টেনসরফ্লো: ওপেন-সোর্স এমএল ফ্রেমওয়ার্ক প্রো হওয়ার জন্য 6 টি কোর্স

লেখক: Laura McKinney
সৃষ্টির তারিখ: 4 এপ্রিল 2021
আপডেটের তারিখ: 1 জুলাই 2024
Anonim
টেনসরফ্লো: ওপেন-সোর্স এমএল ফ্রেমওয়ার্ক প্রো হওয়ার জন্য 6 টি কোর্স - প্রযুক্তি
টেনসরফ্লো: ওপেন-সোর্স এমএল ফ্রেমওয়ার্ক প্রো হওয়ার জন্য 6 টি কোর্স - প্রযুক্তি

কন্টেন্ট


ছাড়াইয়া লত্তয়া:

টেনসরফ্লো এমএল এর সাথে জড়িত কোড ফাংশনগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য এমএল সেটআপগুলিতে ব্যবহৃত গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলিকে দৃশ্যমান করার জন্য এমএল ইঞ্জিনিয়ারের প্রিয় ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি।

টেনসরফ্লো হ'ল মেশিন লার্নিং (এমএল) ইঞ্জিনিয়ারের এমএল জড়িত কোড ফাংশনগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য, এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য এমএল সেটআপগুলিতে ব্যবহৃত গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলিকে দৃশ্যমান করার জন্য অন্যতম প্রিয় ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি।

এখানে কোর্সেরা লার্নিং পোর্টালে ছয়টি কোর্স উপলভ্য রয়েছে যা শিক্ষার্থীদের টেনস্রফ্লো পরিবেশ সম্পর্কে সম্পূর্ণ বোঝার দিকে পরিচালিত করে।

  • এআই মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের জন্য টেনসরফোর পরিচিতি (ডিপলাইয়ারিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)
  • অনুশীলন শিক্ষায় টেনস্রোফ্লো (ডিপলাইনিং.ই অফার)
  • কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং টেনস্রোফ্লো (ডিপলাইনিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)
  • জিসিপিতে টেনসরফ্লো দিয়ে চিত্র বোঝা যাচ্ছে (গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সরবরাহ করা)
  • গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে টেনসরফ্লো সহ সার্ভারলেস মেশিন লার্নিং (গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সরবরাহ করা)
  • টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ (ডিপলাইনিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)

এআই মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের জন্য টেনসরফোর পরিচিতি (ডিপলাইয়ারিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)

এই কোর্সটি শিক্ষার্থীদের কীভাবে স্কেলযোগ্য অ্যালগরিদম তৈরি করতে এবং গভীর শিখন কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সহায়তা করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এই বিবিধ কোর্সের অন্যতম ফোকাস যা শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষেত্রে টেনসরফ্লো নীতিগুলি দেখানোর জন্য বিশেষজ্ঞ অ্যান্ড্রু এনজি এর কিছু জ্ঞানকে কাজে লাগায়।


এটি একটি মধ্যবর্তী স্তরের কোর্স যা 100% অনলাইন হয় এবং চার সপ্তাহের প্রস্তাবিত সময়সীমা সহ প্রায় আট ঘন্টা সময় নেয়।

শিক্ষার্থীরা কম্পিউটার দর্শনের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ শিখবে, টেনসরফ্লো সেরা অভ্যাস শিখবে, কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বুঝতে শিখবে এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি বেসিক নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করবে।

এই ধরণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং মেশিন লার্নিং উপাদানগুলির পরিচালনা করার জন্য একটি চারিদিক গাইড।

কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ

কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।

অনুশীলন শিক্ষায় টেনস্রোফ্লো (ডিপলাইনিং.ই অফার)

চারটি মডিউল শিক্ষার্থীদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অ্যাপ্লিকেশনগুলি এবং কীভাবে তৈরি করা হয় তা অন্বেষণে সহায়তা করে। স্নায়ুতালিকা তৈরি এবং প্রশিক্ষণ এই পাঠ্যক্রমের একটি অংশ এবং শিক্ষার্থীরা কাটিয়া প্রান্ত সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষমতা সহজ করার জন্য চিত্র প্রক্রিয়াকরণে কনভোলিউশনগুলি ব্যবহার করতে শিখবে।


শিক্ষার্থীরা কীভাবে মেশিনগুলি প্রক্রিয়াজাত করতে শেখে এবং কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইনপুট ডেটা পরিচালনা করে তার প্রথম চেহারা পেতে পারে।

হ্যান্ড-অন এলিমেন্টস অবশ্যই কোর্সটি দেখায় যে এই ধরণের প্রযুক্তিগুলি বাস্তব বিশ্বে কীভাবে কাজ করে। এই অনলাইন কোর্সটি সম্পূর্ণ হতে প্রায় এক মাস সময় নেয় এবং এটি একটি মধ্যবর্তী স্তরের কোর্স।

কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং টেনস্রোফ্লো (ডিপলাইনিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)

এই কোর্সটি বিশেষত কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ককে কেন্দ্র করে, যা মেশিন লার্নিং ওয়ার্ল্ডের একটি নির্দিষ্ট ধরণের ধারণা। সিএনএন, যাকে বলা হয়, নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে বিভিন্ন স্তর ব্যবহার করে ইমেজ প্রসেসিং পরিচালনা করে।

স্ট্রাইডিং এবং প্যাডিংয়ের মতো কৌশলগুলি চিত্রগুলি ফিল্টার এবং জরিপ করার জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং তথ্যগুলি কম্পিউটারের মাধ্যমে অবজেক্টগুলি বা কোনও চিত্রের অন্যান্য দিকগুলি সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ লাভ করে।

কম্পিউটার কীভাবে একটি কম্পিউটার তথ্য "দেখায়" এবং কী কী নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপগুলি কার্যকর চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং সনাক্তকরণের কার্যের দিকে পরিচালিত করে সে সম্পর্কে শিক্ষার্থীরা শিখবে।

শিক্ষার্থীরা চেহারার স্বীকৃতি, পণ্য বিকাশ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য সিএনএন ক্ষমতা তৈরি এবং বজায় রাখার সর্বোত্তম অনুশীলনের সন্ধানে প্লট হ্রাস, অত্যধিক মানসিক চাপ এবং বাদ দেওয়ার মতো বিভিন্ন সমস্যা সম্পর্কে শিখবে।

স্থানান্তর শিখনও এই পাঠ্যক্রমের অংশ হবে এবং শিক্ষার্থীরা সফল মাত্রিকতার উপাদান হিসাবে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পর্কে আরও শিখবে।

মধ্যবর্তী স্তরের এই কোর্সটি সমস্ত অনলাইন এবং চার সপ্তাহের প্রস্তাবিত কোর্সের সময়সীমার সাথে শেষ হতে প্রায় সাত ঘন্টা সময় নেয়।

জিসিপিতে টেনসরফ্লো দিয়ে চিত্র বোঝা যাচ্ছে (গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সরবরাহ করা)

এই উন্নত মেশিন লার্নিং কোর্সটি বিশেষত গুগল ক্লাউডকে মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে। এই শীর্ষ পরিবেশটি অনেক বিকাশকারীদের জন্য সর্বাধিক সেরা এবং সর্বোত্তম এমএল প্রোগ্রামগুলি রচনা করা হয়ে ওঠে।

এই কোর্সটি শিক্ষার্থীদের এক সাথে চিত্রের শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য বিভিন্ন কৌশল দেখায় এবং তাদেরকে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক বিল্ডগুলি বুঝতে সহায়তা করবে। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং নির্বাচন এই কোর্সের ফোকাসের একটি অংশ এবং শিক্ষার্থীরা কীভাবে অতিরিক্ত পোশাক ও সম্পর্কিত সমস্যাগুলি রোধ করতে পারে সে সম্পর্কে প্রশিক্ষণ পাবে।

হ্যান্ডস অন উপাদানগুলির জন্য বেসিক এসকিউএল, পাইথন এবং টেনসরফ্লো সম্পর্কে জ্ঞান প্রয়োজন।

এই কোর্সটি উন্নত স্তরে 100% অনলাইন এবং প্রতি সপ্তাহে 5-7 ঘন্টা প্রস্তাবিত সময় বিনিয়োগের সাথে শেষ হতে 11 ঘন্টা সময় নেয়।

গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে টেনসরফ্লো সহ সার্ভারলেস মেশিন লার্নিং (গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সরবরাহ করা)

এই কোর্সটি গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে টেনসরফ্লো নিয়ে কাজ করার ধারণাটিও কাজে লাগায় তবে ভিন্ন ধরণের পরিবেশে কল্পনা মেশিন লার্নিংয়ে সার্ভারলেস কম্পিউটিংয়ের ধারণা যুক্ত করে।

সার্ভারলেস কম্পিউটিংয়ে, ফাংশনগুলি প্রয়োজনীয় প্রসবের জন্য ডিজাইন করা হয়। এই কোর্সটি এই ধরণের সেটআপের জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে কথা বলবে এবং শিক্ষার্থীদের টেনসরফ্লো এমএল মডেল তৈরিতে অংশ নিতে দেবে। প্রাক-প্রসেসিং বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার সাথে একটি দক্ষ ভার্চুয়ালাইজড ক্ষমতাতে এমএল মডেলগুলি কীভাবে স্পিন করা যায় তা নিয়ে স্কেলাবিলিটি এবং স্থাপনার উপর জোর দেওয়া আছে।

মধ্যবর্তী স্তরের এই কোর্সটি সমস্ত অনলাইন এবং এক সপ্তাহের প্রস্তাবিত সময়সীমার সাথে শেষ হতে 12 ঘন্টা সময় নেয়।

টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ (ডিপলাইনিং.ই দ্বারা সরবরাহিত)

টেনসরফ্লো এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং সরঞ্জামগুলির অন্যতম জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশন হ'ল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ (এনএলপি) অনুশীলন।

এই কোর্সটি শিক্ষার্থীদের বক্তৃতার ইউনিটগুলির ট্যাগ এবং অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে এনএলপির কিছু উপাদানগুলির সাথে পরিচিত যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে। এনএলপি এমএল থেকে অনেক উপকৃত হয়েছে এবং শিক্ষার্থীরা এই কৌশলগুলি কীভাবে কাজ করে তা প্রথম হাত থেকে দেখে উপকৃত হতে পারে।

অন-অধ্যয়নের মাধ্যমে শিক্ষার্থীরা টেনসরফ্লোতে কীভাবে পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং এলএসটিএম প্রয়োগ করতে হবে এবং টোকেনাইজেশন এবং ভেক্টরগুলি ব্যবহার করে কীভাবে প্রক্রিয়া করবেন তার মতো বাস্তব-বিশ্ব সমস্যাগুলি সমাধান করবে।

এই কোর্সটি একটি 100% অনলাইন ইন্টারমিডিয়েট-স্তরের কোর্স যা চার সপ্তাহের প্রস্তাবিত সময়সীমার সাথে শেষ হতে নয় ঘন্টা সময় নেয়।

উপসংহার

কেবলমাত্র পরিভাষা বোঝার মাধ্যমেই এমএলের বাদাম এবং বলের সাথে আরও ভালভাবে যুক্ত হওয়ার জন্য এই উদ্ভাবনী শেখার যে কোনও সুযোগ ব্যবহার করুন, তবে টেনস্রফ্লো ব্যবহার করে সাধারণত সিস্টেমগুলি তৈরির কাজ করে।