একটি PyTorch চালিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বা matplotlib ব্যবহারিক বিশ্লেষণের জন্য একটি টেনসর বোর্ড ব্যবহার করা উচিত?
TensorBoard এবং Matplotlib উভয়ই শক্তিশালী টুল যা PyTorch-এ বাস্তবায়িত ডিপ লার্নিং প্রোজেক্টে ডেটা এবং মডেল পারফরম্যান্সকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও Matplotlib হল একটি বহুমুখী প্লটিং লাইব্রেরি যা বিভিন্ন ধরণের গ্রাফ এবং চার্ট তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, TensorBoard বিশেষভাবে গভীর শিক্ষার কাজের জন্য তৈরি করা আরও বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে৷ এই প্রেক্ষাপটে, দ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
কিভাবে আমরা একটি প্রশিক্ষিত মডেলের নির্ভুলতা এবং ক্ষতি মান গ্রাফ করতে পারি?
গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষিত মডেলের নির্ভুলতা এবং ক্ষতির মানগুলি গ্রাফ করার জন্য, আমরা পাইথন এবং পাইটর্চে উপলব্ধ বিভিন্ন কৌশল এবং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারি। আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং এর প্রশিক্ষণ এবং অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য নির্ভুলতা এবং ক্ষতির মান পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই
কিভাবে আমরা matplotlib ব্যবহার করে ফুসফুসের স্ক্যান স্লাইসের পিক্সেল অ্যারে প্রদর্শন করতে পারি?
ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে ফুসফুসের স্ক্যান স্লাইসগুলির পিক্সেল অ্যারে প্রদর্শন করতে, আমরা একটি ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারি। Matplotlib ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি বহুল ব্যবহৃত পাইথন লাইব্রেরি, এবং এটি উচ্চ-মানের প্লট এবং ছবি তৈরি করতে বিভিন্ন ফাংশন এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে। প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। আমরা matplotlib লাইব্রেরি আমদানি করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, visualizing, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কাগল ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের স্ক্যানগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য আমাদের কোন লাইব্রেরিগুলি আমদানি করতে হবে?
টেনসরফ্লো সহ একটি 3D কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের স্ক্যানগুলি কল্পনা করতে, আমাদের বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। এই লাইব্রেরিগুলি ফুসফুসের স্ক্যান ডেটা লোড, প্রিপ্রসেস এবং কল্পনা করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং ফাংশন সরবরাহ করে। 1. TensorFlow: TensorFlow হল একটি জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং লাইব্রেরি যা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, visualizing, পরীক্ষার পর্যালোচনা
এই টিউটোরিয়ালে কোন লাইব্রেরি ব্যবহার করা হবে?
Kaggle প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এর এই টিউটোরিয়ালে, আমরা বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি ব্যবহার করব। এই লাইব্রেরিগুলি গভীর শিক্ষার মডেলগুলি বাস্তবায়ন এবং মেডিকেল ইমেজিং ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য অপরিহার্য। নিম্নলিখিত লাইব্রেরিগুলি ব্যবহার করা হবে: 1. টেনসরফ্লো: টেনসরফ্লো একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে
পাইথন ব্যবহার করে স্ক্র্যাচ থেকে একটি SVM তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি কী কী?
পাইথন ব্যবহার করে স্ক্র্যাচ থেকে একটি সমর্থন ভেক্টর মেশিন (SVM) তৈরি করতে, বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি রয়েছে যা ব্যবহার করা যেতে পারে। এই লাইব্রেরিগুলি একটি SVM অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন এবং বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কার্য সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা প্রদান করে। এই বিস্তৃত উত্তরে, আমরা কী লাইব্রেরিগুলি নিয়ে আলোচনা করব যা একটি SVM তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভেক্টর মেশিনকে সাপর্ট কর, স্ক্র্যাচ থেকে একটি এসভিএম তৈরি করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আপনি পাইথনে matplotlib মডিউল ব্যবহার করে ডেটা কল্পনা করবেন?
পাইথনের ম্যাটপ্লটলিব মডিউলটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। এটি বিস্তৃত ফাংশন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সরবরাহ করে যা ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটা আরও ভালভাবে বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে উচ্চ-মানের প্লট এবং চার্ট তৈরি করতে দেয়। এই উত্তরে, আমি কীভাবে ব্যবহার করব তা ব্যাখ্যা করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, সেরা ফিট opeাল প্রোগ্রামিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথন ব্যবহার করে আমরা কীভাবে স্ক্যাটার প্লটে ডেটা পয়েন্টগুলি কল্পনা করতে পারি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, ডেটাসেটের মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক বোঝার জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। স্ক্যাটার প্লটগুলি সাধারণত দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক কল্পনা করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে প্লটের একটি মার্কার দ্বারা উপস্থাপন করা হয়। পাইথন বিভিন্ন লাইব্রেরি এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা তৈরি করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, সেরা ফিট opeাল প্রোগ্রামিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি কী কী ইনস্টল করা দরকার?
পাইথনে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে, বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা দরকার। এই লাইব্রেরিগুলি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কাজের জন্য প্রয়োজনীয় প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং ফাংশন সরবরাহ করে। এই উত্তরে, আমরা রিগ্রেশন বিশ্লেষণের জন্য পাইথনে ব্যবহৃত মূল লাইব্রেরিগুলি অন্বেষণ করব এবং তাদের কার্যকারিতা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি নিয়ে আলোচনা করব। 1. NumPy: NumPy হল a
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, রিগ্রেশন পরিচয়, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ডেটাল্যাব কোন ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং কীভাবে এটি প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক দেখতে সাহায্য করে?
Datalab, Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত একটি শক্তিশালী নোটবুক-ভিত্তিক টুল, ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য অফার করে। যখন প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক কল্পনা করার কথা আসে, তখন Datalab ম্যাটপ্লটলিব নামে একটি জনপ্রিয় ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি ব্যবহার করে। ম্যাটপ্লটলিব হল পাইথনের একটি ব্যাপক লাইব্রেরি যা বিভিন্ন ধরনের প্লট এবং চার্ট তৈরি করতে সক্ষম করে, যার মধ্যে রয়েছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল ক্লাউড ডেটাল্যাব - ক্লাউডে নোটবুক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2