কিভাবে অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করবেন?
অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি ধাপ এবং বিবেচনার সাথে জড়িত। এই উদ্দেশ্যে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য, অদৃশ্য ডেটার প্রকৃতি এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বোঝা প্রয়োজন। এর উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির ব্যাখ্যা করা যাক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
Litecoin এর ভবিষ্যত মূল্যের পূর্বাভাস দিতে একটি RNN মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি কী কী?
Litecoin এর ভবিষ্যৎ মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে, বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ নিতে হবে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার উদ্দেশ্যে ডেটা বিভাজন জড়িত। এই উত্তরে, আমরা বিস্তারিতভাবে প্রতিটি ধাপের মধ্য দিয়ে যাব
টিউটোরিয়ালগুলিতে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলি থেকে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা কীভাবে আলাদা হতে পারে?
বাস্তব-বিশ্বের ডেটা টিউটোরিয়ালগুলিতে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলির থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হতে পারে, বিশেষ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য TensorFlow এবং 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এর সাথে গভীর শিক্ষা। যদিও টিউটোরিয়ালগুলি প্রায়ই শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে সরলীকৃত এবং কিউরেটেড ডেটাসেট সরবরাহ করে, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সাধারণত আরও জটিল এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে অ-সংখ্যাসূচক ডেটা কীভাবে পরিচালনা করা যেতে পারে?
অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে অ-সংখ্যাসূচক ডেটা পরিচালনা করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। যদিও অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাংখ্যিক ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে বিশ্লেষণের জন্য একটি উপযুক্ত বিন্যাসে অ-সংখ্যাসূচক ডেটাকে প্রিপ্রসেস এবং রূপান্তর করার জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল উপলব্ধ রয়েছে। এই উত্তরে, আমরা অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ক্লাস্টারিং, কে-মানে এবং মানে শিফট, অ-সংখ্যাসূচক ডেটা পরিচালনা করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিংয়ে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং প্রকৌশলের উদ্দেশ্য কী?
বিশেষ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির প্রক্রিয়ায় বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং প্রকৌশল গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে প্রদত্ত ডেটাসেট থেকে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা এবং নির্বাচন করা, সেইসাথে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা বাড়াতে পারে এমন নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করা জড়িত। বৈশিষ্ট্যের উদ্দেশ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশীদের আবেদন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
রিগ্রেশন ট্রেনিং এবং টেস্টিং এ ক্লাসিফায়ার লাগানোর উদ্দেশ্য কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং-এর ক্ষেত্রে রিগ্রেশন ট্রেনিং এবং টেস্টিং-এ ক্লাসিফায়ার ফিট করা একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য কাজ করে। রিগ্রেশনের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল ইনপুট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত সংখ্যাসূচক মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়া। যাইহোক, এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে আমাদের অবিচ্ছিন্ন মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার পরিবর্তে ডেটাকে পৃথক বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে ট্রান্সফর্ম উপাদান প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন পরিবেশের মধ্যে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন পরিবেশের মধ্যে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে ট্রান্সফর্ম উপাদান একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) ফ্রেমওয়ার্কের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ, যা স্কেলেবল এবং উৎপাদন-প্রস্তুত মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরিতে ফোকাস করে। ট্রান্সফর্ম কম্পোনেন্ট ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য দায়ী, যা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং উপাদান, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow-এ মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য অন্বেষণ করার কিছু সম্ভাব্য উপায় কী কী?
TensorFlow-এ একটি মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করা একটি জটিল কাজ হতে পারে যার জন্য বিভিন্ন কারণের সতর্কতা অবলম্বন করা প্রয়োজন। এই উত্তরে, আমরা TensorFlow-এ একটি মডেলের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য কিছু সম্ভাব্য উপায় অন্বেষণ করব, উচ্চ-স্তরের API এবং মডেল তৈরি ও পরিমার্জন করার কৌশলগুলিতে ফোকাস করব৷ 1. ডেটা প্রিপ্রসেসিং: মৌলিক পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে ফিড করার আগে ডেটা প্রিপ্রসেস করা এবং রূপান্তর করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে ফিড করার আগে ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং রূপান্তর করা বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রক্রিয়াগুলি ডেটার গুণমান উন্নত করতে, মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। এই ব্যাখ্যায়, আমরা প্রি-প্রসেসিং এবং ডেটা ট্রান্সফর্মিং এর গুরুত্ব সম্পর্কে আলোচনা করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো উচ্চ-স্তরের এপিআই, ডেটা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি গভীরভাবে যাচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এই সিরিজের পরবর্তী ভিডিওতে কি কভার করা হবে?
সিরিজের পরবর্তী ভিডিও "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা – টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টালস – টেনসরফ্লো ইন গুগল কোলাবোরেটরি – গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো দিয়ে শুরু করা" টেনসরফ্লো-তে ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং বিষয়কে কভার করবে। এই ভিডিওটি একটি উপযুক্ত বিন্যাসে কাঁচা ডেটা প্রস্তুত এবং রূপান্তর করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি নিয়ে আলোচনা করবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো দিয়ে শুরু করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2