নমুনার বাইরের ক্ষতি কি একটি বৈধতা ক্ষতি?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে মডেল মূল্যায়ন এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের প্রেক্ষাপটে, নমুনা-বহির্ভূত ক্ষতি এবং বৈধতা ক্ষতির মধ্যে পার্থক্য সর্বোপরি তাৎপর্য বহন করে। এই ধারণাগুলি বোঝা তাদের গভীর শিক্ষার মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বোঝার লক্ষ্যে অনুশীলনকারীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পদগুলির জটিলতাগুলি অনুসন্ধান করতে,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
কোন অ্যালগরিদমের অন্যের চেয়ে বেশি ডেটা দরকার তা কীভাবে জানবেন?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, বিভিন্ন অ্যালগরিদমের প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ তাদের জটিলতা, সাধারণীকরণের ক্ষমতা এবং সমস্যার সমাধানের প্রকৃতির উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। একটি কার্যকর মেশিন লার্নিং সিস্টেম ডিজাইন করার ক্ষেত্রে কোন অ্যালগরিদমের অন্যটির চেয়ে বেশি ডেটা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ হতে পারে। এর বিভিন্ন কারণ অন্বেষণ করা যাক যে
প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে সাধারণত প্রস্তাবিত ডেটা কি 80% থেকে 20% অনুরূপভাবে বিভক্ত হয়?
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে স্বাভাবিক বিভাজন স্থির নয় এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, সাধারণত প্রশিক্ষণের জন্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ বরাদ্দ করার পরামর্শ দেওয়া হয়, সাধারণত প্রায় 70-80%, এবং অবশিষ্ট অংশ মূল্যায়নের জন্য সংরক্ষণ করা হয়, যা প্রায় 20-30% হবে। এই বিভাজন তা নিশ্চিত করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
মডেলের প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য কি অন্যান্য ডেটা ব্যবহার করা প্রয়োজন?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণ এবং মডেলগুলির মূল্যায়নের জন্য অতিরিক্ত ডেটা ব্যবহার করা সত্যিই প্রয়োজনীয়। যদিও একটি একক ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং মূল্যায়ন করা সম্ভব, তবে অন্যান্য ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা মডেলের কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তুলতে পারে। এই বিশেষ করে সত্য
এটা কি সঠিক যে ডেটাসেট বড় হলে একটির কম মূল্যায়নের প্রয়োজন হয়, যার মানে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে হ্রাস করা যেতে পারে?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, ডেটাসেটের আকার মূল্যায়ন প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ডেটাসেটের আকার এবং মূল্যায়নের প্রয়োজনীয়তার মধ্যে সম্পর্ক জটিল এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এটি সাধারণত সত্য যে ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
একটি পরীক্ষা তথ্য সেট কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি টেস্ট ডেটা সেট হল ডেটার একটি উপসেট যা একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি প্রশিক্ষণ ডেটা সেট থেকে আলাদা, যা মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। পরীক্ষার ডেটা সেটের উদ্দেশ্য হল কতটা ভাল তা মূল্যায়ন করা
প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটে ডেটা বিভক্ত করা কেন গুরুত্বপূর্ণ? বৈধকরণের জন্য সাধারণত কত ডেটা বরাদ্দ করা হয়?
প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটে ডেটা বিভক্ত করা গভীর শিক্ষার কাজগুলির জন্য কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রশিক্ষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই প্রক্রিয়াটি আমাদের মডেলের কার্যক্ষমতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা মূল্যায়ন করার পাশাপাশি অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করতে দেয়। এই ক্ষেত্রে, এটি একটি নির্দিষ্ট অংশ বরাদ্দ করা সাধারণ অভ্যাস
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), প্রশিক্ষণ কনভনেট, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি উপযুক্ত শিক্ষার হার বেছে নেওয়া কেন গুরুত্বপূর্ণ?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে উপযুক্ত শেখার হার নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি সরাসরি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের সামগ্রিক কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। শেখার হার ধাপের আকার নির্ধারণ করে যে মডেলটি প্রশিক্ষণ পর্বের সময় তার পরামিতি আপডেট করে। একটি ভালভাবে নির্বাচিত শেখার হার হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, প্রশিক্ষণ মডেল, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ডিপ লার্নিং-এ MNIST ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় ডেটা শাফেল করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
গভীর শিক্ষায় MNIST ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় ডেটা এলোমেলো করা একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ। MNIST ডেটাসেট হল কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত বেঞ্চমার্ক ডেটাসেট। এটি হস্তলিখিত অঙ্কের চিত্রগুলির একটি বৃহৎ সংগ্রহ নিয়ে গঠিত, প্রতিটি ছবিতে উপস্থাপিত অঙ্ক নির্দেশ করে সংশ্লিষ্ট লেবেল সহ। দ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, ডেটাসেট, পরীক্ষার পর্যালোচনা
গভীর শিক্ষায় ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষায় ডেটা আলাদা করার উদ্দেশ্য কী?
প্রশিক্ষণে ডেটা আলাদা করা এবং গভীর শিক্ষায় ডেটাসেট পরীক্ষা করার উদ্দেশ্য হল একটি প্রশিক্ষিত মডেলের কর্মক্ষমতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা মূল্যায়ন করা। মডেলটি অদেখা তথ্যের উপর কতটা ভালভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে এই অনুশীলনটি অপরিহার্য, যা ঘটে যখন একটি মডেল খুব বেশি বিশেষায়িত হয়ে যায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, উপাত্ত, ডেটাসেট, পরীক্ষার পর্যালোচনা