নথির শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) মডেল তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত, প্রতিটি একটি শক্তিশালী এবং সঠিক মডেল তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্যাখ্যায়, আমরা এই ধরনের একটি মডেল তৈরির বিশদ প্রক্রিয়ার মধ্যে অনুসন্ধান করব, প্রতিটি ধাপের একটি ব্যাপক বোঝাপড়া প্রদান করব।
ধাপ 1: ডেটা প্রস্তুতি
প্রথম ধাপ হল নথির শ্রেণীবিভাগের জন্য ডেটা সংগ্রহ করা এবং প্রিপ্রসেস করা। এর মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ধরনের নথি সংগ্রহ করা যা পছন্দসই বিভাগ বা শ্রেণী কভার করে। ডেটা লেবেল করা উচিত, নিশ্চিত করে যে প্রতিটি নথি সঠিক শ্রেণীর সাথে যুক্ত। প্রি-প্রসেসিং এর মধ্যে অপ্রয়োজনীয় অক্ষরগুলি সরিয়ে পাঠ্যটিকে পরিষ্কার করা, এটিকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা এবং পাঠ্যটিকে শব্দ বা সাবওয়ার্ডে টোকেনাইজ করা জড়িত। উপরন্তু, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল কৌশল যেমন TF-IDF বা শব্দ এমবেডিংগুলি আরও কাঠামোগত বিন্যাসে পাঠ্যকে উপস্থাপন করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
ধাপ 2: গ্রাফ নির্মাণ
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ, ডকুমেন্টের মধ্যে সম্পর্ক ক্যাপচার করার জন্য ডেটাকে গ্রাফ স্ট্রাকচার হিসেবে উপস্থাপন করা হয়। গ্রাফটি তাদের বিষয়বস্তুর মিলের উপর ভিত্তি করে অনুরূপ নথিগুলিকে সংযুক্ত করে তৈরি করা হয়। কে-নিকটবর্তী প্রতিবেশী (কেএনএন) বা কোসাইন সাদৃশ্যের মতো কৌশল ব্যবহার করে এটি অর্জন করা যেতে পারে। গ্রাফটি এমনভাবে তৈরি করা উচিত যা বিভিন্ন শ্রেণীর নথির মধ্যে সংযোগ সীমিত করার সময় একই শ্রেণীর নথিগুলির মধ্যে সংযোগের প্রচার করে।
ধাপ 3: প্রতিপক্ষের প্রশিক্ষণ
প্রতিপক্ষের প্রশিক্ষণ হল নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং এর একটি মূল উপাদান। এটি মডেলটিকে লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন উভয় ডেটা থেকে শিখতে সাহায্য করে, এটিকে আরও শক্তিশালী এবং সাধারণীকরণযোগ্য করে তোলে। এই ধাপে, মডেলটিকে লেবেলযুক্ত ডেটাতে প্রশিক্ষিত করা হয় একই সাথে লেবেলবিহীন ডেটাকে বিরক্ত করার সময়। ইনপুট ডেটাতে এলোমেলো শব্দ বা প্রতিকূল আক্রমণ প্রয়োগ করে বিরক্তির প্রবর্তন করা যেতে পারে। মডেলটিকে এই বিভ্রান্তির প্রতি কম সংবেদনশীল হওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয়, যা অদেখা ডেটাতে উন্নত কর্মক্ষমতার দিকে পরিচালিত করে।
ধাপ 4: মডেল আর্কিটেকচার
নথি শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি উপযুক্ত মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সাধারণ পছন্দগুলির মধ্যে রয়েছে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN), পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN), বা ট্রান্সফরমার মডেল। নথিগুলির মধ্যে সংযোগের বিষয়টি বিবেচনায় রেখে গ্রাফ-গঠিত ডেটা পরিচালনা করার জন্য মডেলটি ডিজাইন করা উচিত। গ্রাফ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক (GCNs) বা গ্রাফ মনোযোগ নেটওয়ার্ক (GATs) প্রায়ই গ্রাফ গঠন প্রক্রিয়াকরণ এবং অর্থপূর্ণ উপস্থাপনা বের করতে ব্যবহৃত হয়।
ধাপ 5: প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন
একবার মডেল আর্কিটেকচার সংজ্ঞায়িত করা হলে, পরবর্তী ধাপ হল লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে স্টকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) বা অ্যাডাম অপ্টিমাইজারের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে মডেলের পরামিতিগুলিকে অপ্টিমাইজ করা। প্রশিক্ষণের সময়, মডেল তাদের বৈশিষ্ট্য এবং গ্রাফ কাঠামোতে ক্যাপচার করা সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে শেখে। প্রশিক্ষণের পরে, মডেলটিকে তার কার্যকারিতা পরিমাপের জন্য একটি পৃথক পরীক্ষা সেটে মূল্যায়ন করা হয়। নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার এবং F1 স্কোরের মতো মূল্যায়ন মেট্রিকগুলি সাধারণত মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
ধাপ 6: ফাইন-টিউনিং এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং
মডেলের কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করতে, ফাইন-টিউনিং প্রয়োগ করা যেতে পারে। এর মধ্যে ট্রান্সফার লার্নিং বা শেখার হার নির্ধারণের মতো কৌশল ব্যবহার করে মডেলের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত। হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রেও গুরুত্বপূর্ণ। শেখার হার, ব্যাচের আকার এবং নিয়মিতকরণ শক্তির মতো পরামিতিগুলি গ্রিড অনুসন্ধান বা এলোমেলো অনুসন্ধানের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে টিউন করা যেতে পারে। সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের এই পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়াটি সম্ভাব্য সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা অর্জনে সহায়তা করে।
ধাপ 7: অনুমান এবং স্থাপনা
একবার মডেলটি প্রশিক্ষিত এবং সূক্ষ্ম সুর করা হলে, এটি নথি শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। নতুন, অদেখা নথিগুলিকে মডেলে খাওয়ানো যেতে পারে এবং এটি শেখা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে তাদের নিজ নিজ ক্লাসের পূর্বাভাস দেবে। মডেলটিকে বিভিন্ন পরিবেশে স্থাপন করা যেতে পারে, যেমন ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, API, বা এমবেডেড সিস্টেম, রিয়েল-টাইম ডকুমেন্ট শ্রেণীবিভাগের ক্ষমতা প্রদান করতে।
নথির শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং মডেল তৈরিতে ডেটা প্রস্তুতি, গ্রাফ নির্মাণ, প্রতিকূল প্রশিক্ষণ, মডেল স্থাপত্য নির্বাচন, প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন, সূক্ষ্ম-টিউনিং, হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং এবং সবশেষে, অনুমান এবং স্থাপনা জড়িত। প্রতিটি পদক্ষেপ একটি সঠিক এবং শক্তিশালী মডেল তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যা কার্যকরভাবে নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে।
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