গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি, বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিকতা উন্নত করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা জড়িত৷ এরকম একটি অ্যালগরিদম হল গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম। গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং হল একটি শক্তিশালী এনসেম্বল শেখার পদ্ধতি যা একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থীদেরকে একত্রিত করে, যেমন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 2
Eager মোড অক্ষম করে নিয়মিত TensorFlow ব্যবহার না করে Eager মোড ব্যবহার করার অসুবিধাগুলি কী কী?
TensorFlow-এ Eager মোড হল একটি প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস যা অবিলম্বে ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের অনুমতি দেয়, এটিকে ডিবাগ করা এবং কোড বোঝা সহজ করে তোলে। যাইহোক, Eager মোড অক্ষম থাকা সহ নিয়মিত TensorFlow এর তুলনায় Eager মোড ব্যবহার করার বেশ কিছু অসুবিধা রয়েছে। এই উত্তরে, আমরা এই অসুবিধাগুলি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব। প্রধান এক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, টেনসরফ্লো ইজিার মোড
প্রথমে কেরাস মডেল ব্যবহার করে এবং তারপরে টেনসরফ্লো সরাসরি ব্যবহার করার পরিবর্তে এটিকে টেনসরফ্লো অনুমানকারীতে রূপান্তর করার সুবিধা কী?
যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশের কথা আসে, তখন কেরাস এবং টেনসরফ্লো উভয়ই জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক যা বিভিন্ন কার্যকারিতা এবং ক্ষমতা প্রদান করে। যদিও টেনসরফ্লো গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় লাইব্রেরি, কেরাস একটি উচ্চ-স্তরের API প্রদান করে যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির প্রক্রিয়াকে সহজ করে। কিছু ক্ষেত্রে, এটা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অনুমানকারীদের সাথে কেরাসকে বাড়িয়ে তোলা হচ্ছে
BigQuery ML-এ একটি মডেল ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত ফাংশনটি কী?
BigQuery ML-এ একটি মডেল ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত ফাংশনটিকে `ML.PREDICT` বলা হয়। BigQuery ML হল Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের দেওয়া একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়। `ML.PREDICT` ফাংশনের সাথে, ব্যবহারকারীরা তাদের প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করতে এবং পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে৷
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, BigQuery ML - স্ট্যান্ডার্ড SQL সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আপনি কিভাবে BigQuery ML-এ একটি মডেলের প্রশিক্ষণ পরিসংখ্যান পরীক্ষা করতে পারেন?
BigQuery ML-এ একটি মডেলের প্রশিক্ষণের পরিসংখ্যান পরীক্ষা করতে, আপনি প্ল্যাটফর্মের দেওয়া অন্তর্নির্মিত ফাংশন এবং ভিউ ব্যবহার করতে পারেন। BigQuery ML হল একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং কাজ সম্পাদন করতে দেয়, এটি ডেটা বিশ্লেষক এবং বিজ্ঞানীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব করে তোলে। একবার আপনি একটি প্রশিক্ষণ আছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, BigQuery ML - স্ট্যান্ডার্ড SQL সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
BigQuery ML-এ মডেল স্টেটমেন্ট তৈরি করার উদ্দেশ্য কী?
BigQuery ML-এ CREATE MODEL স্টেটমেন্টের উদ্দেশ্য হল Google Cloud এর BigQuery প্ল্যাটফর্মে স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা। এই বিবৃতিটি ব্যবহারকারীদের জটিল কোডিং বা বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির ব্যবহার ছাড়াই মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার অনুমতি দেয়। CREATE MODEL স্টেটমেন্ট ব্যবহার করার সময়, ব্যবহারকারীরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, BigQuery ML - স্ট্যান্ডার্ড SQL সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
আপনি কিভাবে BigQuery ML অ্যাক্সেস করতে পারেন?
BigQuery ML অ্যাক্সেস করার জন্য, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে যার মধ্যে আপনার Google ক্লাউড প্রকল্প সেট আপ করা, প্রয়োজনীয় API সক্রিয় করা, একটি BigQuery ডেটাসেট তৈরি করা, এবং অবশেষে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করার জন্য SQL কোয়েরি চালানো। প্রথমত, আপনাকে একটি Google ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করতে হবে বা বিদ্যমান একটি ব্যবহার করতে হবে৷ এই
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, BigQuery ML - স্ট্যান্ডার্ড SQL সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
BigQuery ML দ্বারা সমর্থিত তিন ধরনের মেশিন লার্নিং মডেল কী কী?
BigQuery ML হল Google ক্লাউডের অফার করা একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের BigQuery-এ স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে। এটি BigQuery পরিবেশের মধ্যে মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলির একটি নিরবচ্ছিন্ন একীকরণ প্রদান করে, ডেটা চলাচল বা জটিল ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। BigQuery ML এর সাথে কাজ করার সময়, আছে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, BigQuery ML - স্ট্যান্ডার্ড SQL সহ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কুবেফ্লো কীভাবে প্রশিক্ষিত মডেলের সহজ ভাগাভাগি এবং স্থাপনা সক্ষম করে?
Kubeflow, একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম, কন্টেইনারাইজড অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনার জন্য Kubernetes-এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির নিরবিচ্ছিন্ন ভাগাভাগি এবং স্থাপনার সুবিধা দেয়৷ Kubeflow-এর মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা তাদের মেশিন লার্নিং (ML) মডেলগুলিকে প্রয়োজনীয় নির্ভরতা সহ, পাত্রে প্যাকেজ করতে পারে। এই কন্টেইনারগুলিকে বিভিন্ন পরিবেশে ভাগ করা এবং স্থাপন করা যেতে পারে, এটি সুবিধাজনক করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, Kubeflow - Kubernetes-এ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা
Google Kubernetes Engine (GKE) এ Kubeflow ইনস্টল করার সুবিধা কী কী?
Google Kubernetes Engine (GKE) এ Kubeflow ইনস্টল করা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে অনেক সুবিধা প্রদান করে। Kubeflow হল একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম যা Kubernetes-এর উপরে নির্মিত, যা মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড চালানোর জন্য একটি মাপযোগ্য এবং বহনযোগ্য পরিবেশ প্রদান করে। অন্যদিকে, GKE হল Google ক্লাউড দ্বারা পরিচালিত কুবারনেটস পরিষেবা যা স্থাপনাকে সহজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, Kubeflow - Kubernetes-এ মেশিন লার্নিং, পরীক্ষার পর্যালোচনা