একটি পৃথক টেস্ট ডেটাসেটে মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের ধাপটি কেন অপরিহার্য এবং এই ধাপটি এড়িয়ে গেলে কী হতে পারে?
মেশিন লার্নিং-এর ক্ষেত্রে, একটি পৃথক পরীক্ষার ডেটাসেটে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা একটি মৌলিক অনুশীলন যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির নির্ভরযোগ্যতা এবং সাধারণীকরণযোগ্যতাকে সমর্থন করে। এই পদক্ষেপটি বিভিন্ন কারণে মডেল বিকাশ প্রক্রিয়ার অবিচ্ছেদ্য অংশ, প্রতিটি কারণেই মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির দৃঢ়তা এবং বিশ্বাসযোগ্যতা বৃদ্ধিতে অবদান রাখে। প্রথমত, প্রাথমিক উদ্দেশ্য
আজকের বিশ্বে মেশিন লার্নিংয়ের প্রকৃত মূল্য কী এবং আমরা কীভাবে এর প্রকৃত প্রভাবকে কেবল প্রযুক্তিগত প্রচারণা থেকে আলাদা করতে পারি?
Machine learning (ML), a subset of artificial intelligence (AI), has become a transformative force in various sectors, offering substantial value by enhancing decision-making processes, optimizing operations, and creating innovative solutions to complex problems. Its true value lies in its ability to analyze vast amounts of data, identify patterns, and generate predictions or decisions with minimal
একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচনের মানদণ্ড কী কী?
মেশিন লার্নিং-এ একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা এমন একটি কাজ যার জন্য সমস্যার ক্ষেত্র, ডেটা বৈশিষ্ট্য এবং অ্যালগরিদমিক বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে একটি বিস্তৃত ধারণা প্রয়োজন। নির্বাচন প্রক্রিয়াটি মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, কারণ এটি মডেলের কর্মক্ষমতা, দক্ষতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার উপর উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলতে পারে। এখানে, আমরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
যদি কেউ গুগল মডেল ব্যবহার করে এবং নিজের উদাহরণে প্রশিক্ষণ দেয়, তাহলে কি গুগল প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে করা উন্নতিগুলি ধরে রাখে?
গুগল মডেল ব্যবহার করার সময় এবং আপনার নিজস্ব উদাহরণে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, গুগল আপনার প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে করা উন্নতিগুলি ধরে রাখে কিনা এই প্রশ্নটি বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে রয়েছে আপনি যে নির্দিষ্ট গুগল পরিষেবা বা টুল ব্যবহার করছেন এবং সেই টুলের সাথে সম্পর্কিত পরিষেবার শর্তাবলী। গুগল ক্লাউডের মেশিনের প্রেক্ষাপটে
প্রশিক্ষণের আগে কোন এমএল মডেলটি ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে জানা যাবে?
প্রশিক্ষণের আগে উপযুক্ত মেশিন লার্নিং মডেল নির্বাচন করা একটি সফল AI সিস্টেমের বিকাশের একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ। মডেল নির্বাচন সমাধানের কর্মক্ষমতা, নির্ভুলতা এবং দক্ষতার উপর উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলতে পারে। একটি সুনির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য, তথ্যের প্রকৃতি, সমস্যার ধরণ, গণনার ধরণ সহ বেশ কয়েকটি বিষয় বিবেচনা করতে হবে।
রিগ্রেশন টাস্ক কী?
মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে একটি রিগ্রেশন টাস্ক, বিশেষ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রেক্ষাপটে, এক বা একাধিক ইনপুট ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে একটি ক্রমাগত আউটপুট ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়া জড়িত। এই ধরণের কাজটি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য মৌলিক এবং যখন লক্ষ্য পরিমাণের পূর্বাভাস দেওয়া হয়, যেমন বাড়ির দাম, শেয়ার বাজারের পূর্বাভাস দেওয়া।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
ভার্টেক্স এআই এবং অটোএমএল টেবিলের মধ্যে কীভাবে রূপান্তর করা যায়?
ভার্টেক্স এআই থেকে অটোএমএল টেবিলে রূপান্তর মোকাবেলা করার জন্য, গুগল ক্লাউডের মেশিন লার্নিং টুলের স্যুটের মধ্যে উভয় প্ল্যাটফর্মের ভূমিকা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। ভার্টেক্স এআই একটি বিস্তৃত মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম যা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেল পরিচালনার জন্য একটি সমন্বিত ইন্টারফেস প্রদান করে, যার মধ্যে অটোএমএল এবং কাস্টম মডেল ব্যবহার করে তৈরি মডেলগুলিও অন্তর্ভুক্ত। অটোএমএল টেবিল,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, অটোমেল টেবিলগুলি
করোনারি হৃদরোগের ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে?
স্বাস্থ্যসেবা খাতে, বিশেষ করে করোনারি হৃদরোগের (CHD) ঝুঁকি পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে। করোনারি হৃদরোগ, প্লাক জমা হওয়ার কারণে করোনারি ধমনীর সংকীর্ণতা দ্বারা চিহ্নিত একটি অবস্থা, বিশ্বব্যাপী অসুস্থতা এবং মৃত্যুর একটি প্রধান কারণ হিসাবে রয়ে গেছে। মূল্যায়নের ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি
গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংকে ভার্টেক্স এআই হিসেবে পুনঃব্র্যান্ড করার ফলে আসলে কী কী পরিবর্তন এসেছে?
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন থেকে ভার্টেক্স এআই-তে গুগল ক্লাউডের রূপান্তর প্ল্যাটফর্মের ক্ষমতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতায় একটি উল্লেখযোগ্য বিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে, যার লক্ষ্য মেশিন লার্নিং (এমএল) জীবনচক্রকে সহজ করা এবং অন্যান্য গুগল ক্লাউড পরিষেবার সাথে ইন্টিগ্রেশন বৃদ্ধি করা। ভার্টেক্স এআই একটি আরও একীভূত, এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা সমগ্র
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