একটি F1 স্কোর কি?
F1 স্কোর হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত মেট্রিক, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে। এটি একটি মডেলের নির্ভুলতার একটি পরিমাপ যা যথার্থতা এবং স্মরণ উভয়কেই বিবেচনা করে। F1 স্কোর এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে উপযোগী যেখানে ক্লাসের বণ্টনে ভারসাম্যহীনতা রয়েছে
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
একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা পরিমাপের ক্ষেত্রে মূল্যায়ন ডেটার ভূমিকা কী?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করার ক্ষেত্রে মূল্যায়ন ডেটা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি মডেলটি কতটা ভাল পারফর্ম করছে তার মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং প্রদত্ত সমস্যা সমাধানে এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য Google টুলের পরিপ্রেক্ষিতে, মূল্যায়ন ডেটা হিসাবে কাজ করে