মেশিন লার্নিং এর উপর এই টিউটোরিয়াল সিরিজের মূল ফোকাস কি?
মেশিন লার্নিং-এর উপর এই টিউটোরিয়াল সিরিজের মূল ফোকাস হল পাইথনের সাথে ব্যবহারিক মেশিন লার্নিং-এর ব্যাপক পরিচিতি প্রদান করা। এই টিউটোরিয়াল সিরিজে, আমরা পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বুঝতে এবং প্রয়োগ করার জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক জ্ঞান এবং দক্ষতা দিয়ে শিক্ষার্থীদের সজ্জিত করার লক্ষ্য রাখি। মেশিন লার্নিং একটি সাবফিল্ড
কখন সমর্থন ভেক্টর মেশিন মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছে?
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVMs) জটিল শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতার জন্য মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছে। এসভিএম প্রথম 1960 এবং 1970 এর দশকে ভ্লাদিমির ভ্যাপনিক এবং অ্যালেক্সি চেরভোনেঙ্কিস দ্বারা প্রবর্তন করা হয়েছিল, কিন্তু 1990 এর দশক পর্যন্ত তারা উল্লেখযোগ্য মনোযোগ অর্জন করেনি এবং ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছিল। ভিতরে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভূমিকা, পাইথনের সাথে ব্যবহারিক মেশিন লার্নিংয়ের পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কেন এই টিউটোরিয়াল সিরিজের সাথে অনুসরণ করার জন্য পাইথন 3 সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকা বাঞ্ছনীয়?
Python 3-এর একটি প্রাথমিক ধারণা থাকাকে বিভিন্ন কারণে Python-এর সাথে ব্যবহারিক মেশিন লার্নিং-এর এই টিউটোরিয়াল সিরিজটি অনুসরণ করার জন্য অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়। পাইথন মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে একটি। এটি তার সরলতা, পঠনযোগ্যতা এবং ব্যাপক লাইব্রেরির জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
প্রতিটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কভার করা হবে এমন তিনটি ধাপ কি কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে পাইথনের সাথে মেশিন লার্নিং-এর ক্ষেত্রে, তিনটি মৌলিক পদক্ষেপ রয়েছে যা সাধারণত প্রতিটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে কভার করার জন্য অনুসরণ করা হয়। এই পদক্ষেপগুলি কার্যকরভাবে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বোঝা এবং প্রয়োগ করার জন্য অপরিহার্য। তারা মডেল তৈরি এবং মূল্যায়ন করার জন্য একটি কাঠামোগত পদ্ধতি প্রদান করে, যা অনুশীলনকারীদের সক্ষম করে
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কভারেজের তত্ত্ব পদক্ষেপের উদ্দেশ্য কী?
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কভারেজের তত্ত্ব পদক্ষেপের উদ্দেশ্য হল মেশিন লার্নিং এর অন্তর্নিহিত ধারণা এবং নীতিগুলির জন্য বোঝার একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করা। এই পদক্ষেপটি নিশ্চিত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যে অনুশীলনকারীদের তারা যে অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করছে তার পিছনে তত্ত্বের একটি বিস্তৃত উপলব্ধি রয়েছে৷ মধ্যে delving দ্বারা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, ভূমিকা, পাইথনের সাথে ব্যবহারিক মেশিন লার্নিংয়ের পরিচিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা