Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
হিউম্যানবি দ্বারা প্রদর্শিত বুদ্ধিমত্তা বিপরীতে, ২020 সালের দ্বারা প্রদর্শিত বুদ্ধিমত্তাটি বিপরীতে। এটি টিউটোরিয়ালটি কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, মেশিন লার্নিংয়ের মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাগুলির বিভিন্ন ক্ষেত্রের মৌলিক ধারণাগুলি জুড়ে দেয় , গভীর শিক্ষা, জেনেটিক আলগোরিদিম ইত্যাদি, এবং পাইথন এর বাস্তবায়ন।
এই টিউটোরিয়ালে আমরা শিখব কিভাবে Caffe2 (ফাস্ট ফিচার এম্বেডিং এর জন্য Convolutional আর্কিটেকচার) নামে একটি গভীর শিক্ষার কাঠামো ব্যবহার করতে হবে। তাছাড়া ২0২1 সালে, আমরা ঐতিহ্যগত মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে পার্থক্যটি বুঝতে পারব, ক্যাফে এবং ক্যাফের জন্য ইনস্টলেশনের নির্দেশাবলীর তুলনায় CAFFE2 তে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি কী?
H2O একটি ওপেন সোর্স মেশিন বিভিন্ন ব্যাপকভাবে গ্রহণযোগ্য এমএল অ্যালগরিদম পূর্ণ পরীক্ষিত বাস্তবায়নের সাথে ফ্রেমওয়ার্ক। ২0২1 সালে আপনাকে কেবল তার বিশাল সংগ্রহস্থল থেকে অ্যালগরিদমটি বাছাই করতে হবে এবং এটি আপনার ডেটাসেটে প্রয়োগ করতে হবে। এটিতে সর্বাধিক ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত পরিসংখ্যান এবং এমএল অ্যালগরিথমগুলি রয়েছে। H2O একটি প্রদত্ত ডেটাসেটে বিভিন্ন এমএল অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার জন্য একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে।
পাইথন একটি সাধারণ উদ্দেশ্য উচ্চ স্তরের প্রোগ্রামিং ভাষা যা ব্যাপকভাবে ডাটা সায়েন্সে ব্যবহৃত হয় এবং গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য। Theano, tensorflow, keras মত ফ্রেমওয়ার্ক।
কেরাস পাইথনের জন্য একটি ওপেন সোর্স গভীর লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি Francois Chollet এর Google এ একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষক দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। গুগল, স্কয়ার, নেটফ্লিক্স, হুয়াওয়ে এবং উবারের মতো নেতৃস্থানীয় সংগঠনগুলি বর্তমানে কেরাস ব্যবহার করছে। এই টিউটোরিয়ালটি কেরাস, গভীর শিক্ষার বুনিয়াদি, কেরাস মডেল, কেরাস স্তর, কেরাস মডিউলগুলির মাধ্যমে এবং অবশেষে 20২1 সালে কিছু রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের সাথে শেষ হয়।
ন্রেস ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি গ্রাফিকাল ইন্টারফেস সরবরাহ করে। ন্রেস প্রবর্তন একটি সাধারণ মানুষের পরিপ্রেক্ষিতে মেশিন লার্নিং মডেলের বিকাশ আনা হয়েছে।
লজিস্টিক রিগ্রেশন বস্তুর শ্রেণীবিভাগ একটি পরিসংখ্যান পদ্ধতি। এই টিউটোরিয়ালে আমরা লজিস্টিক রিগ্রেশন টেকনিক ব্যবহার করে বাইনারি ক্লাসিফিকেশন সমস্যা সমাধানের উপর ফোকাস করব।
আজকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্লকচেন এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের প্রচারণা অতিক্রম করেছে। ডেভেলপাররা এখন নতুন মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে এবং বিদ্যমান কর্মক্ষমতা এবং ফলাফলের জন্য বিদ্যমান মডেলগুলি পুনরায় প্রশিক্ষণের জন্য এটির সুবিধা নেয়।
Pybrain Python ব্যবহার করে বাস্তবায়িত মেশিন লার্নারি জন্য একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি। লাইব্রেরিটি আপনাকে নেটওয়ার্ক, ডেটাসেটস, প্রশিক্ষকদের জন্য প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করার জন্য সহজ করে দেয়।
Tensorflow সমস্ত ডেভেলপারদের জন্য একটি ওপেন সোর্স লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শেখার অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়ন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উপর চিত্তাকর্ষক ধারনা বিকাশ এবং গবেষণা, গুগল টিম Tensorflow তৈরি। Tensorflow পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষা ডিজাইন করা হয়।
Theano একটি পাইথন লাইব্রেরি যা আপনাকে মেশিনশিটে ব্যবহৃত গাণিতিক এক্সপ্রেশনগুলি সংজ্ঞায়িত করতে দেয়, এই অভিব্যক্তিটি অপ্টিমাইজ করে এবং সমালোচনামূলক এলাকায় GPUs ব্যবহার করে খুব দক্ষতার সাথে তাদের মূল্যায়ন করে।
একটি সময় সিরিজ একটি নির্দিষ্ট সময়ের উপর পর্যবেক্ষণের একটি ক্রম। একটি সময় সিরিজের সবচেয়ে সহজ উদাহরণ যা আমরা সবাই প্রতিদিনের দিনে জুড়ে জুড়ে সারা দিন বা সপ্তাহ বা মাস বা বছর তাপমাত্রার পরিবর্তন। সাময়িক ডেটা বিশ্লেষণটি কীভাবে একটি পরিবর্তনশীলের উপর আমাদের দরকারী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে সক্ষম সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তন।
মেশিন লার্নিং (এমএল) মূলত কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রটি কম্পিউটারের বিজ্ঞানের সাহায্যে যা মানুষের মতো একইভাবে ডেটা প্রদান করতে পারে। সহজ ভাষায়, এমএল একটি ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা একটি অ্যালগরিদম বা পদ্ধতি ব্যবহার করে কাঁচা ডেটা থেকে নিদর্শন বের করে দেয়। এমএল এর মূল ফোকাসটি কম্পিউটার সিস্টেমগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামযুক্ত বা মানব হস্তক্ষেপ ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে দেয়।