মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ব্যবহার এবং রক্ষণাবেক্ষণের প্রক্রিয়া এবং এই মডেলগুলোর জন্য ব্যবহৃত ডেটা অন্যান্য ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লো থেকে অনেকটাই আলাদা। এই পাঠে, আমরা এই প্রক্রিয়াকে সহজবোধ্য করব এবং প্রধান কৌশলগুলো তুলে ধরব যা আপনাকে জানতে হবে। আপনি:
- উচ্চ পর্যায়ে মেশিন লার্নিং এর প্রক্রিয়াগুলো বুঝতে পারবেন।
- 'মডেল', 'প্রেডিকশন', এবং 'ট্রেনিং ডেটা' এর মতো মৌলিক ধারণাগুলো অন্বেষণ করবেন।
🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
উচ্চ পর্যায়ে, মেশিন লার্নিং (ML) প্রক্রিয়া তৈরি করার কাজটি কয়েকটি ধাপে বিভক্ত:
- প্রশ্ন নির্ধারণ করুন। বেশিরভাগ ML প্রক্রিয়া এমন একটি প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয় যা একটি সাধারণ শর্তযুক্ত প্রোগ্রাম বা নিয়ম-ভিত্তিক ইঞ্জিন দ্বারা উত্তর দেওয়া সম্ভব নয়। এই প্রশ্নগুলো সাধারণত ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার দিকে মনোনিবেশ করে।
- ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করুন। আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে, আপনাকে ডেটা প্রয়োজন। আপনার ডেটার গুণমান এবং কখনও কখনও পরিমাণ নির্ধারণ করবে আপনি কতটা ভালোভাবে আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে পারবেন। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা এই ধাপের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই ধাপে ডেটাকে ট্রেনিং এবং টেস্টিং গ্রুপে ভাগ করাও অন্তর্ভুক্ত।
- ট্রেনিং পদ্ধতি নির্বাচন করুন। আপনার প্রশ্ন এবং ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, আপনাকে একটি মডেল ট্রেন করার পদ্ধতি নির্বাচন করতে হবে যা আপনার ডেটাকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে এবং এর বিরুদ্ধে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এই অংশটি নির্দিষ্ট দক্ষতা এবং প্রায়শই উল্লেখযোগ্য পরিমাণ পরীক্ষার প্রয়োজন।
- মডেল ট্রেন করুন। আপনার ট্রেনিং ডেটা ব্যবহার করে, আপনি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি মডেল ট্রেন করবেন যা ডেটার প্যাটার্নগুলো চিনতে পারে। মডেলটি অভ্যন্তরীণ ওজন ব্যবহার করতে পারে যা ডেটার নির্দিষ্ট অংশগুলোকে প্রাধান্য দিতে সামঞ্জস্য করা যায়।
- মডেল মূল্যায়ন করুন। আপনার সংগ্রহ করা সেট থেকে আগে কখনও দেখা না হওয়া ডেটা (আপনার টেস্টিং ডেটা) ব্যবহার করে আপনি মডেলটি কেমন পারফর্ম করছে তা দেখতে পারেন।
- প্যারামিটার টিউনিং। আপনার মডেলের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে, আপনি বিভিন্ন প্যারামিটার বা ভেরিয়েবল ব্যবহার করে প্রক্রিয়াটি পুনরায় করতে পারেন যা মডেল ট্রেন করার জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করে।
- প্রেডিকশন করুন। নতুন ইনপুট ব্যবহার করে আপনার মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করুন।
কম্পিউটার ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে বিশেষভাবে দক্ষ। এই দক্ষতা গবেষকদের জন্য খুবই সহায়ক যারা একটি নির্দিষ্ট বিষয়ে এমন প্রশ্ন করেন যা শর্তযুক্ত নিয়ম ইঞ্জিন তৈরি করে সহজে উত্তর দেওয়া সম্ভব নয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাকচুয়ারিয়াল কাজের ক্ষেত্রে, একজন ডেটা বিজ্ঞানী ধূমপায়ী বনাম অ-ধূমপায়ীদের মৃত্যুহারের চারপাশে হাতে তৈরি নিয়ম তৈরি করতে পারেন।
যখন অনেক অন্যান্য ভেরিয়েবল সমীকরণে যুক্ত হয়, তখন একটি ML মডেল অতীত স্বাস্থ্য ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের মৃত্যুহার পূর্বাভাস দিতে আরও দক্ষ হতে পারে। একটি আরও আনন্দদায়ক উদাহরণ হতে পারে এপ্রিল মাসে একটি নির্দিষ্ট স্থানের জন্য আবহাওয়ার পূর্বাভাস তৈরি করা, যেখানে ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে অক্ষাংশ, দ্রাঘিমাংশ, জলবায়ু পরিবর্তন, সমুদ্রের নিকটবর্তীতা, জেট স্ট্রিমের প্যাটার্ন এবং আরও অনেক কিছু।
✅ এই স্লাইড ডেক আবহাওয়া বিশ্লেষণে ML ব্যবহারের জন্য একটি ঐতিহাসিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
আপনার মডেল তৈরি শুরু করার আগে, কয়েকটি কাজ সম্পন্ন করতে হবে। আপনার প্রশ্ন পরীক্ষা করতে এবং একটি মডেলের পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে একটি হাইপোথিসিস তৈরি করতে, আপনাকে কয়েকটি উপাদান চিহ্নিত এবং কনফিগার করতে হবে।
আপনার প্রশ্নের উত্তর নিশ্চিতভাবে দিতে, সঠিক ধরনের পর্যাপ্ত ডেটা প্রয়োজন। এই পর্যায়ে আপনাকে দুটি কাজ করতে হবে:
- ডেটা সংগ্রহ করুন। ডেটা বিশ্লেষণে ন্যায্যতার উপর পূর্ববর্তী পাঠটি মনে রেখে, আপনার ডেটা যত্ন সহকারে সংগ্রহ করুন। এই ডেটার উৎস, এর অন্তর্নিহিত পক্ষপাত এবং এর উৎপত্তি নথিভুক্ত করুন।
- ডেটা প্রস্তুত করুন। ডেটা প্রস্তুতির প্রক্রিয়ায় কয়েকটি ধাপ রয়েছে। আপনি যদি বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করেন, তাহলে এটি একত্রিত এবং স্বাভাবিকীকরণ করতে হতে পারে। ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ উন্নত করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন, যেমন স্ট্রিংকে সংখ্যায় রূপান্তর করা (যেমন আমরা ক্লাস্টারিং এ করি)। আপনি মূল ডেটার উপর ভিত্তি করে নতুন ডেটা তৈরি করতে পারেন (যেমন আমরা ক্লাসিফিকেশন এ করি)। আপনি ডেটা পরিষ্কার এবং সম্পাদনা করতে পারেন (যেমন আমরা ওয়েব অ্যাপ পাঠের আগে করি)। অবশেষে, আপনার ট্রেনিং কৌশলের উপর নির্ভর করে, আপনি এটি র্যান্ডমাইজ এবং শাফল করতে পারেন।
✅ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণের পরে, একটি মুহূর্ত নিন এবং দেখুন এর আকৃতি আপনার উদ্দেশ্যপ্রাপ্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম কিনা। হতে পারে যে ডেটা আপনার নির্দিষ্ট কাজের জন্য ভালো পারফর্ম করবে না, যেমন আমরা আমাদের ক্লাস্টারিং পাঠে আবিষ্কার করি!
একটি ফিচার হলো আপনার ডেটার একটি পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য। অনেক ডেটাসেটে এটি একটি কলামের শিরোনাম হিসেবে প্রকাশিত হয়, যেমন 'তারিখ', 'আকার' বা 'রঙ'। আপনার ফিচার ভেরিয়েবল, সাধারণত কোডে X দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, ইনপুট ভেরিয়েবলকে উপস্থাপন করে যা মডেল ট্রেন করতে ব্যবহৃত হবে।
টার্গেট হলো সেই জিনিস যা আপনি পূর্বাভাস দিতে চেষ্টা করছেন। টার্গেট সাধারণত কোডে y দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় এবং এটি সেই প্রশ্নের উত্তর উপস্থাপন করে যা আপনি আপনার ডেটার কাছে করতে চান: ডিসেম্বর মাসে কোন রঙের কুমড়া সবচেয়ে সস্তা হবে? সান ফ্রান্সিসকোতে কোন এলাকায় রিয়েল এস্টেটের মূল্য সবচেয়ে ভালো হবে? কখনও কখনও টার্গেটকে লেবেল অ্যাট্রিবিউটও বলা হয়।
🎓 ফিচার সিলেকশন এবং ফিচার এক্সট্রাকশন মডেল তৈরি করার সময় কোন ভেরিয়েবল নির্বাচন করবেন তা কীভাবে জানবেন? আপনি সম্ভবত ফিচার সিলেকশন বা ফিচার এক্সট্রাকশনের একটি প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাবেন সেরা পারফর্মিং মডেলের জন্য সঠিক ভেরিয়েবলগুলো নির্বাচন করতে। তবে, এগুলো একই জিনিস নয়: "ফিচার এক্সট্রাকশন মূল ফিচারগুলোর ফাংশন থেকে নতুন ফিচার তৈরি করে, যেখানে ফিচার সিলেকশন ফিচারগুলোর একটি সাবসেট প্রদান করে।" (উৎস)
একজন ডেটা বিজ্ঞানীর টুলকিটের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো ডেটাকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার ক্ষমতা, যা Seaborn বা MatPlotLib এর মতো চমৎকার লাইব্রেরি ব্যবহার করে করা যায়। আপনার ডেটাকে ভিজ্যুয়ালি উপস্থাপন করা আপনাকে লুকানো সম্পর্কগুলো আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে যা আপনি কাজে লাগাতে পারেন। আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলো আপনাকে পক্ষপাত বা ভারসাম্যহীন ডেটা আবিষ্কার করতেও সাহায্য করতে পারে (যেমন আমরা ক্লাসিফিকেশন এ আবিষ্কার করি)।
ট্রেনিংয়ের আগে, আপনাকে আপনার ডেটাসেটকে অসম আকারের দুই বা ততোধিক অংশে ভাগ করতে হবে যা এখনও ডেটাকে ভালোভাবে উপস্থাপন করে।
- ট্রেনিং। ডেটাসেটের এই অংশটি আপনার মডেলে ফিট করা হয় এটি ট্রেন করার জন্য। এটি মূল ডেটাসেটের বেশিরভাগ অংশ নিয়ে গঠিত।
- টেস্টিং। একটি টেস্ট ডেটাসেট হলো একটি স্বাধীন ডেটার গ্রুপ, যা প্রায়শই মূল ডেটা থেকে সংগ্রহ করা হয়, যা আপনি তৈরি করা মডেলের পারফরম্যান্স নিশ্চিত করতে ব্যবহার করেন।
- ভ্যালিডেটিং। একটি ভ্যালিডেশন সেট হলো একটি ছোট স্বাধীন উদাহরণের গ্রুপ যা আপনি মডেলের হাইপারপ্যারামিটার বা আর্কিটেকচার টিউন করতে ব্যবহার করেন, মডেলটি উন্নত করতে। আপনার ডেটার আকার এবং আপনি যে প্রশ্ন করছেন তার উপর নির্ভর করে, আপনি এই তৃতীয় সেট তৈরি করতে নাও পারেন (যেমন আমরা টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং এ উল্লেখ করি)।
আপনার ট্রেনিং ডেটা ব্যবহার করে, আপনার লক্ষ্য হলো একটি মডেল তৈরি করা, বা আপনার ডেটার একটি পরিসংখ্যানগত উপস্থাপনা, যা বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ট্রেন করা হয়। মডেল ট্রেনিং ডেটার সাথে এক্সপোজার পায় এবং এটি আবিষ্কৃত প্যাটার্নগুলো সম্পর্কে অনুমান করতে পারে, যাচাই করতে পারে এবং গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করতে পারে।
আপনার প্রশ্ন এবং ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, আপনি এটি ট্রেন করার একটি পদ্ধতি নির্বাচন করবেন। Scikit-learn এর ডকুমেন্টেশন এর মধ্য দিয়ে হাঁটলে - যা আমরা এই কোর্সে ব্যবহার করি - আপনি মডেল ট্রেন করার অনেক উপায় অন্বেষণ করতে পারেন। আপনার অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে, আপনি সেরা মডেল তৈরি করতে একাধিক পদ্ধতি চেষ্টা করতে হতে পারে। আপনি সম্ভবত একটি প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাবেন যেখানে ডেটা বিজ্ঞানীরা একটি মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করেন, এটি অদেখা ডেটা দিয়ে পরীক্ষা করেন, সঠিকতা, পক্ষপাত এবং অন্যান্য গুণমান-হ্রাসকারী সমস্যাগুলো পরীক্ষা করেন এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ট্রেনিং পদ্ধতি নির্বাচন করেন।
আপনার ট্রেনিং ডেটা নিয়ে, আপনি এটি 'ফিট' করতে প্রস্তুত একটি মডেল তৈরি করতে। আপনি লক্ষ্য করবেন যে অনেক ML লাইব্রেরিতে আপনি 'model.fit' কোডটি পাবেন - এটি সেই সময় যখন আপনি আপনার ফিচার ভেরিয়েবলকে একটি মানের অ্যারে (সাধারণত 'X') এবং একটি টার্গেট ভেরিয়েবল (সাধারণত 'y') পাঠান।
ট্রেনিং প্রক্রিয়া সম্পন্ন হওয়ার পরে (একটি বড় মডেল ট্রেন করতে অনেক পুনরাবৃত্তি বা 'epochs' লাগতে পারে), আপনি টেস্ট ডেটা ব্যবহার করে মডেলের গুণমান মূল্যায়ন করতে পারবেন। এই ডেটা মূল ডেটার একটি সাবসেট যা মডেল আগে বিশ্লেষণ করেনি। আপনি মডেলের গুণমান সম্পর্কে একটি মেট্রিক টেবিল প্রিন্ট করতে পারেন।
🎓 মডেল ফিটিং
মেশিন লার্নিং এর প্রসঙ্গে, মডেল ফিটিং একটি মডেলের অন্তর্নিহিত ফাংশনের সঠিকতা নির্দেশ করে, যেটি এমন ডেটা বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করে যা এটি আগে থেকে জানে না।
🎓 আন্ডারফিটিং এবং ওভারফিটিং সাধারণ সমস্যা যা মডেলের গুণমানকে হ্রাস করে, কারণ মডেলটি যথাযথভাবে ফিট হয় না বা খুব বেশি ফিট হয়। এটি মডেলকে এমন পূর্বাভাস দিতে বাধ্য করে যা তার ট্রেনিং ডেটার সাথে খুব বেশি বা খুব কম সংযুক্ত থাকে। একটি ওভারফিট মডেল ট্রেনিং ডেটাকে খুব ভালোভাবে পূর্বাভাস দেয় কারণ এটি ডেটার বিস্তারিত এবং শব্দ খুব ভালোভাবে শিখেছে। একটি আন্ডারফিট মডেল সঠিক নয় কারণ এটি তার ট্রেনিং ডেটা বা এটি যে ডেটা এখনও 'দেখেনি' তা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে না।
ইনফোগ্রাফিক: Jen Looper
আপনার প্রাথমিক ট্রেনিং সম্পন্ন হওয়ার পরে, মডেলের গুণমান পর্যবেক্ষণ করুন এবং এর 'হাইপারপ্যারামিটার' সমন্বয় করে এটি উন্নত করার কথা বিবেচনা করুন। এই প্রক্রিয়া সম্পর্কে আরও পড়ুন ডকুমেন্টেশনে।
এটি সেই মুহূর্ত যখন আপনি সম্পূর্ণ নতুন ডেটা ব্যবহার করে আপনার মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করতে পারেন। একটি 'প্রয়োগকৃত' ML সেটিংয়ে, যেখানে আপনি প্রোডাকশনে মডেল ব্যবহার করার জন্য ওয়েব অ্যাসেট তৈরি করছেন, এই প্রক্রিয়াটি ব্যবহারকারীর ইনপুট সংগ্রহ করার (যেমন একটি বোতাম চাপা) মাধ্যমে একটি ভেরিয়েবল সেট করা এবং মডেলে ইনফারেন্স বা মূল্যায়নের জন্য পাঠানোর অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।
এই পাঠগুলোতে, আপনি কীভাবে প্রস্তুতি, তৈরি, পরীক্ষা, মূল্যায়ন এবং পূর্বাভাস দিতে হয় তা আবিষ্কার করবেন - একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সমস্ত কার্যকলাপ এবং আরও অনেক কিছু, যেহেতু আপনি 'ফুল স্ট্যাক' ML ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার যাত্রায় অগ্রসর হচ্ছেন।
একটি ফ্লো চার্ট আঁকুন যা একটি ML প্র্যাকটিশনারের ধাপগুলো প্রতিফলিত করে। আপনি বর্তমানে প্রক্রিয়ার কোন ধাপে আছেন বলে মনে করেন? আপনি কোথায় অসুবিধা অনুভব করবেন বলে মনে করেন? আপনার কাছে কী সহজ মনে হয়?
অনলাইনে ডেটা বিজ্ঞানীদের সাক্ষাৎকার অনুসন্ধান করুন যারা তাদের দৈনন্দিন কাজ নিয়ে আলোচনা করেন। এখানে একটি সাক্ষাৎকার রয়েছে।
একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সাক্ষাৎকার নিন
অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।