একটি লেবেলযুক্ত ডেটা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রেক্ষাপটে এবং বিশেষত Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর ডোমেনে, এমন একটি ডেটাসেটকে বোঝায় যা নির্দিষ্ট লেবেল বা বিভাগগুলির সাথে টীকা বা চিহ্নিত করা হয়েছে৷ এই লেবেলগুলি প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য গ্রাউন্ড ট্রুথ বা রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে। ডেটা পয়েন্টগুলিকে তাদের সংশ্লিষ্ট লেবেলের সাথে সংযুক্ত করে, মেশিন লার্নিং মডেলটি প্যাটার্নগুলি চিনতে এবং নতুন, অদেখা ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে শিখতে পারে।
লেবেলযুক্ত ডেটা তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যা মেশিন লার্নিংয়ের একটি সাধারণ পদ্ধতি। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং তাদের সংশ্লিষ্ট আউটপুট লেবেলগুলির মধ্যে সম্পর্ক শিখতে মডেলটিকে একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া মডেলটিকে তার জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করতে এবং নতুন, অদেখা তথ্যের উপর সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।
এই ধারণাটি ব্যাখ্যা করার জন্য, আসুন চিত্র স্বীকৃতির ক্ষেত্রে একটি মেশিন লার্নিং টাস্কের একটি উদাহরণ বিবেচনা করা যাক। ধরুন আমরা এমন একটি মডেল তৈরি করতে চাই যা প্রাণীদের ছবিকে বিড়াল, কুকুর এবং পাখির মতো বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। আমাদের একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট প্রয়োজন যেখানে প্রতিটি চিত্র তার সঠিক লেবেলের সাথে যুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি বিড়ালের একটি চিত্রকে "বিড়াল" হিসাবে লেবেল করা হবে, একটি কুকুরের চিত্রকে "কুকুর" হিসাবে চিহ্নিত করা হবে এবং আরও অনেক কিছু।
লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে ছবি এবং তাদের সংশ্লিষ্ট লেবেলগুলির একটি সংগ্রহ থাকবে। প্রতিটি চিত্রকে বৈশিষ্ট্যের একটি সেট দ্বারা উপস্থাপন করা হবে, যেমন পিক্সেল মান বা চিত্র থেকে বের করা উচ্চ-স্তরের উপস্থাপনা। লেবেলগুলি সঠিক বিভাগ বা শ্রেণি নির্দেশ করবে যার প্রতিটি চিত্র রয়েছে।
প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মেশিন লার্নিং মডেলটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সাথে উপস্থাপন করা হবে। এটি ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং সংশ্লিষ্ট লেবেলের মধ্যে নিদর্শন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে শিখবে। মডেলটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলি আপডেট করবে তার ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রশিক্ষণের ডেটাতে সত্য লেবেলের মধ্যে পার্থক্য কমাতে।
একবার মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, এটি নতুন, অদেখা চিত্রগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি লেবেলবিহীন চিত্র দেওয়া হলে, মডেলটি তার বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করবে এবং লেবেলযুক্ত ডেটাসেট থেকে তার শেখা জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য লেবেলের পূর্বাভাস দেবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করে যে একটি ছবিতে একটি বিড়াল রয়েছে, তাহলে এর মানে হল যে এটি একটি বিড়ালের নির্দেশক চিত্রের নিদর্শনগুলিকে স্বীকৃত করেছে৷
লেবেলযুক্ত ডেটা প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং মডেলের একটি মৌলিক উপাদান। এটি মডেল থেকে শিখতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করে। ডেটা পয়েন্টগুলিকে তাদের সংশ্লিষ্ট লেবেলের সাথে সংযুক্ত করে, মডেলটি নিদর্শনগুলি চিনতে এবং অদেখা ডেটাতে তার জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করতে শিখতে 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)