গভীর শিক্ষাকে কি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর উপর ভিত্তি করে একটি মডেলকে সংজ্ঞায়িত এবং প্রশিক্ষণ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে?
গভীর শিক্ষাকে প্রকৃতপক্ষে একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর উপর ভিত্তি করে একটি মডেলকে সংজ্ঞায়িত এবং প্রশিক্ষণ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি সাবফিল্ড যা একাধিক স্তর সহ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের উপর ফোকাস করে, যা ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক নামেও পরিচিত। এই নেটওয়ার্কগুলিকে ডেটার শ্রেণীবদ্ধ উপস্থাপনা শিখতে ডিজাইন করা হয়েছে, তাদের সক্ষম করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
গুগলের টেনসরফ্লো ফ্রেমওয়ার্ক কি মেশিন লার্নিং মডেলের বিকাশে বিমূর্ততার মাত্রা বাড়াতে সক্ষম করে (যেমন কোডিংকে কনফিগারেশনের সাথে প্রতিস্থাপন করা)?
Google TensorFlow ফ্রেমওয়ার্ক প্রকৃতপক্ষে ডেভেলপারদেরকে মেশিন লার্নিং মডেলের বিকাশে বিমূর্ততার মাত্রা বাড়াতে সক্ষম করে, যা কনফিগারেশনের সাথে কোডিং প্রতিস্থাপনের অনুমতি দেয়। এই বৈশিষ্ট্যটি উত্পাদনশীলতা এবং ব্যবহারের সহজতার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে, কারণ এটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপনের প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
এটা কি সঠিক যে ডেটাসেট বড় হলে একটির কম মূল্যায়নের প্রয়োজন হয়, যার মানে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে হ্রাস করা যেতে পারে?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, ডেটাসেটের আকার মূল্যায়ন প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ডেটাসেটের আকার এবং মূল্যায়নের প্রয়োজনীয়তার মধ্যে সম্পর্ক জটিল এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এটি সাধারণত সত্য যে ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর লুকানো যুক্তি হিসাবে সরবরাহ করা অ্যারে পরিবর্তন করে পৃথক স্তরে স্তরের সংখ্যা এবং নোডের সংখ্যা সহজেই (সংযোজন এবং অপসারণ করে) নিয়ন্ত্রণ করা যায়?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN), প্রতিটি স্তরের মধ্যে স্তর এবং নোডের সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা মডেল আর্কিটেকচার কাস্টমাইজেশনের একটি মৌলিক দিক। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে DNN-এর সাথে কাজ করার সময়, লুকানো যুক্তি হিসাবে সরবরাহ করা অ্যারে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
কীভাবে চিনবেন যে মডেলটি ওভারফিটেড?
একটি মডেল ওভারফিট করা আছে কিনা তা শনাক্ত করতে, একজনকে অবশ্যই ওভারফিটিং এর ধারণা এবং মেশিন লার্নিংয়ে এর প্রভাব বুঝতে হবে। ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু নতুন, অদেখা ডেটাতে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়। এই ঘটনাটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতার জন্য ক্ষতিকর এবং খারাপ কর্মক্ষমতা হতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে মৌলিক ধারণা। এগুলি মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা দ্বারা অনুপ্রাণিত শক্তিশালী মডেল, জটিল ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল আন্তঃসংযুক্ত কৃত্রিম নিউরনগুলির সমন্বয়ে গঠিত একটি গণনামূলক মডেল, এটিও পরিচিত
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ককে ডিপ বলা হয় কেন?
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে নোডের সংখ্যার পরিবর্তে একাধিক স্তরের কারণে "গভীর" বলা হয়। "গভীর" শব্দটি নেটওয়ার্কের গভীরতাকে বোঝায়, যা এটির স্তরগুলির সংখ্যা দ্বারা নির্ধারিত হয়। প্রতিটি স্তরে নোডের একটি সেট থাকে, যা নিউরন নামেও পরিচিত, যা ইনপুটে গণনা করে
DNN-এ আরও নোড যুক্ত করার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?
একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কে (DNN) আরও নোড যুক্ত করার সুবিধা এবং অসুবিধা উভয়ই থাকতে পারে। এগুলি বোঝার জন্য, DNNগুলি কী এবং সেগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ৷ DNN হল এক ধরনের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা এর গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা কি?
অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা একটি চ্যালেঞ্জ যা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণে উদ্ভূত হয়, বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের প্রসঙ্গে। এটি শেখার প্রক্রিয়া চলাকালীন একটি গভীর নেটওয়ার্কের স্তরগুলির মাধ্যমে পিছনের দিকে প্রচার করার কারণে গ্রেডিয়েন্টগুলি দ্রুতগতিতে হ্রাস করার বিষয়টিকে বোঝায়। এই ঘটনাটি উল্লেখযোগ্যভাবে অভিসারকে বাধা দিতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী
রৈখিক মডেলের তুলনায় গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার কিছু ত্রুটিগুলি কী কী?
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বিশেষ করে মেশিন লার্নিং কাজের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ এবং জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। যাইহোক, এটা স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে লিনিয়ার মডেলের সাথে তুলনা করার সময় তারা তাদের ত্রুটি ছাড়া নয়। এই প্রতিক্রিয়াতে, আমরা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের কিছু সীমাবদ্ধতা এবং কেন লিনিয়ার তা অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2