ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর লুকানো যুক্তি হিসাবে সরবরাহ করা অ্যারে পরিবর্তন করে পৃথক স্তরে স্তরের সংখ্যা এবং নোডের সংখ্যা সহজেই (সংযোজন এবং অপসারণ করে) নিয়ন্ত্রণ করা যায়?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN), প্রতিটি স্তরের মধ্যে স্তর এবং নোডের সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা মডেল আর্কিটেকচার কাস্টমাইজেশনের একটি মৌলিক দিক। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে DNN-এর সাথে কাজ করার সময়, লুকানো যুক্তি হিসাবে সরবরাহ করা অ্যারে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণের সময় আমরা কীভাবে অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা প্রতিরোধ করতে পারি?
গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণের সময় অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা প্রতিরোধ করা মডেলের কর্মক্ষমতার সততা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অনিচ্ছাকৃত প্রতারণা ঘটতে পারে যখন মডেল অসাবধানতাবশত প্রশিক্ষণের ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব বা আর্টিফ্যাক্টগুলিকে কাজে লাগাতে শিখে, যা বিভ্রান্তিকর ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। এই সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য, অনেকগুলি কৌশল অবলম্বন করা যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
টেনসরফ্লোতে আমাদের নিজস্ব ডেটা ব্যবহার করার জন্য এম নেস ডেটাসেটের জন্য প্রদত্ত কোডটি কীভাবে পরিবর্তন করা যেতে পারে?
TensorFlow-এ আপনার নিজস্ব ডেটা ব্যবহার করার জন্য M Ness ডেটাসেটের জন্য প্রদত্ত কোডটি পরিবর্তন করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে আপনার ডেটা প্রস্তুত করা, একটি মডেল আর্কিটেকচার সংজ্ঞায়িত করা এবং আপনার ডেটাতে মডেলটি প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করা জড়িত। 1. আপনার ডেটা প্রস্তুত করা: - আপনার নিজস্ব ডেটাসেট সংগ্রহ করে শুরু করুন।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, TensorFlow, ডেটা উপর প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা, 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
স্থাপত্য এবং কর্মক্ষমতা পরিপ্রেক্ষিতে বেসলাইন, ছোট এবং বড় মডেলের মধ্যে পার্থক্য কি ছিল?
স্থাপত্য এবং কর্মক্ষমতা পরিপ্রেক্ষিতে বেসলাইন, ছোট এবং বড় মডেলের মধ্যে পার্থক্যগুলি প্রতিটি মডেলে ব্যবহৃত স্তর, একক এবং পরামিতির সংখ্যার বৈচিত্র্যের জন্য দায়ী করা যেতে পারে। সাধারণভাবে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের আর্কিটেকচার তার স্তরগুলির সংগঠন এবং বিন্যাসকে বোঝায়, যখন কর্মক্ষমতা বোঝায় কিভাবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 2, 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
কিভাবে আমরা একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারি?
ফ্যাশনে মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ নেওয়া যেতে পারে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ডোমেনে দুর্দান্ত সাফল্য দেখিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার ভিশনের কাজ যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সেগমেন্টেশন। দ্বারা