একটি লেবেল ডেটা কি?
একটি লেবেলযুক্ত ডেটা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রেক্ষাপটে এবং বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর ডোমেনে, এমন একটি ডেটাসেটকে বোঝায় যা নির্দিষ্ট লেবেল বা বিভাগগুলির সাথে টীকা বা চিহ্নিত করা হয়েছে৷ এই লেবেলগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য গ্রাউন্ড ট্রুথ বা রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে। তাদের সাথে ডেটা পয়েন্ট সংযুক্ত করে
অনুমান কি ভবিষ্যদ্বাণীর পরিবর্তে মডেল প্রশিক্ষণের একটি অংশ?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, "অনুমান পূর্বাভাসের পরিবর্তে মডেল প্রশিক্ষণের একটি অংশ" বিবৃতিটি সম্পূর্ণরূপে সঠিক নয়। অনুমান এবং ভবিষ্যদ্বাণী হল মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের স্বতন্ত্র পর্যায়, প্রতিটি আলাদা উদ্দেশ্য পরিবেশন করে এবং বিভিন্ন পয়েন্টে ঘটে
"gcloud ml-engine jobs submit training" একটি ট্রেনিং জব জমা দেওয়ার জন্য কি সঠিক কমান্ড?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ প্রশিক্ষণের চাকরি জমা দেওয়ার জন্য "gcloud ml-engine jobs submit training" কমান্ডটি প্রকৃতপক্ষে একটি সঠিক কমান্ড। এই কমান্ডটি Google Cloud SDK (সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট) এর অংশ এবং বিশেষভাবে Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত মেশিন লার্নিং পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ এই কমান্ডটি কার্যকর করার সময়, আপনার প্রয়োজন
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, টেনসর প্রসেসিং ইউনিট - ইতিহাস এবং হার্ডওয়্যার
মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম কি বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়?
মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম তাদের মূল্যের মডেলের পরিপ্রেক্ষিতে পরিবর্তিত হতে পারে। যদিও কিছু মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিতে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস বা সীমিত ব্যবহারের প্রস্তাব দেয়, অন্যদের তাদের পরিষেবাগুলিতে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেসের জন্য অর্থপ্রদানের প্রয়োজন হতে পারে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, নির্দিষ্টের উপর নির্ভর করে বিনামূল্যে এবং অর্থপ্রদানের উভয় বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে
একটি ক্রমাগত ডিস্কে ব্লকের আকারের পছন্দ কীভাবে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে?
একটি ক্রমাগত ডিস্কে ব্লকের আকারের পছন্দটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে যখন উৎপাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং (ML) এবং Google Cloud AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা হয়। ব্লকের আকার নির্দিষ্ট-আকারের অংশগুলিকে বোঝায় যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, উত্পাদনশীল ডেটা বিজ্ঞানের জন্য ক্রমাগত ডিস্ক, পরীক্ষার পর্যালোচনা
একটি প্রশিক্ষিত মডেল ফাইন-টিউনিং এর উদ্দেশ্য কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি প্রশিক্ষিত মডেলকে ফাইন-টিউনিং করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে। এটি একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলকে একটি নির্দিষ্ট কাজ বা ডেটাসেটের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার উদ্দেশ্যে কাজ করে, যার ফলে এটির কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং এটি বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আরও উপযুক্ত করে তোলে। এই প্রক্রিয়া সমন্বয় জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুগল সরঞ্জামগুলি, গুগল মেশিন শেখার ওভারভিউ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ টেনসরফ্লো-এর এস্টিমেটর ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে আমরা কীভাবে একটি লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার তৈরি করব?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ TensorFlow-এর এস্টিমেটর ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার তৈরি করতে, আপনি একটি ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারেন যাতে ডেটা প্রস্তুতি, মডেল সংজ্ঞা, প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন এবং ভবিষ্যদ্বাণী অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই বিস্তৃত ব্যাখ্যা আপনাকে এই প্রতিটি ধাপের মাধ্যমে গাইড করবে, যা বাস্তব জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে একটি শিক্ষামূলক মূল্য প্রদান করবে। 1. ডেটা প্রস্তুতি: নির্মাণের আগে ক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, ফ্যাশনে মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার প্রক্রিয়ার মধ্যে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত যা ব্যবহারকারীদের স্কেলে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এই পরিষেবাটি, যা Google ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্মের অংশ, প্রশিক্ষিত মডেলগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী চালানোর জন্য একটি সার্ভারহীন সমাধান অফার করে, ব্যবহারকারীদের ফোকাস করার অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা