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
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
ক্ষতি ফাংশন অ্যালগরিদম কি?
লস ফাংশন অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, বিশেষ করে প্লেইন এবং সাধারণ অনুমানকারী ব্যবহার করে মডেলের অনুমান করার প্রসঙ্গে। এই ডোমেনে, লস ফাংশন অ্যালগরিদম একটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করা মান এবং বাস্তবে পরিলক্ষিত মানগুলির মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করার জন্য একটি সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
অনুমানকারী অ্যালগরিদম কি?
অনুমানকারী অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি মৌলিক উপাদান। এটি ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং আউটপুট লেবেলগুলির মধ্যে সম্পর্ক অনুমান করে প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী প্রক্রিয়াগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, অনুমানকারীরা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিকাশকে সহজ করার জন্য ব্যবহার করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, সরল এবং সাধারণ অনুমানকারী
অনুমানকারী কি?
অনুমানকারীরা মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ তারা পর্যবেক্ষণ করা ডেটার উপর ভিত্তি করে অজানা প্যারামিটার বা ফাংশন অনুমান করার জন্য দায়ী। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, মডেলদের প্রশিক্ষণ দিতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে অনুমানকারী ব্যবহার করা হয়। এই উত্তরে, আমরা অনুমানকারীদের ধারণার মধ্যে অনুসন্ধান করব, তাদের ব্যাখ্যা করব
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
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে মৌলিক ধারণা। এগুলি মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা দ্বারা অনুপ্রাণিত শক্তিশালী মডেল, জটিল ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল আন্তঃসংযুক্ত কৃত্রিম নিউরনগুলির সমন্বয়ে গঠিত একটি গণনামূলক মডেল, এটিও পরিচিত
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য একটি সাধারণ অ্যালগরিদম কী (কাঁচা ডেটাকে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেটে রূপান্তর করার একটি প্রক্রিয়া যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে) শ্রেণিবিন্যাসের কাজগুলিতে?
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, কারণ এতে কাঁচা ডেটাকে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেটে রূপান্তর করা জড়িত যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রেক্ষাপটে, শ্রেণীবিভাগ হল একটি নির্দিষ্ট কাজ যার লক্ষ্য ডেটাকে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণী বা শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা। বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত অ্যালগরিদম
- 1
- 2