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
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
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
কিভাবে ML টিউনিং পরামিতি এবং hyperparameters একে অপরের সাথে সম্পর্কিত?
টিউনিং প্যারামিটার এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে সম্পর্কিত ধারণা। টিউনিং প্যারামিটারগুলি একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য নির্দিষ্ট এবং প্রশিক্ষণের সময় অ্যালগরিদমের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়। অন্যদিকে, হাইপারপ্যারামিটারগুলি এমন প্যারামিটার যা ডেটা থেকে শেখা হয় না কিন্তু এর আগে সেট করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
হাইপারপ্যারামিটার কি?
হাইপারপ্যারামিটারগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে। হাইপারপ্যারামিটার বোঝার জন্য, প্রথমে মেশিন লার্নিংয়ের ধারণাটি উপলব্ধি করা গুরুত্বপূর্ণ। মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি বিকাশের উপর ফোকাস করে যা ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি, বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিকতা উন্নত করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা জড়িত৷ এরকম একটি অ্যালগরিদম হল গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম। গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং হল একটি শক্তিশালী এনসেম্বল শেখার পদ্ধতি যা একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থীদেরকে একত্রিত করে, যেমন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 2
উচ্চ নির্ভুলতা অর্জনের জন্য কেন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অভ্যন্তরীণ কাজগুলির গভীরে অনুসন্ধান করা প্রয়োজন?
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জনের জন্য, তাদের অভ্যন্তরীণ কাজের গভীরে অনুসন্ধান করা প্রয়োজন। এটি গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে বিশেষভাবে সত্য, যেখানে জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে গেম খেলার মতো কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই অ্যালগরিদমগুলির অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়া এবং নীতিগুলি বোঝার মাধ্যমে, আমরা তথ্য জানাতে পারি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো এবং ওপেন এআই সহ একটি গেম খেলতে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার ব্যবহার করার জন্য যে তিনটি শব্দ বোঝা দরকার?
গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে AI প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজারকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য, তিনটি মূল শব্দটি উপলব্ধি করা অপরিহার্য: অধ্যয়ন, পরীক্ষা এবং পরিমাপ। এই শর্তাবলী AI প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজারের ক্ষমতা বোঝার এবং লাভ করার ভিত্তি তৈরি করে। প্রথমত, একটি অধ্যয়ন একটি অপ্টিমাইজ করার লক্ষ্যে ট্রায়ালের একটি সাজানো সেটকে বোঝায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নন-মেশিন-লার্নিং সিস্টেমগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?
AI প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার হল Google ক্লাউড দ্বারা অফার করা একটি শক্তিশালী টুল যা নন-মেশিন-লার্নিং সিস্টেমগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যদিও এটি প্রাথমিকভাবে মেশিন লার্নিং মডেল অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করে নন-এমএল সিস্টেমের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্যও এটিকে ব্যবহার করা যেতে পারে। এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বোঝার জন্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, এআই প্ল্যাটফর্ম অপ্টিমাইজার, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আপনি যদি ভুল লেবেল করা ছবি বা আপনার মডেলের পারফরম্যান্সের সাথে অন্যান্য সমস্যা চিহ্নিত করেন তাহলে আপনি কী করতে পারেন?
মেশিন লার্নিং মডেলগুলির সাথে কাজ করার সময়, ভুল লেবেলযুক্ত চিত্র বা মডেলের কার্যকারিতার সাথে অন্যান্য সমস্যার সম্মুখীন হওয়া অস্বাভাবিক নয়। এই সমস্যাগুলি বিভিন্ন কারণে উত্থাপিত হতে পারে যেমন ডেটা লেবেল করার ক্ষেত্রে মানব ত্রুটি, প্রশিক্ষণের ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব বা মডেলের সীমাবদ্ধতা। যাইহোক, এগুলোর সমাধান করা জরুরী
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2