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
TensorFlow Extended (TFX) ফ্রেমওয়ার্কের উদ্দেশ্য কী?
TensorFlow Extended (TFX) ফ্রেমওয়ার্কের উদ্দেশ্য হল উৎপাদনে মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের উন্নয়ন ও স্থাপনার জন্য একটি ব্যাপক এবং মাপযোগ্য প্ল্যাটফর্ম প্রদান করা। TFX বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এমএল প্র্যাকটিশনারদের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য যখন গবেষণা থেকে স্থাপনায় রূপান্তরিত হয়, এর জন্য একগুচ্ছ সরঞ্জাম এবং সেরা অনুশীলন প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স), টিএফএক্স ঠিক কী, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি গ্রাফ রেগুলারাইজড মডেল তৈরির ক্ষেত্রে কী কী পদক্ষেপ জড়িত?
সংশ্লেষিত গ্রাফ ব্যবহার করে একটি গ্রাফ রেগুলারাইজড মডেল তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত যা একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য। এই প্রক্রিয়াটি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করতে গ্রাফ নিয়মিতকরণ কৌশলগুলির সাথে নিউরাল নেটওয়ার্কের শক্তিকে একত্রিত করে। এই উত্তরে, আমরা প্রতিটি ধাপের বিস্তারিত আলোচনা করব, এর একটি ব্যাপক ব্যাখ্যা প্রদান করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, সংশ্লেষিত গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য ক্লাউড এমএল ইঞ্জিন ব্যবহার করার সুবিধাগুলি কী কী?
ক্লাউড এমএল ইঞ্জিন হল Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) দ্বারা প্রদত্ত একটি শক্তিশালী টুল যা মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনের ক্ষমতা ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীরা একটি পরিমাপযোগ্য এবং পরিচালিত পরিবেশের সুবিধা নিতে পারে যা এমএল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে
কিভাবে এআই প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইনগুলি মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াকে স্ট্রিমলাইন করার জন্য পূর্ব-নির্মিত TFX উপাদানগুলিকে লিভারেজ করে?
AI প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইন হল Google ক্লাউড দ্বারা সরবরাহ করা একটি শক্তিশালী টুল যা মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য পূর্ব-নির্মিত TFX উপাদানগুলি ব্যবহার করে। TFX, যার অর্থ TensorFlow Extended, উৎপাদন-প্রস্তুত মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপনের জন্য একটি এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্ম। AI প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইনগুলির মধ্যে TFX উপাদানগুলি ব্যবহার করে, বিকাশকারী এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা সহজ করতে পারেন এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, এআই প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইন স্থাপন করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কুবেফ্লো কীভাবে প্রশিক্ষিত মডেলের সহজ ভাগাভাগি এবং স্থাপনা সক্ষম করে?
Kubeflow, একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম, কন্টেইনারাইজড অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনার জন্য Kubernetes-এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির নিরবিচ্ছিন্ন ভাগাভাগি এবং স্থাপনার সুবিধা দেয়৷ Kubeflow-এর মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা তাদের মেশিন লার্নিং (ML) মডেলগুলিকে প্রয়োজনীয় নির্ভরতা সহ, পাত্রে প্যাকেজ করতে পারে। এই কন্টেইনারগুলিকে বিভিন্ন পরিবেশে ভাগ করা এবং স্থাপন করা যেতে পারে, এটি সুবিধাজনক করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, Kubeflow - Kubernetes-এ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে জড়িত সাতটি ধাপ কী কী?
মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে সাতটি প্রয়োজনীয় ধাপ রয়েছে যা মেশিন লার্নিং মডেলের উন্নয়ন ও স্থাপনার নির্দেশনা দেয়। মডেলগুলির নির্ভুলতা, দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এই পদক্ষেপগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ এই উত্তরে, আমরা মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো সম্পর্কে একটি বিস্তৃত বোধগম্যতা প্রদান করে এই প্রতিটি ধাপের বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব। ধাপ
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার প্রক্রিয়ার মধ্যে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত যা ব্যবহারকারীদের স্কেলে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এই পরিষেবাটি, যা Google ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্মের অংশ, প্রশিক্ষিত মডেলগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী চালানোর জন্য একটি সার্ভারহীন সমাধান অফার করে, ব্যবহারকারীদের ফোকাস করার অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow এ "export_savedmodel" ফাংশন কি করে?
TensorFlow-এ "export_savedmodel" ফাংশনটি একটি ফর্ম্যাটে প্রশিক্ষিত মডেল রপ্তানি করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল যা সহজেই স্থাপন করা যায় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ফাংশনটি ব্যবহারকারীদের তাদের TensorFlow মডেলগুলিকে সংরক্ষণ করতে দেয়, যার মধ্যে মডেল আর্কিটেকচার এবং শেখা পরামিতি উভয়ই, SavedModel নামক একটি প্রমিত বিন্যাসে। SavedModel বিন্যাস হল
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং এর সাথে কাজ করার প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত মূল ধাপগুলো কি কি?
মেশিন লার্নিং এর সাথে কাজ করার সাথে অনেকগুলি মূল পদক্ষেপ জড়িত যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির সফল বিকাশ এবং স্থাপনার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পদক্ষেপগুলিকে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেসিং, মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ, মডেল মূল্যায়ন এবং বৈধতা, এবং মডেল স্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণে বিস্তৃতভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। প্রতিটি পদক্ষেপ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2