মেশিন লার্নিং এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লাসিফায়ার হল একটি মডেল যা প্রদত্ত ইনপুট ডেটা পয়েন্টের বিভাগ বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত। এটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মৌলিক ধারণা, যেখানে অ্যালগরিদম অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখে। ক্লাসিফায়ারগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন স্প্যাম সনাক্তকরণ, অনুভূতি বিশ্লেষণ, চিত্র স্বীকৃতি এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
বিভিন্ন ধরণের শ্রেণীবদ্ধকারী রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব বৈশিষ্ট্য এবং বিভিন্ন ধরণের ডেটা এবং কাজের জন্য উপযুক্ততা রয়েছে। কিছু সাধারণ ধরনের ক্লাসিফায়ারের মধ্যে রয়েছে লজিস্টিক রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, ডিসিশন ট্রি, এলোমেলো বন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক। প্রতিটি শ্রেণিবিন্যাসকারীর নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে, যা তাদের নির্দিষ্ট পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
লজিস্টিক রিগ্রেশন হল একটি লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার যা একটি বাইনারি ফলাফলের সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস দেয়। এটি ব্যাপকভাবে বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন একটি ইমেল স্প্যাম কিনা তা অনুমান করা। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) রৈখিক এবং অরৈখিক উভয় শ্রেণীবিভাগের জন্য কার্যকরী হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করে যা বৈশিষ্ট্য স্থানের ক্লাসগুলিকে সর্বোত্তমভাবে আলাদা করে।
সিদ্ধান্ত গাছ হল গাছের মতো কাঠামো যেখানে প্রতিটি অভ্যন্তরীণ নোড একটি বৈশিষ্ট্যকে প্রতিনিধিত্ব করে, প্রতিটি শাখা সেই বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি সিদ্ধান্তকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রতিটি পাতার নোড একটি শ্রেণির লেবেলকে প্রতিনিধিত্ব করে। এলোমেলো বন হল সিদ্ধান্ত গাছের সমষ্টি যা একাধিক গাছের ফলাফল একত্রিত করে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা উন্নত করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার মডেলগুলি হল অত্যন্ত নমনীয় শ্রেণীবিভাগকারী যা ডেটা থেকে জটিল নিদর্শনগুলি শিখতে পারে, এগুলিকে চিত্র এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণের মতো কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে মডেলে লেবেলযুক্ত ডেটা খাওয়ানো, এটিকে ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং টার্গেট ক্লাসের মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক শিখতে দেয়। সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য মডেলটিকে পরীক্ষার সেট নামে ডেটার একটি পৃথক সেটে মূল্যায়ন করা হয়। নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার এবং F1 স্কোরের মতো মেট্রিকগুলি সাধারণত শ্রেণিবদ্ধ কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, Google ক্লাউড-এর AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ক্লাসিফায়ারদের প্রশিক্ষিত ও নিয়োজিত করা যেতে পারে। এই প্ল্যাটফর্মটি স্কেলে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য সরঞ্জাম এবং অবকাঠামো সরবরাহ করে। সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণী সহ, ব্যবহারকারীরা সার্ভার বা অবকাঠামো পরিচালনার প্রয়োজন ছাড়াই সহজেই নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, উত্পাদন সিস্টেমে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিরামহীন একীকরণের অনুমতি দেয়।
ক্লাসিফায়ারগুলি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের অপরিহার্য উপাদান যা স্বয়ংক্রিয় শ্রেণীকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী কাজগুলি সক্ষম করে। কার্যকর মেশিন লার্নিং সলিউশন তৈরির জন্য বিভিন্ন ধরনের ক্লাসিফায়ার এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশন বোঝা খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- 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?
- TensorBoard কি?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন