সিএনএন-এর প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ডেটা ব্যাচ করার সুবিধা কী?
কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যাচিং ডেটা বেশ কিছু সুবিধা দেয় যা মডেলের সামগ্রিক দক্ষতা এবং কার্যকারিতাতে অবদান রাখে। ডেটা নমুনাগুলিকে ব্যাচগুলিতে গোষ্ঠীবদ্ধ করার মাধ্যমে, আমরা আধুনিক হার্ডওয়্যারের সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার সুবিধা নিতে পারি, মেমরি ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে পারি এবং নেটওয়ার্কের সাধারণীকরণ ক্ষমতা বাড়াতে পারি। এই
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), পাইটোর্কের সাথে কনভনেটের পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
GPU বা TPU-এর মতো হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেটর কীভাবে TensorFlow-এ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া উন্নত করতে পারে?
গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এবং টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ) এর মতো হার্ডওয়্যার এক্সিলারেটর টেনসরফ্লোতে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার উন্নতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই এক্সিলারেটরগুলি সমান্তরাল গণনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং ম্যাট্রিক্স অপারেশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যা গভীর শিক্ষার কাজের চাপের জন্য অত্যন্ত দক্ষ করে তোলে। এই উত্তরে, আমরা কীভাবে জিপিইউ এবং অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো উচ্চ-স্তরের এপিআই, আপনার মডেলগুলি তৈরি এবং পরিশোধিত করছেন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow 2.0-এ বিতরণ কৌশল API কী এবং এটি কীভাবে বিতরণ করা প্রশিক্ষণকে সহজ করে?
TensorFlow 2.0-এ বন্টন কৌশল API হল একটি শক্তিশালী টুল যা একাধিক ডিভাইস এবং মেশিনে গণনার বিতরণ এবং স্কেলিং করার জন্য একটি উচ্চ-স্তরের ইন্টারফেস প্রদান করে বিতরণ করা প্রশিক্ষণকে সহজ করে। এটি ডেভেলপারদের তাদের মডেলগুলিকে দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষণের জন্য একাধিক GPUs বা এমনকি একাধিক মেশিনের গণনাগত শক্তি সহজে লাভ করতে দেয়। বিতরণ করা হয়েছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো 2.0, টেনসরফ্লো ২.০ এর পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
জিপিইউ এবং টিপিইউ কীভাবে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণকে ত্বরান্বিত করে?
জিপিইউ (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) এবং টিপিইউ (টেনসর প্রসেসিং ইউনিট) হল বিশেষ হার্ডওয়্যার এক্সিলারেটর যা মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করে। তারা একই সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটার সমান্তরাল গণনা সম্পাদন করে এটি অর্জন করে, এটি এমন একটি কাজ যার জন্য ঐতিহ্যগত CPUs (সেন্ট্রাল প্রসেসিং ইউনিট) অপ্টিমাইজ করা হয় না। এই উত্তরে, আমরা করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, আপনার এমএল প্রকল্পের জন্য কীভাবে জিপিইউ এবং টিপিইউ সুবিধা গ্রহণ করবেন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
হাই পারফরমেন্স কম্পিউটিং (HPC) কি এবং জটিল সমস্যা সমাধানে কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?
হাই পারফরমেন্স কম্পিউটিং (HPC) বলতে বোঝায় শক্তিশালী কম্পিউটিং রিসোর্স ব্যবহার করা জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য যার জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণে গণনীয় শক্তি প্রয়োজন। এটি প্রথাগত কম্পিউটিং সিস্টেমের তুলনায় অনেক বেশি গতিতে গণনা সম্পাদনের জন্য উন্নত কৌশল এবং প্রযুক্তির প্রয়োগ জড়িত। বৈজ্ঞানিক গবেষণা, প্রকৌশল, সহ বিভিন্ন ডোমেনে HPC অপরিহার্য
- প্রকাশিত ক্লাউড কম্পিউটিং, EITC/CL/GCP গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, জিসিপি বেসিক ধারণা, উচ্চ পারফরম্যান্স কম্পিউটিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একক-টেপ টিউরিং মেশিনের চেয়ে মাল্টি-টেপ টিউরিং মেশিনের কী সুবিধা রয়েছে?
কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের ক্ষেত্রে মাল্টি-টেপ টিউরিং মেশিনগুলি তাদের একক-টেপ সমকক্ষের তুলনায় বেশ কিছু সুবিধা প্রদান করে। এই সুবিধাগুলি মাল্টি-টেপ টিউরিং মেশিনে থাকা অতিরিক্ত টেপগুলি থেকে উদ্ভূত হয়, যা আরও দক্ষ গণনা এবং উন্নত সমস্যা-সমাধান ক্ষমতার জন্য অনুমতি দেয়। মাল্টি-টেপ টিউরিং মেশিনের একটি প্রধান সুবিধা হল তাদের একযোগে একাধিক অপারেশন করার ক্ষমতা। সঙ্গে
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/CCTF কম্পিউটেশনাল কমপ্লেসিটি থিওরি ফান্ডামেন্টালস, ট্যুরিং মেশিন, মাল্টিট্যাপ ট্যুরিং মেশিনগুলি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TPU v2 পড কি, এবং কিভাবে তারা TPU গুলির প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা বাড়ায়?
TPU v2 পড, টেনসর প্রসেসিং ইউনিট সংস্করণ 2 পড নামেও পরিচিত, এটি একটি শক্তিশালী হার্ডওয়্যার অবকাঠামো যা Google দ্বারা TPUs (টেনসর প্রসেসিং ইউনিট) এর প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TPU হল মেশিন লার্নিং কাজের চাপ ত্বরান্বিত করার জন্য Google দ্বারা তৈরি বিশেষ চিপ। তারা বিশেষভাবে ম্যাট্রিক্স ক্রিয়াকলাপগুলি দক্ষতার সাথে সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা মৌলিক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, টিপিইউ ভি 2 এবং ভি 3 তে ডুব দেওয়া, পরীক্ষার পর্যালোচনা