নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি গণনামূলক মডেল। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি মৌলিক উপাদান, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ডেটাতে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি প্রক্রিয়া এবং ব্যাখ্যা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে, নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
ডেটা প্রতিনিধিত্বকারী বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সংখ্যাসূচক বিন্যাসে এবং বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হওয়া উচিত?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে ক্লাউডে ট্রেনিং মডেলের জন্য বড় ডেটার প্রেক্ষাপটে, ডেটার উপস্থাপনা শেখার প্রক্রিয়ার সাফল্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বৈশিষ্ট্য, যা পৃথক পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য বা ডেটার বৈশিষ্ট্য, সাধারণত বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হয়। এটা যখন
মেশিন লার্নিংয়ে শেখার হার কত?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে শেখার হার হল একটি গুরুত্বপূর্ণ মডেল টিউনিং প্যারামিটার। এটি পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণ ধাপ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি প্রশিক্ষণের ধাপের পুনরাবৃত্তিতে ধাপের আকার নির্ধারণ করে। শেখার হার সামঞ্জস্য করে, আমরা প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে মডেল যে হারে শিখে তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারি এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে সাধারণত প্রস্তাবিত ডেটা কি 80% থেকে 20% অনুরূপভাবে বিভক্ত হয়?
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে স্বাভাবিক বিভাজন স্থির নয় এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, সাধারণত প্রশিক্ষণের জন্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ বরাদ্দ করার পরামর্শ দেওয়া হয়, সাধারণত প্রায় 70-80%, এবং অবশিষ্ট অংশ মূল্যায়নের জন্য সংরক্ষণ করা হয়, যা প্রায় 20-30% হবে। এই বিভাজন তা নিশ্চিত করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
একটি হাইব্রিড সেটআপে এমএল মডেলগুলি চালানোর বিষয়ে, বিদ্যমান মডেলগুলি ক্লাউডে পাঠানো ফলাফল সহ স্থানীয়ভাবে চলমান?
একটি হাইব্রিড সেটআপে মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল চালানো, যেখানে বিদ্যমান মডেলগুলি স্থানীয়ভাবে কার্যকর করা হয় এবং তাদের ফলাফলগুলি ক্লাউডে পাঠানো হয়, নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং খরচ-কার্যকারিতার ক্ষেত্রে বেশ কিছু সুবিধা দিতে পারে। এই পদ্ধতিটি স্থানীয় এবং ক্লাউড-ভিত্তিক কম্পিউটিং সংস্থান উভয়ের শক্তিকে কাজে লাগায়, সংস্থাগুলিকে তাদের বিদ্যমান অবকাঠামো ব্যবহার করার অনুমতি দেয়
কাগল কার্নেলের কি ধরনের ব্যবহারকারী আছে?
Kaggle কার্নেলস হল একটি অনলাইন প্ল্যাটফর্ম যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন দিকগুলিতে আগ্রহী ব্যবহারকারীদের একটি বিস্তৃত পরিসরের চাহিদা পূরণ করে। Kaggle কার্নেলের ব্যবহারকারীর ভিত্তি বৈচিত্র্যময় এবং ক্ষেত্রের নতুন এবং বিশেষজ্ঞ উভয়ই অন্তর্ভুক্ত। এই প্ল্যাটফর্মটি একটি সহযোগী পরিবেশ হিসাবে কাজ করে যেখানে ব্যবহারকারীরা ভাগ করতে, অন্বেষণ করতে এবং তৈরি করতে পারে৷
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, Kaggle কার্নেলস পরিচয়
বিতরণকৃত প্রশিক্ষণের অসুবিধাগুলি কী কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ সাম্প্রতিক বছরগুলিতে একাধিক কম্পিউটিং সংস্থানগুলি ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করার ক্ষমতার কারণে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ অর্জন করেছে। যাইহোক, এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে বিতরণকৃত প্রশিক্ষণের সাথে যুক্ত বিভিন্ন অসুবিধাও রয়েছে। আসুন বিস্তারিতভাবে এই ত্রুটিগুলি অন্বেষণ করা যাক, একটি ব্যাপক প্রদান
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, মেঘে প্রশিক্ষণ বিতরণ
NLG এর অসুবিধা কি?
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ জেনারেশন (NLG) হল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এর একটি সাবফিল্ড যা স্ট্রাকচার্ড ডেটার উপর ভিত্তি করে মানুষের মত টেক্সট বা বক্তৃতা তৈরি করার উপর ফোকাস করে। যদিও NLG উল্লেখযোগ্য মনোযোগ অর্জন করেছে এবং বিভিন্ন ডোমেনে সফলভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই প্রযুক্তির সাথে জড়িত বেশ কয়েকটি অসুবিধা রয়েছে। আমাদের কিছু অন্বেষণ করা যাক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রজন্ম
কিভাবে AI মডেলে বড় ডেটা লোড করবেন?
একটি AI মডেলে বড় ডেটা লোড করা মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। সঠিক এবং অর্থপূর্ণ ফলাফল নিশ্চিত করতে এটি দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করে। আমরা একটি AI মডেলে বিগ ডেটা লোড করার সাথে জড়িত বিভিন্ন পদক্ষেপ এবং কৌশলগুলি অন্বেষণ করব, বিশেষত Google ব্যবহার করে
একটি মডেল পরিবেশন মানে কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি মডেল পরিবেশন একটি উত্পাদন পরিবেশে ভবিষ্যদ্বাণী করা বা অন্যান্য কাজ সম্পাদনের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল উপলব্ধ করার প্রক্রিয়া বোঝায়। এতে মডেলটিকে একটি সার্ভার বা ক্লাউড অবকাঠামোতে স্থাপন করা জড়িত যেখানে এটি ইনপুট ডেটা গ্রহণ করতে পারে, এটি প্রক্রিয়া করতে পারে এবং পছন্দসই আউটপুট তৈরি করতে পারে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা