AI for Beginners Curriculum থেকে ল্যাব অ্যাসাইনমেন্ট।
এই পাঠে আমরা MNIST হাতে লেখা সংখ্যার বাইনারি শ্রেণীবিভাগের জন্য যে কোড তৈরি করেছি, তা ব্যবহার করে একটি মাল্টি-ক্লাস শ্রেণীবিভাগ তৈরি করুন যা যেকোনো সংখ্যা সনাক্ত করতে সক্ষম হবে। ট্রেন এবং টেস্ট ডেটাসেটে শ্রেণীবিভাগের সঠিকতা গণনা করুন এবং বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স প্রিন্ট করুন।
- প্রতিটি সংখ্যার জন্য একটি ডেটাসেট তৈরি করুন যা "এই সংখ্যা বনাম অন্যান্য সব সংখ্যা" এর জন্য একটি বাইনারি শ্রেণীবিভাগকারী হিসেবে কাজ করবে।
- বাইনারি শ্রেণীবিভাগের জন্য ১০টি ভিন্ন পারসেপট্রন প্রশিক্ষণ দিন (প্রতিটি সংখ্যার জন্য একটি করে)।
- একটি ফাংশন সংজ্ঞায়িত করুন যা ইনপুট সংখ্যাকে শ্রেণীবদ্ধ করবে।
পরামর্শ: যদি আমরা ১০টি পারসেপট্রনের ওজন একত্রিত করে একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করি, তাহলে আমরা একটি ম্যাট্রিক্স গুণফল ব্যবহার করে ইনপুট সংখ্যার উপর ১০টি পারসেপট্রন প্রয়োগ করতে পারব। আউটপুটে
argmaxঅপারেশন প্রয়োগ করলেই সবচেয়ে সম্ভাব্য সংখ্যাটি খুঁজে পাওয়া যাবে।
ল্যাব শুরু করতে PerceptronMultiClass.ipynb খুলুন।
অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।