Vision Transformers-এর পরিচিতি: ViT এবং DeiT-এর মাধ্যমে Image Classification

কম্পিউটার ভিশনের জন্য প্রথাগত convolutional neural networks-ই একমাত্র বিকল্প নয়। মূলতঃ natural language processing-এর জন্য ডিজাইন করা Transformers, আমরা কীভাবে চিত্র বিশ্লেষণ এবং শ্রেণীবদ্ধ করি তাতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে। এই লিখিত কোর্সটি আপনাকে Vision Transformers (ViT) এবং Data-efficient Image Transformers (DeiT)-এর মূল ধারণাগুলির মাধ্যমে নির্দেশিত করবে। আপনি মৌলিক self-attention মেকানিজম বোঝার থেকে শুরু করে ব্যবহারিক image classification কাজের জন্য এই শক্তিশালী আর্কিটেকচারগুলি implement এবং fine-tuning করা শিখবেন। আপনি যা শিখবেন: - Self-attention-এর মৌলিক মেকানিক্স এবং এটি টেক্সটের বদলে ভিজ্যুয়াল ডেটাতে কীভাবে প্রযোজ্য হয় তা বুঝুন। - Patch projection এবং position embeddings সহ Vision Transformers (ViT)-এর মূল আর্কিটেকচার বিশ্লেষণ করুন। - Data-efficient Image Transformers (DeiT) এবং ছোট মডেল প্রশিক্ষণে knowledge distillation-এর ভূমিকা অন্বেষণ করুন। - আধুনিক deep learning লাইব্রেরি এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত transformer মডেল ব্যবহার করে image classification ওয়ার্কফ্লো implement করুন। - মানক শ্রেণিবিন্যাস মেট্রিক্স ব্যবহার করে মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করুন এবং CNNs ও Transformers-এর মধ্যকার সুবিধা-অসুবিধাগুলি বুঝুন। আপনি প্রয়োজনীয় পরিভাষা এবং কনভোল্যুশনাল লেয়ার থেকে self-attention-এ ধারণাগত পরিবর্তন দিয়ে শুরু করবেন। সেখান থেকে, আপনি ধাপে ধাপে কোড ওয়াকথ্রুগুলি পড়বেন যা দেখায় কীভাবে ইমেজের patch প্রস্তুত করতে হয়, ViT ও DeiT আর্কিটেকচার কনফিগার করতে হয় এবং কাস্টম ডেটাসেটে fine-tune করতে হয়। এই কোর্সটি নতুনদের জন্য, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং মেশিন লার্নিং উৎসাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Python এবং neural network ধারণার সাথে মৌলিক পরিচিতি থাকা সহায়ক, তবে transformers-এর সাথে কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। অ্যাটেনশন-ভিত্তিক কম্পিউটার ভিশনের ক্ষমতা আনলক করতে আজই পড়া শুরু করুন।