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
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
হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং কত প্রকার?
হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি একটি মডেলের হাইপারপ্যারামিটারের জন্য সর্বোত্তম মান খুঁজে বের করে। হাইপারপ্যারামিটার হল প্যারামিটার যা ডেটা থেকে শেখা হয় না, বরং মডেল প্রশিক্ষণের আগে ব্যবহারকারী দ্বারা সেট করা হয়। তারা শেখার অ্যালগরিদমের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে করতে পারে
হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং এর কিছু উদাহরণ কি কি?
হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করার প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এতে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত যা মডেল নিজেই শেখে না, বরং প্রশিক্ষণের আগে ব্যবহারকারী দ্বারা সেট করা হয়। এই পরামিতিগুলি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং আচরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে এবং এর জন্য সর্বোত্তম মান খুঁজে পায়
এটা কি ঠিক যে প্রাথমিক ডেটাসেটকে তিনটি প্রধান উপসেটে থুতু দেওয়া যেতে পারে: প্রশিক্ষণ সেট, বৈধতা সেট (ফাইন-টিউন প্যারামিটারে), এবং টেস্টিং সেট (অদেখা ডেটাতে পারফরম্যান্স পরীক্ষা করা)?
এটা আসলেই সঠিক যে মেশিন লার্নিংয়ের প্রাথমিক ডেটাসেটকে তিনটি প্রধান উপসেটে ভাগ করা যায়: প্রশিক্ষণ সেট, বৈধতা সেট এবং টেস্টিং সেট। এই উপসেটগুলি মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে কাজ করে এবং মডেলগুলি বিকাশ ও মূল্যায়নে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। প্রশিক্ষণ সেটটি সবচেয়ে বড় উপসেট
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
কিভাবে ML টিউনিং পরামিতি এবং hyperparameters একে অপরের সাথে সম্পর্কিত?
টিউনিং প্যারামিটার এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে সম্পর্কিত ধারণা। টিউনিং প্যারামিটারগুলি একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য নির্দিষ্ট এবং প্রশিক্ষণের সময় অ্যালগরিদমের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়। অন্যদিকে, হাইপারপ্যারামিটারগুলি এমন প্যারামিটার যা ডেটা থেকে শেখা হয় না কিন্তু এর আগে সেট করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
ডেটার বিরুদ্ধে একটি এমএল মডেল পরীক্ষা করা যা আগে মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা যেত তা কি মেশিন লার্নিংয়ে একটি সঠিক মূল্যায়ন পর্ব?
মেশিন লার্নিং-এ মূল্যায়ন পর্যায় হল একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যার কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য ডেটার বিরুদ্ধে মডেলের পরীক্ষা করা জড়িত। একটি মডেল মূল্যায়ন করার সময়, সাধারণত প্রশিক্ষণ পর্বের সময় মডেল দ্বারা দেখা যায়নি এমন ডেটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এটি নিরপেক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য মূল্যায়ন ফলাফল নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
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
বড় ভাষাগত মডেল কি?
বড় ভাষাগত মডেলগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য বিকাশ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং মেশিন অনুবাদ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে বিশিষ্টতা অর্জন করেছে। এই মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটা এবং উন্নত মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে মানুষের মতো পাঠ্য বোঝার এবং তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই প্রতিক্রিয়া, আমরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
- 1
- 2