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
কোন ML অ্যালগরিদম ডেটা নথি তুলনার জন্য মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত?
একটি অ্যালগরিদম যা ডেটা নথির তুলনার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উপযুক্ত তা হল কোসাইন সাদৃশ্য অ্যালগরিদম। কোসাইন সাদৃশ্য হল একটি অভ্যন্তরীণ পণ্য স্থানের দুটি অ-শূন্য ভেক্টরের মধ্যে সাদৃশ্যের একটি পরিমাপ যা তাদের মধ্যে কোণের কোসাইন পরিমাপ করে। নথি তুলনা প্রসঙ্গে, এটি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
টেনসরফ্লো 1 এবং টেনসরফ্লো 2 সংস্করণগুলির মধ্যে আইরিস ডেটাসেট লোড করা এবং প্রশিক্ষণের প্রধান পার্থক্যগুলি কী কী?
আইরিস ডেটাসেট লোড এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রদত্ত আসল কোডটি টেনসরফ্লো 1-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল এবং টেনসরফ্লো 2-এর সাথে কাজ নাও করতে পারে। টেনসরফ্লো-এর এই নতুন সংস্করণে প্রবর্তিত কিছু পরিবর্তন এবং আপডেটের কারণে এই অসঙ্গতি দেখা দিয়েছে, যা পরবর্তীতে বিস্তারিতভাবে কভার করা হবে। যে বিষয়গুলি সরাসরি TensorFlow এর সাথে সম্পর্কিত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
পাইথনে জুপিটারে টেনসরফ্লো ডেটাসেটগুলি কীভাবে লোড করবেন এবং অনুমানকারীগুলি প্রদর্শন করতে তাদের ব্যবহার করবেন?
TensorFlow ডেটাসেট (TFDS) হল TensorFlow-এর সাথে ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত ডেটাসেটের একটি সংগ্রহ, যা মেশিন লার্নিং কাজের জন্য বিভিন্ন ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ম্যানিপুলেট করার একটি সুবিধাজনক উপায় প্রদান করে। অন্যদিকে, অনুমানকারী হল উচ্চ-স্তরের টেনসরফ্লো এপিআই যা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির প্রক্রিয়াকে সহজ করে। পাইথন ব্যবহার করে জুপিটারে টেনসরফ্লো ডেটাসেট লোড করতে এবং প্রদর্শন করুন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
TensorFlow এবং TensorBoard এর মধ্যে পার্থক্য কি?
TensorFlow এবং TensorBoard উভয়ই টুল যা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য। যদিও তারা সম্পর্কিত এবং প্রায়শই একসাথে ব্যবহৃত হয়, উভয়ের মধ্যে স্বতন্ত্র পার্থক্য রয়েছে। TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। এটি সরঞ্জামগুলির একটি বিস্তৃত সেট সরবরাহ করে এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মডেল ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য টেনসরবোর্ড
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
প্রশিক্ষণ শেখার অ্যালগরিদমের মাপযোগ্যতা কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ শেখার অ্যালগরিদমের মাপযোগ্যতা একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। এটি একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করার এবং ডেটাসেটের আকার বাড়ার সাথে সাথে এর কার্যকারিতা বাড়াতে বোঝায়। জটিল মডেল এবং বিশাল ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময় এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
কিভাবে অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করবেন?
অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি ধাপ এবং বিবেচনার সাথে জড়িত। এই উদ্দেশ্যে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য, অদৃশ্য ডেটার প্রকৃতি এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বোঝা প্রয়োজন। এর উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির ব্যাখ্যা করা যাক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
অ্যালগরিদম তৈরি করার অর্থ কী যা ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে, ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং সিদ্ধান্ত নেয়?
অ্যালগরিদম তৈরি করা যা ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে, ফলাফলের পূর্বাভাস দেয় এবং সিদ্ধান্ত নেয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়। এই প্রক্রিয়ায় ডেটা ব্যবহার করে মডেলদের প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং তাদের প্যাটার্ন সাধারণীকরণ এবং নতুন, অদেখা ডেটার উপর সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেওয়া জড়িত। গুগল ক্লাউড মেশিন প্রসঙ্গে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস