এনসেম্বল লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যা সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে একাধিক মডেলকে একত্রিত করে। এনসেম্বল শেখার পিছনে মূল ধারণাটি হল যে একাধিক মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে, ফলস্বরূপ মডেলটি প্রায়শই জড়িত যে কোনও পৃথক মডেলকে ছাড়িয়ে যেতে পারে।
এনসেম্বল লার্নিং করার বিভিন্ন পন্থা রয়েছে, যার মধ্যে দুটি হল ব্যাগিং এবং বুস্টিং। ব্যাগিং, বুটস্ট্র্যাপ একত্রিত করার জন্য সংক্ষিপ্ত, প্রশিক্ষণ ডেটার বিভিন্ন উপসেটে একই মডেলের একাধিক উদাহরণ প্রশিক্ষণ এবং তারপর তাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করা জড়িত। এটি ওভারফিটিং কমাতে এবং মডেলের স্থায়িত্ব এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে সহায়তা করে।
অন্য দিকে, বুস্টিং, মডেলগুলির একটি ক্রম প্রশিক্ষণের মাধ্যমে কাজ করে, যেখানে প্রতিটি পরবর্তী মডেল পূর্ববর্তী মডেলগুলির দ্বারা ভুল শ্রেণিবদ্ধ করা উদাহরণগুলির উপর ফোকাস করে। প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির ওজনগুলিকে পুনরাবৃত্তভাবে সামঞ্জস্য করার মাধ্যমে, বুস্টিং দুর্বল শ্রেণিবিন্যাসকারীদের একটি সিরিজ থেকে একটি শক্তিশালী শ্রেণীবিভাগ তৈরি করতে পারে।
র্যান্ডম ফরেস্ট হল একটি জনপ্রিয় এনসেম্বল শেখার পদ্ধতি যা একাধিক সিদ্ধান্ত গাছকে একত্রিত করতে ব্যাগিং ব্যবহার করে। প্রতিটি গাছকে বৈশিষ্ট্যগুলির একটি এলোমেলো উপসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় এবং সমস্ত গাছের ভবিষ্যদ্বাণীর গড় করে চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়। এলোমেলো বনগুলি তাদের উচ্চ নির্ভুলতা এবং ওভারফিটিং করার জন্য দৃঢ়তার জন্য পরিচিত।
আরেকটি সাধারণ এনসেম্বল শেখার কৌশল হল গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং, যা একটি শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থী, সাধারণত সিদ্ধান্ত গাছকে একত্রিত করে। গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং প্রতিটি নতুন মডেলকে পূর্ববর্তী মডেলগুলির দ্বারা তৈরি অবশিষ্ট ত্রুটিগুলির সাথে ফিট করে কাজ করে, প্রতিটি পুনরাবৃত্তির সাথে ধীরে ধীরে ত্রুটি হ্রাস করে।
শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ সহ বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এনসেম্বল লার্নিং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। একাধিক মডেলের বৈচিত্র্যকে কাজে লাগিয়ে, এনসেম্বল পদ্ধতিগুলি প্রায়শই পৃথক মডেলের চেয়ে ভাল সাধারণীকরণ এবং দৃঢ়তা অর্জন করতে পারে।
এনসেম্বল লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি শক্তিশালী কৌশল যাতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে একাধিক মডেলের সমন্বয় জড়িত থাকে। বিভিন্ন মডেলের শক্তিকে কাজে লাগিয়ে এবং তাদের স্বতন্ত্র দুর্বলতাগুলি হ্রাস করে, এনসেম্বল পদ্ধতিগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উচ্চ নির্ভুলতা এবং দৃঢ়তা অর্জন করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- বক্তৃতা পাঠ্য
- 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?
- 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)