গ্রাফ রেগুলারাইজেশন হল মেশিন লার্নিং এর একটি মৌলিক কৌশল যাতে একটি গ্রাফ তৈরি করা জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে৷ TensorFlow এর সাথে নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) এর প্রেক্ষাপটে, গ্রাফটি তাদের সাদৃশ্য বা সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ডেটা পয়েন্টগুলিকে কীভাবে সংযুক্ত করা হয় তা সংজ্ঞায়িত করে তৈরি করা হয়। এই গ্রাফটি তৈরি করার দায়িত্ব ডেটা সায়েন্টিস্ট বা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের উপর বর্তায় যিনি মডেলটি ডিজাইন করছেন।
NSL-এ গ্রাফ নিয়মিতকরণের জন্য একটি গ্রাফ তৈরি করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সাধারণত অনুসরণ করা হয়:
1. তথ্য উপস্থাপনা: প্রথম ধাপ হল ডেটা পয়েন্টগুলিকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে উপস্থাপন করা৷ এতে ডেটা পয়েন্টগুলিকে ফিচার ভেক্টর বা এমবেডিং হিসাবে এনকোডিং জড়িত থাকতে পারে যা ডেটা সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক তথ্য ক্যাপচার করে।
2. সাদৃশ্য পরিমাপ: এরপরে, ডেটা পয়েন্টের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করার জন্য একটি সাদৃশ্য পরিমাপ সংজ্ঞায়িত করা হয়। এটি বিভিন্ন মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে হতে পারে যেমন ইউক্লিডীয় দূরত্ব, কোসাইন সাদৃশ্য, বা গ্রাফ-ভিত্তিক পরিমাপের মতো ছোট পথ।
3. থ্রেশহোল্ডিং: ব্যবহৃত সাদৃশ্য পরিমাপের উপর নির্ভর করে, গ্রাফে কোন ডেটা পয়েন্ট সংযুক্ত আছে তা নির্ধারণ করতে একটি থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করা যেতে পারে। থ্রেশহোল্ডের উপরে সাদৃশ্য সহ ডেটা পয়েন্টগুলি গ্রাফের প্রান্ত দ্বারা সংযুক্ত।
4. গ্রাফ নির্মাণ: গণনাকৃত মিল এবং থ্রেশহোল্ডিং ব্যবহার করে, একটি গ্রাফ কাঠামো তৈরি করা হয় যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি তাদের মধ্যে সম্পর্কগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে৷ এই গ্রাফটি NSL ফ্রেমওয়ার্কে গ্রাফ নিয়মিতকরণ কৌশল প্রয়োগের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে।
5. মডেলে অন্তর্ভুক্তি: একবার গ্রাফটি তৈরি হয়ে গেলে, এটি একটি নিয়মিতকরণ শব্দ হিসাবে মেশিন লার্নিং মডেলে একীভূত হয়৷ প্রশিক্ষণের সময় গ্রাফ স্ট্রাকচার ব্যবহার করে, মডেলটি গ্রাফে এনকোড করা ডেটা এবং সম্পর্ক উভয় থেকে শিখতে পারে, যা উন্নত সাধারণীকরণ কর্মক্ষমতার দিকে পরিচালিত করে।
উদাহরণ স্বরূপ, একটি আধা-তত্ত্বাবধান করা শেখার কাজে যেখানে লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটা পয়েন্ট উপলব্ধ থাকে, গ্রাফ নিয়মিতকরণ লেবেলবিহীন ডেটা পয়েন্টগুলিতে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করতে গ্রাফের মাধ্যমে লেবেল তথ্য প্রচার করতে সাহায্য করতে পারে। ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলিকে ব্যবহার করে, মডেলটি আরও শক্তিশালী উপস্থাপনা শিখতে পারে যা ডেটা বিতরণের অন্তর্নিহিত কাঠামোকে ক্যাপচার করে।
টেনসরফ্লো সহ NSL-এর প্রেক্ষাপটে গ্রাফ নিয়মিতকরণের সাথে একটি গ্রাফ তৈরি করা জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্ট এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। এই গ্রাফটি তৈরি করার দায়িত্ব ডেটা সায়েন্টিস্ট বা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের উপর বর্তায়, যিনি উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য গ্রাফটিকে মেশিন লার্নিং মডেলে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ডেটা উপস্থাপনা, মিল পরিমাপ, থ্রেশহোল্ডিং এবং গ্রাফ নির্মাণের ধাপগুলি সংজ্ঞায়িত করেন।
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