মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
মেশিন লার্নিংয়ে বৃহৎ ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময়, তৈরি করা মডেলগুলির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য বেশ কিছু সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করা প্রয়োজন। এই সীমাবদ্ধতাগুলি বিভিন্ন দিক থেকে দেখা দিতে পারে যেমন কম্পিউটেশনাল রিসোর্স, মেমরির সীমাবদ্ধতা, ডেটা গুণমান এবং মডেল জটিলতা। বড় ডেটাসেট ইনস্টল করার প্রাথমিক সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে একটি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
TensorFlow খেলার মাঠ কি?
টেনসরফ্লো প্লেগ্রাউন্ড হল একটি ইন্টারেক্টিভ ওয়েব-ভিত্তিক টুল যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা ব্যবহারকারীদের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মৌলিক বিষয়গুলি অন্বেষণ করতে এবং বুঝতে দেয়৷ এই প্ল্যাটফর্মটি একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস প্রদান করে যেখানে ব্যবহারকারীরা মডেল পারফরম্যান্সের উপর তাদের প্রভাব পর্যবেক্ষণ করতে বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন এবং ডেটাসেট নিয়ে পরীক্ষা করতে পারে। TensorFlow খেলার মাঠ এর জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি বৃহত্তর ডেটাসেট, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর মধ্যে, ডেটার একটি সংগ্রহকে বোঝায় যা আকার এবং জটিলতায় বিস্তৃত। একটি বৃহত্তর ডেটাসেটের তাৎপর্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যক্ষমতা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর ক্ষমতার মধ্যে নিহিত। যখন একটি ডেটাসেট বড় হয়, তখন এতে থাকে
অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, হাইপারপ্যারামিটার একটি অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা এবং আচরণ নির্ধারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। হাইপারপ্যারামিটার হল পরামিতি যা শেখার প্রক্রিয়া শুরু হওয়ার আগে সেট করা হয়। তারা প্রশিক্ষণের সময় শেখা হয় না; পরিবর্তে, তারা শেখার প্রক্রিয়া নিজেই নিয়ন্ত্রণ করে। বিপরীতে, মডেল প্যারামিটারগুলি প্রশিক্ষণের সময় শেখা হয়, যেমন ওজন
Google Vision API-এ বস্তুর স্বীকৃতির জন্য কিছু পূর্বনির্ধারিত বিভাগ কি কি?
Google Vision API, Google ক্লাউডের মেশিন লার্নিং ক্ষমতার একটি অংশ, বস্তুর স্বীকৃতি সহ উন্নত চিত্র বোঝার কার্যকারিতা প্রদান করে। অবজেক্ট রিকগনিশনের প্রেক্ষাপটে, এপিআই ইমেজের মধ্যে থাকা বস্তুগুলিকে নির্ভুলভাবে শনাক্ত করতে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণীগুলির একটি সেট নিয়োগ করে। এই পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলি API এর মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে কাজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, উন্নত চিত্র বোঝা, অবজেক্টস সনাক্তকরণ
এনসাম্বল লার্নিং কি?
এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যা সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে একাধিক মডেলকে একত্রিত করে। এনসেম্বল শেখার পিছনে মূল ধারণাটি হল যে একাধিক মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে, ফলস্বরূপ মডেলটি প্রায়শই জড়িত যে কোনও পৃথক মডেলকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। বিভিন্ন পন্থা আছে
যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, একটি উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা যেকোনো প্রকল্পের সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যখন নির্বাচিত অ্যালগরিদম একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য উপযুক্ত নয়, তখন এটি সাবঅপ্টিমাল ফলাফল, গণনামূলক খরচ বৃদ্ধি এবং সম্পদের অদক্ষ ব্যবহার হতে পারে। অতএব, এটি থাকা অপরিহার্য
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলের ক্ষেত্রে, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলির ব্যবহার একটি পরম প্রয়োজনীয়তা নয়, তবে এটি মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলি কম্পিউটেশনগুলি সম্পাদন করার অনুমতি দিয়ে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অনুকূল করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদনের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা
একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে যুগের সংখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতার মধ্যে সম্পর্ক একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা মডেলের কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। একটি যুগ বলতে পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে একটি সম্পূর্ণ পাস বোঝায়। যুগের সংখ্যা কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে তা বোঝা অপরিহার্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 1
টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL)-এর প্যাক প্রতিবেশী এপিআই প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। NSL হল একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে গ্রাফ-গঠিত ডেটাকে একীভূত করে, ফিচার ডেটা এবং গ্রাফ ডেটা উভয়েরই ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ায়। কাজে লাগিয়ে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ