একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্স কী কী?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং এর মতো প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করার সময়, একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ যা মডেলের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে। একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্সগুলি বৈচিত্র্যময় এবং সমাধান করা সমস্যার ধরণের উপর ভিত্তি করে নির্বাচিত হয়, তা কিনা
রৈখিক রিগ্রেশন কী?
লিনিয়ার রিগ্রেশন হল একটি মৌলিক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি যা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার কাজে। এটি এক বা একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে একটি অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মৌলিক অ্যালগরিদম হিসেবে কাজ করে। লিনিয়ার রিগ্রেশনের মূলনীতি হল ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক স্থাপন করা,
বিভিন্ন ML মডেল একত্রিত করে কি একটি মাস্টার AI তৈরি করা সম্ভব?
বিভিন্ন মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেলগুলিকে একত্রিত করে আরও শক্তিশালী এবং কার্যকর সিস্টেম তৈরি করা, যা প্রায়শই একটি এনসেম্বল বা "মাস্টার এআই" নামে পরিচিত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি সুপ্রতিষ্ঠিত কৌশল। এই পদ্ধতিটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, নির্ভুলতা বৃদ্ধি করতে এবং সামগ্রিক নির্ভরযোগ্যতা বাড়াতে একাধিক মডেলের শক্তি ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ অ্যালগরিদমগুলি কী কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট, মেশিন লার্নিং, অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেল ব্যবহার করে কম্পিউটারগুলিকে প্যাটার্ন এবং অনুমানের উপর নির্ভর করে স্পষ্ট নির্দেশ ছাড়াই কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম করে। এই ক্ষেত্রে, শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশন থেকে শুরু করে ক্লাস্টারিং এবং মাত্রিকতা হ্রাস পর্যন্ত বিভিন্ন ধরণের সমস্যা সমাধানের জন্য অসংখ্য অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছে।
মডেলটির একটি সংস্করণ কীভাবে তৈরি করবেন?
গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) তে একটি মেশিন লার্নিং মডেলের একটি সংস্করণ তৈরি করা স্কেলে সার্ভারলেস ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেল স্থাপনের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই প্রসঙ্গে একটি সংস্করণ বলতে একটি মডেলের একটি নির্দিষ্ট উদাহরণকে বোঝায় যা ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি বিভিন্ন পুনরাবৃত্তি পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য অবিচ্ছেদ্য।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
একটি উদাহরণের প্রেক্ষাপটে ML-এর ৭টি ধাপ কীভাবে প্রয়োগ করবেন?
মেশিন লার্নিংয়ের সাতটি ধাপ প্রয়োগ করলে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরিতে একটি কাঠামোগত পদ্ধতির সুবিধা পাওয়া যায়, যা সমস্যা সংজ্ঞা থেকে শুরু করে স্থাপনা পর্যন্ত একটি পদ্ধতিগত প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে। এই কাঠামোটি নতুন এবং অভিজ্ঞ উভয় অনুশীলনকারীদের জন্যই উপকারী, কারণ এটি কর্মপ্রবাহ সংগঠিত করতে এবং কোনও গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ উপেক্ষা না করা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। এখানে,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
বিল্ডিং পারমিটিং ডেটাতে মেশিন লার্নিং কীভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
মেশিন লার্নিং (ML) নগর পরিকল্পনা এবং উন্নয়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, যা ভবন অনুমোদন সংক্রান্ত তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং প্রক্রিয়াকরণকে রূপান্তরিত করার জন্য বিশাল সম্ভাবনা প্রদান করে। এই ক্ষেত্রে ML এর প্রয়োগ দক্ষতা, নির্ভুলতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। মেশিন লার্নিং কীভাবে ভবন অনুমোদন সংক্রান্ত তথ্যের ক্ষেত্রে কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে তা বোঝার জন্য, এটি অপরিহার্য।
কেন অটোএমএল টেবিল বন্ধ করা হয়েছিল এবং এর পরে কী ঘটেছে?
গুগল ক্লাউডের অটোএমএল টেবিলগুলি এমন একটি পরিষেবা ছিল যা ব্যবহারকারীদের স্ট্রাকচার্ড ডেটার উপর স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে। অটোএমএল টেবিলগুলি ঐতিহ্যগত অর্থে বন্ধ করা হয়নি, তাদের ক্ষমতাগুলি সম্পূর্ণরূপে ভার্টেক্স এআই-তে সংহত করা হয়েছিল। এই পরিষেবাটি গুগলের বৃহত্তর অটোএমএল স্যুটের একটি অংশ ছিল, যার লক্ষ্য ছিল অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করা।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, অটোমেল টেবিলগুলি
AI-এর প্রেক্ষাপটে খেলোয়াড়দের আঁকা ডুডল ব্যাখ্যা করার কাজ কী?
খেলোয়াড়দের আঁকা ডুডলগুলি ব্যাখ্যা করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি আকর্ষণীয় কাজ, বিশেষ করে যখন গুগল কুইক, ড্র! ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়। এই কাজে মেশিন লার্নিং কৌশল প্রয়োগ করা হয় যাতে হাতে আঁকা স্কেচগুলি পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা যায়। কুইক, ড্র! ডেটাসেট, সারা বিশ্বে 50 মিলিয়নেরও বেশি অঙ্কনের একটি সর্বজনীন সংগ্রহ।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল কুইক ড্র - ডুডল ডেটাসেট
যখন পঠন উপকরণ "সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন" সম্পর্কে কথা বলে, তখন কি এর অর্থ এই যে মূলত সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই বিদ্যমান? আমরা কীভাবে জানব যে একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য একটি অ্যালগরিদম "সঠিক"?
মেশিন লার্নিংয়ের প্রেক্ষাপটে, বিশেষ করে গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংয়ের মতো প্ল্যাটফর্ম দ্বারা প্রদত্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাঠামোর মধ্যে, "সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন" নিয়ে আলোচনা করার সময়, এটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে এই পছন্দটি একটি কৌশলগত এবং প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্ত উভয়ই। এটি কেবল অ্যালগরিদমের পূর্ব-বিদ্যমান তালিকা থেকে নির্বাচন করার বিষয়ে নয়।