মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রের মধ্যে সংলাপ সহায়তায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। কথোপকথন সহায়তা এমন সিস্টেম তৈরি করে যা ব্যবহারকারীদের সাথে কথোপকথনে নিযুক্ত হতে পারে, তাদের প্রশ্নগুলি বুঝতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। এই প্রযুক্তিটি চ্যাটবট, ভার্চুয়াল সহকারী, গ্রাহক পরিষেবা অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। গুগল ক্লাউড মেশিন প্রসঙ্গে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
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
একটি জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার (GPT) মডেল কি?
একটি জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার (GPT) হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল যা মানুষের মতো পাঠ্য বুঝতে এবং তৈরি করতে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাকে ব্যবহার করে। জিপিটি মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং নির্দিষ্ট কাজের যেমন পাঠ্য তৈরি, অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রশ্ন-উত্তরগুলির জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে। মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে, বিশেষ করে ভিতরে
বড় ভাষাগত মডেল কি?
বড় ভাষাগত মডেলগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য বিকাশ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং মেশিন অনুবাদ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে বিশিষ্টতা অর্জন করেছে। এই মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটা এবং উন্নত মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে মানুষের মতো পাঠ্য বোঝার এবং তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই প্রতিক্রিয়া, আমরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ
টেক্সট প্রসেসিংয়ে লেমমাটাইজেশন এবং স্টেমিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
লেমমাটাইজেশন এবং স্টেমিং উভয় কৌশলই টেক্সট প্রসেসিং-এ ব্যবহৃত শব্দগুলিকে তাদের ভিত্তি বা মূল আকারে কমাতে। যদিও তারা একই উদ্দেশ্য পরিবেশন করে, দুটি পদ্ধতির মধ্যে স্বতন্ত্র পার্থক্য রয়েছে। স্টেমিং হল একটি প্রক্রিয়া যা শব্দ থেকে উপসর্গ এবং প্রত্যয়গুলিকে তাদের মূল রূপ পেতে, যা স্টেম নামে পরিচিত। এই কৌশল
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস কী এবং কেন এটি মেশিন লার্নিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ?
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি মৌলিক কাজ, বিশেষ করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) ক্ষেত্রে। এটির বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে পাঠ্য তথ্যকে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণী বা বিভাগগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রক্রিয়া জড়িত। এই কাজটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি মেশিনগুলিকে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম করে, যা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা প্রস্তুত করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণের জন্য এন-গ্রাম প্রস্তুত করতে প্যাডিংয়ের ভূমিকা কী?
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের জন্য এন-গ্রাম প্রস্তুত করতে প্যাডিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এন-গ্রাম হল প্রদত্ত টেক্সট থেকে বের করা n শব্দ বা অক্ষরের সংলগ্ন ক্রম। এগুলি ভাষা মডেলিং, টেক্সট জেনারেশন এবং মেশিন অনুবাদের মতো এনএলপি কাজগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এন-গ্রাম প্রস্তুত করার প্রক্রিয়াটি ভাঙা জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, কবিতা তৈরির জন্য এআইকে প্রশিক্ষণ দিন, পরীক্ষার পর্যালোচনা
টেনসরফ্লো এবং এনএলপি কৌশল ব্যবহার করে কবিতা তৈরি করার জন্য একটি এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় গানের টোকেনাইজ করার উদ্দেশ্য কী?
টেনসরফ্লো এবং এনএলপি কৌশল ব্যবহার করে কবিতা তৈরি করার জন্য একটি এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় গানের টোকেনাইজ করা বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে। টোকেনাইজেশন হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এর একটি মৌলিক পদক্ষেপ যার মধ্যে টোকেন নামক একটি টেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে ভাগ করা জড়িত। গানের প্রেক্ষাপটে, টোকেনাইজেশনের মধ্যে গানকে বিভক্ত করা জড়িত
একাধিক LSTM স্তর স্ট্যাক করার সময় "রিটার্ন_সিকোয়েন্স" প্যারামিটারটিকে সত্যে সেট করার তাত্পর্য কী?
টেনসরফ্লো-এর সাথে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP)-এ একাধিক LSTM লেয়ার স্ট্যাক করার প্রেক্ষাপটে "রিটার্ন_সিকোয়েন্স" প্যারামিটারটি ইনপুট ডেটা থেকে অনুক্রমিক তথ্য ক্যাপচার এবং সংরক্ষণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। সত্য হিসাবে সেট করা হলে, এই পরামিতিটি LSTM স্তরটিকে শুধুমাত্র শেষের পরিবর্তে আউটপুটগুলির সম্পূর্ণ ক্রম ফেরত দেওয়ার অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, এনএলপির জন্য দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি, পরীক্ষার পর্যালোচনা