অদৃশ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি ধাপ এবং বিবেচনার সাথে জড়িত। এই উদ্দেশ্যে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য, অদৃশ্য ডেটার প্রকৃতি এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বোঝা প্রয়োজন। শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির উপর ফোকাস সহ অদৃশ্য ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির ব্যাখ্যা করা যাক।
প্রথমত, "অদৃশ্য ডেটা" বলতে আমরা কী বুঝি তা সংজ্ঞায়িত করা গুরুত্বপূর্ণ। মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, অদৃশ্য ডেটা বলতে এমন ডেটা বোঝায় যা সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য বা বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ নয়। এর মধ্যে এমন ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা অনুপস্থিত, অসম্পূর্ণ বা কোনোভাবে লুকানো। চ্যালেঞ্জ হল অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করা যা কার্যকরভাবে এই ধরণের ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ করতে পারে।
অদৃশ্য তথ্যের সাথে মোকাবিলা করার জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতি হল অনুযোগ বা ডেটা বৃদ্ধির মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করা। অনুপস্থিতিতে উপলব্ধ ডেটাতে পর্যবেক্ষণ করা প্যাটার্ন বা সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ডেটা সেটে অনুপস্থিত মানগুলি পূরণ করা জড়িত। এটি বিভিন্ন পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যেমন গড় অভিযোজন বা রিগ্রেশন ইম্পুটেশন। ডাটা অগমেন্টেশন, অন্যদিকে, বিদ্যমান ডেটার উপর ভিত্তি করে অতিরিক্ত সিন্থেটিক ডেটা পয়েন্ট তৈরি করে। এটি উপলব্ধ ডেটাতে রূপান্তর বা বিভ্রান্তি প্রয়োগ করে, প্রশিক্ষণ সেটটি কার্যকরভাবে প্রসারিত করে এবং শেখার অ্যালগরিদমের জন্য আরও তথ্য প্রদান করে করা যেতে পারে।
অদৃশ্য ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা হল ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং। বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলে উপলব্ধ ডেটা থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করা বা তৈরি করা জড়িত যা শেখার অ্যালগরিদমকে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করতে পারে। অদৃশ্য ডেটার ক্ষেত্রে, এতে লুকানো বা লুকানো বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা এবং নিষ্কাশন করা জড়িত হতে পারে যা সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য নয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের কার্যে, নির্দিষ্ট শব্দ বা বাক্যাংশের উপস্থিতি শ্রেণী লেবেলের নির্দেশক হতে পারে, এমনকি যদি সেগুলি পাঠ্যে স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা না থাকে। যত্ন সহকারে ডিজাইন এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে, শেখার অ্যালগরিদম সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করা যেতে পারে।
একবার ডেটা প্রিপ্রসেস করা হয়ে গেলে এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ইঞ্জিনিয়ার করা হয়ে গেলে, এটি একটি উপযুক্ত শেখার অ্যালগরিদম নির্বাচন করার সময়। বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে যা শ্রেণিবিন্যাস কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন সিদ্ধান্ত গাছ, সমর্থন ভেক্টর মেশিন, বা নিউরাল নেটওয়ার্ক। অ্যালগরিদমের পছন্দ ডেটার নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং হাতে থাকা সমস্যার উপর নির্ভর করে। কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্ধারণ করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করা এবং যথাযথ মেট্রিক্স, যেমন নির্ভুলতা বা F1 স্কোর ব্যবহার করে তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ।
শেখার অ্যালগরিদম নির্বাচন করার পাশাপাশি, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া বিবেচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ। এতে প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটে ডেটা বিভক্ত করা এবং অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করা এবং এর কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য বৈধতা সেট অন্তর্ভুক্ত করা হয়। প্রশিক্ষণের সময় অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করা এবং অতিরিক্ত ফিটিং বা আন্ডারফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন বা নিয়মিতকরণ কৌশল ব্যবহার করার মতো প্রয়োজনীয় সমন্বয় করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
একবার শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষিত এবং বৈধ হয়ে গেলে, এটি নতুন, অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি প্রায়শই পরীক্ষা বা অনুমান পর্ব হিসাবে উল্লেখ করা হয়। অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের বৈশিষ্ট্যগুলিকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে একটি ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ তৈরি করে। অ্যালগরিদমের যথার্থতা অদেখা তথ্যের সত্য লেবেলের সাথে এর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির তুলনা করে মূল্যায়ন করা যেতে পারে।
অদৃশ্য ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, অ্যালগরিদম নির্বাচন, এবং প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সহ বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ এবং বিবেচনা জড়িত। এই পদক্ষেপগুলি যত্ন সহকারে ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করে, অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করা সম্ভব যা কার্যকরভাবে অদৃশ্য ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ করতে পারে।
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