AutoML টেবিলের বিশ্লেষণ ট্যাব প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল সম্পর্কে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ তথ্য এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এটি সরঞ্জাম এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের একটি বিস্তৃত সেট অফার করে যা ব্যবহারকারীদের মডেলের কার্যকারিতা বুঝতে, এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে এবং অন্তর্নিহিত ডেটাতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে দেয়।
বিশ্লেষণ ট্যাবে উপলব্ধ তথ্যের মূল অংশগুলির মধ্যে একটি হল মডেলের মূল্যায়ন মেট্রিক্স। এই মেট্রিক্সগুলি মডেলের কর্মক্ষমতার একটি পরিমাণগত মূল্যায়ন প্রদান করে, ব্যবহারকারীদের এটির নির্ভুলতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা পরিমাপ করতে দেয়। অটোএমএল টেবিল বেশ কিছু সাধারণভাবে ব্যবহৃত মূল্যায়ন মেট্রিক প্রদান করে, যেমন যথার্থতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, F1 স্কোর, এবং রিসিভার অপারেটিং চরিত্রগত বক্ররেখার (AUC-ROC) অধীনে এলাকা। এই মেট্রিক্স ব্যবহারকারীদের বুঝতে সাহায্য করে যে মডেলটি কতটা ভাল পারফর্ম করছে এবং বিভিন্ন মডেল বা পুনরাবৃত্তির তুলনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মূল্যায়ন মেট্রিক্স ছাড়াও, বিশ্লেষণ ট্যাব মডেল ব্যাখ্যা এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করার জন্য বিভিন্ন ভিজ্যুয়ালাইজেশনও অফার করে। এরকম একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন হল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স, যা বিভিন্ন শ্রেণীতে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির একটি বিশদ ভাঙ্গন প্রদান করে। এই ম্যাট্রিক্স ব্যবহারকারীদের সত্যিকারের ইতিবাচক, সত্য নেতিবাচক, মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক পরিপ্রেক্ষিতে মডেলের কার্যকারিতা বুঝতে সাহায্য করে। বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স পরীক্ষা করে, ব্যবহারকারীরা উন্নতির সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে পারে বা নির্দিষ্ট ক্লাসগুলিতে ফোকাস করতে পারে যা আরও মনোযোগের প্রয়োজন হতে পারে।
বিশ্লেষণ ট্যাবে আরেকটি দরকারী ভিজ্যুয়ালাইজেশন হল বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব প্লট। এই প্লটটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীতে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের আপেক্ষিক গুরুত্ব দেখায়। মডেলের সিদ্ধান্তের উপর কোন বৈশিষ্ট্যগুলির সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে তা বোঝার মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা ডেটার অন্তর্নিহিত নিদর্শন এবং সম্পর্কের মধ্যে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে। এই তথ্যটি বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের জন্য মূল্যবান হতে পারে, গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল সনাক্ত করতে এবং মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে চালিত করার কারণগুলি বোঝার জন্য।
উপরন্তু, বিশ্লেষণ ট্যাব মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ইনপুট ডেটা সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে। এতে ডেটাসেটে সারি, কলামের সংখ্যা এবং অনুপস্থিত মানগুলির মতো পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ইনপুট ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা ব্যবহারকারীদের সম্ভাব্য ডেটা মানের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে, প্রশিক্ষণ সেটের প্রতিনিধিত্ব মূল্যায়ন করতে এবং ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে।
AutoML টেবিলের বিশ্লেষণ ট্যাবটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করার জন্য সরঞ্জাম এবং তথ্যের একটি বিস্তৃত স্যুট অফার করে। এটি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে মূল্যায়নের মেট্রিক্স, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই তথ্যটি ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীরা মডেল স্থাপনা, আরও মডেল পুনরাবৃত্তি এবং ডেটা প্রস্তুতির প্রক্রিয়ার উন্নতি সম্পর্কে সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর অটোমেল টেবিলগুলি:
- 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?
- কিভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের প্রশিক্ষণ ডেটা অটোএমএল টেবিলে আমদানি করতে পারে?
- অটোএমএল টেবিলগুলি হ্যান্ডেল করতে পারে এমন বিভিন্ন ডেটা প্রকারগুলি কী কী?