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
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
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার প্রক্রিয়ার মধ্যে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত যা ব্যবহারকারীদের স্কেলে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এই পরিষেবাটি, যা Google ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্মের অংশ, প্রশিক্ষিত মডেলগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী চালানোর জন্য একটি সার্ভারহীন সমাধান অফার করে, ব্যবহারকারীদের ফোকাস করার অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
উৎপাদনে রপ্তানিকৃত মডেল পরিবেশন করার জন্য প্রাথমিক বিকল্পগুলি কী কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এবং স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর প্রেক্ষাপটে যখন রপ্তানিকৃত মডেল পরিবেশন করার কথা আসে, তখন বেশ কয়েকটি প্রাথমিক বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে। এই বিকল্পগুলি মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং পরিবেশন করার জন্য বিভিন্ন পন্থা প্রদান করে, প্রতিটি তাদের নিজস্ব সুবিধা এবং বিবেচনার সাথে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow এ "export_savedmodel" ফাংশন কি করে?
TensorFlow-এ "export_savedmodel" ফাংশনটি একটি ফর্ম্যাটে প্রশিক্ষিত মডেল রপ্তানি করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল যা সহজেই স্থাপন করা যায় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ফাংশনটি ব্যবহারকারীদের তাদের TensorFlow মডেলগুলিকে সংরক্ষণ করতে দেয়, যার মধ্যে মডেল আর্কিটেকচার এবং শেখা পরামিতি উভয়ই, SavedModel নামক একটি প্রমিত বিন্যাসে। SavedModel বিন্যাস হল
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা
- 1
- 2