মেশিন লার্নিং মডেলের দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য সঠিকভাবে ডেটাসেট প্রস্তুত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি ভালভাবে প্রস্তুত ডেটাসেট নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি কার্যকরভাবে শিখতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটিতে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা পরিষ্কার, ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ডেটা বৃদ্ধি সহ বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপ জড়িত।
প্রথমত, ডেটা সংগ্রহ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের ভিত্তি প্রদান করে। সংগৃহীত ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ সরাসরি মডেলের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। একটি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট সংগ্রহ করা অপরিহার্য যা হাতের কাছে থাকা সমস্ত সম্ভাব্য পরিস্থিতি এবং বিভিন্নতাকে কভার করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা হাতে লেখা অঙ্কগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিই, তবে ডেটাসেটে হস্তাক্ষর শৈলীর বিস্তৃত পরিসর, বিভিন্ন লেখার যন্ত্র এবং বিভিন্ন পটভূমি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।
একবার ডেটা সংগ্রহ করা হলে, কোনও অসঙ্গতি, ত্রুটি বা বহিঃপ্রকাশ দূর করার জন্য এটি পরিষ্কার করা প্রয়োজন। ডেটা ক্লিনিং নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি কোলাহলপূর্ণ বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য দ্বারা প্রভাবিত হয় না, যা ভুল ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে নিয়ে যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক পর্যালোচনা সম্বলিত ডেটাসেটে, ডুপ্লিকেট এন্ট্রিগুলি সরানো, বানান ভুল সংশোধন করা এবং অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা উচ্চ-মানের ডেটা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ।
ডেটা পরিষ্কার করার পরে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করতে প্রি-প্রসেসিং কৌশল প্রয়োগ করা হয়। এতে বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্কেল করা, শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলিকে এনকোড করা বা ডেটা স্বাভাবিক করা জড়িত থাকতে পারে। প্রিপ্রসেসিং নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি কার্যকরভাবে ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং অর্থপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, ইমেজ সম্বলিত ডেটাসেটে, মডেলের ইনপুটকে মানসম্মত করার জন্য পিক্সেলের মান পরিবর্তন করা, ক্রপ করা এবং স্বাভাবিক করার মতো প্রি-প্রসেসিং কৌশলগুলি প্রয়োজনীয়।
পরিষ্কার এবং প্রিপ্রসেসিং ছাড়াও, ডেটাসেটের আকার এবং বৈচিত্র্য বাড়ানোর জন্য ডেটা বৃদ্ধির কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে। ডেটা অগমেন্টেশনের মধ্যে বিদ্যমান ডেটাতে এলোমেলো রূপান্তর প্রয়োগ করে নতুন নমুনা তৈরি করা জড়িত। এটি মডেলগুলিকে আরও ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে সহায়তা করে এবং বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে বৈচিত্রগুলি পরিচালনা করার তাদের ক্ষমতা উন্নত করে৷ উদাহরণস্বরূপ, একটি চিত্র শ্রেণীবিভাগের টাস্কে, ডেটা বৃদ্ধির কৌশল যেমন ঘূর্ণন, অনুবাদ এবং ফ্লিপিং ব্যবহার করা যেতে পারে বিভিন্ন অভিযোজন এবং দৃষ্টিকোণ সহ অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ উদাহরণ তৈরি করতে।
সঠিকভাবে ডেটাসেট প্রস্তুত করা অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতেও সাহায্য করে, যা ঘটে যখন মডেলরা অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি শেখার পরিবর্তে প্রশিক্ষণের ডেটা মুখস্থ করে। ডেটাসেটটি প্রতিনিধিত্বশীল এবং বৈচিত্র্যময় তা নিশ্চিত করার মাধ্যমে, মডেলগুলির ওভারফিট হওয়ার সম্ভাবনা কম এবং অদেখা ডেটাকে ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে পারে৷ নিয়মিতকরণ কৌশল, যেমন ড্রপআউট এবং L1/L2 নিয়মিতকরণ, এছাড়াও অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য ডেটাসেট প্রস্তুতির সাথে একত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং মডেলের দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য সঠিকভাবে ডেটাসেট প্রস্তুত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এতে একটি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট সংগ্রহ করা, অসঙ্গতি দূর করার জন্য ডেটা পরিষ্কার করা, একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তরিত করার জন্য ডেটাকে প্রি-প্রসেস করা এবং এর আকার এবং বৈচিত্র্য বাড়ানোর জন্য ডেটা বৃদ্ধি করা জড়িত। এই পদক্ষেপগুলি নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি কার্যকরভাবে শিখতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, পাশাপাশি অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করে৷
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন