যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, একটি উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা যেকোনো প্রকল্পের সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যখন নির্বাচিত অ্যালগরিদম একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য উপযুক্ত নয়, তখন এটি সাবঅপ্টিমাল ফলাফল, গণনামূলক খরচ বৃদ্ধি এবং সম্পদের অদক্ষ ব্যবহার হতে পারে। অতএব, এটি থাকা অপরিহার্য
প্রাকৃতিক গ্রাফে কি সহ-ঘটনা গ্রাফ, উদ্ধৃতি গ্রাফ বা পাঠ্য গ্রাফ অন্তর্ভুক্ত থাকে?
প্রাকৃতিক গ্রাফগুলি বিভিন্ন বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে সত্তার মধ্যে সম্পর্ককে মডেল করে এমন গ্রাফ কাঠামোর বিভিন্ন পরিসরকে অন্তর্ভুক্ত করে। সহ-ঘটনা গ্রাফ, উদ্ধৃতি গ্রাফ এবং টেক্সট গ্রাফ হল প্রাকৃতিক গ্রাফের সমস্ত উদাহরণ যা বিভিন্ন ধরনের সম্পর্ক ক্যাপচার করে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রের মধ্যে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সহ-ঘটনা গ্রাফগুলি সহ-ঘটনার প্রতিনিধিত্ব করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ
একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়ার মধ্যে এটিকে প্রতিটি দৃশ্যের জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই প্যাটার্নগুলি শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করার জন্য এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটার কাছে প্রকাশ করা জড়িত। প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মেশিন লার্নিং মডেলটি পুনরাবৃত্তির একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে যায় যেখানে এটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে ছোট করার জন্য সামঞ্জস্য করে
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
একটি জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার (GPT) মডেল কি?
একটি জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার (GPT) হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল যা মানুষের মতো পাঠ্য বুঝতে এবং তৈরি করতে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাকে ব্যবহার করে। জিপিটি মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং নির্দিষ্ট কাজের যেমন পাঠ্য তৈরি, অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রশ্ন-উত্তরগুলির জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে। মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে, বিশেষ করে ভিতরে
কিভাবে আমরা API এর প্রতিক্রিয়া থেকে সমস্ত অবজেক্ট টীকা বের করতে পারি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা – Google Vision API – Advanced images understanding – objects detection-এর ক্ষেত্রে API এর প্রতিক্রিয়া থেকে সমস্ত অবজেক্টের টীকা বের করতে, আপনি API দ্বারা প্রদত্ত প্রতিক্রিয়া বিন্যাসটি ব্যবহার করতে পারেন, যার মধ্যে শনাক্ত করা বস্তুর তালিকা সহ তাদের অনুরূপ বাউন্ডিং বক্স এবং আত্মবিশ্বাসের স্কোর। পার্সিং করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, উন্নত চিত্র বোঝা, অবজেক্টস সনাক্তকরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
বিকাশকারীরা ক্লাউড ভিশন API এবং এর ক্ষমতা সম্পর্কে আরও কোথায় জানতে পারে?
বিকাশকারীরা যারা ক্লাউড ভিশন API এবং এর ক্ষমতা সম্পর্কে আরও জানতে চান তাদের কাছে বেশ কয়েকটি সংস্থান উপলব্ধ রয়েছে। এই সংস্থানগুলি বিকাশকারীদের ক্লাউড ভিশন API এর বৈশিষ্ট্যগুলিকে কার্যকরভাবে বুঝতে এবং ব্যবহার করতে সহায়তা করার জন্য বিশদ তথ্য, উদাহরণ এবং ডকুমেন্টেশন সরবরাহ করে৷ প্রথম এবং সর্বাগ্রে, Google দ্বারা প্রদত্ত অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন একটি চমৎকার শুরু
মেশিন লার্নিং এবং এআই-এর বিশেষ পরিভাষা এবং ধারণাগুলির জন্য কাস্টম অনুবাদ মডেলগুলি কীভাবে উপকারী হতে পারে?
কাস্টম ট্রান্সলেশন মডেলগুলি নির্দিষ্ট ডোমেন বা শিল্পের জন্য তৈরি বিশেষ পরিভাষা এবং ধারণা প্রদান করে মেশিন লার্নিং এবং AI এর ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে উপকৃত হতে পারে। এই মডেলগুলি, উন্নত কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নির্মিত, অনুবাদের যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিকতা বাড়াতে পারে, শেষ পর্যন্ত মেশিন অনুবাদ সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে। অন্যতম
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, অটোমেল অনুবাদ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow-এ একটি ভেরিয়েবলে প্রিন্ট কলের আউটপুট বরাদ্দ করার উদ্দেশ্য কী?
TensorFlow-এ একটি ভেরিয়েবলে প্রিন্ট কলের আউটপুট বরাদ্দ করার উদ্দেশ্য হল TensorFlow ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য মুদ্রিত তথ্য ক্যাপচার করা এবং ম্যানিপুলেট করা। TensorFlow হল একটি ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি এবং স্থাপন করার জন্য সরঞ্জাম এবং কার্যকারিতার একটি বিস্তৃত সেট প্রদান করে।
আপনি কিভাবে স্থানীয়ভাবে একটি জুপিটার নোটবুক শুরু করবেন?
স্থানীয়ভাবে একটি জুপিটার নোটবুক শুরু করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। জুপিটার নোটবুক হল একটি ওপেন সোর্স ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন যা আপনাকে লাইভ কোড, সমীকরণ, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বর্ণনামূলক পাঠ্য ধারণ করে এমন নথি তৈরি এবং ভাগ করতে দেয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ইন্টারেক্টিভ ডেটা অনুসন্ধানের জন্য মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, জুপিটারের সাথে কাজ করছি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2