ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্যের গতিবিধির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির প্রেক্ষাপটে ভারসাম্য বজায় রাখার আগে আমরা কীভাবে ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়া করি?
ক্রিপ্টোকারেন্সি মূল্যের গতিবিধির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) তৈরির ক্ষেত্রে প্রাক-প্রসেসিং ডেটা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এতে কাঁচা ইনপুট ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত যা কার্যকরভাবে RNN মডেল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। আরএনএন সিকোয়েন্স ডেটার ভারসাম্যের প্রসঙ্গে, বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ কৌশল রয়েছে যা হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, পুনরাবৃত্তি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, আরএনএন সিক্যুয়েন্স ডেটা ব্যালান্স করে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে একটি K নিকটতম প্রতিবেশীদের শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা উন্নত করা যেতে পারে?
একটি K নিকটবর্তী প্রতিবেশী (KNN) শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা উন্নত করতে, বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করা যেতে পারে। KNN হল মেশিন লার্নিং-এ একটি জনপ্রিয় শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম যা একটি ডেটা পয়েন্টের শ্রেণী নির্ধারণ করে তার k নিকটতম প্রতিবেশীদের সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীর উপর ভিত্তি করে। একটি KNN শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা বাড়ানোর সাথে এর বিভিন্ন দিক অপ্টিমাইজ করা জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশীদের আবেদন, 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 বিশ্লেষণের সাথে কাজ করার সময় বৈশিষ্ট্যগুলির প্রাসঙ্গিকতা এবং অর্থপূর্ণতা বিবেচনা করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সাথে কাজ করার সময়, ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রাসঙ্গিকতা এবং অর্থপূর্ণতা বিবেচনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ বৈশিষ্ট্যগুলির গুণমান সরাসরি রিগ্রেশন মডেলের নির্ভুলতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে। এই উত্তরে, আমরা কেন কারণগুলি অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি ML অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করার সময় ML-নির্দিষ্ট বিবেচনাগুলি কী কী?
একটি মেশিন লার্নিং (এমএল) অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সময়, বেশ কয়েকটি এমএল-নির্দিষ্ট বিবেচনা রয়েছে যা বিবেচনায় নেওয়া দরকার। এমএল মডেলের কার্যকারিতা, দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এই বিবেচনাগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই উত্তরে, আমরা কিছু মূল ML-নির্দিষ্ট বিবেচনার বিষয়ে আলোচনা করব যা বিকাশকারীদের কখন মনে রাখা উচিত
স্কিট-লার্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যতীত অন্য কোন কাজগুলির জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে?
স্কিট-লার্ন, পাইথনের একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ছাড়াও বিস্তৃত সরঞ্জাম এবং কার্যকারিতা সরবরাহ করে। স্কিট-লার্ন দ্বারা প্রদত্ত এই অতিরিক্ত কাজগুলি লাইব্রেরির সামগ্রিক ক্ষমতা বাড়ায় এবং এটিকে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশনের জন্য একটি ব্যাপক হাতিয়ার করে তোলে। এই উত্তরে, আমরা কিছু কাজ অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা