কেউ কি কেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির বিষয়ে প্রশ্ন করেছেন, কেবল তাদের উত্তর দেওয়ার পরিবর্তে?

Question

বেশিরভাগ মানুষ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দিয়ে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছেন। তবে কি কেউ নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশ্নের উত্তর না দিয়ে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করবেন সে সম্পর্কে কিছু চিন্তাভাবনা নিয়ে এসেছেন? উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও সিএনএন সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে কোনও বস্তুটি কোন শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত, এর চেয়ে শ্রেণিবিন্যাসে সহায়তা করার জন্য এটি কিছু প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে?

Comments

আমি মনে করি এটি করা দ্বিতীয় আদেশের প্রশ্ন হিসাবে যোগ্যতা অর্জন করে। লিঙ্কটি আমার মনে হয় যে আমি ইউরেকা ব্যবহার করে ক্যাপ্লানারিটি ভ্রমণের মেট্রিক্সের জন্য এটি করছিলাম , তবে এটি প্রশ্নটিকে একটি দৃ at়তর আকারে নিয়েছে। এটি যথেষ্ট বড়, কঠিন প্রশ্ন ছিল। মেট্রিকগুলিতে মেট্রিক্স, বা মেটা-মেট্রিক্স শিখতে হবে। নির্দিষ্টকরণ প্রশ্নটি সহজতর করতে সহায়তা করে। প্রশ্নের ডোমেন এবং সীমা নির্দিষ্ট করুন।

— এনগ্রিস্টুডেন্ট - মনিকা

Answer 1

সম্ভবত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এটির জন্য সেরা সরঞ্জাম নয়।

আমার কাছে মনে হয়েছে যে 'শ্রেণিবদ্ধকরণে সহায়তা করার প্রশ্নে' আপনার ধারণার সমতুল্য হ'ল মেশিন লার্নিং (এমএল) একটি মানব-পঠনযোগ্য রুলসেট প্রাপ্ত করার জন্য যা শ্রেণিবদ্ধকরণ সম্পাদন করে। ধারণাটি হ'ল, যদি আপনি শেষ পর্যন্ত সমস্ত প্রযোজ্য বিধিগুলি অনুসরণ করেন তবে আপনার একটি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে, আপনি যদি এর আগে থামেন, আপনার ইনপুটটির কোন বৈশিষ্ট্যগুলি আরও মোটা দানযুক্ত শ্রেণিবিন্যাস দেয়, তার একটি সূচক রয়েছে 'শ্রেণিবিন্যাসে সহায়তা করে' এমন প্রশ্নের উত্তরোত্তর বিশদ ক্রম হিসাবে দেখা যেতে পারে।

রুলসেটগুলি তৈরি করতে এমএল ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন বিকল্পের আরও বিশদ এই প্রশ্নের উত্তরটিতে পাওয়া যাবে ।

Answer 2

এটির একটি সমাধান একটি বহুগুণ শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য সিদ্ধান্ত গাছের মিশ্রণ এবং এএনএন জড়িত করতে পারে।

একটি সিদ্ধান্ত গাছ শ্রেণিবদ্ধকরণের উদাহরণের সম্ভাব্য বিভাগটির পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করতে পারে। তারপরে, গাছের পাতায় এএনএন চূড়ান্ত শ্রেণিবিন্যাস তৈরি করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, চিত্র স্বীকৃতিতে গাছ সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোন শ্রেণীর অবজেক্টকে চিহ্নিত করতে হবে (যেমন, ল্যান্ডস্কেপ, মানুষ, যানবাহন ইত্যাদি) এবং উপযুক্ত ধরণের জন্য এএনএন ঠিক কী বস্তুটি তা অনুমান করতে পারে। যানবাহনে, উদাহরণস্বরূপ, গাড়ি, বাস, বাইক ইত্যাদি

Answer 3

দুর্দান্ত প্রশ্ন। আজ এআই সিস্টেমগুলি "ওয়ান ব্রাস্ট" মোডে কাজ করে। একটি ইনপুট পান এবং একটি আউটপুট উত্পন্ন করুন। আমাদের মস্তিস্ক সেভাবে কাজ করছে না।

প্রথম পদক্ষেপটি কীভাবে এর "সহায়ক" এর সাথে যোগাযোগ করবেন তা নেটওয়ার্ক শিখতে হবে, সুতরাং ফলাফলের পরিবর্তে প্রশ্ন উত্পন্ন করে এবং নেটওয়ার্ক ফলাফল না পাওয়া পর্যন্ত চক্র পুনরাবৃত্তি করবে।

প্রশ্ন / উত্তর চক্রের মধ্যে প্রয়োজনীয় অভ্যন্তরীণ অবস্থার জন্য নেটওয়ার্ক অবশ্যই পুনরাবৃত্তি হতে হবে।