মেশিন লার্নিং এ নতুন? ওয়েব টেকনোলজি ব্যবহার করে ML এর ব্যবহারিক কাজের জ্ঞান পেতে একটি ভিডিও কোর্স
দেখুন সিরিজ দেখুন
ট্রান্সফার লার্নিং ইমেজ ক্লাসিফায়ার
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এই টিউটোরিয়ালে, আপনি শিখবেন কিভাবে একটি কাস্টম ইমেজ ক্লাসিফায়ার তৈরি করতে হয় যা আপনি TensorFlow.js ব্যবহার করে ব্রাউজারে উড়তে প্রশিক্ষণ দেবেন।
আপনি ন্যূনতম প্রশিক্ষণ ডেটা সহ একটি অত্যন্ত নির্ভুল মডেল তৈরি করতে ট্রান্সফার লার্নিং ব্যবহার করবেন। আপনি মোবাইলনেট নামে ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করবেন। আপনি এটির উপরে একটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করবেন যাতে এটি স্বীকৃত চিত্র ক্লাসগুলি কাস্টমাইজ করতে পারে।
এই টিউটোরিয়ালটি একটি কোডল্যাব হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে। কোডল্যাব খুলতে এই লিঙ্কটি অনুসরণ করুন
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# Transfer learning image classifier\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIn this tutorial, you will learn how to build a custom image classifier that you will train on the fly in the browser using TensorFlow.js.\n\nYou will use transfer learning to create a highly accurate model with minimal training data. You will be using a pre-trained model for image classification called MobileNet. You will train a model on top of this one to customize the image classes it recognizes.\n\nThis tutorial is presented as a codelab. [Follow this link to open the codelab](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html)"]]
