নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, নিউরাল নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলি জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই অ্যালগরিদমগুলি মানব মস্তিষ্কের গঠন দ্বারা অনুপ্রাণিত নোডগুলির আন্তঃসংযুক্ত স্তরগুলি নিয়ে গঠিত। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহার করার জন্য, বেশ কয়েকটি মূল পরামিতি অপরিহার্য
TensorBoard কি?
TensorBoard হল মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা সাধারণত TensorFlow, Google এর ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে যুক্ত। এটি ব্যবহারকারীদের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির একটি স্যুট প্রদান করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা বুঝতে, ডিবাগ এবং অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ টেনসরবোর্ড ব্যবহারকারীদের তাদের বিভিন্ন দিক কল্পনা করতে দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
TensorFlow কি?
TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষক এবং ডেভেলপারদের দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TensorFlow বিশেষত এর নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত, এটি উভয়ের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
TensorFlow-এ এগার এক্সিকিউশন হল একটি মোড যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির আরও স্বজ্ঞাত এবং ইন্টারেক্টিভ বিকাশের অনুমতি দেয়। মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রোটোটাইপিং এবং ডিবাগিং পর্যায়ে এটি বিশেষভাবে উপকারী। TensorFlow-এ, উদগ্রীব এক্সিকিউশন হল প্রথাগত গ্রাফ-ভিত্তিক এক্সিকিউশনের বিপরীতে কংক্রিট মান ফিরিয়ে আনার জন্য অবিলম্বে অপারেশন চালানোর একটি উপায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, টেনসরফ্লো ইজিার মোড
টেনসরফ্লো 2.0 থেকে সেশনগুলি কেন উদগ্রীব সম্পাদনের পক্ষে সরানো হয়েছে?
TensorFlow 2.0-এ, অধীর সঞ্চালনের পক্ষে অধিবেশনের ধারণাটি সরানো হয়েছে, কারণ উদগ্রীব সম্পাদন তাৎক্ষণিক মূল্যায়ন এবং ক্রিয়াকলাপগুলির সহজ ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়, প্রক্রিয়াটিকে আরও স্বজ্ঞাত এবং পাইথনিক করে তোলে। এই পরিবর্তনটি TensorFlow কিভাবে ব্যবহারকারীদের সাথে কাজ করে এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে। TensorFlow 1.x-এ, সেশনগুলি ব্যবহার করা হত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, টেনসরফ্লোতে মুদ্রণ বিবরণী
কিভাবে একজন এআই মডেল বাস্তবায়ন করে যা মেশিন লার্নিং করে?
একটি AI মডেল বাস্তবায়ন করতে যা মেশিন লার্নিং কাজগুলি সম্পাদন করে, একজনকে অবশ্যই মেশিন লার্নিংয়ের সাথে জড়িত মৌলিক ধারণা এবং প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে হবে। মেশিন লার্নিং (ML) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উপসেট যা সিস্টেমগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং একটি প্ল্যাটফর্ম এবং টুল প্রদান করে
উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতা কি মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে?
উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতা প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিং (ML) এর একটি বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে, মেশিন লার্নিং আরও প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল প্রদান করে অনুসন্ধানের অভিজ্ঞতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
ensemble লার্নিং কি?
এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যার লক্ষ্য একাধিক মডেলকে একত্রিত করে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করা। এটি এই ধারণাটিকে কাজে লাগায় যে একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থীকে একত্রিত করা একটি শক্তিশালী শিক্ষার্থী তৈরি করতে পারে যা যেকোনো পৃথক মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়,
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার কি সব হাইপারপ্যারামিটার?
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং সাধারণত হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই ধারণাটি বোঝার জন্য, আসুন প্রতিটি শব্দকে পৃথকভাবে বিবেচনা করি। ব্যাচের আকার: ব্যাচের আকার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় মডেলের ওজন আপডেট করার আগে প্রক্রিয়াকৃত নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে। এটা খেলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ