কে গ্রাফ রেগুলারাইজেশন কৌশলে ব্যবহৃত একটি গ্রাফ তৈরি করে, যেখানে একটি গ্রাফ জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে?
শুক্রবার, 05 এপ্রিল
by অঙ্কাব
গ্রাফ রেগুলারাইজেশন হল মেশিন লার্নিং এর একটি মৌলিক কৌশল যাতে একটি গ্রাফ তৈরি করা জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। TensorFlow এর সাথে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) এর প্রেক্ষাপটে, ডেটা পয়েন্টগুলি তাদের মিল বা সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে কীভাবে সংযুক্ত থাকে তা সংজ্ঞায়িত করে গ্রাফটি তৈরি করা হয়। দ্য
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং, নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওভারভিউ
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, তথ্য উপস্থাপনা, গ্রাফ নিয়মিতকরণ, মেশিন লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক, আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা
আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষার কিছু উদাহরণ কি কি?
মঙ্গলবার, 27 ফেব্রুয়ারী 2024
by প্যাট্রিসিয়া ম্যানুলিটা ইজকুয়ের্দো সারমিয়েন্টো
সেমি-সুপারভাইসড লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম যা তত্ত্বাবধানে থাকা লার্নিং (যেখানে সমস্ত ডেটা লেবেল করা আছে) এবং আন সুপারভাইজড লার্নিং (যেখানে কোনও ডেটা লেবেল করা নেই) এর মধ্যে পড়ে। আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম অল্প পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটা এবং প্রচুর পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটার সংমিশ্রণ থেকে শেখে। প্রাপ্তির সময় এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে কার্যকর
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ছবির শ্রেণীবিভাগ, মেশিন লার্নিং, ছদ্ম-লেবেলিং, আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, লেবেলবিহীন ডেটা