এনসাম্বল লার্নিং কি?
এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যা সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে একাধিক মডেলকে একত্রিত করে। এনসেম্বল শেখার পিছনে মূল ধারণাটি হল যে একাধিক মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে, ফলস্বরূপ মডেলটি প্রায়শই জড়িত যে কোনও পৃথক মডেলকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। বিভিন্ন পন্থা আছে
ensemble লার্নিং কি?
এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যার লক্ষ্য একাধিক মডেলকে একত্রিত করে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করা। এটি এই ধারণাটিকে কাজে লাগায় যে একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থীকে একত্রিত করা একটি শক্তিশালী শিক্ষার্থী তৈরি করতে পারে যা যেকোনো পৃথক মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়,
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
একটি মডেল প্রশিক্ষণ মানে কি? কোন ধরনের শিক্ষা: গভীর, ensemble, স্থানান্তর সর্বোত্তম? শেখার অনির্দিষ্টকালের জন্য দক্ষ?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে একটি "মডেল" প্রশিক্ষণের অর্থ হল প্যাটার্ন চিনতে এবং ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি অ্যালগরিদম শেখানোর প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়াটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যেখানে মডেল উদাহরণ থেকে শেখে এবং অদেখা তথ্যের সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে তার জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করে। সেখানে
কিভাবে আমরা একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারি?
ফ্যাশনে মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) ক্লাসিফায়ারে স্যুইচ করে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ নেওয়া যেতে পারে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ডোমেনে দুর্দান্ত সাফল্য দেখিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার ভিশনের কাজ যেমন ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সেগমেন্টেশন। দ্বারা