প্রশিক্ষণের জন্য 80% ওয়েটেজ এবং মেশিন লার্নিংয়ের পরিপ্রেক্ষিতে মূল্যায়নের জন্য 20% ওয়েটেজ বরাদ্দ করা বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত। এই ডিস্ট্রিবিউশনের লক্ষ্য হল শেখার প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করা এবং মডেলের কর্মক্ষমতার সঠিক মূল্যায়ন নিশ্চিত করার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা। এই প্রতিক্রিয়াতে, আমরা এই পছন্দের পিছনের কারণগুলি অনুসন্ধান করব এবং এটি যে শিক্ষামূলক মূল্য প্রদান করে তা অন্বেষণ করব।
80% প্রশিক্ষণ এবং 20% মূল্যায়ন বিভাজনের পিছনে যুক্তি বোঝার জন্য, মেশিন লার্নিংয়ের সাতটি ধাপ বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পদক্ষেপগুলি, যার মধ্যে রয়েছে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা প্রস্তুতি, মডেল প্রশিক্ষণ, মডেল মূল্যায়ন, মডেল টিউনিং, মডেল স্থাপনা এবং মডেল পর্যবেক্ষণ, মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য একটি ব্যাপক কাঠামো তৈরি করে।
প্রাথমিক ধাপ, ডেটা সংগ্রহ, মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সংগ্রহ করা জড়িত। এই ডেটা তারপর প্রিপ্রসেস করা হয় এবং ডেটা প্রস্তুতি পর্বে প্রস্তুত করা হয়। একবার ডেটা প্রস্তুত হলে, মডেল প্রশিক্ষণ পর্ব শুরু হয়, যেখানে মডেলটি নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি শিখতে প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের সংস্পর্শে আসে। মডেল মূল্যায়ন পর্বে একটি পৃথক ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা হয়।
প্রশিক্ষণের জন্য 80% ওয়েটেজ এবং মূল্যায়নের জন্য 20% ওয়েটেজ বরাদ্দ করার সিদ্ধান্ত এই সত্য থেকে উদ্ভূত হয় যে প্রশিক্ষণ হল প্রাথমিক পর্যায় যেখানে মডেল ডেটা থেকে শেখে। প্রশিক্ষণের সময়, মডেলটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে তার পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে প্রকৃত আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য কমাতে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যেমন গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করে মডেলের পরামিতিগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে আপডেট করা জড়িত।
প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চতর ওজন নির্ধারণ করে, আমরা ডেটা থেকে শেখার এবং জটিল প্যাটার্নগুলি ক্যাপচার করার মডেলের ক্ষমতাকে অগ্রাধিকার দিই। প্রশিক্ষণের পর্যায়টি হল যেখানে মডেলটি তার জ্ঞান অর্জন করে এবং অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে সাধারণীকরণ করে। মডেলটি যত বেশি প্রশিক্ষণের ডেটা প্রকাশ করবে, তত ভাল এটি শিখতে এবং সাধারণীকরণ করতে পারে। অতএব, প্রশিক্ষণের জন্য মূল্যায়ন প্রক্রিয়ার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ উৎসর্গ করা নিশ্চিত করে যে মডেলটিতে কার্যকর শেখার জন্য প্রশিক্ষণের ডেটার পর্যাপ্ত এক্সপোজার রয়েছে।
অন্যদিকে, মূল্যায়ন পর্বটি অদেখা তথ্যের উপর মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। মূল্যায়ন ডেটাসেট, যা প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে আলাদা, বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিগুলির জন্য একটি প্রক্সি হিসাবে কাজ করে৷ এটি আমাদেরকে মডেলটি কতটা ভালোভাবে নতুন এবং অদেখা দৃষ্টান্তে তার শিক্ষাকে সাধারণীকরণ করতে পারে তা পরিমাপ করতে দেয়। নির্দিষ্ট সমস্যা ডোমেনের উপর নির্ভর করে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা তার যথার্থতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার বা অন্য কোন প্রাসঙ্গিক মেট্রিক্স পরিমাপ করার জন্য অপরিহার্য।
মূল্যায়নের জন্য প্রদত্ত 20% ওজন নিশ্চিত করে যে মডেলটি অদেখা তথ্যের উপর কঠোরভাবে পরীক্ষা করা হয়েছে এবং এর ক্ষমতাগুলির একটি বাস্তবসম্মত মূল্যায়ন প্রদান করে। এই মূল্যায়ন পর্বটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীতে ওভারফিটিং, আন্ডারফিটিং বা পক্ষপাতের মতো সম্ভাব্য সমস্যাগুলিকে উন্মোচন করতে সহায়তা করে৷ এটি পারফরম্যান্স উন্নত করতে হাইপারপ্যারামিটার এবং মডেল আর্কিটেকচারের সূক্ষ্ম-টিউনিং সক্ষম করে।
এই ধারণাটি ব্যাখ্যা করার জন্য, আসুন একটি ব্যবহারিক উদাহরণ বিবেচনা করা যাক। ধরুন আমরা বিড়াল এবং কুকুরের ছবি শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মডেল লেবেলযুক্ত চিত্রগুলির একটি বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে বিড়াল এবং কুকুরের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে শেখে। মডেলটি যত বেশি চিত্রের উপর প্রশিক্ষণ দিতে পারে, তত ভাল দুটি শ্রেণীর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
একবার প্রশিক্ষণ শেষ হলে, মডেলটিকে একটি পৃথক ডেটাসেট ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয় যাতে এমন চিত্র রয়েছে যা এটি আগে কখনও দেখেনি। এই মূল্যায়ন পর্বটি মডেলের শেখার সাধারণীকরণ এবং নতুন, অদেখা ছবিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। মূল্যায়নের জন্য 20% ওজন বরাদ্দ করে, আমরা নিশ্চিত করি যে মডেলটির কার্যকারিতা অদেখা তথ্যের উপর পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছে, এটির কার্যকারিতার একটি নির্ভরযোগ্য পরিমাপ প্রদান করে।
প্রশিক্ষণের জন্য 80% ওয়েটেজ এবং মেশিন লার্নিং-এ মূল্যায়নের জন্য 20% ওয়েটেজের বন্টন একটি কৌশলগত পছন্দ যার লক্ষ্য মডেলের কর্মক্ষমতার সঠিক মূল্যায়ন নিশ্চিত করার সাথে সাথে শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করা। প্রশিক্ষণের জন্য মূল্যায়ন প্রক্রিয়ার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ উৎসর্গ করে, আমরা ডেটা থেকে শেখার এবং জটিল প্যাটার্ন ক্যাপচার করার মডেলের ক্ষমতাকে অগ্রাধিকার দিই। একই সাথে, মূল্যায়ন পর্বটি কঠোরভাবে অদেখা তথ্যের উপর মডেলটিকে পরীক্ষা করে, এর ক্ষমতার একটি বাস্তবসম্মত মূল্যায়ন প্রদান করে।
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