2024 লেখক: Elizabeth Oswald | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-13 00:04
পরিসংখ্যানে, শ্রেণীবিন্যাস হল শনাক্ত করার সমস্যা যে কোন শ্রেণীবিভাগের একটি পর্যবেক্ষণ, অন্তর্গত। উদাহরণ হল "স্প্যাম" বা "নন-স্প্যাম" শ্রেণীতে একটি প্রদত্ত ইমেল বরাদ্দ করা এবং রোগীর পর্যবেক্ষণ করা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে প্রদত্ত রোগীকে একটি রোগ নির্ণয়ের বরাদ্দ করা৷
মেশিন লার্নিং-এ ক্লাসিফায়ার বলতে কী বোঝায়?
মেশিন লার্নিংয়ের একটি শ্রেণীবদ্ধকারী হল একটি অ্যালগরিদম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এক বা একাধিক "ক্লাস" এর একটি সেটে ডেটা অর্ডার বা শ্রেণীবদ্ধ করে। সবচেয়ে সাধারণ উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল একটি ইমেল ক্লাসিফায়ার যা ইমেলগুলিকে ক্লাস লেবেল দ্বারা ফিল্টার করতে স্ক্যান করে: স্প্যাম বা স্প্যাম নয়৷
একটি শ্রেণিবিন্যাসকারীর উদ্দেশ্য কী?
একটি শ্রেণিবিন্যাসকারী হল একটি অনুমান বা বিচ্ছিন্ন-মূল্যবান ফাংশন যা নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টগুলিতে বরাদ্দ (শ্রেণীগত) শ্রেণি লেবেলগুলি ব্যবহার করা হয়। ইমেল শ্রেণীবিভাগের উদাহরণে, এই শ্রেণিবদ্ধকারী ইমেলগুলিকে স্প্যাম বা নন-স্প্যাম হিসাবে লেবেল করার জন্য একটি অনুমান হতে পারে৷
শ্রেণীবিভাগকারী বলতে কী বোঝায়?
1: একটি যা বিশেষভাবে শ্রেণীবদ্ধ করে: একটি পদার্থের উপাদানগুলি বাছাই করার জন্য একটি মেশিন (যেমন আকরিক) 2: সংখ্যার সাথে বা বিশেষ্য নির্ধারণের সাথে ব্যবহৃত একটি শব্দ বা morpheme গণনাযোগ্য বা পরিমাপযোগ্য বস্তু।
AI তে ক্লাসিফায়ার কি?
ডেটা সায়েন্সে, ক্লাসিফায়ার হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা ডেটা ইনপুটে ক্লাস লেবেল বরাদ্দ করতে ব্যবহৃত হয়। … ক্লাসিফায়ার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষিতলেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে; ইমেজ রিকগনিশন উদাহরণে, উদাহরণস্বরূপ, ক্লাসিফায়ার প্রশিক্ষণের ডেটা পায় যা ইমেজ লেবেল করে।
প্রস্তাবিত:
বার্গার কিং আইপিও কি বরাদ্দ করা হয়েছে?
The Burger King IPO 2 থেকে 4 ডিসেম্বরের মধ্যে সাবস্ক্রিপশনের জন্য উন্মুক্ত ছিল। 9 এবং 10 ডিসেম্বরের মধ্যে বরাদ্দ চূড়ান্ত করা হয়েছিল। আইপিও-এর প্রাইস ব্যান্ড ছিল 59-60 টাকা এবং সর্বনিম্ন লট ছিল 250 শেয়ার। বার্গার কিং আইপিও বরাদ্দ চূড়ান্ত করা হয়েছে৷ বার্গার কিং আইপিও বরাদ্দ আছে কি না?
একটি ই-লার্নিং সিস্টেমের অ-কার্যকর প্রয়োজনীয়তা কোনটি?
এই ধরনের অ-কার্যকর প্রয়োজনীয়তার মধ্যে রয়েছে কর্মক্ষমতা, নির্ভরযোগ্যতা, প্রাপ্যতা, পুনরুদ্ধারযোগ্যতা, ইত্যাদি। সাহিত্য প্রমাণ দেখায় যে সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট লাইফ সাইকেল (SDLC) [2] এর উপর অ-কার্যকর প্রয়োজনীয়তাগুলি সঠিকভাবে পরিচালিত হয় না। এটি এনএফআর-এর প্রকাশ, স্পেসিফিকেশন, ডকুমেন্টেশন এবং মূল্যায়নের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। একটি সিস্টেমের অ-কার্যকর প্রয়োজনীয়তা কি?
আধা-তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিং কি?
আধা-তত্ত্বাবধানে লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং। এটি একটি শেখার সমস্যাকে বোঝায় (এবং শেখার সমস্যার জন্য ডিজাইন করা অ্যালগরিদমগুলি) যাতে লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলির একটি ছোট অংশ এবং লেবেলবিহীন উদাহরণগুলির একটি বড় অংশ জড়িত থাকে যেগুলি থেকে একটি মডেলকে শিখতে হবে এবং নতুন উদাহরণগুলির উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে৷ আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা বলতে আপনি কী বোঝ?
ডিপ লার্নিং কি তত্ত্বাবধানে না তদারকি করা হয়?
ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অনিরীক্ষিত শেখার কাজগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা কারণ লেবেলবিহীন ডেটা লেবেলযুক্ত ডেটার চেয়ে বেশি প্রচুর। গভীর কাঠামোর উদাহরণ যেগুলিকে তত্ত্বাবধান ছাড়াই প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে তা হল নিউরাল হিস্ট্রি কম্প্রেসার এবং গভীর বিশ্বাসের নেটওয়ার্ক৷ ডিপ লার্নিং কি তত্ত্বাবধানে না তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা?
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি ক্লাসিফায়ার?
নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসিফায়ার হিসাবে প্রতিটি ইউনিট একটি ইনপুট নেয়, এটিতে একটি (প্রায়শই অরৈখিক) ফাংশন প্রয়োগ করে এবং তারপর আউটপুটটি পরবর্তী স্তরে প্রেরণ করে। … নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ধরণের সমস্যায় অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেয়েছে। এইগুলি ফাংশন উপস্থাপনা থেকে প্যাটার্ন স্বীকৃতি পর্যন্ত, যা আমরা এখানে বিবেচনা করব৷ নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক ক্লাসিফায়ার কি?
