অটোএমএল টেবিলগুলি হ্যান্ডেল করতে পারে এমন বিভিন্ন ডেটা প্রকারগুলি কী কী?
AutoML টেবিলগুলি হল Google ক্লাউড দ্বারা সরবরাহ করা একটি শক্তিশালী মেশিন লার্নিং টুল যা ব্যবহারকারীদের বিস্তৃত প্রোগ্রামিং বা ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়৷ এটি ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, মডেল নির্বাচন, হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং এবং মডেল মূল্যায়নের প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয় করে, যা মেশিন লার্নিং জ্ঞানের বিভিন্ন স্তরের ব্যবহারকারীদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।
ডেটা টাইপের ক্ষেত্রে, অটোএমএল টেবিলগুলি বিস্তৃত স্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রকারগুলি পরিচালনা করতে পারে। স্ট্রাকচার্ড ডেটা বলতে এমন ডেটা বোঝায় যা একটি সারণী বিন্যাসে সংগঠিত, সারিগুলি উদাহরণ বা উদাহরণ এবং কলামগুলি বৈশিষ্ট্য বা ভেরিয়েবলের প্রতিনিধিত্ব করে। অটোএমএল টেবিলগুলি সাংখ্যিক এবং শ্রেণীবদ্ধ উভয় প্রকার ডেটা পরিচালনা করতে পারে, ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন ডেটাসেটের সাথে কাজ করতে সক্ষম করে।
1. সংখ্যাসূচক ডেটা: অটোএমএল টেবিলগুলি পূর্ণসংখ্যা এবং ভাসমান-বিন্দু সংখ্যা সহ বিভিন্ন সংখ্যাসূচক ডেটা প্রকারগুলিকে সমর্থন করে৷ এই ডেটা প্রকারগুলি অবিচ্ছিন্ন বা বিচ্ছিন্ন সংখ্যাসূচক মানগুলি উপস্থাপন করার জন্য উপযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের আবাসন মূল্যের একটি ডেটাসেট থাকে, তাহলে মূল্য কলামটি একটি সংখ্যাসূচক ডেটা টাইপ হিসাবে উপস্থাপন করা হবে।
2. শ্রেণিগত ডেটা: অটোএমএল টেবিলগুলি শ্রেণীগত ডেটা প্রকারগুলিকেও সমর্থন করে, যা নির্দিষ্ট বিভাগে পড়ে এমন বিচ্ছিন্ন মানগুলিকে উপস্থাপন করে। শ্রেণীগত তথ্য আরও দুটি উপপ্রকারে বিভক্ত করা যেতে পারে:
ক নামমাত্র ডেটা: নামমাত্র ডেটা এমন বিভাগগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে যেগুলির কোনও অন্তর্নিহিত ক্রম বা অনুক্রম নেই। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার একটি ডেটাসেট থাকে, সেন্টিমেন্ট কলামে "ইতিবাচক", "নিরপেক্ষ" এবং "নেতিবাচক" এর মতো বিভাগ থাকতে পারে। অটোএমএল টেবিলগুলি এই ধরনের নামমাত্র শ্রেণীবদ্ধ ডেটা পরিচালনা করতে পারে।
খ. অর্ডিনাল ডেটা: অর্ডিনাল ডেটা এমন বিভাগগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে যেগুলির একটি নির্দিষ্ট ক্রম বা অনুক্রম রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে চলচ্চিত্রের রেটিংগুলির একটি ডেটাসেট থাকে, তাহলে রেটিং কলামে "দরিদ্র," "ন্যায্য," "ভালো" এবং "চমৎকার" এর মতো বিভাগ থাকতে পারে। অটোএমএল টেবিলগুলি এই ধরনের অর্ডিনাল ক্যাটাগরিকাল ডেটা পরিচালনা করতে পারে এবং মডেল প্রশিক্ষণের সময় বিভাগগুলির ক্রম বিবেচনা করতে পারে।
3. পাঠ্য ডেটা: অটোএমএল টেবিলগুলি পাঠ্য ডেটার জন্য সমর্থনও প্রদান করে। টেক্সট ডেটা সাধারণত অসংগঠিত হয় এবং এটিকে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উপযুক্ত একটি স্ট্রাকচার্ড ফরম্যাটে রূপান্তর করতে প্রিপ্রসেসিংয়ের প্রয়োজন হয়। অটোএমএল টেবিল টেক্সট এম্বেডিং বা শব্দের ব্যাগ-অফ-শব্দ উপস্থাপনের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে পাঠ্য ডেটা পরিচালনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে গ্রাহক পর্যালোচনাগুলির একটি ডেটাসেট থাকে, তাহলে পর্যালোচনা পাঠ্যটিকে ওয়ার্ড এম্বেডিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করে সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যে রূপান্তরিত করা যেতে পারে, যা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অটোএমএল টেবিল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে।
4. টাইম সিরিজ ডেটা: অটোএমএল টেবিলগুলি টাইম সিরিজ ডেটা পরিচালনা করতে পারে, যা সময়ের ব্যবধানের ক্রম অনুসারে সংগৃহীত ডেটা। টাইম সিরিজ ডেটা সাধারণত বিভিন্ন ডোমেনে যেমন ফিনান্স, আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং স্টক মার্কেট বিশ্লেষণের সম্মুখীন হয়। অটোএমএল টেবিলগুলি টাইমস্ট্যাম্প এবং ল্যাগড ভেরিয়েবলের মতো সময়-সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে টাইম সিরিজ ডেটা পরিচালনা করতে পারে।
অটোএমএল টেবিলগুলি সংখ্যাসূচক, শ্রেণীগত (উভয় নামমাত্র এবং অর্ডিনাল), পাঠ্য এবং সময় সিরিজ ডেটা সহ বিস্তৃত কাঠামোগত ডেটা প্রকারগুলি পরিচালনা করতে পারে। এই বহুমুখীতা ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে মেশিন লার্নিং কাজের বিভিন্ন সেটের জন্য অটোএমএল টেবিলের শক্তিকে কাজে লাগাতে দেয়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর অটোমেল টেবিলগুলি:
- ভার্টেক্স এআই এবং অটোএমএল টেবিলের মধ্যে কীভাবে রূপান্তর করা যায়?
- কেন অটোএমএল টেবিল বন্ধ করা হয়েছিল এবং এর পরে কী ঘটেছে?
- কিভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের মডেল স্থাপন করতে পারেন এবং অটোএমএল টেবিলে ভবিষ্যদ্বাণী পেতে পারেন?
- অটোএমএল টেবিলে একটি প্রশিক্ষণ বাজেট সেট করার জন্য কি বিকল্প পাওয়া যায়?
- অটোএমএল টেবিলে বিশ্লেষণ ট্যাব কোন তথ্য প্রদান করে?
- কিভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের প্রশিক্ষণ ডেটা অটোএমএল টেবিলে আমদানি করতে পারে?