তত্ত্বাবধান এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা হল দুটি মৌলিক ধরণের মেশিন লার্নিং দৃষ্টান্ত যা ডেটার প্রকৃতি এবং হাতে থাকা কাজের উদ্দেশ্যগুলির উপর ভিত্তি করে স্বতন্ত্র উদ্দেশ্যগুলি পরিবেশন করে। কার্যকর মেশিন লার্নিং মডেল ডিজাইন করার ক্ষেত্রে তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ বনাম অ-তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ কখন ব্যবহার করতে হবে তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পছন্দ লেবেলযুক্ত ডেটার প্রাপ্যতা, পছন্দসই ফলাফল এবং ডেটাসেটের অন্তর্নিহিত কাঠামোর উপর নির্ভর করে।
সুপারভাইজড লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে মডেলটিকে লেবেল করা ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের উদাহরণ সহ উপস্থাপন করে সঠিক আউটপুটে ইনপুট ডেটা ম্যাপ করতে শেখে। এই প্রশিক্ষণ উদাহরণগুলি ইনপুট-আউটপুট জোড়া নিয়ে গঠিত, যেখানে ইনপুট ডেটা সংশ্লিষ্ট সঠিক আউটপুট বা লক্ষ্য মান দ্বারা অনুষঙ্গী হয়। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার লক্ষ্য হল ইনপুট ভেরিয়েবল থেকে আউটপুট ভেরিয়েবল পর্যন্ত একটি ম্যাপিং ফাংশন শেখা, যা পরে অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষা সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন কাঙ্ক্ষিত আউটপুট জানা থাকে এবং লক্ষ্য হল ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক শেখা। এটি সাধারণত শ্রেণীবিন্যাসের মতো কাজে প্রয়োগ করা হয়, যেখানে লক্ষ্য হল নতুন দৃষ্টান্তের শ্রেণী লেবেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়া এবং রিগ্রেশন, যেখানে লক্ষ্য হল একটি অবিচ্ছিন্ন মান ভবিষ্যদ্বাণী করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার দৃশ্যে, আপনি ইমেলের বিষয়বস্তু এবং পূর্ববর্তী ইমেলগুলির লেবেলযুক্ত স্প্যাম/নন-স্প্যাম অবস্থার উপর ভিত্তি করে একটি ইমেল স্প্যাম কিনা তা অনুমান করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন৷
অন্যদিকে, আনসুপারভাইসড লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে মডেলটিকে লেবেলবিহীন ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষায়, অ্যালগরিদম সঠিক আউটপুট সম্পর্কে স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া ছাড়াই ইনপুট ডেটা থেকে নিদর্শন এবং কাঠামো শেখে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার লক্ষ্য হল ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো অন্বেষণ করা, লুকানো নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করা এবং লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন ছাড়াই অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করা।
তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন লক্ষ্য হয় ডেটা অন্বেষণ করা, লুকানো নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করা এবং অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করা। এটি প্রায়শই ক্লাস্টারিংয়ের মতো কাজগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, যেখানে লক্ষ্য হল একই ধরনের ডেটা পয়েন্টগুলিকে তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারে গোষ্ঠীবদ্ধ করা এবং মাত্রা হ্রাস করা, যেখানে লক্ষ্য হল ডেটাতে প্রয়োজনীয় তথ্য সংরক্ষণ করার সময় বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা হ্রাস করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার দৃশ্যে, আপনি গ্রাহকের বিভাগগুলির কোনো পূর্ব জ্ঞান ছাড়াই তাদের ক্রয় আচরণের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীবদ্ধ গ্রাহকদের জন্য ক্লাস্টারিং ব্যবহার করতে পারেন।
তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে পছন্দ বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে। আপনার যদি একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট থাকে এবং নির্দিষ্ট ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান, তাহলে তত্ত্বাবধান করা শিক্ষাই উপযুক্ত পছন্দ। অন্যদিকে, যদি আপনার একটি লেবেলবিহীন ডেটাসেট থাকে এবং আপনি ডেটা স্ট্রাকচার অন্বেষণ করতে চান বা লুকানো প্যাটার্নগুলি খুঁজে পেতে চান, তাহলে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা আরও উপযুক্ত। কিছু ক্ষেত্রে, তত্ত্বাবধান করা এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন উভয় কৌশলের সংমিশ্রণ, যা আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা নামে পরিচিত, উভয় পদ্ধতির সুবিধাগুলিকে কাজে লাগাতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং-এ তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ বনাম তত্ত্বাবধানহীন প্রশিক্ষণ ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত লেবেলযুক্ত ডেটার প্রাপ্যতা, কাজের প্রকৃতি এবং পছন্দসই ফলাফলের উপর নির্ভর করে। তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে পার্থক্য বোঝা কার্যকর মেশিন লার্নিং মডেল ডিজাইন করার জন্য অপরিহার্য যা অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে পারে এবং ডেটা থেকে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- টেক্সট টু স্পিচ (টিটিএস) কী এবং এটি কীভাবে এআই-এর সাথে কাজ করে?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন
আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:
- মাঠ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কার্যক্রম: EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং (সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামে যান)
- পাঠ: ভূমিকা (সম্পর্কিত পাঠে যান)
- বিষয়: মেশিন লার্নিং কি (সম্পর্কিত বিষয়ে যান)