একজন মডেল সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত কিনা তা কীভাবে জানেন? নির্ভুলতা কি একটি মূল সূচক এবং এটি কি 90% এর উপরে হতে হবে?
একটি মেশিন লার্নিং মডেল সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত কিনা তা নির্ধারণ করা মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার ক্ষেত্রে যথার্থতা একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক (বা এমনকি একটি মূল মেট্রিক) হলেও, এটি একটি সু-প্রশিক্ষিত মডেলের একমাত্র সূচক নয়। 90% এর উপরে নির্ভুলতা অর্জন একটি সর্বজনীন নয়
ডেটার বিরুদ্ধে একটি এমএল মডেল পরীক্ষা করা যা আগে মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা যেত তা কি মেশিন লার্নিংয়ে একটি সঠিক মূল্যায়ন পর্ব?
মেশিন লার্নিং-এ মূল্যায়ন পর্যায় হল একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যার কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য ডেটার বিরুদ্ধে মডেলের পরীক্ষা করা জড়িত। একটি মডেল মূল্যায়ন করার সময়, সাধারণত প্রশিক্ষণ পর্বের সময় মডেল দ্বারা দেখা যায়নি এমন ডেটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এটি নিরপেক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য মূল্যায়ন ফলাফল নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
অনুমান কি ভবিষ্যদ্বাণীর পরিবর্তে মডেল প্রশিক্ষণের একটি অংশ?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, "অনুমান পূর্বাভাসের পরিবর্তে মডেল প্রশিক্ষণের একটি অংশ" বিবৃতিটি সম্পূর্ণরূপে সঠিক নয়। অনুমান এবং ভবিষ্যদ্বাণী হল মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের স্বতন্ত্র পর্যায়, প্রতিটি আলাদা উদ্দেশ্য পরিবেশন করে এবং বিভিন্ন পয়েন্টে ঘটে
কোন ML অ্যালগরিদম ডেটা নথি তুলনার জন্য মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত?
একটি অ্যালগরিদম যা ডেটা নথির তুলনার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উপযুক্ত তা হল কোসাইন সাদৃশ্য অ্যালগরিদম। কোসাইন সাদৃশ্য হল একটি অভ্যন্তরীণ পণ্য স্থানের দুটি অ-শূন্য ভেক্টরের মধ্যে সাদৃশ্যের একটি পরিমাপ যা তাদের মধ্যে কোণের কোসাইন পরিমাপ করে। নথি তুলনা প্রসঙ্গে, এটি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
টেনসরফ্লো 1 এবং টেনসরফ্লো 2 সংস্করণগুলির মধ্যে আইরিস ডেটাসেট লোড করা এবং প্রশিক্ষণের প্রধান পার্থক্যগুলি কী কী?
আইরিস ডেটাসেট লোড এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রদত্ত আসল কোডটি টেনসরফ্লো 1-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল এবং টেনসরফ্লো 2-এর সাথে কাজ নাও করতে পারে। টেনসরফ্লো-এর এই নতুন সংস্করণে প্রবর্তিত কিছু পরিবর্তন এবং আপডেটের কারণে এই অসঙ্গতি দেখা দিয়েছে, যা পরবর্তীতে বিস্তারিতভাবে কভার করা হবে। যে বিষয়গুলি সরাসরি TensorFlow এর সাথে সম্পর্কিত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি নতুন, অদেখা ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণিবদ্ধ করতে শিখতে পারে। লেবেলবিহীন ডেটার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের নকশা কী জড়িত?
মেশিন লার্নিং-এ লেবেলবিহীন ডেটার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের ডিজাইনে বেশ কিছু মূল পদক্ষেপ এবং বিবেচনা জড়িত। লেবেলবিহীন ডেটা বলতে এমন ডেটা বোঝায় যার পূর্বনির্ধারিত লক্ষ্য লেবেল বা বিভাগ নেই। লক্ষ্য হল এমন মডেলগুলি তৈরি করা যা উপলব্ধ থেকে শেখা নিদর্শন এবং সম্পর্কের ভিত্তিতে নতুন, অদেখা ডেটা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে
গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ কীভাবে একটি মডেল তৈরি করবেন?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনে একটি মডেল তৈরি করতে, আপনাকে একটি কাঠামোগত কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করতে হবে যাতে বিভিন্ন উপাদান জড়িত থাকে। এই উপাদানগুলির মধ্যে আপনার ডেটা প্রস্তুত করা, আপনার মডেল সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া অন্তর্ভুক্ত। আসুন আরো বিস্তারিতভাবে প্রতিটি পদক্ষেপ অন্বেষণ করা যাক. 1. ডেটা প্রস্তুত করা: একটি মডেল তৈরি করার আগে, আপনার প্রস্তুত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল মেশিন শেখার ওভারভিউ
কেন প্রশিক্ষণের জন্য মূল্যায়ন 80% এবং মূল্যায়নের জন্য 20% কিন্তু বিপরীত নয়?
প্রশিক্ষণের জন্য 80% ওয়েটেজ এবং মেশিন লার্নিংয়ের পরিপ্রেক্ষিতে মূল্যায়নের জন্য 20% ওয়েটেজ বরাদ্দ করা বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত। এই ডিস্ট্রিবিউশনের লক্ষ্য হল শেখার প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করা এবং মডেলের কর্মক্ষমতার সঠিক মূল্যায়ন নিশ্চিত করার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা। এই প্রতিক্রিয়ায়, আমরা কারণগুলি অনুসন্ধান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
AI-তে ওজন এবং পক্ষপাতগুলি কী কী?
ওজন এবং পক্ষপাত হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে মৌলিক ধারণা, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে। তারা মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ এবং কার্যকারিতায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। নীচে ওজন এবং পক্ষপাতের একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা রয়েছে, তাদের তাত্পর্য অন্বেষণ করে এবং কীভাবে সেগুলি মেশিনের প্রসঙ্গে ব্যবহার করা হয়
মেশিন লার্নিং একটি মডেল সংজ্ঞা কি?
মেশিন লার্নিংয়ের একটি মডেল বলতে বোঝায় একটি গাণিতিক উপস্থাপনা বা অ্যালগরিদম যা একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হয় যাতে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি মৌলিক ধারণা এবং চিত্র স্বীকৃতি থেকে শুরু করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পর্যন্ত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ভিতরে