Google Vision API-এ বস্তুর স্বীকৃতির জন্য কিছু পূর্বনির্ধারিত বিভাগ কি কি?
Google Vision API, Google ক্লাউডের মেশিন লার্নিং ক্ষমতার একটি অংশ, বস্তুর স্বীকৃতি সহ উন্নত চিত্র বোঝার কার্যকারিতা প্রদান করে। অবজেক্ট রিকগনিশনের প্রেক্ষাপটে, এপিআই ইমেজের মধ্যে থাকা বস্তুগুলিকে নির্ভুলভাবে শনাক্ত করতে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণীগুলির একটি সেট নিয়োগ করে। এই পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলি API এর মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে কাজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, উন্নত চিত্র বোঝা, অবজেক্টস সনাক্তকরণ
ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
ভেক্টর হিসাবে শব্দ উপস্থাপনাগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করার জন্য একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করার জন্য, আমাদের শব্দ এমবেডিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের প্রয়োগের ভিত্তিগত ধারণাগুলি অনুসন্ধান করতে হবে। শব্দ এমবেডিং হল একটি অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর স্পেসে শব্দের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা যা শব্দের মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ককে ক্যাপচার করে। এই এমবেডিং হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
ম্যাক্স পুলিং হল কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অপারেশন যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং মাত্রা হ্রাসে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। চিত্র শ্রেণীবিভাগের কাজের পরিপ্রেক্ষিতে, বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলিকে কমিয়ে আনতে কনভোলিউশনাল স্তরগুলির পরে সর্বাধিক পুলিং প্রয়োগ করা হয়, যা গণনাগত জটিলতা হ্রাস করার সাথে সাথে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বজায় রাখতে সহায়তা করে। প্রাথমিক উদ্দেশ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, টেনসরফ্লো ব্যবহার করে পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
ফিচার এক্সট্রাকশন হল কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ যা ইমেজ রিকগনিশন টাস্কে প্রয়োগ করা হয়। সিএনএন-এ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটি সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের সুবিধার্থে ইনপুট চিত্রগুলি থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশন জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অত্যাবশ্যক কারণ ইমেজ থেকে কাঁচা পিক্সেল মান শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য সরাসরি উপযুক্ত নয়। দ্বারা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, টেনসরফ্লো ব্যবহার করে পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলের ক্ষেত্রে, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলির ব্যবহার একটি পরম প্রয়োজনীয়তা নয়, তবে এটি মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলি কম্পিউটেশনগুলি সম্পাদন করার অনুমতি দিয়ে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অনুকূল করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদনের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা
TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
TensorFlow Keras Tokenizer API টেক্সট ডেটার দক্ষ টোকেনাইজেশনের জন্য অনুমতি দেয়, যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। টেনসরফ্লো কেরাসে একটি টোকেনাইজার ইন্সট্যান্স কনফিগার করার সময়, সেট করা যেতে পারে এমন একটি প্যারামিটার হল `num_words` প্যারামিটার, যা ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে রাখা শব্দের সর্বোচ্চ সংখ্যা নির্দিষ্ট করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, টোকেনাইজেশন
TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
TensorFlow Keras Tokenizer API প্রকৃতপক্ষে পাঠ্যের একটি অংশের মধ্যে সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। টোকেনাইজেশন হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এর একটি মৌলিক পদক্ষেপ যাতে আরও প্রক্রিয়াকরণের সুবিধার্থে পাঠ্যকে ছোট একক, সাধারণত শব্দ বা সাবওয়ার্ডে বিভক্ত করা হয়। TensorFlow-এ Tokenizer API কার্যকরী টোকেনাইজেশনের অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, টোকেনাইজেশন
TOCO, যার অর্থ TensorFlow Lite Optimizing Converter, TensorFlow ইকোসিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যা মোবাইল এবং এজ ডিভাইসে মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই কনভার্টারটি বিশেষত স্মার্টফোন, আইওটি ডিভাইস এবং এমবেডেড সিস্টেমের মতো সংস্থান-সীমাবদ্ধ প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্থাপনার জন্য টেনসরফ্লো মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, প্রোগ্রামিং টেনসরফ্লো, টেনসরফ্লো কোডিংয়ের পরিচিতি
একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
একটি মেশিন লার্নিং মডেলে যুগের সংখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতার মধ্যে সম্পর্ক একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা মডেলের কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। একটি যুগ বলতে পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে একটি সম্পূর্ণ পাস বোঝায়। যুগের সংখ্যা কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে তা বোঝা অপরিহার্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা, মডেলের ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সমস্যা সমাধান করা - অংশ 1
টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL)-এর প্যাক প্রতিবেশী এপিআই প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। NSL হল একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে গ্রাফ-গঠিত ডেটাকে একীভূত করে, ফিচার ডেটা এবং গ্রাফ ডেটা উভয়েরই ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ায়। কাজে লাগিয়ে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, প্রাকৃতিক গ্রাফ সহ প্রশিক্ষণ