মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, হাইপারপ্যারামিটার একটি অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা এবং আচরণ নির্ধারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। হাইপারপ্যারামিটার হল পরামিতি যা শেখার প্রক্রিয়া শুরু হওয়ার আগে সেট করা হয়। তারা প্রশিক্ষণের সময় শেখা হয় না; পরিবর্তে, তারা শেখার প্রক্রিয়া নিজেই নিয়ন্ত্রণ করে। বিপরীতে, মডেল প্যারামিটারগুলি প্রশিক্ষণের সময় শেখা হয়, যেমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে ওজন।
আসুন সাধারণত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে পাওয়া হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণের সন্ধান করি:
1. শেখার হার (α): শেখার হার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা নিয়ন্ত্রণ করে যে আমরা ক্ষতি গ্রেডিয়েন্টের সাথে আমাদের নেটওয়ার্কের ওজন কতটা সামঞ্জস্য করছি। একটি উচ্চ শিক্ষার হার ওভারশুটিং হতে পারে, যেখানে মডেলের পরামিতিগুলি অস্বাভাবিকভাবে ওঠানামা করে, যেখানে একটি কম শেখার হার ধীর অভিন্নতার কারণ হতে পারে।
2. লুকানো ইউনিট/স্তরের সংখ্যা: নিউরাল নেটওয়ার্কে, লুকানো একক এবং স্তরগুলির সংখ্যা হাইপারপ্যারামিটার যা মডেলের জটিলতা নির্ধারণ করে। আরও লুকানো একক বা স্তরগুলি আরও জটিল প্যাটার্ন ক্যাপচার করতে পারে তবে অতিরিক্ত ফিটিংও হতে পারে।
3. অ্যাক্টিভেশন ফাংশন: অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের পছন্দ, যেমন ReLU (রেক্টিফায়েড লিনিয়ার ইউনিট) বা সিগময়েড, একটি হাইপারপ্যারামিটার যা মডেলের অ-রৈখিকতাকে প্রভাবিত করে। বিভিন্ন অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এটি শেখার গতি এবং মডেল কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
4. ব্যাচ আকার: ব্যাচের আকার হল একটি পুনরাবৃত্তিতে ব্যবহৃত প্রশিক্ষণের উদাহরণের সংখ্যা। এটি একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের গতি এবং স্থায়িত্বকে প্রভাবিত করে। বড় ব্যাচের আকারগুলি প্রশিক্ষণের গতি বাড়াতে পারে তবে এর ফলে কম সঠিক আপডেট হতে পারে, যখন ছোট ব্যাচের আকারগুলি আরও সঠিক আপডেট দিতে পারে তবে ধীর প্রশিক্ষণের সাথে।
5. নিয়মিতকরণ শক্তি: রেগুলারাইজেশন হল লস ফাংশনে পেনাল্টি টার্ম যোগ করে ওভারফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য ব্যবহৃত একটি কৌশল। নিয়মিতকরণ শক্তি, যেমন L2 নিয়মিতকরণে λ, একটি হাইপারপ্যারামিটার যা সামগ্রিক ক্ষতির উপর নিয়মিতকরণ শব্দের প্রভাব নিয়ন্ত্রণ করে।
6. ঝরে পড়া হার: ড্রপআউট হল একটি নিয়মিতকরণ কৌশল যেখানে প্রশিক্ষণের সময় এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নিউরনগুলিকে উপেক্ষা করা হয়। ড্রপআউট রেট একটি হাইপারপ্যারামিটার যা একটি নিউরন ড্রপ আউট হওয়ার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে। এটি প্রশিক্ষণের সময় গোলমাল প্রবর্তন করে ওভারফিটিং প্রতিরোধে সহায়তা করে।
7. কার্নেলের আকার: কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (CNN), কার্নেলের আকার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা ইনপুট ডেটাতে প্রয়োগ করা ফিল্টারের আকার নির্ধারণ করে। বিভিন্ন কার্নেলের আকার ইনপুট ডেটাতে বিভিন্ন স্তরের বিস্তারিত ক্যাপচার করে।
8. গাছের সংখ্যা (এলোমেলো বনে): র্যান্ডম ফরেস্টের মতো এনসেম্বল পদ্ধতিতে, গাছের সংখ্যা একটি হাইপারপ্যারামিটার যা বনে সিদ্ধান্ত গাছের সংখ্যা নির্ধারণ করে। গাছের সংখ্যা বৃদ্ধি কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে কিন্তু গণনামূলক খরচও বাড়াতে পারে।
9. C ইন সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM): SVM-এ, C হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা একটি মসৃণ সিদ্ধান্তের সীমানা থাকা এবং প্রশিক্ষণের পয়েন্টগুলিকে সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করার মধ্যে ট্রেড-অফ নিয়ন্ত্রণ করে। একটি উচ্চতর C মান আরও জটিল সিদ্ধান্তের সীমারেখার দিকে নিয়ে যায়।
10. ক্লাস্টারের সংখ্যা (কে-মানে): কে-মিনসের মতো ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলিতে, ক্লাস্টারের সংখ্যা হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা অ্যালগরিদমকে ডেটাতে চিহ্নিত করা উচিত এমন ক্লাস্টারগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করে৷ অর্থপূর্ণ ক্লাস্টারিং ফলাফলের জন্য সঠিক সংখ্যক ক্লাস্টার নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এই উদাহরণগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে হাইপারপ্যারামিটারের বৈচিত্র্যময় প্রকৃতিকে চিত্রিত করে। মডেল পারফরম্যান্স এবং সাধারণীকরণ অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। গ্রিড অনুসন্ধান, র্যান্ডম অনুসন্ধান, এবং বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশান হল একটি প্রদত্ত সমস্যার জন্য হাইপারপ্যারামিটারের সেরা সেট খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত সাধারণ কৌশল।
হাইপারপ্যারামিটারগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অপরিহার্য উপাদান যা মডেল আচরণ এবং কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে। সফল মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য হাইপারপ্যারামিটারের ভূমিকা এবং কীভাবে সেগুলিকে কার্যকরভাবে টিউন করা যায় তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- টেক্সট টু স্পিচ (টিটিএস) কী এবং এটি কীভাবে এআই-এর সাথে কাজ করে?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
- TensorBoard কি?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন
আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:
- মাঠ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কার্যক্রম: EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং (সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামে যান)
- পাঠ: ভূমিকা (সম্পর্কিত পাঠে যান)
- বিষয়: মেশিন লার্নিং কি (সম্পর্কিত বিষয়ে যান)