TensorBoard কি?
TensorBoard হল মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা সাধারণত TensorFlow, Google এর ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে যুক্ত। এটি ব্যবহারকারীদের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির একটি স্যুট প্রদান করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা বুঝতে, ডিবাগ এবং অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ টেনসরবোর্ড ব্যবহারকারীদের তাদের বিভিন্ন দিক কল্পনা করতে দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
TensorFlow কি?
TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষক এবং ডেভেলপারদের দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TensorFlow বিশেষত এর নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত, এটি উভয়ের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য কীভাবে কেউ গুগল ক্লাউডে এআই মডেল তৈরি করা শুরু করতে পারেন?
স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেল তৈরির যাত্রা শুরু করতে, একজনকে অবশ্যই একটি কাঠামোগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে যা বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলি বোঝা, Google ক্লাউডের AI পরিষেবাগুলির সাথে নিজেকে পরিচিত করা, একটি উন্নয়ন পরিবেশ স্থাপন করা, প্রস্তুতি নেওয়া এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো ডেটাসেটগুলি কীভাবে লোড করবেন?
Google Colaboratory-তে TensorFlow ডেটাসেট লোড করতে, আপনি নীচে বর্ণিত ধাপগুলি অনুসরণ করতে পারেন। TensorFlow ডেটাসেট হল TensorFlow-এর সাথে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত ডেটাসেটের একটি সংগ্রহ। এটি বিভিন্ন ধরণের ডেটাসেট সরবরাহ করে, এটি মেশিন লার্নিং কাজের জন্য সুবিধাজনক করে তোলে। Google Colaboratory, Colab নামেও পরিচিত, Google দ্বারা প্রদত্ত একটি বিনামূল্যের ক্লাউড পরিষেবা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতা কি মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে?
উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতা প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিং (ML) এর একটি বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উন্নত অনুসন্ধান ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে, মেশিন লার্নিং আরও প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল প্রদান করে অনুসন্ধানের অভিজ্ঞতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার কি সব হাইপারপ্যারামিটার?
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং সাধারণত হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই ধারণাটি বোঝার জন্য, আসুন প্রতিটি শব্দকে পৃথকভাবে বিবেচনা করি। ব্যাচের আকার: ব্যাচের আকার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় মডেলের ওজন আপডেট করার আগে প্রক্রিয়াকৃত নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে। এটা খেলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
TensorBoard কি অনলাইনে ব্যবহার করা যাবে?
হ্যাঁ, কেউ মেশিন লার্নিং মডেলের ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য অনলাইনে টেনসরবোর্ড ব্যবহার করতে পারেন। TensorBoard হল একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা TensorFlow এর সাথে আসে, একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। এটি আপনাকে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলের বিভিন্ন দিক যেমন মডেল গ্রাফ, প্রশিক্ষণ মেট্রিক্স এবং এম্বেডিংগুলিকে ট্র্যাক করতে এবং কল্পনা করতে দেয়৷ এগুলোকে ভিজ্যুয়ালাইজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মডেল ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য টেনসরবোর্ড
উদাহরণে ব্যবহৃত আইরিস ডেটা সেট কোথায় পাওয়া যাবে?
উদাহরণে ব্যবহৃত আইরিস ডেটাসেটটি খুঁজে পেতে কেউ এটিকে UCI মেশিন লার্নিং রিপোজিটরির মাধ্যমে অ্যাক্সেস করতে পারে। আইরিস ডেটাসেট হল একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত ডেটাসেট যা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে শ্রেণিবিন্যাসের কাজের জন্য, বিশেষ করে শিক্ষাগত প্রসঙ্গে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রদর্শনে এর সরলতা এবং কার্যকারিতার কারণে। ইউসিআই মেশিন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
একটি তত্ত্বাবধান না করা মডেলের কি প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় যদিও এটিতে কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা নেই?
মেশিন লার্নিং-এ একটি তত্ত্বাবধানহীন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না কারণ এটি পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখে। যদিও তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে না, তবুও মডেলটিকে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো শেখার জন্য একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ