আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

4 মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সম্পর্কে আপনার জানা উচিত

মেশিন লার্নিং

মেশিন শিক্ষা সময়ের সাথে সাথে সম্পূর্ণ নতুন স্তরে পৌঁছেছে। যাইহোক, যখন এটি আসে তখন একটি একক অ্যালগরিদম হিসাবে কিছুই নেই মেশিন লার্নিং। তার উপরে, অন্যান্য কৌশল যেমন NLP এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের যোগ, মেশিন শিক্ষা একটি নতুন উচ্চতায় পৌঁছেছে। এমনকি কোম্পানিগুলোও এই উন্নত প্রযুক্তি বেছে নিচ্ছে। তারা এটাকে আলিঙ্গন করছে মেশিন শিক্ষা স্বয়ংক্রিয়তা এবং অ্যালগরিদম।

এর পিছনে মূল কারণ হল কোম্পানিগুলি ডেটা ব্যবহার করে। অতএব, এটি সব বজায় রাখার জন্য সর্বাধিক এবং সর্বোত্তম অ্যালগরিদমের প্রয়োজন। আপনি যদি সেখানে অনেকগুলি অ্যালগরিদম নিয়ে বিভ্রান্ত হন তবে এখানে শীর্ষ অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে মেশিন শিক্ষা অনুসরণ করার.

নিরীক্ষণশিক্ষা

এই ধরণের অ্যালগরিদমে, স্মার্ট কম্পিউটারগুলি ব্যবহার করা হয় যা লেবেলযুক্ত নয় এমন ডেটাতে সহজেই কাজ করতে পারে। তাদের কেবলমাত্র সেই প্যাটার্নটি বুঝতে হবে যাতে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। এটি তাদের কোনও শিক্ষকের সাথে প্রকৃত ডেটা বুঝতে সহায়তা করবে। ম্যানুয়াল সাহায্যের কোনও ব্যবহার না হলে এই ধরণের অ্যালগরিদম অত্যন্ত ব্যবহার করা হয়। সুতরাং, সিস্টেমটি ঝাঁপিয়ে পড়ে এবং পুরো প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করে।

এই ধরণের মডেল বর্ণনামূলক মডেলিং এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণের উপর নির্ভর করে। তবে আউটপুটের জন্য এটিতে কোনও ধরণের লেবেল বা বিভাগ নেই যা এটি মডেল সম্পর্কের উপর নির্ভরশীল করে তুলেছে। এই অ্যালগরিদমের জন্য এমন ইনপুট ডেটা ব্যবহার করা হয় যা নিয়ম খনন, গোষ্ঠীকরণ বা ডেটা পয়েন্টগুলি সংক্ষিপ্তকরণে সহায়তা করে এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণে সহায়তা করে।

অতএব, এটি সহজেই অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করে এবং আরও ভাল ফলাফলের জন্য ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করে। এটি ছাড়াও, এই ধরনের বর্ণনামূলক মডেলে বিভিন্ন অ্যালগরিদম প্রকার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। তাদের মধ্যে কিছু সমিতির নিয়ম শিক্ষা অ্যালগরিদম এবং ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম।

তত্ত্বাবধান শেখা

এই ধরনের মধ্যে শিক্ষা ধারণা, এক ফাংশন আনুমানিক প্রয়োজন. এখানে অ্যালগরিদমগুলি কাজ করা হয়েছে এবং যেটি একটি ভাল পদ্ধতির জন্য নির্বাচিত সঠিক ফলাফল দেয়৷ আমাদের লক্ষ্য হল X দিয়ে উপস্থাপিত ডেটার আনুমানিক মানের সাথে ইনপুট মান সর্বোত্তম উপায়ে বর্ণনা করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা।

অতএব, সময়টি একটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে আসার জন্য বিনিয়োগ করা হয় যা ফাংশনটি বুঝতে সাহায্য করতে পারে। এছাড়াও, এই ধরণের ডেটা সেটে ম্যানুয়াল অনুমানগুলি প্রয়োজন, যা তত্ত্বাবধান করা হয়নি শিক্ষা পদ্ধতি ম্যানুয়াল কাজটি মূলত কাজটির উপর এমনভাবে সেট করা যাতে একটি কম্পিউটার ডেটা পয়েন্ট বুঝতে পারে। কম্পিউটার সহজে ভাষা বুঝতে পারে যাতে আপনি নির্দেশাবলীতে একজন শিক্ষক খাওয়ানো হিসাবে এটি নিতে পারেন।

এটি আউটপুট পেতে নির্ভুলতার সাথে ইনপুট মানগুলির পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। অতএব, নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য একটি প্যাটার্ন অবশ্যই স্পষ্ট হতে হবে। আপনি বলতে পারেন যে এটি নির্ভরতা বা মডেল সম্পর্কের সাথে ভাল কাজ করে। এটি একটি আউটপুট মান হিসাবে পূর্ববর্তী ডেটাসেটগুলির দ্বারা দেওয়া নতুন ভিত্তিক ডেটা থেকে দেওয়া হয়। লেবেলযুক্ত ডেটা, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এবং শ্রেণিবিন্যাস সমস্যাগুলি ছাড়াও একটি আলাদা অ্যালগরিদম রয়েছে যা এই বিভাগে আসে। এর মধ্যে একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়:

ক। লিনিয়ার রিগ্রেশন

সুপরিচিত এবং সর্বাধিক মামলা করা অ্যালগরিদম-লিনিয়ার রিগ্রেশন-ব্যাপকভাবে পরিসংখ্যানগত উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। প্রতিষ্ঠার পর থেকে মেশিন শিক্ষা, এটি আরো জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে। এই ধরণের অ্যালগরিদম সম্পর্কে সবচেয়ে ভাল জিনিস হল যে এটি যেকোনো দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের মূল্যায়ন তুলনা করতে সক্ষম। এছাড়াও, সিস্টেমে একক পরিবর্তন করা হলে প্রভাব বিশ্লেষণ করা সহজ।

যাইহোক, এই অ্যালগরিদম অনেক বড় দ্বারা বিবেচনা করা হয় না ব্যবসায় টাইকুন তবে স্টার্ট-আপ, মাঝারি স্তরের বা ছোট ব্যবসার জন্য এটি ছদ্মবেশে আশীর্বাদের মতো। এটি প্রধানত দলের বৃদ্ধির পূর্বাভাস এবং আয়ের পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হয়। এর উদ্দেশ্যে পূর্বাভাস মডেলিং, এটি গ্রহণের সেরা মডেলগুলির মধ্যে একটি যা ব্যর্থতার ঝুঁকি হ্রাস করতে পারে। সর্বোপরি, এটির জন্য আপনার পকেটে ডেন্ট লাগানোর কোনও প্রয়োজন নেই।

এটি একটি সমীকরণের আকারে প্রতিনিধিত্ব করা হয় যা একটি লাইন নিয়ে গঠিত যা আউটপুট ভেরিয়েবল (y) এবং ইনপুট ভেরিয়েবল (x) এর মধ্যে সম্পর্ক দেখায়। এখানে ইনপুট ভেরিয়েবলের উপস্থাপনের জন্য নির্দিষ্ট সহগ বা বিটা ব্যবহৃত হয়।

খ। নাইভ বয়েস

এই ধরণের সিস্টেম লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে আলাদা কারণ এটিতে প্রায় লক্ষ লক্ষ ডেটা রয়েছে যা স্প্যান হতে পারে। সুতরাং, এই ক্ষেত্রে দুটি প্রধান ধরণের ফর্ম ব্যবহৃত হয়:

  • বহুজাতিক ন্যাভ বেয়েস - তথ্য বহুজাতিক পদ্ধতিতে বিতরণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • গাউসিয়ান নায়েভে বেয়েস - এই বন্টনটির জন্য ব্যবহৃত হয় যা নিয়মিতভাবে অবিচ্ছিন্ন মানটির জন্য বঞ্চিত হয়।

এটি সর্বোত্তম ধরণের পদ্ধতির সাহায্য করবে যা কিছু উচ্চমানের কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়:

  • Google এই ধরনের কৌশল ব্যবহার করে স্প্যান ডেটা ফিল্টার করতে বা ওয়েবসাইট.
  • গুগল তাদের অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির জন্য এই অ্যালগরিদম কৌশলটিও ব্যবহার করেছে। এটি পেজর্যাঙ্ক সূচকে সহায়তা করে যা পুরো ডকুমেন্টটিকে সহজেই শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।
  • ফেসবুকও খুব বেশি দূরে নয় কারণ এটি এর জন্য ব্যবহৃত হয় অনুভূতির বিশ্লেষণ। এতে, স্ট্যাটাস আপডেটগুলি অ্যাক্সেস করা হয়।

এগুলি ছাড়াও অন্যান্য অ্যালগরিদম রয়েছে যা এই পদ্ধতিটিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তুলেছে:

  • নিকটতম প্রতিবেশী
  • সমর্থন ভেক্টর মেশিন
  • সিদ্ধান্ত গাছ

সকলের জন্য পদ্ধতি ছোট পার্থক্য সহ প্রায় একই রকম।

গ। শক্তিবৃদ্ধি শেখা

এই ধরণের পদ্ধতি পরিবেশগত মিথস্ক্রিয়ার উপর নির্ভর করে যা প্রাসঙ্গিক ডেটা সংগ্রহ করতে সহায়তা করে। সুতরাং, সুনির্দিষ্ট ক্রিয়াগুলি নিয়ে আসা সহজ হয় যাতে ঝুঁকির হার হ্রাস করা এবং ফলাফলের নির্ভুলতা সর্বাধিক করা সম্ভব হয়। এই অ্যালগরিদমের ধরণ, কোনও এজেন্ট পুনরাবৃত্ত আকারে বায়ুমণ্ডলকে নিয়মিতভাবে ব্যবহার করে। ফলাফল না পাওয়া পর্যন্ত পুরো সিস্টেম থেকে ছোট বিটগুলি শিখানো সম্ভব।

এই ধরনের মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম এছাড়াও একটি অংশ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা একটি এজেন্টের আচরণ নির্ধারণে সাহায্য করে। কোন ঝুঁকি নেই এবং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করা যেতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রসঙ্গটি সঠিক। এই সিস্টেমটি গভীর প্রতিপক্ষ নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। সাময়িক পার্থক্য এবং প্রশ্ন-শিক্ষা আলগোরিদিম।

d। আধা তত্ত্বাবধানে শেখা

আমরা যদি তদারকি করা বা নিরীক্ষণ করা অ্যালগোরিদমটি পর্যবেক্ষণ করি তবে আপনি বুঝতে পারবেন পুরো সিস্টেমটি পর্যবেক্ষণ করার সময় লেবেলগুলি ব্যবহৃত হয় বা ব্যবহৃত হয় না। তবে, আধা তত্ত্বাবধানে পরিবেশে এটি উভয় ব্যবস্থারই অংশ। মানুষের হস্তক্ষেপের কারণে, লেবেল ব্যয়টি অত্যন্ত বেশি যা সংস্থাগুলি এই সিস্টেমের সাশ্রয়ী মূল্যের ফর্মটি বেছে নেয়।

অনেকগুলি অংশ এই অংশটির বেশিরভাগ অংশ থেকে অনুপস্থিত রয়েছে তবে তাদের মধ্যে কয়েকটি এখনও উপস্থিত রয়েছে। এটি তাদেরকে আধা তত্ত্বাবধানী ব্যবস্থার একটি অংশে পরিণত করেছিল। সুতরাং, এটি ক্লায়েন্টদের একটি উপযুক্ত সমাধান হয়ে ওঠে যা একটি মডেল তৈরির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সহজ কথায়, এটি বলা ভুল হবে না যে লেবেলে থাকা ডেটাগুলি জানা না গেলেও এটিতে এখনও কিছু প্রয়োজনীয় তথ্য রয়েছে। পুরো ফলাফলটি সঠিক ফলাফল দেওয়ার প্যারামিটার অনুযায়ী সরবরাহ করা হবে।

যখন এটি আসে মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম, এমন অনেক সম্ভাবনা রয়েছে যা আমরা মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করতে পারি। যাইহোক, যদি বড় ছবি দেখুন মেশিন শিক্ষা কাজটি নির্ধারণ করবে যে অ্যালগরিদমের কোন মোড তাদের জন্য আদর্শ। আমরা আশা করতে পারি না যে কোনো ডেটা সেট ব্যবহার করা হবে এবং আদর্শ হিসাবে বিবেচিত হবে।

আপনার প্রতিষ্ঠানে এমএল বাস্তবায়ন খুঁজছেন? যোগাযোগ করুন

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: