কিভাবে ইনপুট বৈশিষ্ট্য স্কেল করা রৈখিক রিগ্রেশন মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে?
ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্কেল করা বিভিন্ন উপায়ে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলির কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। এই উত্তরে, আমরা এই উন্নতির পিছনে কারণগুলি অন্বেষণ করব এবং স্কেলিং এর সুবিধাগুলির একটি বিশদ ব্যাখ্যা প্রদান করব। ইনপুট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত মান ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং-এ লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি বহুল ব্যবহৃত অ্যালগরিদম।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, বাছাই এবং স্কেলিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
পাইথনে উপলব্ধ কিছু সাধারণ স্কেলিং কৌশলগুলি কী এবং কীভাবে সেগুলি 'স্কিট-লার্ন' লাইব্রেরি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
স্কেলিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রিপ্রসেসিং ধাপ, কারণ এটি একটি ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্যকে মানসম্মত করতে সাহায্য করে। পাইথনে, কিছু সাধারণ স্কেলিং কৌশল উপলব্ধ রয়েছে যা 'scikit-learn' লাইব্রেরি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে প্রমিতকরণ, সর্বনিম্ন-সর্বোচ্চ স্কেলিং এবং শক্তিশালী স্কেলিং। স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন, যা জেড-স্কোর নরমালাইজেশন নামেও পরিচিত, ডেটাকে রূপান্তর করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, বাছাই এবং স্কেলিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
মেশিন লার্নিং এ স্কেলিং এর উদ্দেশ্য কি এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?
মেশিন লার্নিং-এ স্কেলিং বলতে ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিসরে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া বোঝায়। এটি একটি অপরিহার্য প্রিপ্রসেসিং পদক্ষেপ যার লক্ষ্য ডেটাকে স্বাভাবিক করা এবং এটি একটি প্রমিত বিন্যাসে আনা। স্কেলিংয়ের উদ্দেশ্য হল শেখার প্রক্রিয়া চলাকালীন সমস্ত বৈশিষ্ট্যের সমান গুরুত্ব রয়েছে তা নিশ্চিত করা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, বাছাই এবং স্কেলিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা 'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণীবদ্ধকারীকে আচার করতে পারি?
'আচার' মডিউল ব্যবহার করে পাইথনে একটি প্রশিক্ষিত শ্রেণিবিন্যাসকারীকে আচার করতে, আমরা কয়েকটি সহজ ধাপ অনুসরণ করতে পারি। পিকলিং আমাদের একটি বস্তুকে সিরিয়ালাইজ করতে এবং এটিকে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করতে দেয়, যা পরে লোড এবং পরে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন আমরা একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল সংরক্ষণ করতে চাই, যেমন
পাইথনের সাথে মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে পিকলিং কী এবং কেন এটি দরকারী?
Pickling, Python এর সাথে মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, একটি বাইট স্ট্রীমে এবং থেকে পাইথন অবজেক্টকে সিরিয়ালাইজ এবং ডিসিরিয়ালাইজ করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটি আমাদের একটি ফাইলের মধ্যে একটি বস্তুর অবস্থা সংরক্ষণ করতে বা এটি একটি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্থানান্তর করার অনুমতি দেয় এবং তারপরে পরবর্তী সময়ে বস্তুটির অবস্থা পুনরুদ্ধার করতে দেয়। আচার
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রত্যাগতি, বাছাই এবং স্কেলিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা