কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি, বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিকতা উন্নত করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা জড়িত৷ এরকম একটি অ্যালগরিদম হল গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং হল একটি শক্তিশালী এনসেম্বল লার্নিং পদ্ধতি যা একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থীকে একত্রিত করে, যেমন ডিসিশন ট্রি, একটি শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে। এটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে নতুন মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিয়ে কাজ করে যা পূর্ববর্তী মডেলগুলির দ্বারা করা ত্রুটিগুলির উপর ফোকাস করে, ধীরে ধীরে সামগ্রিক ত্রুটি হ্রাস করে৷ একটি সন্তোষজনক নির্ভুলতা অর্জন না হওয়া পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয়।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে, বেশ কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। প্রথমত, ডেটাসেটটিকে একটি প্রশিক্ষণ সেট এবং একটি বৈধতা সেটে বিভক্ত করে প্রস্তুত করতে হবে। প্রশিক্ষণ সেটটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়, যখন বৈধতা সেটটি কার্যক্ষমতা মূল্যায়ন করতে এবং প্রয়োজনীয় সমন্বয় করতে ব্যবহৃত হয়।
এরপরে, প্রশিক্ষণ সেটে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়। অ্যালগরিদম ডেটাতে একটি প্রাথমিক মডেল ফিট করে শুরু হয়। তারপর, এটি এই মডেলের দ্বারা করা ত্রুটিগুলি গণনা করে এবং একটি নতুন মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য সেগুলি ব্যবহার করে যা এই ত্রুটিগুলি হ্রাস করার উপর ফোকাস করে৷ এই প্রক্রিয়াটি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পুনরাবৃত্তির জন্য পুনরাবৃত্তি করা হয়, প্রতিটি নতুন মডেল পূর্ববর্তী মডেলগুলির ত্রুটিগুলি আরও কমিয়ে দেয়।
প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য হাইপারপ্যারামিটারগুলি টিউন করা গুরুত্বপূর্ণ। হাইপারপ্যারামিটার অ্যালগরিদমের বিভিন্ন দিক নিয়ন্ত্রণ করে, যেমন শেখার হার, পুনরাবৃত্তির সংখ্যা এবং দুর্বল শিক্ষার্থীদের জটিলতা। এই হাইপারপ্যারামিটারগুলি টিউন করা মডেল জটিলতা এবং সাধারণীকরণের মধ্যে সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজে পেতে সহায়তা করে।
একবার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া সম্পূর্ণ হলে, প্রশিক্ষিত মডেলটি নতুন, অদেখা তথ্যের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মডেলটি প্রশিক্ষণ সেট থেকে শিখেছে এবং নতুন দৃষ্টান্তে তার ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি, বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর প্রেক্ষাপটে, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এর মতো অ্যালগরিদমগুলিকে ব্যবহার করে এমন মডেলগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে প্রশিক্ষণ দেয় যা ত্রুটিগুলি হ্রাস করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা উন্নত করে৷ মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য হাইপারপ্যারামিটার টিউন করা গুরুত্বপূর্ণ। প্রশিক্ষিত মডেলটি নতুন ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
- গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
- CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
- CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
- টেনসরফ্লো কি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) এর প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন