মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হাইপারপ্যারামিটারগুলি কী কী?
মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংয়ের মতো প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করার সময়, মডেলগুলির বিকাশ এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য হাইপারপ্যারামিটারগুলি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। হাইপারপ্যারামিটারগুলি হল মডেলের বাইরের সেটিংস বা কনফিগারেশন যা শেখার প্রক্রিয়াটি নির্দেশ করে এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় ডেটা থেকে শেখা মডেল প্যারামিটারগুলির বিপরীতে, হাইপারপ্যারামিটারগুলি প্রশিক্ষণ শুরুর আগে সেট করা হয় এবং সর্বত্র স্থির থাকে।
মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে তাদের ভূমিকা এবং কার্যকারিতার উপর ভিত্তি করে হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে বিস্তৃতভাবে বিভিন্ন ধরণের মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। এই বিভাগগুলির মধ্যে রয়েছে মডেল হাইপারপ্যারামিটার, অপ্টিমাইজেশন হাইপারপ্যারামিটার এবং ডেটা প্রসেসিং হাইপারপ্যারামিটার। প্রতিটি প্রকার একটি মডেল কীভাবে ডেটা থেকে শেখে এবং নতুন, অদৃশ্য ডেটাতে সাধারণীকরণ করে তা গঠনে একটি স্বতন্ত্র ভূমিকা পালন করে।
মডেল হাইপারপ্যারামিটার
1. স্থাপত্য হাইপারপ্যারামিটার: এগুলো মডেলের গঠন নির্ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্কে, আর্কিটেকচার হাইপারপ্যারামিটারে স্তরের সংখ্যা, প্রতি স্তরে নোডের সংখ্যা এবং ব্যবহৃত অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ধরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে হাইপারপ্যারামিটার থাকতে পারে যা যথাক্রমে ১২৮, ৬৪ এবং ৩২ নোড সহ তিনটি লুকানো স্তর এবং অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে ReLU (রেক্টিফাইড লিনিয়ার ইউনিট) নির্দিষ্ট করে।
2. নিয়মিতকরণ হাইপারপ্যারামিটার: অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য নিয়মিতকরণ কৌশল ব্যবহার করা হয়, যা তখন ঘটে যখন একটি মডেল অন্তর্নিহিত প্যাটার্নের পরিবর্তে প্রশিক্ষণ ডেটাতে শব্দ শিখে। সাধারণ নিয়মিতকরণ হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে রয়েছে L1 এবং L2 নিয়মিতকরণ সহগ। এই সহগগুলি মডেলের বৃহৎ ওজনের উপর প্রয়োগ করা শাস্তি নিয়ন্ত্রণ করে। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চতর L2 নিয়মিতকরণ সহগ নির্ধারণ করলে বৃহৎ ওজনের উপর আরও বেশি শাস্তি হবে, ফলে মডেলটি ছোট ওজন বজায় রাখতে এবং সম্ভাব্যভাবে সাধারণীকরণ উন্নত করতে উৎসাহিত হবে।
3. ঝরে পড়া হার: নিউরাল নেটওয়ার্কে, ড্রপআউট হল একটি নিয়মিতকরণ কৌশল যেখানে প্রশিক্ষণের সময় এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নিউরনগুলিকে উপেক্ষা করা হয়। ড্রপআউট হার হল একটি হাইপারপ্যারামিটার যা প্রতিটি প্রশিক্ষণ পুনরাবৃত্তির সময় ড্রপ করা নিউরনের ভগ্নাংশ নির্দিষ্ট করে। 0.5 ড্রপআউট হার মানে হল প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে 50% নিউরন এলোমেলোভাবে ড্রপ করা হয়, যা অতিরিক্ত ফিটিং কমাতে সাহায্য করে।
অপ্টিমাইজেশন হাইপারপ্যারামিটার
1. শিক্ষার হার: এটি সম্ভবত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে একটি। শেখার হার লস ফাংশনের সর্বনিম্ন দিকে নেওয়া পদক্ষেপের আকার নির্ধারণ করে। একটি উচ্চ শেখার হার মডেলটিকে খুব দ্রুত একটি সাবঅপ্টিমাল সমাধানে রূপান্তরিত করতে পারে, অন্যদিকে কম শেখার হার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অত্যধিক ধীর করে দিতে পারে বা স্থানীয় ন্যূনতম পর্যায়ে আটকে যেতে পারে।
2. ব্যাচ আকার: এই হাইপারপ্যারামিটার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার একটি পুনরাবৃত্তিতে ব্যবহৃত প্রশিক্ষণ নমুনার সংখ্যা নির্ধারণ করে। ছোট ব্যাচের আকার গ্রেডিয়েন্টের আরও সঠিক অনুমান করতে পারে তবে একটি যুগ সম্পূর্ণ করতে প্রয়োজনীয় সময় বাড়িয়ে দিতে পারে। বিপরীতে, বড় ব্যাচের আকার প্রশিক্ষণের গতি বাড়াতে পারে তবে কম সঠিক মডেল তৈরি করতে পারে।
3. ভরবেগ: মোমেন্টাম সহ স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মতো অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত, এই হাইপারপ্যারামিটারটি গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরগুলিকে সঠিক দিকে ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করে, যার ফলে দ্রুত রূপান্তর ঘটে। এটি অপ্টিমাইজেশন পথে দোলনগুলিকে মসৃণ করতে সাহায্য করে।
4. যুগের সংখ্যা: এই হাইপারপ্যারামিটারটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মাধ্যমে সম্পূর্ণ পাসের সংখ্যা নির্ধারণ করে। উচ্চতর সংখ্যক যুগ সাধারণত মডেলকে ডেটা থেকে শেখার সুযোগ দেয়, তবে এটি অতিরিক্ত ফিটিংয়ের ঝুঁকিও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
ডেটা প্রসেসিং হাইপারপ্যারামিটার
1. বৈশিষ্ট্য স্কেলিং: একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে, প্রায়শই বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্কেল করা প্রয়োজন। বৈশিষ্ট্য স্কেলিংয়ের সাথে সম্পর্কিত হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে স্কেলিং পদ্ধতির পছন্দ অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেমন ন্যূনতম-সর্বোচ্চ স্কেলিং বা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন। এই পছন্দটি মডেলের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে, বিশেষ করে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এবং কে-মিনস ক্লাস্টারিংয়ের মতো বৈশিষ্ট্য স্কেলিংয়ের প্রতি সংবেদনশীল অ্যালগরিদমের জন্য।
2. ডেটা বৃদ্ধির পরামিতি: ইমেজ প্রসেসিং টাস্কে, ডেটাসেটে ছবির পরিবর্তিত সংস্করণ তৈরি করে একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার কৃত্রিমভাবে প্রসারিত করার জন্য ডেটা অগমেন্টেশন ব্যবহার করা হয়। এখানে হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে রয়েছে ঘূর্ণন, অনুবাদ, ফ্লিপিং এবং জুমিংয়ের মতো প্রয়োগ করা রূপান্তরের ধরণ এবং প্রতিটি রূপান্তর প্রয়োগ হওয়ার সম্ভাবনা।
3. স্যাম্পলিং পদ্ধতি: যেসব ক্ষেত্রে তথ্য ভারসাম্যহীন, সেখানে সংখ্যালঘু শ্রেণীর ওভারস্যাম্পলিং বা সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীর আন্ডারস্যাম্পলিং এর মতো কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে। এখানে হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে সংখ্যালঘু এবং সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীর নমুনার অনুপাত অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং
সর্বোত্তম হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচনের প্রক্রিয়াটিকে হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং বলা হয়। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচন মডেলের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের সাধারণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে:
1. গ্রিড অনুসন্ধান: এই পদ্ধতিতে হাইপারপ্যারামিটার মানের একটি গ্রিড সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রতিটি সংমিশ্রণকে সম্পূর্ণরূপে চেষ্টা করা জড়িত। যদিও সহজ, গ্রিড অনুসন্ধান গণনার দিক থেকে ব্যয়বহুল হতে পারে, বিশেষ করে বিপুল সংখ্যক হাইপারপ্যারামিটারের সাথে।
2. র্যান্ডম অনুসন্ধান: সম্ভাব্য সকল সংমিশ্রণ চেষ্টা করার পরিবর্তে, র্যান্ডম সার্চ হাইপারপ্যারামিটারের র্যান্ডম সংমিশ্রণ নির্বাচন করে। এই পদ্ধতিটি প্রায়শই গ্রিড অনুসন্ধানের চেয়ে বেশি দক্ষ এবং আরও ভালো ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে, বিশেষ করে যখন মাত্র কয়েকটি হাইপারপ্যারামিটার প্রভাবশালী হয়।
3. বায়েশিয়ান অপটিমাইজেশন: এটি একটি আরও পরিশীলিত পদ্ধতি যা হাইপারপ্যারামিটারগুলির কর্মক্ষমতাকে একটি সম্ভাব্য ফাংশন হিসাবে মডেল করে এবং অনুসন্ধান এবং শোষণের ভারসাম্য বজায় রেখে হাইপারপ্যারামিটারগুলির সেরা সেট খুঁজে বের করার চেষ্টা করে।
4. অটোমেটেড মেশিন লার্নিং (অটোএমএল): গুগল ক্লাউড অটোএমএলের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেরা হাইপারপ্যারামিটারগুলি অনুসন্ধান করার জন্য উন্নত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এটি সময় এবং সম্পদ সাশ্রয় করতে পারে, বিশেষ করে এমন অনুশীলনকারীদের জন্য যাদের মেশিন লার্নিংয়ে গভীর দক্ষতা নাও থাকতে পারে।
ব্যবহারিক উদাহরণ
গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে চিত্র শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন। হাইপারপ্যারামিটারগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:
– কনভোলিউশনাল স্তরের সংখ্যা এবং তাদের সংশ্লিষ্ট ফিল্টার আকার, যা স্থাপত্যের হাইপারপ্যারামিটার।
- শেখার হার এবং ব্যাচের আকার, যা অপ্টিমাইজেশন হাইপারপ্যারামিটার।
- ডেটা বর্ধন কৌশল যেমন ঘূর্ণন এবং উল্টানো, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের হাইপারপ্যারামিটার।
এই হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে টিউন করার মাধ্যমে, মডেলের নির্ভুলতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যেতে পারে।
অন্য একটি উদাহরণে, ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করার সময়, হাইপারপ্যারামিটারগুলিতে গাছের সর্বাধিক গভীরতা, একটি নোড বিভক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় নমুনার ন্যূনতম সংখ্যা এবং বিভক্ত করার জন্য ব্যবহৃত মানদণ্ড অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই প্রতিটি হাইপারপ্যারামিটার মডেলের জটিলতা এবং এর সাধারণীকরণের ক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
মূলত, হাইপারপ্যারামিটারগুলি মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার ভিত্তি, যা মডেল প্রশিক্ষণের দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উভয়কেই প্রভাবিত করে। তাদের যত্ন সহকারে নির্বাচন এবং টিউনিং এমন মডেল তৈরি করতে পারে যা কেবল প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে না বরং নতুন, অদৃশ্য ডেটাতে কার্যকরভাবে সাধারণীকরণও করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- 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?
- একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্স কী কী?
- রৈখিক রিগ্রেশন কী?
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)