তড়িৎচুম্বকত্ব- চৌম্বক ক্ষেত্র ও তড়িৎচৌম্বক তরঙ্গের সমস্যাসমূহ

প্রশ্ন ১: সুপারভাইজড এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর মধ্যে পার্থক্য কী?

উত্তর: সুপারভাইজড লার্নিং হল মেশিন লার্নিং-এর একটি প্রকার যা লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়। মডেলটি একটি লস ফাংশন ন্যূনতম করে ইনপুট ডেটাকে আউটপুট ডেটার সাথে ম্যাপ করতে শেখে। অন্যদিকে, আনসুপারভাইজড লার্নিং লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে না। বরং এটি লেবেলবিহীন ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং বৈশিষ্ট্য আহরণ করতে শেখে।

ব্যাখ্যা: সুপারভাইজড লার্নিং প্রায়শই শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন-এর মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে আউটপুট ডেটা একটি পরিচিত মান। আনসুপারভাইজড লার্নিং প্রায়শই ক্লাস্টারিং এবং ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন-এর মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে আউটপুট ডেটা জানা থাকে না।

প্রশ্ন ২: কিছু সাধারণ সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম কী কী?

উত্তর: কিছু সাধারণ সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদমের মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি এবং র্যান্ডম ফরেস্ট।

ব্যাখ্যা: লিনিয়ার রিগ্রেশন হল একটি সরল কিন্তু শক্তিশালী অ্যালগরিদম যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। লজিস্টিক রিগ্রেশন হল লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি প্রকার যা বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডিসিশন ট্রি হল সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি প্রকার যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। র্যান্ডম ফরেস্ট হল এনসেম্বল লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি প্রকার যা একাধিক ডিসিশন ট্রি একত্রিত করে তৈরি করা হয়।