এক গরম এনকোডিং কি?
একটি হট এনকোডিং হল একটি কৌশল যা প্রায়শই গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রসঙ্গে। TensorFlow, একটি জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং লাইব্রেরিতে, একটি হট এনকোডিং হল এমন একটি পদ্ধতি যা একটি ফর্ম্যাটে শ্রেণীবদ্ধ ডেটা উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয় যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা সহজেই প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। ভিতরে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, টেনসরফ্লো ডিপ লার্নিং লাইব্রেরি, টিএফলার্ন
একটি মেঘ শেল কনফিগার কিভাবে?
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে (GCP) একটি ক্লাউড শেল কনফিগার করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। ক্লাউড শেল হল একটি ওয়েব-ভিত্তিক, ইন্টারেক্টিভ শেল পরিবেশ যা একটি ভার্চুয়াল মেশিনে (VM) আগে থেকে ইনস্টল করা টুল এবং লাইব্রেরিগুলির অ্যাক্সেস প্রদান করে। এটি আপনাকে আপনার GCP সংস্থানগুলি পরিচালনা করতে এবং প্রয়োজন ছাড়াই বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে দেয়
গুগল ক্লাউড কনসোল এবং গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মকে কীভাবে আলাদা করবেন?
Google ক্লাউড কনসোল এবং Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম হল Google ক্লাউড পরিষেবাগুলির বিস্তৃত ইকোসিস্টেমের মধ্যে দুটি স্বতন্ত্র উপাদান৷ যদিও তারা ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, Google ক্লাউড পরিবেশকে কার্যকরভাবে নেভিগেট করতে এবং ব্যবহার করতে তাদের মধ্যে পার্থক্য বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। Google ক্লাউড কনসোল, যা GCP কনসোল নামেও পরিচিত
ডেটা প্রতিনিধিত্বকারী বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সংখ্যাসূচক বিন্যাসে এবং বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হওয়া উচিত?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে ক্লাউডে ট্রেনিং মডেলের জন্য বড় ডেটার প্রেক্ষাপটে, ডেটার উপস্থাপনা শেখার প্রক্রিয়ার সাফল্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বৈশিষ্ট্য, যা পৃথক পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য বা ডেটার বৈশিষ্ট্য, সাধারণত বৈশিষ্ট্য কলামে সংগঠিত হয়। এটা যখন
মেশিন লার্নিংয়ে শেখার হার কত?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে শেখার হার হল একটি গুরুত্বপূর্ণ মডেল টিউনিং প্যারামিটার। এটি পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণ ধাপ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি প্রশিক্ষণের ধাপের পুনরাবৃত্তিতে ধাপের আকার নির্ধারণ করে। শেখার হার সামঞ্জস্য করে, আমরা প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে মডেল যে হারে শিখে তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারি এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে সাধারণত প্রস্তাবিত ডেটা কি 80% থেকে 20% অনুরূপভাবে বিভক্ত হয়?
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মধ্যে স্বাভাবিক বিভাজন স্থির নয় এবং বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, সাধারণত প্রশিক্ষণের জন্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ বরাদ্দ করার পরামর্শ দেওয়া হয়, সাধারণত প্রায় 70-80%, এবং অবশিষ্ট অংশ মূল্যায়নের জন্য সংরক্ষণ করা হয়, যা প্রায় 20-30% হবে। এই বিভাজন তা নিশ্চিত করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ক্লাউডে প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা
গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
বড় ডেটা সহ মেশিন লার্নিং মডেলগুলির দক্ষ প্রশিক্ষণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। Google বিশেষায়িত সমাধানগুলি অফার করে যা সঞ্চয়স্থান থেকে কম্পিউটিং ডিকপলিং করার অনুমতি দেয়, দক্ষ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াগুলি সক্ষম করে৷ এই সমাধানগুলি, যেমন Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং, GCP BigQuery এবং ওপেন ডেটাসেট, অগ্রসর হওয়ার জন্য একটি ব্যাপক কাঠামো প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) হল একটি শক্তিশালী টুল যা Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) দ্বারা প্রদত্ত মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বিতরণ করা এবং সমান্তরাল পদ্ধতিতে প্রশিক্ষণের জন্য। যাইহোক, এটি স্বয়ংক্রিয় সংস্থান অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে না, বা মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে এটি সংস্থান শাটডাউন পরিচালনা করে না। এই উত্তরে, আমরা করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বড় ডেটাসেটে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ দেওয়া একটি সাধারণ অভ্যাস। যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন ডেটাসেটের আকার চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য হেঁচকি তৈরি করতে পারে। আসুন আমরা যথেচ্ছভাবে বড় ডেটাসেটগুলিতে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা করি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
একটি সংস্করণ তৈরি করতে CMLE (ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন) ব্যবহার করার সময়, রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন৷ এই প্রয়োজনীয়তা বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ, যা এই উত্তরে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হবে। প্রথমত, আসুন "রপ্তানিকৃত মডেল" বলতে কী বোঝায় তা বুঝতে পারি। CMLE এর প্রসঙ্গে, একটি রপ্তানিকৃত মডেল
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট