স্কিট-লার্ন থেকে মডেল ফিট করা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করা পর্যন্ত সাপোর্ট ভেক্টর ক্লাসিফায়ার (SVC) ব্যবহার করার ক্ষেত্রে কী কী পদক্ষেপ জড়িত?
সাপোর্ট ভেক্টর ক্লাসিফায়ার (SVC) হল একটি শক্তিশালী মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই উত্তরে, আমরা স্কিট-লার্ন থেকে মডেল ফিট করা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করা পর্যন্ত SVC ব্যবহারে জড়িত পদক্ষেপগুলি নিয়ে আলোচনা করব। ধাপ 1: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করা SVC ব্যবহার করার আগে, আমাদের করতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে স্কিট-লার্নের ট্রেন_টেস্ট_স্প্লিট ফাংশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
স্কিট-লার্নের ট্রেন_টেস্ট_স্প্লিট ফাংশনটি একটি শক্তিশালী টুল যা আমাদেরকে একটি প্রদত্ত ডেটাসেট থেকে প্রশিক্ষণ এবং ডেটা সেট তৈরি করতে দেয়। এই ফাংশনটি মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে কার্যকর কারণ এটি আমাদের অদেখা ডেটাতে আমাদের মডেলগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। train_test_split ফাংশন ব্যবহার করতে, আমাদের প্রথমে প্রয়োজন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্কিট-লার্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যতীত অন্য কোন কাজগুলির জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে?
স্কিট-লার্ন, পাইথনের একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ছাড়াও বিস্তৃত সরঞ্জাম এবং কার্যকারিতা সরবরাহ করে। স্কিট-লার্ন দ্বারা প্রদত্ত এই অতিরিক্ত কাজগুলি লাইব্রেরির সামগ্রিক ক্ষমতা বাড়ায় এবং এটিকে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশনের জন্য একটি ব্যাপক হাতিয়ার করে তোলে। এই উত্তরে, আমরা কিছু কাজ অন্বেষণ করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
স্কিট-লার্নের উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি কী এবং কীভাবে এটি বিভিন্ন ধরণের মডেল বোঝার জন্য এটিকে একটি দুর্দান্ত হাতিয়ার করে তোলে?
স্কিট-লার্নের উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি যা এটিকে বিভিন্ন ধরণের মডেল বোঝার জন্য একটি দুর্দান্ত হাতিয়ার করে তোলে তা হল এর মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের বিস্তৃত সংগ্রহ। স্কিট-লার্ন বিস্তৃত অ্যালগরিদম অফার করে যা মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন দিক কভার করে, যার মধ্যে রয়েছে শ্রেণিবিন্যাস, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, মাত্রা হ্রাস এবং মডেল নির্বাচন। অ্যালগরিদমের এই বৈচিত্র্য অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, সাইকিট-শিখুন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
"স্কিট-লার্ন" নামের উৎপত্তি কী এবং সময়ের সাথে সাথে এটি কীভাবে জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে?
"scikit-learn" নামের উৎপত্তি পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষা এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে। "scikit" শব্দটি "SciPy Toolkit" এর একটি সংক্ষিপ্ত রূপ, যা পাইথনে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যারের একটি সংগ্রহকে বোঝায়। "শিখুন" শব্দটি লাইব্রেরির প্রাথমিক উদ্দেশ্যকে বোঝায়, যা একটি প্রদান করা