একটি গভীর শিক্ষার মডেল দ্বারা তৈরি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা করার জন্য কিছু কৌশল কি কি?
একটি গভীর শিক্ষার মডেল দ্বারা তৈরি ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যাখ্যা করা তার আচরণ বোঝার এবং মডেল দ্বারা শেখা অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলির অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের একটি অপরিহার্য দিক। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই ক্ষেত্রে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যাখ্যা করতে এবং মডেলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া সম্পর্কে আমাদের বোঝার উন্নতি করতে বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করা যেতে পারে। একটি সাধারণত ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, মডেল বিশ্লেষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নিউরাল মেশিন অনুবাদ মডেলের গঠন কি?
নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT) মডেল হল একটি গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক পদ্ধতি যা মেশিন অনুবাদের ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। উত্স এবং লক্ষ্য ভাষার মধ্যে ম্যাপিংকে সরাসরি মডেলিং করে উচ্চ-মানের অনুবাদ তৈরি করার ক্ষমতার কারণে এটি উল্লেখযোগ্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। এই উত্তরে, আমরা হাইলাইট করে NMT মডেলের গঠন অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, একটি মডেল প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রজন্মের প্রক্রিয়া চলাকালীন কীভাবে আরএনএনগুলি কাঠামোগত ডেটার নির্দিষ্ট অংশগুলিতে মনোযোগ দিতে শিখতে পারে?
পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNNs) ব্যাপকভাবে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ জেনারেশন (NLG) কাজগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে, যেখানে তারা প্রদত্ত ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করে। কিছু ক্ষেত্রে, প্রজন্মের প্রক্রিয়া চলাকালীন সুনির্দিষ্ট স্ট্রাকচার্ড ডেটার প্রতি মনোযোগ দিতে শেখা RNN-এর জন্য বাঞ্ছনীয়। এই ক্ষমতা মডেল ফোকাস করতে পারবেন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রজন্ম, পরীক্ষার পর্যালোচনা