2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ইহা একটি মেশিন লার্নিং কৌশল, যেখানে আপনাকে মডেলের তত্ত্বাবধান করতে হবে না। তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং ডেটাতে সব ধরনের অজানা প্যাটার্ন খুঁজে পেতে সাহায্য করে। ক্লাস্টারিং এবং অ্যাসোসিয়েশন দুই ধরনের তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা.
এই বিষয়ে, মেশিন লার্নিং কি তত্ত্বাবধানে না তত্ত্বাবধান করা হয়?
ক্ষেত্রের মধ্যে মেশিন লার্নিং , দুটি প্রধান ধরনের কাজ আছে: তত্ত্বাবধানে , এবং তত্ত্বাবধানহীন . দুই ধরনের মধ্যে প্রধান পার্থক্য যে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা একটি গ্রাউন্ড ট্রুথ ব্যবহার করে করা হয়, বা অন্য কথায়, আমাদের নমুনার জন্য আউটপুট মান কী হওয়া উচিত সে সম্পর্কে আমাদের পূর্ব জ্ঞান আছে।
দ্বিতীয়ত, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা কোথায় ব্যবহার করা হয়? তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা প্রায়ই হয় ব্যবহৃত ডেটা প্রিপ্রসেস করতে। সাধারণত, এর অর্থ হল এটিকে গভীর নিউরাল নেট বা অন্য তত্ত্বাবধানে খাওয়ানোর আগে PCA বা SVD-এর মতো অর্থ-সংরক্ষণের উপায়ে সংকুচিত করা। শেখার অ্যালগরিদম
দ্বিতীয়ত, unsupervised লার্নিং উদাহরণ কি?
এখানে হতে পারে তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং উদাহরণ যেমন k- মানে ক্লাস্টারিং , লুকানো মার্কভ মডেল, DBSCAN ক্লাস্টারিং , PCA, t-SNE, SVD, সমিতির নিয়ম। এর কয়েকটি পরীক্ষা করা যাক: কে-মানে ক্লাস্টারিং - ডেটা মাইনিং। k- মানে ক্লাস্টারিং মধ্যে কেন্দ্রীয় অ্যালগরিদম হয় তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং অপারেশন.
তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং কাকে বলে?
কিছু জনপ্রিয় তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উদাহরণ অ্যালগরিদম হল: k-এর জন্য মানে ক্লাস্টারিং সমস্যা অ্যাসোসিয়েশন নিয়মের জন্য Apriori অ্যালগরিদম শেখার সমস্যা
প্রস্তাবিত:
মেশিন লার্নিং এর জন্য সেরা ভাষা কোনটি?
মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র এবং বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামিং ভাষা এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি সমর্থন করে। সমস্ত প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পাইথন হল সবচেয়ে জনপ্রিয় পছন্দ যার পরে C++, Java, JavaScript এবং C#
কেন আপনি মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?
এর মানে হল যে আপনি প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, মূল্য বের করতে পারেন এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারেন এবং পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। অনেক প্রতিষ্ঠানে, একজন মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী প্রায়ই কাজের পণ্যগুলির আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে অংশীদার হন
মেশিন লার্নিং এ সাধারণীকরণ ত্রুটি কি?
মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত শিক্ষা তত্ত্বের তত্ত্বাবধানে লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, সাধারণীকরণ ত্রুটি (এছাড়াও নমুনার বাইরের ত্রুটি হিসাবে পরিচিত) হল একটি অ্যালগরিদম পূর্বে অদেখা তথ্যের ফলাফলের মানগুলি কতটা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম তার একটি পরিমাপ।
যেখানে VS নেই সেখানে কোথায় নেই?
NOT EXISTS এবং NOT IN সম্পর্কে লক্ষণীয় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, EXISTS এবং IN এর বিপরীতে, তারা সব ক্ষেত্রে সমতুল্য নয়। বিশেষভাবে, যখন NULL জড়িত থাকে তারা বিভিন্ন ফলাফল ফিরিয়ে দেবে। সম্পূর্ণরূপে সুনির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, যখন সাবকোয়েরি একটি শূন্যও দেয়, NOT IN কোনো সারি মেলে না
Lstm কি তত্ত্বাবধানে আছে নাকি তত্ত্বাবধানে নেই?
এগুলি একটি তত্ত্বাবধানহীন শেখার পদ্ধতি, যদিও প্রযুক্তিগতভাবে, তারা তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়, যাকে স্ব-তত্ত্বাবধানে বলা হয়। তারা সাধারণত একটি বিস্তৃত মডেলের অংশ হিসাবে প্রশিক্ষিত হয় যা ইনপুট পুনরায় তৈরি করার চেষ্টা করে