একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রাথমিক কাজ এবং কার্যকলাপ কি কি?
মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, বিশেষ করে যখন একটি মেশিন লার্নিং প্রজেক্টের সাথে জড়িত প্রাথমিক ধাপগুলি নিয়ে আলোচনা করা হয়, তখন এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে বিভিন্ন ধরনের ক্রিয়াকলাপগুলি যেগুলির সাথে জড়িত হতে পারে৷ এই ক্রিয়াকলাপগুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিকাশ, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের মেরুদণ্ড গঠন করে৷ , এবং প্রতিটি কাঁচা ডেটাকে কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করার প্রক্রিয়ায় একটি অনন্য উদ্দেশ্য পরিবেশন করে। নীচে এই ক্রিয়াকলাপগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা রয়েছে, যার সাথে মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের মধ্যে তাদের ভূমিকা ব্যাখ্যা করার জন্য ব্যাখ্যা রয়েছে৷
1. তথ্য সংগ্রহ: এটি যেকোন মেশিন লার্নিং প্রজেক্টের মৌলিক পদক্ষেপ। ডেটা সংগ্রহের মধ্যে বিভিন্ন উত্স থেকে কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করা জড়িত, যার মধ্যে ডেটাবেস, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, সেন্সর ডেটা বা ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রী অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। সংগৃহীত ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ সরাসরি মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কেউ বাড়ির দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করে, তাহলে রিয়েল এস্টেট তালিকা, ঐতিহাসিক বিক্রয় রেকর্ড এবং অর্থনৈতিক সূচক থেকে ডেটা সংগ্রহ করা যেতে পারে।
2. ডেটা প্রস্তুতি: একবার তথ্য সংগ্রহ করা হয়, এটি বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করা আবশ্যক. এই ধাপে গোলমাল এবং ত্রুটিগুলি সরাতে ডেটা পরিষ্কার করা, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা এবং ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত। ডেটা প্রস্তুতিতে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংও রয়েছে, যেখানে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে বিদ্যমান ডেটা থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক লেনদেনের একটি ডেটাসেটে, একজন গ্রাহক প্রতি গড় লেনদেনের মান উপস্থাপন করে এমন একটি বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে।
3. ডেটা এক্সপ্লোরেশন: এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস (EDA) নামেও পরিচিত, এই ধাপে প্যাটার্ন, সম্পর্ক এবং অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করা জড়িত। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল এবং পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি ডেটা বিতরণ বোঝার জন্য, অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে নিযুক্ত করা হয়। এই কার্যকলাপ ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, হিস্টোগ্রাম বা স্ক্যাটার প্লট প্লট করা ডেটা এবং সম্ভাব্য বহিরাগতদের বিতরণ প্রকাশ করতে পারে।
4. মডেল নির্বাচন: এই ধাপে, হাতে থাকা সমস্যা এবং ডেটার প্রকৃতির উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বেছে নেওয়া হয়৷ মডেলের পছন্দটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ বিভিন্ন অ্যালগরিদমের বিভিন্ন শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে। শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার জন্য, কেউ সিদ্ধান্তের গাছ, সমর্থন ভেক্টর মেশিন বা নিউরাল নেটওয়ার্ক বিবেচনা করতে পারে। রিগ্রেশন কাজের জন্য, রৈখিক রিগ্রেশন বা এলোমেলো বন উপযুক্ত হতে পারে। মডেল নির্বাচন প্রক্রিয়ায় প্রায়ই একাধিক মডেলের তুলনা করা হয় যা ডেটার সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত হয়।
5. মডেল প্রশিক্ষণ: একবার একটি মডেল নির্বাচন করা হলে, এটি প্রস্তুত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া আবশ্যক। মডেল প্রশিক্ষণে ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে ত্রুটি কমানোর জন্য মডেল প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত। এটি সাধারণত গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মতো অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলির মাধ্যমে অর্জন করা হয়। প্রশিক্ষণের সময়, মডেল ডেটার মধ্যে নিদর্শন এবং সম্পর্ক শিখে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের মধ্যে ক্ষতির কার্যকারিতা কমাতে নেটওয়ার্কের ওজন এবং পক্ষপাতগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত।
6. মডেল মূল্যায়ন: প্রশিক্ষণের পরে, মডেলের কার্যকারিতা অবশ্যই মূল্যায়ন করা উচিত যাতে এটি অদেখা তথ্যের জন্য ভালভাবে সাধারণীকরণ করে। এটি একটি পৃথক বৈধতা বা পরীক্ষার ডেটাসেট ব্যবহার করে করা হয় যা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা হয়নি। সাধারণ মূল্যায়নের মেট্রিক্সের মধ্যে রয়েছে যথার্থতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য F1-স্কোর এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য বর্গাকার ত্রুটি বা R-স্কোয়ার। মডেলের মূল্যায়ন ওভারফিটিং বা আন্ডারফিটিং এর মতো সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যেখানে মডেলটি হয় প্রশিক্ষণ ডেটাতে খুব ভাল পারফর্ম করে কিন্তু নতুন ডেটাতে খারাপভাবে, বা যথাক্রমে ডেটার অন্তর্নিহিত প্রবণতাগুলি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়।
7. মডেল স্থাপন: চূড়ান্ত ধাপে প্রশিক্ষিত এবং মূল্যায়ন করা মডেলকে একটি উৎপাদন পরিবেশে স্থাপন করা জড়িত যেখানে এটি নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। স্থাপনা বিভিন্ন উপায়ে করা যেতে পারে, যেমন মডেলটিকে একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে একীভূত করা, এটিকে একটি REST API হিসাবে স্থাপন করা, বা এটিকে একটি মোবাইল অ্যাপে এম্বেড করা। সময়ের সাথে সাথে মডেলটি সঠিক থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ অপরিহার্য, কারণ বাস্তব-বিশ্বের ডেটা পরিবর্তন হতে পারে, যার ফলে মডেল ড্রিফ্ট হতে পারে।
এই মূল ক্রিয়াকলাপগুলির বাইরে, মেশিন লার্নিং-এ বেশ কয়েকটি বিশেষ কাজ রয়েছে যা উল্লেখ করার মতো:
- শ্রেণীবিন্যাস: এই কার্যকলাপ শেখা নিদর্শন উপর ভিত্তি করে ইনপুট তথ্য লেবেল বরাদ্দ জড়িত. শ্রেণীবিভাগের কাজগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে প্রচলিত, যেমন স্প্যাম সনাক্তকরণ, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং চিত্র স্বীকৃতি। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্প্যাম সনাক্তকরণ সিস্টেম প্রেরকের ঠিকানা, ইমেল সামগ্রী এবং মেটাডেটার মতো বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ইমেলগুলিকে স্প্যাম বা স্প্যাম নয় হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে৷
- প্রত্যাগতি: রিগ্রেশন টাস্ক ইনপুট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি ক্রমাগত আউটপুট পরিবর্তনশীল ভবিষ্যদ্বাণী জড়িত। এটি সাধারণত বাড়ির দামের পূর্বাভাস, স্টক মার্কেটের প্রবণতা বা বিক্রয় পূর্বাভাসের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়। লক্ষ্য হল স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং ক্রমাগত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করা।
- থলোথলো: ক্লাস্টারিং হল একটি তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশল যা অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একসাথে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটাতে অন্তর্নিহিত নিদর্শন বা কাঠামো আবিষ্কারের জন্য দরকারী। ক্লাস্টারিংয়ের অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে গ্রাহক বিভাজন, চিত্র সংকোচন এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ। এই কাজের জন্য K-মান এবং শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং জনপ্রিয় অ্যালগরিদম।
- মাত্রা হ্রাস: এই ক্রিয়াকলাপটি একটি ডেটাসেটে ইনপুট ভেরিয়েবল বা বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা হ্রাস করার সাথে সাথে এর প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংরক্ষণ করে। প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) এবং টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেবার এমবেডিং (t-SNE) এর মতো মাত্রিকতা হ্রাস কৌশলগুলি মডেলগুলিকে সরল করতে, গণনার সময় কমাতে এবং মাত্রিকতার অভিশাপ প্রশমিত করতে ব্যবহৃত হয়।
- অ্যানোমালি ডিটেকশন: অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ হল ডেটাতে বিরল বা অস্বাভাবিক নিদর্শন সনাক্ত করার প্রক্রিয়া যা প্রত্যাশিত আচরণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। এটি জালিয়াতি সনাক্তকরণ, নেটওয়ার্ক সুরক্ষা এবং ত্রুটি সনাক্তকরণে বিশেষভাবে কার্যকর। আইসোলেশন ফরেস্ট এবং অটোএনকোডারের মতো কৌশলগুলি প্রায়শই অসঙ্গতি সনাক্তকরণ কাজের জন্য নিযুক্ত করা হয়।
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার: তত্ত্বাবধান করা এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার বিপরীতে, শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার মধ্যে একটি পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে সিদ্ধান্তের ক্রম তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষণ মডেল জড়িত। মডেল, বা এজেন্ট, পুরষ্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া পাওয়ার মাধ্যমে একটি লক্ষ্য অর্জন করতে শেখে। শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে গেম খেলা, রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং।
- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি): এনএলপি কম্পিউটার এবং মানুষের ভাষার মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কিত বিভিন্ন কার্যক্রমকে অন্তর্ভুক্ত করে। এর মধ্যে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, অনুভূতি বিশ্লেষণ, ভাষা অনুবাদ এবং নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতির মতো কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এনএলপি মডেলগুলি প্রায়শই টোকেনাইজেশন, স্টেমিং এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত ভাষা মডেল যেমন বিইআরটি বা জিপিটি ব্যবহার করার মতো কৌশলগুলিকে কাজে লাগায়।
এই ক্রিয়াকলাপগুলি বিভিন্ন ধরণের কাজের প্রতিনিধিত্ব করে যা অনুশীলনকারীরা মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করার সময় নিযুক্ত হন। মেশিন লার্নিং সলিউশনগুলিকে কার্যকরভাবে ডিজাইন, বাস্তবায়ন এবং স্থাপন করার জন্য প্রতিটি কার্যকলাপের অন্তর্নিহিত নীতি এবং কৌশলগুলির গভীর বোঝার প্রয়োজন। এই ক্রিয়াকলাপগুলিকে আয়ত্ত করার মাধ্যমে, কেউ জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং বিভিন্ন ডোমেনে উদ্ভাবন চালানোর জন্য মেশিন লার্নিংয়ের শক্তিকে কাজে লাগাতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- একটি পৃথক টেস্ট ডেটাসেটে মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের ধাপটি কেন অপরিহার্য এবং এই ধাপটি এড়িয়ে গেলে কী হতে পারে?
- আজকের বিশ্বে মেশিন লার্নিংয়ের প্রকৃত মূল্য কী এবং আমরা কীভাবে এর প্রকৃত প্রভাবকে কেবল প্রযুক্তিগত প্রচারণা থেকে আলাদা করতে পারি?
- একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচনের মানদণ্ড কী কী?
- যদি কেউ গুগল মডেল ব্যবহার করে এবং নিজের উদাহরণে প্রশিক্ষণ দেয়, তাহলে কি গুগল প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে করা উন্নতিগুলি ধরে রাখে?
- প্রশিক্ষণের আগে কোন এমএল মডেলটি ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে জানা যাবে?
- রিগ্রেশন টাস্ক কী?
- ভার্টেক্স এআই এবং অটোএমএল টেবিলের মধ্যে কীভাবে রূপান্তর করা যায়?
- R-squared, ARIMA অথবা GARCH এর মতো অর্থনীতিগত মডেল ব্যবহার করে আর্থিক তথ্য আপলোড এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস সম্পাদনের জন্য Kaggle ব্যবহার করা কি সম্ভব?
- করোনারি হৃদরোগের ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে?
- গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংকে ভার্টেক্স এআই হিসেবে পুনঃব্র্যান্ড করার ফলে আসলে কী কী পরিবর্তন এসেছে?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন