একটি মেশিন লার্নিং মডেল সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত কিনা তা নির্ধারণ করা মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার ক্ষেত্রে যথার্থতা একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক (বা এমনকি একটি মূল মেট্রিক) হলেও, এটি একটি সু-প্রশিক্ষিত মডেলের একমাত্র সূচক নয়। 90% এর উপরে নির্ভুলতা অর্জন সমস্ত মেশিন লার্নিং কাজের জন্য একটি সর্বজনীন থ্রেশহোল্ড নয়। নির্ভুলতার গ্রহণযোগ্য স্তর নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।
নির্ভুলতা হল মডেলটি কত ঘন ঘন সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করে তার সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে একটি পরিমাপ। সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যাকে মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা দিয়ে ভাগ করলে এটি গণনা করা হয়। যাইহোক, শুধুমাত্র নির্ভুলতাই মডেলের পারফরম্যান্সের সম্পূর্ণ চিত্র প্রদান করতে পারে না, বিশেষ করে যে ক্ষেত্রে ডেটাসেট ভারসাম্যহীন, অর্থাৎ প্রতিটি শ্রেণীর উদাহরণের সংখ্যার মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে।
নির্ভুলতা ছাড়াও, অন্যান্য মূল্যায়ন মেট্রিক্স যেমন নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, এবং F1 স্কোর সাধারণত একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। যথার্থতা সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে সত্য ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির অনুপাত পরিমাপ করে, যখন রিকল সমস্ত প্রকৃত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে সত্য ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির অনুপাত গণনা করে৷ F1 স্কোর হল নির্ভুলতা এবং স্মরণের সুরেলা গড় এবং দুটি মেট্রিকের মধ্যে একটি ভারসাম্য প্রদান করে।
একটি মডেল সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত কিনা তা নির্ধারণ করার সময় হাতে থাকা সমস্যার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলি বিবেচনা করা অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিকিৎসা নির্ণয়ের কাজে, সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী নিশ্চিত করতে এবং ভুল রোগ নির্ণয় এড়াতে উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অন্যদিকে, একটি জালিয়াতি সনাক্তকরণের পরিস্থিতিতে, যতটা সম্ভব প্রতারণামূলক কেস ক্যাপচার করার জন্য উচ্চ প্রত্যাহার আরও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, এমনকি কিছু মিথ্যা ইতিবাচক মূল্যেও।
তদ্ব্যতীত, একটি মডেলের কার্যকারিতা শুধুমাত্র প্রশিক্ষণের ডেটাতেই নয় বরং এর সাধারণীকরণ ক্ষমতাগুলি মূল্যায়ন করার জন্য একটি পৃথক বৈধতা ডেটাসেটের উপরও মূল্যায়ন করা উচিত। ওভারফিটিং, যেখানে একটি মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু অদেখা ডেটাতে খারাপভাবে, বৈধতা মেট্রিক্সের মাধ্যমে সনাক্ত করা যেতে পারে। ক্রস-ভ্যালিডেশনের মতো কৌশলগুলি ওভারফিটিং কমাতে সাহায্য করতে পারে এবং মডেলের কর্মক্ষমতার আরও শক্তিশালী মূল্যায়ন প্রদান করতে পারে।
যদিও নির্ভুলতা একটি মডেলের কর্মক্ষমতার একটি প্রধান সূচক, এটি অন্যান্য মেট্রিক্স যেমন নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, এবং F1 স্কোর, সেইসাথে সমস্যা ডোমেনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করা অপরিহার্য। নির্ভুলতার জন্য কোন নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড নেই যা সর্বজনীনভাবে প্রযোজ্য, এবং বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এর কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য বিভিন্ন মেট্রিক্স এবং বৈধতা কৌশলগুলিকে বিবেচনায় রেখে একটি মডেলের মূল্যায়ন ব্যাপক হওয়া উচিত।
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?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- 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?
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)