একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়ার মধ্যে এটিকে প্রতিটি দৃশ্যের জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই প্যাটার্নগুলি শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করার জন্য এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটার কাছে প্রকাশ করা জড়িত। প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মেশিন লার্নিং মডেলটি পুনরাবৃত্তির একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে যায় যেখানে এটি ত্রুটিগুলি কমাতে এবং প্রদত্ত টাস্কে তার কার্যকারিতা উন্নত করতে এর অভ্যন্তরীণ প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে।
প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধান বলতে মডেলের শেখার প্রক্রিয়া পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় মানব হস্তক্ষেপের স্তরকে বোঝায়। যে ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হচ্ছে, কাজের জটিলতা এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রদত্ত ডেটার মানের উপর নির্ভর করে তদারকির প্রয়োজনীয়তা পরিবর্তিত হতে পারে।
সুপারভাইজড লার্নিংয়ে, যা এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে মডেলটিকে লেবেলযুক্ত ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তত্ত্বাবধান অপরিহার্য। লেবেলযুক্ত ডেটার অর্থ হল প্রতিটি ইনপুট ডেটা পয়েন্ট সঠিক আউটপুটের সাথে যুক্ত করা হয়, যা মডেলটিকে ইনপুট এবং আউটপুটগুলির মধ্যে ম্যাপিং শিখতে দেয়৷ তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণের সময়, প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য সঠিক লেবেল প্রদান করতে, মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মূল্যায়ন করতে এবং প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে মডেলের পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করতে মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়৷
উদাহরণ স্বরূপ, একটি তত্ত্বাবধানে ইমেজ রিকগনিশন টাস্কে, যদি লক্ষ্য হয় বিড়াল এবং কুকুরের ছবি শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, একজন মানব সুপারভাইজারকে প্রতিটি ছবিকে একটি বিড়াল বা কুকুর হিসাবে লেবেল করতে হবে। মডেলটি তখন এই লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলি থেকে নতুন, অদেখা চিত্রগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে শিখবে। সুপারভাইজার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মূল্যায়ন করবেন এবং এর যথার্থতা উন্নত করতে প্রতিক্রিয়া প্রদান করবেন।
অন্যদিকে, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমের প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না। এই অ্যালগরিদমগুলি স্পষ্ট নির্দেশনা ছাড়াই ইনপুট ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং কাঠামো শিখে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা প্রায়শই ক্লাস্টারিং, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং মাত্রা হ্রাসের মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষায়, মেশিনটি প্রশিক্ষণের সময় মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন ছাড়াই স্বাধীনভাবে শিখতে পারে।
আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা একটি হাইব্রিড পদ্ধতি যা তত্ত্বাবধান এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এই পদ্ধতিতে, মডেলটিকে লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটার সংমিশ্রণে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। লেবেলযুক্ত ডেটা শেখার প্রক্রিয়া পরিচালনা করার জন্য কিছু তত্ত্বাবধান সরবরাহ করে, যখন লেবেলবিহীন ডেটা মডেলটিকে ডেটাতে অতিরিক্ত নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করতে দেয়।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর আরেকটি দৃষ্টান্ত যেখানে একজন এজেন্ট পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে ক্রমিক সিদ্ধান্ত নিতে শেখে। শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে, এজেন্ট তার কর্মের উপর ভিত্তি করে পুরস্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া পায়। এজেন্ট ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে সময়ের সাথে সাথে তার ক্রমবর্ধমান পুরষ্কারকে সর্বাধিক করতে শেখে। যদিও রিইনফোর্সমেন্ট শেখার জন্য প্রথাগত অর্থে সুস্পষ্ট তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয় না, তবে পুরষ্কার কাঠামো ডিজাইন করতে, শেখার উদ্দেশ্যগুলি সেট করতে বা শেখার প্রক্রিয়াটিকে সূক্ষ্ম-সুন্দর করতে মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হতে পারে।
মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজনীয়তা নির্ভর করে যে শিক্ষার দৃষ্টান্ত ব্যবহার করা হচ্ছে, লেবেলযুক্ত ডেটার উপলব্ধতা এবং কাজের জটিলতার উপর। তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা সরবরাহ করতে এবং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয় না, কারণ মডেলটি লেবেলবিহীন ডেটা থেকে স্বাধীনভাবে শেখে। আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা তত্ত্বাবধান করা এবং তত্ত্বাবধানহীন উভয় ধরনের শিক্ষার উপাদানকে একত্রিত করে, যখন শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা একটি পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে শেখার অন্তর্ভুক্ত।
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?
- 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)