প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

মেশিন লার্নিং (এমএল) সম্পর্কিত প্রশ্নগুলির জন্য, যা এমন পদ্ধতিগুলির একটি সেট যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাগুলিতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং তারপরে অনাবৃত নিদর্শনগুলি ভবিষ্যতের ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে, বা অনিশ্চয়তার অধীনে অন্যান্য ধরণের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য (যেমন কীভাবে পরিকল্পনা করা যায়) আরও ডেটা সংগ্রহ করতে)। এমএল সাধারণত তদারকি, নিরীক্ষণ এবং পুনর্বহাল শেখার মধ্যে বিভক্ত হয়। ডিপ লার্নিং এমএলের একটি সাবফিল্ড যা গভীর কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।

17
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
এই দুটি পদ সম্পর্কিত বলে মনে হচ্ছে বিশেষত কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে তাদের প্রয়োগে। একজন কি অন্যের উপসেট? একটি সরঞ্জাম কি অন্যটির জন্য একটি সিস্টেম তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়? তাদের পার্থক্যগুলি কী এবং কেন তা উল্লেখযোগ্য?

8
পাইথন এআই ক্ষেত্রে এত জনপ্রিয় একটি ভাষা কেন?
প্রথমত, আমি এআই অধ্যয়নরত একটি শিক্ষানবিস এবং এটি কোনও মতামত ভিত্তিক প্রশ্ন বা প্রোগ্রামিং ভাষার তুলনা করার মত নয়। আমি বলছি না যে এটি সেরা ভাষা। তবে আসল বিষয়টি হ'ল বেশিরভাগ বিখ্যাত এআই ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে পাইথনের প্রাথমিক সমর্থন রয়েছে। তারা এমনকি বহুভাষা সমর্থিত হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, টেনসরফ্লো যা পাইথন, সি ++ …

3
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে বিভিন্ন ইনপুট আকারের সাথে ডিল করতে পারে?
আমি যতদূর বলতে পারি, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ইনপুট স্তরে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক নিউরন রয়েছে। যদি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এনএলপির মতো একটি প্রসঙ্গে ব্যবহার করা হয় তবে বিভিন্ন মাপের পাঠ্য বা বাক্যগুলির ব্লকগুলি কোনও নেটওয়ার্ককে খাওয়ানো হয়। নেটওয়ার্কের ইনপুট স্তরের স্থির আকারের সাথে কীভাবে পরিবর্তিত ইনপুট আকারের মিলন হয় ? অন্য কথায়, এই …

4
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কি ভয়াবহ ভুলে যাওয়ার প্রবণতা রয়েছে?
কল্পনা করুন আপনি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক 100 বার সিংহের একটি ছবি দেখিয়েছেন এবং "বিপজ্জনক" লেবেল দিয়েছেন, সুতরাং এটি শিখেছে যে সিংহগুলি বিপজ্জনক। এখন কল্পনা করুন যে এর আগে আপনি এটি সিংহের লক্ষ লক্ষ চিত্র দেখিয়েছেন এবং বিকল্পভাবে এটিকে "বিপজ্জনক" এবং "বিপজ্জনক নয়" হিসাবে চিহ্নিত করেছেন, যেমন সিংহের বিপজ্জনক হওয়ার সম্ভাবনা …

3
লিস্প এআইয়ের জন্য এত ভাল ভাষা কেন?
আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানী এবং এআই অঞ্চলের গবেষকদের কাছ থেকে শুনেছি যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য লিস্প একটি ভাল ভাষা। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বিস্তার এবং গভীর শিক্ষার সাথে কি এটি এখনও প্রয়োগ হয়? এ নিয়ে তাদের যুক্তি কী ছিল? বর্তমানে ডিপ-লার্নিং সিস্টেমগুলি কোন ভাষায় অন্তর্নির্মিত?

4
কোনও এলএসটিএম-এ লুকানো স্তরগুলির সংখ্যা এবং মেমরি কোষের সংখ্যা কীভাবে নির্বাচন করবেন?
আমি কীভাবে লুকানো স্তরগুলির সংখ্যা এবং কোনও এলএসটিএম ভিত্তিক আরএনএন এর আকার নির্বাচন করতে পারি সে সম্পর্কে কিছু গবেষণা অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। এই সমস্যাটি তদন্ত করা হচ্ছে এমন কোনও নিবন্ধ আছে, অর্থাত, একজনের কয়টি মেমোরি কোষ ব্যবহার করা উচিত? আমি ধরে নিলাম এটি সম্পূর্ণরূপে প্রয়োগের উপর নির্ভর করে এবং …

2
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে অন্যান্য স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা?
"গভীর" বিশেষণযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্কটি কীভাবে অন্যান্য অনুরূপ নেটওয়ার্কগুলি থেকে আলাদা হয়?

2
নিউরাল নেটওয়ার্ককে বাড়ানোর প্রশিক্ষণ দেওয়া কি সম্ভব?
আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে চাই যেখানে আউটপুট ক্লাসগুলি (সমস্ত) শুরু থেকে সংজ্ঞায়িত করা হয় না। আগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে আরও বেশি ক্লাস চালু করা হবে। এর অর্থ এই যে, যতবারই আমি একটি নতুন ক্লাস চালু করি, আমাকে এনএন পুনরায় প্রশিক্ষণ করতে হবে। আমি কীভাবে একটি এনএনকে বাড়তি …


4
শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে কীভাবে অবৈধ পদক্ষেপগুলি পরিচালনা করবেন?
আমি এমন একটি এআই তৈরি করতে চাই যা পাঁচ-ইন-এ-সারি / গোমোকু খেলতে পারে। আমি শিরোনামে যেমন উল্লেখ করেছি, আমি এর জন্য পুনর্বহাল শেখার ব্যবহার করতে চাই। আমি বেসলাইন সহ পলিসি গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতি, যথা নাম REINFORCE ব্যবহার করি । মান এবং নীতি ফাংশন আনুমানিক জন্য, আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করি …

7
ডিজিটাল মানগুলি যদি কেবল অনুমান হয় তবে এআই এর জন্য অ্যানালগটিতে ফিরে আসবেন না কেন?
বিংশ শতাব্দীর অ্যানালগ থেকে ডিজিটাল সার্কিটরিতে রূপান্তরের পিছনে প্রেরণা অধিকতর নির্ভুলতা এবং কম শব্দের আকাঙ্ক্ষায় চালিত হয়েছিল। এখন আমরা এমন সফ্টওয়্যার তৈরি করছি যেখানে ফলাফলগুলি আনুমানিক এবং গোলমালের ইতিবাচক মান থাকে। কৃত্রিম নেটওয়ার্কগুলিতে, আমরা একটি অভিজাত অ্যালগরিদমের পরবর্তী পদক্ষেপগুলি অনুমান করার জন্য গ্রেডিয়েন্টস (জ্যাকবিয়ান) বা দ্বিতীয় ডিগ্রি মডেল (হেসিয়ান) ব্যবহার …

3
জিএএন লোকসানের কার্যকারিতা বোঝা
জেনারেটাল অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্কগুলি বোঝার জন্য প্রদত্ত জিএএন লোকসান ফাংশনটি বোঝার জন্য আমি লড়াই করে যাচ্ছি (ড্যানিয়েল সেটা রচিত একটি ব্লগ পোস্ট)। স্ট্যান্ডার্ড ক্রস-এন্ট্রপি ক্ষতিতে, আমাদের একটি আউটপুট রয়েছে যা সিগময়েড ফাংশন এবং ফলস্বরূপ বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের মধ্য দিয়ে চলে। সিয়াটা বলে সুতরাং, [প্রতিটি] ডেটা পয়েন্ট x1x1x_1 এবং এর লেবেলের জন্য, আমরা …

1
ব্যাকপ্রপ্যাগেশন কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য
শুধু মজা করার জন্য, আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিকাশের চেষ্টা করছি। এখন, ব্যাকপ্রকাশের জন্য আমি দুটি কৌশল দেখেছি। প্রথমটি এখানে এবং অন্যান্য অনেক জায়গায় ব্যবহৃত হয়। এটি যা করে তা হ'ল: এটি প্রতিটি আউটপুট নিউরনের জন্য ত্রুটি গণনা করে। এটি নেটওয়ার্কে ব্যাকপ্রোপেট করে (প্রতিটি অভ্যন্তরীণ নিউরনের জন্য একটি ত্রুটি গণনা …

3
ব্যাক-প্রসারণ ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য সময় জটিলতা কী?
মনে করুন যে কোনও এনএন-তে প্রতিটি স্তরে লুকানো স্তর, প্রশিক্ষণের উদাহরণ, বৈশিষ্ট্য এবং নোড রয়েছে। ব্যাক-প্রসারণ ব্যবহার করে এই এনএনকে প্রশিক্ষণের সময় জটিলতা কী?nnnmmmxxxninin_i তারা কীভাবে অ্যালগরিদমের সময় জটিলতা সন্ধান করে সে সম্পর্কে আমার একটি প্রাথমিক ধারণা আছে তবে এখানে এখানে বিবেচনা করার জন্য 4 টি বিভিন্ন কারণ রয়েছে যা …

1
অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি এআই হিসাবে বিবেচিত হয়?
আপনি কী অনুসন্ধান করেন এবং এটি মনে রাখার জন্য কীভাবে অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি এআই হিসাবে বিবেচিত হয়? বা আপনি কীভাবে সম্প্রতি অনুসন্ধান করেছেন তার বিজ্ঞাপনগুলি কীভাবে তারা আপনাকে পাঠায়? এটি এআই হিসাবে বিবেচিত বা কেবল স্মার্ট?

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.