TensorBoard কি?
TensorBoard হল মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা সাধারণত TensorFlow, Google এর ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে যুক্ত। এটি ব্যবহারকারীদের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির একটি স্যুট প্রদান করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা বুঝতে, ডিবাগ এবং অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ টেনসরবোর্ড ব্যবহারকারীদের তাদের বিভিন্ন দিক কল্পনা করতে দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
TensorFlow কি?
TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষক এবং ডেভেলপারদের দক্ষতার সাথে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TensorFlow বিশেষত এর নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত, এটি উভয়ের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
TensorFlow-এ এগার এক্সিকিউশন হল একটি মোড যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির আরও স্বজ্ঞাত এবং ইন্টারেক্টিভ বিকাশের অনুমতি দেয়। মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রোটোটাইপিং এবং ডিবাগিং পর্যায়ে এটি বিশেষভাবে উপকারী। TensorFlow-এ, উদগ্রীব এক্সিকিউশন হল প্রথাগত গ্রাফ-ভিত্তিক এক্সিকিউশনের বিপরীতে কংক্রিট মান ফিরিয়ে আনার জন্য অবিলম্বে অপারেশন চালানোর একটি উপায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, টেনসরফ্লো ইজিার মোড
স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য কীভাবে কেউ গুগল ক্লাউডে এআই মডেল তৈরি করা শুরু করতে পারেন?
স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেল তৈরির যাত্রা শুরু করতে, একজনকে অবশ্যই একটি কাঠামোগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে যা বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলি বোঝা, Google ক্লাউডের AI পরিষেবাগুলির সাথে নিজেকে পরিচিত করা, একটি উন্নয়ন পরিবেশ স্থাপন করা, প্রস্তুতি নেওয়া এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস
টেনসরফ্লো 2.0 থেকে সেশনগুলি কেন উদগ্রীব সম্পাদনের পক্ষে সরানো হয়েছে?
TensorFlow 2.0-এ, অধীর সঞ্চালনের পক্ষে অধিবেশনের ধারণাটি সরানো হয়েছে, কারণ উদগ্রীব সম্পাদন তাৎক্ষণিক মূল্যায়ন এবং ক্রিয়াকলাপগুলির সহজ ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়, প্রক্রিয়াটিকে আরও স্বজ্ঞাত এবং পাইথনিক করে তোলে। এই পরিবর্তনটি TensorFlow কিভাবে ব্যবহারকারীদের সাথে কাজ করে এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে। TensorFlow 1.x-এ, সেশনগুলি ব্যবহার করা হত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, টেনসরফ্লোতে মুদ্রণ বিবরণী
Google Vision API কি মুখের স্বীকৃতি সক্ষম করে?
Google ক্লাউড ভিশন API হল একটি শক্তিশালী টুল যা বিভিন্ন ইমেজ বিশ্লেষণ ক্ষমতা প্রদান করে, যার মধ্যে ছবিগুলির মধ্যে মুখ সনাক্তকরণ এবং সনাক্তকরণ সহ। যাইহোক, হাতে থাকা প্রশ্নটির সমাধান করার জন্য মুখের সনাক্তকরণ এবং মুখের স্বীকৃতির মধ্যে পার্থক্যটি স্পষ্ট করা অপরিহার্য। ফেসিয়াল ডিটেকশন, যা ফেস ডিটেকশন নামেও পরিচিত, এর প্রক্রিয়া
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/এআই/জিভিএপিআই গুগল ভিশন এপিআই, চিত্র বোঝা, মুখগুলি সনাক্ত করা হচ্ছে
কিভাবে একজন এআই মডেল বাস্তবায়ন করে যা মেশিন লার্নিং করে?
একটি AI মডেল বাস্তবায়ন করতে যা মেশিন লার্নিং কাজগুলি সম্পাদন করে, একজনকে অবশ্যই মেশিন লার্নিংয়ের সাথে জড়িত মৌলিক ধারণা এবং প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে হবে। মেশিন লার্নিং (ML) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উপসেট যা সিস্টেমগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং একটি প্ল্যাটফর্ম এবং টুল প্রদান করে
যদি কেউ একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে রঙিন চিত্রগুলিকে চিনতে চায়, তবে ধূসর স্কেলের চিত্রগুলি পুনরায় চিহ্নিত করার সময় কি অন্য একটি মাত্রা যোগ করতে হবে?
ইমেজ স্বীকৃতির ক্ষেত্রে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর সাথে কাজ করার সময়, গ্রেস্কেল ইমেজ বনাম রঙিন চিত্রগুলির প্রভাব বোঝা অপরিহার্য। পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, এই দুটি ধরণের চিত্রের মধ্যে পার্থক্য তাদের কাছে থাকা চ্যানেলের সংখ্যার মধ্যে রয়েছে। রঙিন ছবি, সাধারণত
অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি কি মস্তিষ্কের একটি নিউরনকে ফায়ারিংয়ের সাথে অনুকরণ করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে বা না?
অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, একটি নিউরন সক্রিয় করা উচিত কিনা তা নির্ধারণে একটি মূল উপাদান হিসাবে কাজ করে। অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ধারণাটিকে প্রকৃতপক্ষে মানুষের মস্তিষ্কে নিউরনের ফায়ারিংয়ের সাথে তুলনা করা যেতে পারে। ঠিক যেমন মস্তিষ্কের একটি নিউরন আগুন ভিত্তিক বা নিষ্ক্রিয় থাকে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি