আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

7 গভীর শিক্ষার পদ্ধতি প্রতিটি Ai উত্সাহী অবশ্যই জানতে হবে

7 গভীর শিক্ষার পদ্ধতি প্রতিটি Ai উত্সাহী অবশ্যই জানতে হবে

আপনি ডেটা সায়েন্টিস্ট কিনা মেশিন শিক্ষা উত্সাহী, আপনি কার্যকরী তৈরি করতে এই উন্নত কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারেন মেশিন শিক্ষা প্রকল্প চারটি প্রাথমিক মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম হল সিদ্ধান্ত গাছ, এলোমেলো বন, সহায়ক ভেক্টর মেশিন এবং সাম্প্রতিক সময়ে ব্যবহৃত নিউরাল নেটওয়ার্ক উদ্যোগ উন্নয়ন ওয়েকা এবং ওয়াইকাটো জ্ঞান বিশ্লেষণের পরিবেশ জনপ্রিয়তা অর্জনে ধীরগতির হয়েছে, কিন্তু দক্ষতার তালিকায় অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে মেশিন শিক্ষা. মতলব বিভিন্ন প্রযুক্তিগত মডেল অনুকরণ করতে ব্যবহৃত একটি মৌলিক প্রোগ্রামিং ভাষা। 

মেশিন শিক্ষা প্রকৌশলীরা নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য মেশিনে তাদের জ্ঞান প্রশিক্ষণ ও প্রদানের জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করে। এটা বিভিন্ন গভীর শিক্ষা কৌশল যে নিতে মেশিন শিক্ষা মানব মস্তিষ্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত স্বীকৃতির সম্পূর্ণ নতুন স্তরে। ধারণাটি হল যে পদার্থবিদ্যা জটিল সিস্টেমের বিকাশে কোন পার্থক্য করে না, এবং এই দক্ষতা একটি সুস্পষ্ট বোনাস মেশিন শিক্ষা উত্সাহীদের মডেলিং এবং মূল্যায়ন. মেশিন শিক্ষা বিপুল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য এটি ব্যবহার করে। 

মেশিন শিক্ষা এর উন্নত উপ-শাখার সাথে এক্সেল যেমন গভীর শিক্ষা এবং বিভিন্ন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক। গভীর শিক্ষা মডেলগুলি সাহসী নতুন উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন একটি সমস্যার জন্য প্রশিক্ষিত একটি নেটওয়ার্ক হেড কেটে ফেলা এবং অন্য সমস্যার জন্য এটিকে ফাইন-টিউনিং করে, চিত্তাকর্ষক ফলাফল তৈরি করে। সম্মিলিত, গভীর-শিক্ষা মডেলগুলি ফটোতে বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলির পাঠ্য বিবরণ তৈরি করতে ব্যবহৃত হত, একটি জটিল মাল্টিমিডিয়া সমস্যা যা আগে মনে করা হয়েছিল যে একটি বড় প্রয়োজন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতি. 

ভাল সমস্যা সমাধানকারীরা একটি নির্দিষ্ট সমস্যার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলিকে ওজন করতে পারে এবং সেগুলি সমাধানের জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারে। দ্রুত প্রোটোটাইপিং, ডান নির্বাচন শিক্ষা পদ্ধতি বা অ্যালগরিদম একটি চিহ্ন মেশিন শিক্ষা ভাল প্রোটোটাইপিং দক্ষতা সঙ্গে ইঞ্জিনিয়ার. এককথায়, তথ্য বিজ্ঞান এবং মেশিন শিক্ষা প্রযুক্তি-চালিত বিশ্বে বাস্তব সমস্যা সমাধানের জন্য সবচেয়ে বেশি চাওয়া-পাওয়া দুটি ক্ষেত্র। এর অবদান আমরা লক্ষ্য করতে পারি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই ক্ষেত্রগুলিতে আধুনিক প্রযুক্তি যেমন স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি, রাইড-শেয়ারিং অ্যাপস এবং স্মার্ট ব্যক্তিগত সহকারী। 

স্নায়ু নেটওয়ার্কের শুধুমাত্র একটি ভগ্নাংশ এবং গভীর শিক্ষা কম্পিউটারের বিবেচিত সীমানা ভেদ করেছে, মেশিন শিক্ষা এবং গভীর শিক্ষা প্রকৌশলীরা উচ্চ বেতন পান এবং অলাভজনকদের জন্য কাজ করেন যা নির্দেশ করে যে ক্ষেত্রটি কতটা গরম (যথাক্রমে 550% এবং 11%)।

সবচেয়ে বড় সমস্যা হল একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষিত করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন, এবং প্রশিক্ষণ কর্পাস প্রায়ই পেটাবাইটে পরিমাপ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, সরল রৈখিক মডেলের তুলনায় ছোট ডেটা সেট মেশিন শিক্ষা আরো সুনির্দিষ্ট ফলাফল প্রদান, এবং কিছু মেশিন শিক্ষা বিশেষজ্ঞদের যুক্তি যে একটি ভাল প্রশিক্ষিত গভীর-শিক্ষা কম পরিমাণ ডেটা সহ নিউরাল নেটওয়ার্ক ভাল কাজ করতে পারে। 

যদি সমস্যাটি সহজভাবে সমাধান করা যায় মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম যেমন বেইস ইনফারেন্স বা রৈখিক রিগ্রেশন বা যদি সিস্টেমটিকে ডেটাতে শ্রেণিবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির জটিল সমন্বয়ের সাথে মোকাবিলা করতে না হয়, তবে একটি কম গণনামূলক এবং কম চাহিদাপূর্ণ বিকল্পটি ভাল পছন্দ হতে পারে। মাত্র কয়েকটি ডেটা বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে এইভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা সহজ এবং একটি ফ্ল্যাট ব্যবহার করে করা যেতে পারে মেশিন শিক্ষা কৌশলটি লিনিয়ার রিগ্রেশন বা গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট নামে পরিচিত।

SVM (সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন) অ্যালগরিদম হল সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং শক্তিশালী অ্যালগরিদম মেশিন শিক্ষা বাইনারি শ্রেণীবিভাগের জন্য, যা ডেটা পয়েন্টকে দুটি বিভাগের একটিতে ভাগ করে। নিম্ন-মাত্রিক চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য SVM একটি ব্যয়-কার্যকর গণনা পদ্ধতি হিসাবে ব্যবহৃত হয় কারণ প্যাটার্নগুলি সনাক্তযোগ্য এবং প্যাটার্ন হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে যা জটিল ডেটা সম্পর্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সাধারণ অ্যালগরিদম দ্বারা ন্যায়সঙ্গত নয়৷ 

এনসেম্বল লার্নিং হল যখন সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটা সেটকে কয়েকটি উপসেটে ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি উপসেট একটি পৃথক মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই পরিবারের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রধানত প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং বর্ণনামূলক মডেলিং ব্যবহার করে এবং বিভাগ-চিহ্নিত ডেটা আউটপুট করে না, তবে অচিহ্নিত ডেটাতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেয়।

In গভীর জ্ঞানার্জন, ব্যাকপ্রোপগেশন বা ব্যাকপ্রপ প্রযুক্তি কেন্দ্রীয় প্রক্রিয়াকে বোঝায় যার দ্বারা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ডেটা ভবিষ্যদ্বাণীতে ত্রুটি থেকে শিখে। 1970 এর দশকে প্রবর্তিত, ত্রুটির বিপরীত বা বিপরীত প্রচার একটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার অ্যালগরিদম যা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 

ট্যাগ্স:

অতিথি পোস্ট

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: