অটোএমএল ভিশন ব্যবহার করে আপনি কীভাবে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন?

/ / প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অটোএমএল ভিশন - পার্ট 2, পরীক্ষার পর্যালোচনা

অটোএমএল ভিশন ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে, আপনি একটি ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে পারেন যাতে ডেটা প্রস্তুতি, মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন জড়িত থাকে। অটোএমএল ভিশন হল Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত একটি শক্তিশালী টুল যা ইমেজ শনাক্তকরণ কাজের জন্য কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং মডেল প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত অনেক জটিল কাজকে স্বয়ংক্রিয় করে।

অটোএমএল ভিশন ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের প্রথম ধাপ হল আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করা এবং প্রস্তুত করা। এই ডেটাতে লেবেলযুক্ত চিত্রগুলির একটি সেট থাকা উচিত যা বিভিন্ন শ্রেণী বা বিভাগগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে যা আপনি আপনার মডেলকে চিনতে চান৷ এটি নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ যে আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা বৈচিত্র্যময় এবং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিগুলির প্রতিনিধিত্ব করে যা আপনি আপনার মডেলের মুখোমুখি হওয়ার আশা করছেন। আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা যত বেশি বৈচিত্র্যময় এবং বিস্তৃত হবে, আপনার মডেলটি সাধারণীকরণ এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবে।

একবার আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা প্রস্তুত হয়ে গেলে, আপনি পরবর্তী ধাপে যেতে পারেন, যা AutoML ভিশন ইন্টারফেসে একটি ডেটাসেট তৈরি করা। এতে আপনার প্রশিক্ষণের ছবি আপলোড করা এবং প্রতিটি ছবির জন্য সংশ্লিষ্ট লেবেল প্রদান করা জড়িত। অটোএমএল ভিশন JPEG এবং PNG সহ বিভিন্ন চিত্র বিন্যাস সমর্থন করে। অতিরিক্তভাবে, আপনি অবজেক্ট ডিটেকশন টাস্কের জন্য বাউন্ডিং বক্সও প্রদান করতে পারেন, যা আপনার মডেলের ক্ষমতাকে আরও বাড়িয়ে দেয়।

ডেটাসেট তৈরি করার পরে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করতে পারেন। অটোএমএল ভিশন ট্রান্সফার লার্নিং নামে একটি কৌশল নিযুক্ত করে, যা আপনাকে বৃহৎ-স্কেল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির সুবিধা নিতে দেয়। এই পদ্ধতিটি উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটা এবং গণনামূলক সংস্থানগুলির পরিমাণ হ্রাস করে। অটোএমএল ভিশন পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির একটি নির্বাচন প্রদান করে, যেমন EfficientNet এবং MobileNet, যা আপনি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে বেছে নিতে পারেন।

প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, অটোএমএল ভিশন আপনার লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলটিকে সুন্দর করে তোলে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেলের পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে এবং আপনার নির্দিষ্ট টাস্কে এর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে মডেলের আর্কিটেকচারকে অপ্টিমাইজ করে। মডেলের যথার্থতাকে ধীরে ধীরে উন্নত করতে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি সাধারণত পুনরাবৃত্তিমূলক হয়, একাধিক যুগ বা পুনরাবৃত্তি সহ। অটোএমএল ভিশন মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতাকে আরও উন্নত করতে ডেটা অগমেন্টেশন কৌশলগুলিও সম্পাদন করে, যেমন র্যান্ডম ঘূর্ণন এবং ফ্লিপ।

প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হলে, AutoML Vision আপনাকে আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য মূল্যায়ন মেট্রিক্স প্রদান করে। এই মেট্রিক্সগুলির মধ্যে রয়েছে যথার্থতা, প্রত্যাহার এবং F1 স্কোর, যা চিত্রগুলিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করার মডেলের ক্ষমতা পরিমাপ করে। আপনি একটি বৈধতা ডেটাসেটে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে এর শক্তি এবং দুর্বলতাগুলির অন্তর্দৃষ্টি পেতেও কল্পনা করতে পারেন৷ অটোএমএল ভিশন আপনাকে প্রশিক্ষণের ডেটা পরিমার্জন করে, হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করে এবং মডেলটিকে এর কার্যকারিতা উন্নত করতে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিয়ে আপনার মডেলে পুনরাবৃত্তি করতে দেয়।

আপনার প্রশিক্ষিত মডেলের পারফরম্যান্সে আপনি সন্তুষ্ট হওয়ার পরে, আপনি নতুন, অদেখা চিত্রগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এটি স্থাপন করতে পারেন। অটোএমএল ভিশন একটি REST API প্রদান করে যা আপনাকে আপনার অ্যাপ্লিকেশন বা পরিষেবাগুলিতে আপনার মডেলকে একীভূত করতে দেয়। আপনি API-তে চিত্র ডেটা পাঠাতে পারেন এবং এটি প্রশিক্ষিত মডেলের অনুমানের উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাসিত লেবেল বা বাউন্ডিং বাক্সগুলি ফিরিয়ে দেবে।

অটোএমএল ভিশন ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের মধ্যে ডেটা প্রস্তুতি, ডেটাসেট তৈরি, মডেল প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন এবং স্থাপনা জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অনুসরণ করে, আপনি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম বা অবকাঠামো সেটআপের বিস্তৃত জ্ঞানের প্রয়োজন ছাড়া ইমেজ শনাক্তকরণ কাজের জন্য কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য AutoML ভিশনের শক্তিকে কাজে লাগাতে পারেন।

সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:

অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন

আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,