মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে তত্ত্বাবধান, তত্ত্বাবধানহীন এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল তিনটি স্বতন্ত্র পন্থা। প্রতিটি পদ্ধতি বিভিন্ন ধরনের সমস্যার সমাধান করতে এবং নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য বিভিন্ন কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আসুন এই পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যগুলি অন্বেষণ করি এবং তাদের বৈশিষ্ট্য এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করি।
সুপারভাইজড লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে অ্যালগরিদম লেবেল করা ডেটা থেকে শেখে। লেবেলযুক্ত ডেটাতে তাদের সংশ্লিষ্ট সঠিক আউটপুট বা লক্ষ্য মানের সাথে যুক্ত ইনপুট উদাহরণ থাকে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার লক্ষ্য হল এমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যা নতুন, অদেখা ইনপুটগুলির জন্য সঠিকভাবে আউটপুটের পূর্বাভাস দিতে পারে। শেখার অ্যালগরিদম ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং আউটপুট লেবেলের মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক অনুমান করতে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে। এটি তখন নতুন, লেবেলবিহীন ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষা সাধারণত শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের মতো কাজে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যায়, অ্যালগরিদমকে একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি নির্দিষ্ট শ্রেণির সাথে লেবেল করা হয়। অ্যালগরিদম লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলি থেকে শিখে নেওয়া নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণীগুলির মধ্যে একটিতে নতুন, অদেখা ডেটা পয়েন্টগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে শেখে৷ রিগ্রেশন সমস্যায়, অ্যালগরিদম ইনপুট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি ক্রমাগত সংখ্যাসূচক মান ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখে।
অপরদিকে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, লেবেলবিহীন ডেটা নিয়ে কাজ করে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উদ্দেশ্য হল আউটপুট লেবেলগুলির কোনো পূর্ব জ্ঞান ছাড়াই ডেটার মধ্যে লুকানো নিদর্শন, কাঠামো বা সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করা। তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষার বিপরীতে, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে শেখার প্রক্রিয়াকে গাইড করার জন্য সুস্পষ্ট লক্ষ্য মান থাকে না। পরিবর্তে, তারা ডেটাতে অর্থপূর্ণ উপস্থাপনা বা ক্লাস্টার খোঁজার উপর ফোকাস করে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা সাধারণত ক্লাস্টারিং, মাত্রা হ্রাস এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণের মতো কাজে ব্যবহৃত হয়।
ক্লাস্টারিং হল তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার একটি জনপ্রিয় প্রয়োগ, যেখানে অ্যালগরিদম তাদের অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহকের বিভাজনে, একটি তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে গ্রাহকদের তাদের ক্রয় আচরণ বা জনসংখ্যা সংক্রান্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে স্বতন্ত্র গোষ্ঠী সনাক্ত করতে।
শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা একটি ভিন্ন দৃষ্টান্ত যেখানে একজন এজেন্ট একটি ক্রমবর্ধমান পুরস্কার সংকেতকে সর্বাধিক করার জন্য পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করতে শেখে। শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম একটি ট্রায়াল-এন্ড-এরর প্রক্রিয়ার মাধ্যমে কাজ করে, পরিবেশের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করে এবং পুরস্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করে শেখে। লক্ষ্য হল একটি সর্বোত্তম নীতি বা কর্মের সেট খুঁজে বের করা যা দীর্ঘমেয়াদী পুরষ্কারকে সর্বাধিক করে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং সাধারণত গেম প্লেয়িং, রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমের মতো কাজে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, দাবা খেলায়, একটি শক্তিবৃদ্ধি শেখার এজেন্ট বিভিন্ন চাল অন্বেষণ করে, প্রতিটি পদক্ষেপের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে পুরষ্কার বা জরিমানা গ্রহণ করে এবং জয়ের সম্ভাবনা সর্বাধিক করার জন্য তার কৌশল সামঞ্জস্য করে খেলতে শিখতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শেখা লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী কাজের জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করতে, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং লেবেলবিহীন ডেটাতে প্যাটার্ন এবং কাঠামো আবিষ্কার করে এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং একটি পুরষ্কার সংকেতকে সর্বাধিক করার জন্য পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে শেখে। প্রতিটি পদ্ধতির নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে এবং এটি বিভিন্ন ধরণের সমস্যা এবং প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
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)