মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ জড়িত যা প্যাটার্ন শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো এবং ওপেন এআই সহ একটি গেম খেলতে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা