ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার প্রকৃতপক্ষে মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং সাধারণত হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই ধারণাটি বোঝার জন্য, আসুন প্রতিটি শব্দকে পৃথকভাবে বিবেচনা করি।
ব্যাচ আকার:
ব্যাচের আকার একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় মডেলের ওজন আপডেট করার আগে প্রক্রিয়াকৃত নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে। এটি শেখার প্রক্রিয়ার গতি এবং স্থিতিশীলতা নির্ধারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। একটি ছোট ব্যাচের আকার মডেলের ওজনে আরও আপডেটের জন্য অনুমতি দেয়, যা দ্রুত একত্রিত হয়। যাইহোক, এটি শেখার প্রক্রিয়াতে গোলমালও প্রবর্তন করতে পারে। অন্যদিকে, একটি বৃহত্তর ব্যাচের আকার গ্রেডিয়েন্টের আরও স্থিতিশীল অনুমান প্রদান করে কিন্তু প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে ধীর করে দিতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টে (SGD), 1 ব্যাচের আকার বিশুদ্ধ SGD হিসাবে পরিচিত, যেখানে মডেল প্রতিটি পৃথক নমুনা প্রক্রিয়া করার পরে তার ওজন আপডেট করে। বিপরীতভাবে, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকারের সমান একটি ব্যাচের আকার ব্যাচ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট হিসাবে পরিচিত, যেখানে মডেলটি প্রতি যুগে একবার তার ওজন আপডেট করে।
পর্ব:
একটি যুগ হল আরেকটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণের সময় নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সমগ্র ডেটাসেটটি কতবার এগিয়ে এবং পিছনে পাস করা হয় তা নির্ধারণ করে। একাধিক যুগের জন্য একটি মডেলের প্রশিক্ষণ এটিকে তার ওজন পুনরাবৃত্তভাবে সামঞ্জস্য করে ডেটাতে জটিল নিদর্শন শিখতে দেয়। যাইহোক, অত্যধিক যুগের প্রশিক্ষণের ফলে অতিরিক্ত ফিটিং হতে পারে, যেখানে মডেলটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু অদেখা ডেটাকে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ডেটাসেটে 1,000টি নমুনা থাকে এবং মডেলটি 10টি যুগের জন্য প্রশিক্ষিত হয়, তাহলে এর অর্থ হল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন মডেলটি 10 বার পুরো ডেটাসেটটি দেখেছে।
ডেটাসেটের আকার:
ডেটাসেটের আকার মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপলব্ধ নমুনার সংখ্যা বোঝায়। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর যা মডেলের কর্মক্ষমতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে। একটি বৃহত্তর ডেটাসেট আকার প্রায়শই মডেলের আরও ভাল কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যায় কারণ এটি মডেল থেকে শেখার জন্য আরও বিভিন্ন উদাহরণ প্রদান করে। যাইহোক, বৃহৎ ডেটাসেটের সাথে কাজ করা কম্পিউটেশনাল রিসোর্স এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়ও বাড়াতে পারে।
অনুশীলনে, অতিরিক্ত ফিটিং বা আন্ডারফিটিং রোধ করতে ডেটাসেটের আকার এবং মডেল জটিলতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা অপরিহার্য। সীমিত ডেটাসেটগুলি থেকে সর্বাধিক লাভ করতে ডেটা বৃদ্ধি এবং নিয়মিতকরণের মতো কৌশলগুলি নিযুক্ত করা যেতে পারে।
ব্যাচের আকার, যুগ এবং ডেটাসেটের আকার হল মেশিন লার্নিং-এর সমস্ত হাইপারপ্যারামিটার যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মডেলের চূড়ান্ত কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। শক্তিশালী এবং সঠিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য এই হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে কীভাবে কার্যকরভাবে সামঞ্জস্য করা যায় তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
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