মেশিন লার্নিং এর আরো কিছু বিস্তারিত পর্যায় কি কি?
মেশিন লার্নিং এর পর্যায়গুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ, স্থাপন এবং বজায় রাখার জন্য একটি কাঠামোগত পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে। এই পর্যায়গুলি নিশ্চিত করে যে মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াটি পদ্ধতিগত, পুনরুত্পাদনযোগ্য এবং মাপযোগ্য। নিম্নলিখিত বিভাগগুলি প্রতিটি পর্যায়ের একটি বিস্তৃত ওভারভিউ প্রদান করে, মূল কার্যক্রম এবং বিবেচ্য বিষয়গুলির বিশদ বিবরণ দেয়।
1. সমস্যার সংজ্ঞা এবং তথ্য সংগ্রহ
সমস্যা সংজ্ঞা
প্রাথমিক পর্যায়ে সমস্যাটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা জড়িত যা মেশিন লার্নিং মডেলটি সমাধান করার লক্ষ্য রাখে। এর মধ্যে ব্যবসার উদ্দেশ্য বোঝা এবং সেগুলিকে একটি মেশিন লার্নিং সমস্যায় অনুবাদ করা অন্তর্ভুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য গ্রাহকের মন্থন হ্রাস করা হতে পারে। সংশ্লিষ্ট মেশিন লার্নিং সমস্যাটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে কোন গ্রাহকরা ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে মন্থন করতে পারে।তথ্য সংগ্রহ
একবার সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত হয়ে গেলে, পরবর্তী পদক্ষেপটি হল মডেলটিকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করা। ডেটা সংগ্রহে বিভিন্ন উত্স যেমন ডাটাবেস, API, ওয়েব স্ক্র্যাপিং এবং তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। সংগৃহীত ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ হল গুরুত্বপূর্ণ কারণ যা মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে।2. ডেটা প্রস্তুতি
ডেটা পরিষ্কারের
কাঁচা ডেটা প্রায়শই শোরগোল করে এবং অনুপস্থিত বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ মান ধারণ করে। ডেটা ক্লিনিংয়ে অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা, সদৃশগুলি অপসারণ করা এবং অসঙ্গতিগুলি সংশোধন করা জড়িত। এই পর্বে সাধারনত অভিযুক্তকরণ, ইন্টারপোলেশন এবং আউটলিয়ার সনাক্তকরণের মতো কৌশলগুলি ব্যবহৃত হয়।ডেটা ট্রান্সফরমেশন
ডেটা ট্রান্সফরমেশনের মধ্যে রয়েছে স্বাভাবিককরণ, স্কেলিং এবং শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের এনকোডিং এর মতো ক্রিয়াকলাপ। এই রূপান্তরগুলি নিশ্চিত করে যে ডেটা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য উপযুক্ত বিন্যাসে রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, সাংখ্যিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্বাভাবিক করা গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলির অভিন্নতা হারকে উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।ডেটা স্প্লিটিং
ডেটাসেটটি সাধারণত প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত হয়। ট্রেনিং সেটটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করার জন্য ব্যবহার করা হয়, ভ্যালিডেশন সেটটি ব্যবহার করা হয় হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য এবং পরীক্ষার সেটটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। একটি সাধারণ বিভক্ত অনুপাত হল প্রশিক্ষণের জন্য 70%, বৈধতার জন্য 15% এবং পরীক্ষার জন্য 15%।3. ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন
বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের মধ্যে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা জড়িত যা মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তিতে অবদান রাখে। টেকনিক যেমন পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ, পারস্পরিক তথ্য, এবং গাছ-ভিত্তিক মডেল থেকে বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব স্কোর বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করতে ব্যবহার করা হয়.বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন বিদ্যমান থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি জড়িত. এর মধ্যে ডেটা একত্রিত করা, বহুপদী বৈশিষ্ট্য তৈরি করা বা অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে ডোমেন-নির্দিষ্ট জ্ঞান ব্যবহার করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি টাইম সিরিজ ডেটাসেটে, চলমান গড় বা পিছিয়ে থাকা মানগুলির মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা যেতে পারে।4. মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ
মডেল নির্বাচন
মেশিন লার্নিং প্রকল্পের সাফল্যের জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ। অ্যালগরিদমের পছন্দ নির্ভর করে সমস্যার প্রকৃতি, ডেটাসেটের আকার এবং ধরন এবং উপলব্ধ গণনামূলক সংস্থানগুলির উপর। সাধারণ অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রৈখিক রিগ্রেশন, সিদ্ধান্ত গাছ, সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক অন্তর্ভুক্ত।মডেল প্রশিক্ষণ
মডেল প্রশিক্ষণের অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি শিখতে প্রশিক্ষণের ডেটা বেছে নেওয়া অ্যালগরিদমে খাওয়ানো জড়িত। এই পর্যায়ে, মডেলের পরামিতিগুলি লস ফাংশন কমানোর জন্য সামঞ্জস্য করা হয়, যা পূর্বাভাসিত এবং প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মতো কৌশলগুলি সাধারণত অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।5। হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং
গ্রিড অনুসন্ধান
গ্রিড সার্চের মধ্যে হাইপারপ্যারামিটারের একটি পূর্বনির্ধারিত সেটের মাধ্যমে সম্পূর্ণভাবে অনুসন্ধান করা জড়িত থাকে যা যাচাইকরণ সেটে সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা প্রদান করে। এই পদ্ধতিটি গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল হতে পারে তবে ছোট থেকে মাঝারি আকারের ডেটাসেটের জন্য কার্যকর।র্যান্ডম অনুসন্ধান
এলোমেলো অনুসন্ধান একটি পূর্বনির্ধারিত বিতরণ থেকে এলোমেলোভাবে হাইপারপ্যারামিটারের নমুনা জড়িত। এই পদ্ধতিটি প্রায়শই গ্রিড অনুসন্ধানের চেয়ে বেশি দক্ষ কারণ এটি অল্প সময়ের মধ্যে হাইপারপ্যারামিটারের একটি বিস্তৃত পরিসর অন্বেষণ করে।বায়েশিয়ান অপটিমাইজেশন
Bayesian অপ্টিমাইজেশান হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচন করতে সম্ভাব্য মডেল ব্যবহার করে। এটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন আনুমানিক করার জন্য একটি সারোগেট মডেল তৈরি করে এবং পরবর্তী কোন হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে মূল্যায়ন করতে হবে সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে এই মডেলটি ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি গ্রিড এবং এলোমেলো অনুসন্ধানের চেয়ে বেশি দক্ষ, বিশেষ করে জটিল মডেলের জন্য।6. মডেল মূল্যায়ন
কর্মক্ষমতা বৈশিষ্ট্যের মান
মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এর নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, F1-স্কোর এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক মেট্রিক্স পরিমাপ করতে বিভিন্ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে। মেট্রিক্সের পছন্দ নির্দিষ্ট সমস্যার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যায়, যথার্থতা এবং F1-স্কোর সাধারণত ব্যবহার করা হয়, যখন একটি রিগ্রেশন সমস্যায়, গড় বর্গক্ষেত্র ত্রুটি (MSE) এবং R-squared বেশি উপযুক্ত।ক্রস বৈধতা
ক্রস-ভ্যালিডেশনে ডেটাসেটকে একাধিক ভাঁজে বিভক্ত করা এবং ডেটার বিভিন্ন উপসেটে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। এই কৌশলটি একটি একক ট্রেন-পরীক্ষা বিভক্তির সাথে যুক্ত বৈচিত্র্য হ্রাস করে মডেলের কর্মক্ষমতার আরও শক্তিশালী অনুমান প্রদান করে। সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে কে-ফোল্ড ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং স্তরিত ক্রস-বৈধকরণ।7. মডেল স্থাপনা
মডেল সিরিয়ালাইজেশন
মডেল সিরিয়ালাইজেশনের সাথে প্রশিক্ষিত মডেলটিকে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করা জড়িত যাতে এটি লোড করা যায় এবং পরে ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহার করা যায়। সাধারণ সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাটে পাইথন মডেলের জন্য আচার এবং বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম জুড়ে মোতায়েন করা প্রয়োজন এমন মডেলগুলির জন্য ONNX অন্তর্ভুক্ত।মডেল পরিবেশন
মডেলটিকে পরিবেশন করার সাথে এটিকে একটি উত্পাদন পরিবেশে স্থাপন করা জড়িত যেখানে এটি ইনপুট ডেটা এবং রিটার্ন পূর্বাভাস পেতে পারে। এটি REST API, মাইক্রোসার্ভিসেস বা ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম যেমন Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker, এবং Azure Machine Learning ব্যবহার করে করা যেতে পারে।8. মনিটরিং এবং রক্ষণাবেক্ষণ
কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ
একবার মডেলটি স্থাপন করা হলে, রিয়েল-টাইমে এর কার্যকারিতা নিরীক্ষণ করা অপরিহার্য। এতে লেটেন্সি, থ্রুপুট এবং ত্রুটির হারের মতো ট্র্যাকিং মেট্রিক্স জড়িত। এই উদ্দেশ্যে প্রমিথিউস, গ্রাফানা এবং ক্লাউড-নেটিভ সলিউশনের মতো মনিটরিং টুল ব্যবহার করা যেতে পারে।মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ
সময়ের সাথে সাথে, অন্তর্নিহিত ডেটা বিতরণের পরিবর্তনের কারণে মডেলের কর্মক্ষমতা হ্রাস পেতে পারে, একটি ঘটনা যা ধারণা ড্রিফট নামে পরিচিত। নিয়মিতভাবে নতুন ডেটা সহ মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া এর যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিকতা বজায় রাখতে সহায়তা করে। স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইনগুলি এই প্রক্রিয়াটিকে প্রবাহিত করার জন্য সেট আপ করা যেতে পারে।এ/বি টেস্টিং
A/B পরীক্ষায় মডেলের একাধিক সংস্করণ স্থাপন করা এবং সেরাটি নির্ধারণ করতে তাদের কর্মক্ষমতা তুলনা করা জড়িত। এই কৌশলটি মডেল আপডেট এবং উন্নতি সম্পর্কে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।9. ডকুমেন্টেশন এবং রিপোর্টিং
মডেল ডকুমেন্টেশন
মডেলের ব্যাপক ডকুমেন্টেশন, এর আর্কিটেকচার, হাইপারপ্যারামিটার, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স সহ, পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং সহযোগিতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। Jupyter Notebooks, Sphinx, এবং MkDocs এর মত টুলগুলি বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন তৈরির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।প্রতিবেদন
মডেলের পারফরম্যান্স, আপডেট এবং যেকোন সমস্যার সম্মুখীন হলে নিয়মিত রিপোর্ট স্টেকহোল্ডারদের কাছে জানানো উচিত। এটি স্বচ্ছতা নিশ্চিত করে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণের সুবিধা দেয়।উদাহরণ: গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস
মেশিন লার্নিং এর পর্যায়গুলি ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি টেলিকমিউনিকেশন কোম্পানির জন্য গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস দেওয়ার উদাহরণটি বিবেচনা করুন।
1. সমস্যা সংজ্ঞা: ব্যবসার উদ্দেশ্য হল গ্রাহকের মন্থন কমানো। মেশিন লার্নিং সমস্যা হল ভবিষ্যদ্বাণী করা যে কোন গ্রাহকরা তাদের ব্যবহারের ধরণ, জনসংখ্যা এবং পরিষেবার ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে মন্থন করতে পারে।
2. তথ্য সংগ্রহ: গ্রাহক ডাটাবেস, ব্যবহার লগ, এবং গ্রাহক পরিষেবা রেকর্ড সহ বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়৷
3. ডেটা প্রস্তুতি: অনুপস্থিত মান এবং অসঙ্গতিগুলি পরিচালনা করার জন্য ডেটা পরিষ্কার করা হয়। মাসিক ব্যবহার, গ্রাহকের মেয়াদ, এবং পরিষেবার অভিযোগের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি স্বাভাবিক এবং এনকোড করা হয়।
4. ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং: প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি মন্থনের সাথে তাদের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা হয়। নতুন বৈশিষ্ট্য, যেমন গড় কলের সময়কাল এবং পরিষেবার অভিযোগের ফ্রিকোয়েন্সি, বের করা হয়।
5. মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ: একটি ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ার এর ব্যাখ্যাযোগ্যতার জন্য বেছে নেওয়া হয়। মন্থনের সাথে সম্পর্কিত নিদর্শনগুলি শিখতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
6. হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং: গ্রিড অনুসন্ধানটি সিদ্ধান্ত গাছের জন্য সর্বোত্তম হাইপারপ্যারামিটারগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়, যেমন প্রতি পাতার সর্বোচ্চ গভীরতা এবং সর্বনিম্ন নমুনা।
7. মডেল মূল্যায়ন: মডেলের কর্মক্ষমতা নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, এবং F1-স্কোর ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়। দৃঢ়তা নিশ্চিত করার জন্য ক্রস-বৈধকরণ করা হয়।
8. মডেল স্থাপন: প্রশিক্ষিত মডেলটিকে একটি ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মে সিরিয়ালাইজ করা হয় এবং স্থাপন করা হয় যেখানে এটি ইনপুট ডেটা এবং রিটার্ন পূর্বাভাস পেতে পারে।
9. পর্যবেক্ষণ এবং রক্ষণাবেক্ষণ: মডেলের কর্মক্ষমতা বাস্তব সময়ে নিরীক্ষণ করা হয়. নিয়মিত পুনঃপ্রশিক্ষণ নতুন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে এবং নির্ভুলতা বজায় রাখার জন্য নির্ধারিত হয়েছে। বিভিন্ন মডেল সংস্করণ তুলনা করার জন্য A/B পরীক্ষা করা হয়।
10. ডকুমেন্টেশন এবং রিপোর্টিং: মডেলের বিশদ ডকুমেন্টেশন, এর স্থাপত্য, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স সহ তৈরি করা হয়েছে। নিয়মিত রিপোর্ট তৈরি করা হয় এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে শেয়ার করা হয়।
এই পর্যায়গুলিতে বর্ণিত কাঠামোগত পদ্ধতি নিশ্চিত করে যে মেশিন লার্নিং মডেলটি পদ্ধতিগতভাবে বিকশিত হয়েছে, দক্ষতার সাথে স্থাপন করা হয়েছে এবং কার্যকরভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়েছে, শেষ পর্যন্ত ভাল ব্যবসায়িক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্স কী কী?
- রৈখিক রিগ্রেশন কী?
- বিভিন্ন ML মডেল একত্রিত করে কি একটি মাস্টার AI তৈরি করা সম্ভব?
- মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ অ্যালগরিদমগুলি কী কী?
- মডেলটির একটি সংস্করণ কীভাবে তৈরি করবেন?
- একটি উদাহরণের প্রেক্ষাপটে ML-এর ৭টি ধাপ কীভাবে প্রয়োগ করবেন?
- বিল্ডিং পারমিটিং ডেটাতে মেশিন লার্নিং কীভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
- কেন অটোএমএল টেবিল বন্ধ করা হয়েছিল এবং এর পরে কী ঘটেছে?
- AI-এর প্রেক্ষাপটে খেলোয়াড়দের আঁকা ডুডল ব্যাখ্যা করার কাজ কী?
- যখন পঠন উপকরণ "সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন" সম্পর্কে কথা বলে, তখন কি এর অর্থ এই যে মূলত সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই বিদ্যমান? আমরা কীভাবে জানব যে একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য একটি অ্যালগরিদম "সঠিক"?
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)