একটি টাইমিং আক্রমণ কি?
একটি টাইমিং অ্যাটাক হল সাইবার সিকিউরিটির ক্ষেত্রে এক ধরনের সাইড-চ্যানেল আক্রমণ যা ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদম চালানোর জন্য নেওয়া সময়ের পরিবর্তনকে কাজে লাগায়। এই সময়ের পার্থক্যগুলি বিশ্লেষণ করে, আক্রমণকারীরা ক্রিপ্টোগ্রাফিক কীগুলি ব্যবহার করা সম্পর্কে সংবেদনশীল তথ্য অনুমান করতে পারে। আক্রমণের এই ফর্মটি নির্ভর করে এমন সিস্টেমগুলির নিরাপত্তার সাথে আপস করতে পারে
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/ACSS অ্যাডভান্সড কম্পিউটার সিস্টেম সিকিউরিটি, টাইমিং আক্রমণ, CPU টাইমিং আক্রমণ
অবিশ্বস্ত স্টোরেজ সার্ভারের কিছু বর্তমান উদাহরণ কি কি?
অবিশ্বস্ত স্টোরেজ সার্ভারগুলি সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য হুমকি তৈরি করে, কারণ তারা গোপনীয়তা, অখণ্ডতা এবং তাদের মধ্যে সংরক্ষিত ডেটার প্রাপ্যতার সাথে আপস করতে পারে। এই সার্ভারগুলি সাধারণত তাদের যথাযথ নিরাপত্তা ব্যবস্থার অভাব দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা তাদের বিভিন্ন ধরণের আক্রমণ এবং অননুমোদিত অ্যাক্সেসের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ করে তোলে। এটা প্রতিষ্ঠানের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং
যোগাযোগ নিরাপত্তায় একটি স্বাক্ষর এবং একটি পাবলিক কী এর ভূমিকা কি?
মেসেজিং নিরাপত্তায়, সত্তার মধ্যে আদান-প্রদান করা বার্তাগুলির অখণ্ডতা, সত্যতা এবং গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে স্বাক্ষর এবং পাবলিক কী-এর ধারণাগুলি প্রধান ভূমিকা পালন করে। এই ক্রিপ্টোগ্রাফিক উপাদানগুলি যোগাযোগ প্রোটোকল সুরক্ষিত করার জন্য মৌলিক এবং ডিজিটাল স্বাক্ষর, এনক্রিপশন এবং কী বিনিময় প্রোটোকলের মতো বিভিন্ন নিরাপত্তা ব্যবস্থায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। বার্তায় একটি স্বাক্ষর
- প্রকাশিত সাইবার নিরাপত্তা, EITC/IS/ACSS অ্যাডভান্সড কম্পিউটার সিস্টেম সিকিউরিটি, মেসেজিং, বার্তা নিরাপত্তা
যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, একটি উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা যেকোনো প্রকল্পের সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যখন নির্বাচিত অ্যালগরিদম একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য উপযুক্ত নয়, তখন এটি সাবঅপ্টিমাল ফলাফল, গণনামূলক খরচ বৃদ্ধি এবং সম্পদের অদক্ষ ব্যবহার হতে পারে। অতএব, এটি থাকা অপরিহার্য
ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
ভেক্টর হিসাবে শব্দ উপস্থাপনাগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করার জন্য একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করার জন্য, আমাদের শব্দ এমবেডিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের প্রয়োগের ভিত্তিগত ধারণাগুলি অনুসন্ধান করতে হবে। শব্দ এমবেডিং হল একটি অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর স্পেসে শব্দের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা যা শব্দের মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ককে ক্যাপচার করে। এই এমবেডিং হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
ম্যাক্স পুলিং হল কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অপারেশন যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং মাত্রা হ্রাসে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। চিত্র শ্রেণীবিভাগের কাজের পরিপ্রেক্ষিতে, বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলিকে কমিয়ে আনতে কনভোলিউশনাল স্তরগুলির পরে সর্বাধিক পুলিং প্রয়োগ করা হয়, যা গণনাগত জটিলতা হ্রাস করার সাথে সাথে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বজায় রাখতে সহায়তা করে। প্রাথমিক উদ্দেশ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, টেনসরফ্লো ব্যবহার করে পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
ফিচার এক্সট্রাকশন হল কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ যা ইমেজ রিকগনিশন টাস্কে প্রয়োগ করা হয়। সিএনএন-এ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটি সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের সুবিধার্থে ইনপুট চিত্রগুলি থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশন জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অত্যাবশ্যক কারণ ইমেজ থেকে কাঁচা পিক্সেল মান শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য সরাসরি উপযুক্ত নয়। দ্বারা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, টেনসরফ্লো ব্যবহার করে পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলের ক্ষেত্রে, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলির ব্যবহার একটি পরম প্রয়োজনীয়তা নয়, তবে এটি মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশনগুলি কম্পিউটেশনগুলি সম্পাদন করার অনুমতি দিয়ে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অনুকূল করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদনের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা
TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
TensorFlow Keras Tokenizer API টেক্সট ডেটার দক্ষ টোকেনাইজেশনের জন্য অনুমতি দেয়, যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। টেনসরফ্লো কেরাসে একটি টোকেনাইজার ইন্সট্যান্স কনফিগার করার সময়, সেট করা যেতে পারে এমন একটি প্যারামিটার হল `num_words` প্যারামিটার, যা ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে রাখা শব্দের সর্বোচ্চ সংখ্যা নির্দিষ্ট করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, টোকেনাইজেশন
TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
TensorFlow Keras Tokenizer API প্রকৃতপক্ষে পাঠ্যের একটি অংশের মধ্যে সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। টোকেনাইজেশন হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এর একটি মৌলিক পদক্ষেপ যাতে আরও প্রক্রিয়াকরণের সুবিধার্থে পাঠ্যকে ছোট একক, সাধারণত শব্দ বা সাবওয়ার্ডে বিভক্ত করা হয়। TensorFlow-এ Tokenizer API কার্যকরী টোকেনাইজেশনের অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, টোকেনাইজেশন