ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
ভেক্টর হিসাবে শব্দ উপস্থাপনাগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করার জন্য একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করার জন্য, আমাদের শব্দ এমবেডিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের প্রয়োগের ভিত্তিগত ধারণাগুলি অনুসন্ধান করতে হবে। শব্দ এমবেডিং হল একটি অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর স্পেসে শব্দের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা যা শব্দের মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ককে ক্যাপচার করে। এই এমবেডিং হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
একটি তত্ত্বাবধান না করা মডেলের কি প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় যদিও এটিতে কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা নেই?
মেশিন লার্নিং-এ একটি তত্ত্বাবধানহীন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না কারণ এটি পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখে। যদিও তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে না, তবুও মডেলটিকে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো শেখার জন্য একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
কীভাবে পুলিং স্তরগুলি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি ধরে রাখার সময় চিত্রের মাত্রা হ্রাস করতে সহায়তা করে?
কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বজায় রেখে পুলিং স্তরগুলি চিত্রের মাত্রা কমাতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। গভীর শিক্ষার পরিপ্রেক্ষিতে, সিএনএনগুলি চিত্র শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং শব্দার্থিক বিভাজনের মতো কাজগুলিতে অত্যন্ত কার্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে। পুলিং স্তরগুলি সিএনএনগুলির একটি অবিচ্ছেদ্য উপাদান এবং অবদান রাখে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), পাইটোর্কের সাথে কনভনেটের পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আমাদের কেন ছবিগুলিকে নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পাস করার আগে সমতল করতে হবে?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে যাওয়ার আগে ছবিগুলিকে সমতল করা ইমেজ ডেটার প্রিপ্রসেসিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে একটি দ্বি-মাত্রিক চিত্রকে এক-মাত্রিক অ্যারেতে রূপান্তর করা জড়িত। ইমেজ চ্যাপ্টা করার প্রাথমিক কারণ হল ইনপুট ডেটাকে একটি ফরম্যাটে রূপান্তর করা যা স্নায়ু দ্বারা সহজেই বোঝা এবং প্রক্রিয়া করা যায়।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, নিউরাল নেটওয়ার্ক বিল্ডিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
বড় ডেটাসেট প্রিপ্রসেস করার জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতি কি?
বৃহত্তর ডেটাসেটগুলি প্রিপ্রসেস করা গভীর শিক্ষার মডেলগুলির বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, বিশেষত কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের মতো কাজের জন্য 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর প্রেক্ষাপটে। প্রি-প্রসেসিংয়ের গুণমান এবং দক্ষতা মডেলের কর্মক্ষমতা এবং সামগ্রিক সাফল্যকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
কীভাবে পুলিং একটি সিএনএন-এর বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলিকে সরল করে এবং সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
পুলিং হল একটি কৌশল যা কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (CNNs) ব্যবহার করা হয় যাতে ফিচার ম্যাপের মাত্রাকে সরলীকরণ এবং কমানো যায়। এটি ইনপুট ডেটা থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি আহরণ এবং সংরক্ষণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সিএনএন-এ, পুলিং সাধারণত কনভোলিউশনাল লেয়ার প্রয়োগের পরে সঞ্চালিত হয়। পুলিংয়ের উদ্দেশ্য দ্বিগুণ:
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লোতে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মূল বিষয়গুলি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
গড় শিফট অ্যালগরিদমে অপ্রয়োজনীয় কলামগুলি ফেলে দেওয়ার আগে আসল ডেটা ফ্রেমের একটি অনুলিপি তৈরি করা কেন উপকারী?
মেশিন লার্নিংয়ে গড় শিফট অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার সময়, অপ্রয়োজনীয় কলামগুলি ফেলে দেওয়ার আগে মূল ডেটা ফ্রেমের একটি অনুলিপি তৈরি করা উপকারী হতে পারে। এই অনুশীলনটি বিভিন্ন উদ্দেশ্যে কাজ করে এবং বাস্তব জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে এর শিক্ষাগত মান রয়েছে। প্রথমত, আসল ডেটা ফ্রেমের একটি অনুলিপি তৈরি করা নিশ্চিত করে যে আসল ডেটা সংরক্ষণ করা হয়েছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ক্লাস্টারিং, কে-মানে এবং মানে শিফট, টাইটানিক ডেটাসেট সহ গড় শিফট, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্কেলেবিলিটি এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার ক্ষেত্রে K নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদমের কিছু সীমাবদ্ধতা কী কী?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং-এ একটি জনপ্রিয় এবং বহুল ব্যবহৃত শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম। এটি একটি নন-প্যারামেট্রিক পদ্ধতি যা তার প্রতিবেশী ডেটা পয়েন্টের সাথে একটি নতুন ডেটা পয়েন্টের মিলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে। যদিও KNN এর শক্তি রয়েছে, তবে এর স্কেলেবিলিটি এবং এর পরিপ্রেক্ষিতে কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশনের স্থান কল্পনা করতে অ্যাক্টিভেশন অ্যাটলেসগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?
অ্যাক্টিভেশন অ্যাটলেস একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশনের স্থান কল্পনা করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। অ্যাক্টিভেশন অ্যাটলেসগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য, প্রথমে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রেক্ষাপটে অ্যাক্টিভেশনগুলি কী তা পরিষ্কার বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে, অ্যাক্টিভেশন প্রতিটির আউটপুট উল্লেখ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, অ্যাক্টিভেশন অ্যাটলাস ব্যবহার করে চিত্রের মডেল এবং পূর্বাভাসগুলি বোঝা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্কিট-লার্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যতীত অন্য কোন কাজগুলির জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে?
স্কিট-লার্ন, পাইথনের একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ছাড়াও বিস্তৃত সরঞ্জাম এবং কার্যকারিতা সরবরাহ করে। স্কিট-লার্ন দ্বারা প্রদত্ত এই অতিরিক্ত কাজগুলি লাইব্রেরির সামগ্রিক ক্ষমতা বাড়ায় এবং এটিকে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশনের জন্য একটি ব্যাপক হাতিয়ার করে তোলে। এই উত্তরে, আমরা কিছু কাজ অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা