এই প্রস্তাবটি কি সত্য নাকি মিথ্যা "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত।"
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইমেজ শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য মৌলিক হাতিয়ার। একটি শ্রেণিবিন্যাস নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট নিয়ে আলোচনা করার সময়, ক্লাসগুলির মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টনের ধারণাটি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিবৃতি যে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
এক গরম এনকোডিং কি?
একটি হট এনকোডিং হল একটি কৌশল যা প্রায়শই গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রসঙ্গে। TensorFlow, একটি জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং লাইব্রেরিতে, একটি হট এনকোডিং হল এমন একটি পদ্ধতি যা একটি ফর্ম্যাটে শ্রেণীবদ্ধ ডেটা উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয় যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা সহজেই প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। ভিতরে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো ডিপ লার্নিং লাইব্রেরি, টিএফলার্ন
একটি সমর্থন ভেক্টর কি?
একটি সমর্থন ভেক্টর মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি মৌলিক ধারণা, বিশেষত সমর্থন ভেক্টর মেশিনের (SVMs) ক্ষেত্রে। SVM হল তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার অ্যালগরিদমের একটি শক্তিশালী শ্রেণী যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। একটি সমর্থন ভেক্টর ধারণা SVM কিভাবে কাজ করে এবং কিভাবে কাজ করে তার ভিত্তি তৈরি করে
সিদ্ধান্ত গাছ কি?
ডিসিশন ট্রি হল একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি প্রদত্ত ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত নিয়মগুলির একটি সেটের একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা। সিদ্ধান্ত গাছ বিশেষভাবে উপযোগী যেখানে তথ্য
IP ঠিকানার শ্রেণীবিভাগ কি?
কম্পিউটার নেটওয়ার্কিং এবং ইন্টারনেট প্রোটোকলের পরিপ্রেক্ষিতে IP ঠিকানাগুলির শ্রেণীবিভাগ, IP ঠিকানাগুলির শ্রেণীকরণ এবং সংগঠনকে বোঝায়। IP, বা ইন্টারনেট প্রোটোকল হল একটি মৌলিক প্রোটোকল যা ইন্টারনেটের মাধ্যমে ডিভাইসগুলির মধ্যে যোগাযোগ সক্ষম করে। IP ঠিকানাগুলি একটি নেটওয়ার্কে ডিভাইস সনাক্তকরণ এবং সনাক্তকরণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বোঝা
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/CNF কম্পিউটার নেটওয়ার্কিং ফান্ডামেন্টালস, ইন্টারনেট প্রোটোকল, আইপি ঠিকানার ভূমিকা
কিভাবে অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করবেন?
অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি ধাপ এবং বিবেচনার সাথে জড়িত। এই উদ্দেশ্যে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য, অদৃশ্য ডেটার প্রকৃতি এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বোঝা প্রয়োজন। এর উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির ব্যাখ্যা করা যাক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য একটি সাধারণ অ্যালগরিদম কী (কাঁচা ডেটাকে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেটে রূপান্তর করার একটি প্রক্রিয়া যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে) শ্রেণিবিন্যাসের কাজগুলিতে?
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, কারণ এতে কাঁচা ডেটাকে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেটে রূপান্তর করা জড়িত যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রেক্ষাপটে, শ্রেণীবিভাগ হল একটি নির্দিষ্ট কাজ যার লক্ষ্য ডেটাকে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণী বা শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা। বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত অ্যালগরিদম
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) হল শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য একটি জনপ্রিয় অ্যালগরিদম। শ্রেণীবিভাগের জন্য SVM ব্যবহার করার সময়, মূল পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি হল হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করা যা ডেটা পয়েন্টগুলিকে বিভিন্ন শ্রেণিতে আলাদা করে। হাইপারপ্লেন পাওয়া গেলে, একটি নতুন ডেটা পয়েন্টের শ্রেণীবিভাগ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, এসভিএম পরামিতি
K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম কি প্রশিক্ষণযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত?
K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রকৃতপক্ষে প্রশিক্ষণযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত। KNN হল একটি নন-প্যারামেট্রিক অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি এক ধরনের দৃষ্টান্ত-ভিত্তিক শিক্ষা, যেখানে নতুন দৃষ্টান্তগুলিকে প্রশিক্ষণের ডেটাতে বিদ্যমান দৃষ্টান্তগুলির সাথে তাদের মিলের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। কেএনএন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, কে নিকটতম প্রতিবেশীদের আবেদন
আপনি কিভাবে একটি প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষা মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে পারেন?
একটি প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষার মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য, বিভিন্ন মেট্রিক্স এবং কৌশল নিযুক্ত করা যেতে পারে। এই মূল্যায়ন পদ্ধতিগুলি গবেষক এবং অনুশীলনকারীদের তাদের মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়, তাদের কর্মক্ষমতা এবং উন্নতির সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলিতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই উত্তরে, আমরা সাধারণত ব্যবহৃত বিভিন্ন মূল্যায়ন কৌশল অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিটিএফকে ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন, টেনসরফ্লো এবং কেরাসের সাথে গভীর শিক্ষা, পরীক্ষার পর্যালোচনা