বিড়াল এবং কুকুরের অনেক ছবির ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) কি বিদ্যমান ছবির ভিত্তিতে নতুন ছবি তৈরি করবে?
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল Google দ্বারা তৈরি একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা স্ট্যান্ডার্ড ফিচার ইনপুট ছাড়াও স্ট্রাকচার্ড সিগন্যাল ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। এই কাঠামোটি এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে উপযোগী যেখানে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো রয়েছে যা মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। থাকার প্রসঙ্গে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
এটা কি পুনরাবৃত্তভাবে প্রশিক্ষণ সেট পুনঃব্যবহার করা সম্ভব এবং প্রশিক্ষিত মডেলের কর্মক্ষমতার উপর কি প্রভাব ফেলে?
মেশিন লার্নিংয়ে পুনরাবৃত্তভাবে প্রশিক্ষণ সেট পুনঃব্যবহার করা একটি সাধারণ অভ্যাস যা প্রশিক্ষিত মডেলের কর্মক্ষমতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। বারবার একই প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে, মডেলটি তার ভুলগুলি থেকে শিখতে পারে এবং তার ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে পারে। যাইহোক, এর সম্ভাব্য সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি বোঝা অপরিহার্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
গভীর শিক্ষার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তাবিত ব্যাচের আকার কী?
একটি গভীর শিক্ষার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তাবিত ব্যাচের আকার বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে যেমন উপলব্ধ গণনামূলক সংস্থান, মডেলের জটিলতা এবং ডেটাসেটের আকার। সাধারণভাবে, ব্যাচের আকার একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় মডেলের পরামিতি আপডেট করার আগে প্রক্রিয়াকৃত নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার সময় কেন বৈধতা ক্ষতি মেট্রিক গুরুত্বপূর্ণ?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নে বৈধতা ক্ষতির মেট্রিক একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি অদেখা ডেটাতে মডেলটি কতটা ভাল পারফর্ম করছে তার মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, গবেষক এবং অনুশীলনকারীদের মডেল নির্বাচন, হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতা সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। বৈধতা ক্ষতি নিরীক্ষণ দ্বারা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, টেনসরবোর্ড, টেনসরবোর্ডের সাথে মডেলগুলির বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে বিভক্ত করার আগে ডেটাসেটকে এলোমেলো করার উদ্দেশ্য কী?
প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে বিভক্ত করার আগে ডেটাসেটকে এলোমেলো করা মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে, বিশেষ করে যখন নিজের K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়। এই প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে ডেটা র্যান্ডমাইজ করা হয়েছে, যা নিরপেক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন অর্জনের জন্য অপরিহার্য। এলোমেলো করার প্রাথমিক কারণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পরীক্ষার অনুমানের পরিপ্রেক্ষিতে সংকল্পের সহগ (R-squared) কী পরিমাপ করে?
সংকল্পের সহগ, যা R-squared নামেও পরিচিত, একটি পরিসংখ্যানগত পরিমাপ যা মেশিন লার্নিং-এ অনুমান পরীক্ষা করার প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি রিগ্রেশন মডেলের মানানসইতার জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের বৈচিত্র্যের অনুপাত মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে যা স্বাধীন ভেরিয়েবল দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, অনুমান পরীক্ষা করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষায় সঠিক অ্যালগরিদম এবং পরামিতিগুলি বেছে নেওয়া কেন গুরুত্বপূর্ণ?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ক্ষেত্রে সঠিক অ্যালগরিদম এবং পরামিতিগুলি নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। রিগ্রেশন হল একটি তত্ত্বাবধান করা শেখার কৌশল যা একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং এক বা একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে মডেল করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যাপকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী এবং পূর্বাভাস কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। দ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এমএল ইনসাইটস ট্রায়াঙ্গেল অনুসারে, একটি ব্যবসার জন্য একটি মডেলের পারফরম্যান্সের সাথে সমস্যা হলে লঙ্ঘন হতে পারে এমন তিনটি সম্ভাব্য অনুমান কী কী?
ML অন্তর্দৃষ্টি ত্রিভুজ হল একটি কাঠামো যা সম্ভাব্য অনুমানগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে যা লঙ্ঘন হতে পারে যখন একটি ব্যবসার জন্য একটি মডেলের পারফরম্যান্সে সমস্যা হয়৷ এই কাঠামোটি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টালস এবং টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) এর প্রেক্ষাপটে, মডেল বোঝার ছেদকে কেন্দ্র করে এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), মডেল বোঝাপড়া এবং ব্যবসায়ের বাস্তবতা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
রিগ্রেশন সমস্যায় ডেটা স্বাভাবিককরণ কেন গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি কীভাবে মডেল কর্মক্ষমতা উন্নত করে?
ডেটা স্বাভাবিককরণ রিগ্রেশন সমস্যাগুলির একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, কারণ এটি মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই প্রসঙ্গে, স্বাভাবিকীকরণ একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিসরে ইনপুট বৈশিষ্ট্য স্কেল করার প্রক্রিয়া বোঝায়। এটি করার মাধ্যমে, আমরা নিশ্চিত করি যে সমস্ত বৈশিষ্ট্যের একই স্কেল রয়েছে, যা কিছু বৈশিষ্ট্যকে আধিপত্য করতে বাধা দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, রিগ্রেশন সমস্যাগুলি সমাধান করতে টেনসরফ্লো ব্যবহার করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মডেল পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে আন্ডারফিটিং ওভারফিটিং থেকে কীভাবে আলাদা?
আন্ডারফিটিং এবং ওভারফিটিং মেশিন লার্নিং মডেলের দুটি সাধারণ সমস্যা যা তাদের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। মডেল পারফরম্যান্সের পরিপ্রেক্ষিতে, আন্ডারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল ডেটাতে অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে খুব সহজ হয়, যার ফলে ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিকতা দুর্বল হয়। অন্যদিকে, ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল খুব জটিল হয়ে যায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2