বড় ভাষাগত মডেল কি?
বড় ভাষাগত মডেলগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য বিকাশ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং মেশিন অনুবাদ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে বিশিষ্টতা অর্জন করেছে। এই মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটা এবং উন্নত মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে মানুষের মতো পাঠ্য বোঝার এবং তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই প্রতিক্রিয়া, আমরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
ট্রান্সফার লার্নিং কি এবং কেন এটি TensorFlow.js এর জন্য একটি প্রধান ব্যবহারের ক্ষেত্রে?
ট্রান্সফার লার্নিং হল গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী কৌশল যা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে নতুন কাজগুলি সমাধানের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। এটি একটি মডেল নেওয়ার সাথে জড়িত যা একটি বৃহৎ ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হয়েছে এবং একটি ভিন্ন কিন্তু সম্পর্কিত সমস্যা সমাধানের জন্য তার শেখা জ্ঞান পুনরায় ব্যবহার করা। এই পদ্ধতি হল
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো.জেএস সহ ব্রাউজারে গভীর শিক্ষণ, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নথির শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং মডেল তৈরিতে কী কী পদক্ষেপ জড়িত?
নথির শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) মডেল তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত, প্রতিটি একটি শক্তিশালী এবং সঠিক মডেল তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্যাখ্যায়, আমরা এই ধরনের একটি মডেল তৈরির বিশদ প্রক্রিয়ার মধ্যে অনুসন্ধান করব, প্রতিটি ধাপের একটি ব্যাপক বোঝাপড়া প্রদান করব। ধাপ 1: ডেটা প্রস্তুতি প্রথম ধাপ হল সংগ্রহ করা এবং
টেনসরফ্লো হাব কীভাবে সহযোগিতামূলক মডেল বিকাশকে উত্সাহিত করে?
TensorFlow Hub হল একটি শক্তিশালী টুল যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে সহযোগিতামূলক মডেল বিকাশকে উৎসাহিত করে। এটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির একটি কেন্দ্রীভূত সংগ্রহস্থল সরবরাহ করে, যা এআই সম্প্রদায়ের দ্বারা সহজেই ভাগ করা, পুনরায় ব্যবহার করা এবং উন্নত করা যায়। এটি সহযোগিতাকে উত্সাহিত করে এবং নতুন মডেলগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করে, গবেষকদের জন্য সময় এবং প্রচেষ্টা সাশ্রয় করে এবং
একটি প্রশিক্ষিত মডেল ফাইন-টিউনিং এর উদ্দেশ্য কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি প্রশিক্ষিত মডেলকে ফাইন-টিউনিং করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে। এটি একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলকে একটি নির্দিষ্ট কাজ বা ডেটাসেটের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার উদ্দেশ্যে কাজ করে, যার ফলে এটির কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং এটি বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আরও উপযুক্ত করে তোলে। এই প্রক্রিয়া সমন্বয় জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল মেশিন শেখার ওভারভিউ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে ট্রান্সফার লার্নিং অবজেক্ট ডিটেকশন মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে?
ট্রান্সফার লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী কৌশল যা অবজেক্ট ডিটেকশন মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এটি একটি কাজ থেকে অন্য কাজে শেখা জ্ঞানের স্থানান্তরকে সক্ষম করে, মডেলটিকে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে লিভারেজ করার অনুমতি দেয় এবং প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। গুগল ক্লাউড প্রসঙ্গে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, আইওএস-এ টেনসরফ্লো অবজেক্ট সনাক্তকরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা