মেশিন লার্নিং নিঃসন্দেহে যুগের সবচেয়ে চাহিদা-প্রাপ্ত প্রযুক্তি! আপনি যদি একজন শিক্ষানবিস হন যিনি মেশিন লার্নিংয়ের সাথে শুরু করছেন তবে মেশিন লার্নিংয়ের পূর্বশর্তগুলি জানা আপনার পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্লগটি আপনাকে মেশিন লার্নিং দিয়ে শুরু করার আগে বিভিন্ন ধরণের ধারণাগুলি বুঝতে সহায়তা করবে যা আপনাকে জানা উচিত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের গভীর-জ্ঞান পেতে, আপনি লাইভের জন্য তালিকাভুক্ত করতে পারেন 24/7 সমর্থন এবং আজীবন অ্যাক্সেস সহ এডুরেকা দ্বারা।
এখানে বিষয়গুলির একটি তালিকা এই ব্লগে আচ্ছাদিত:
মেশিন লার্নিংয়ের পূর্বশর্তসমূহ
শুরু করার জন্যমেশিন লার্নিং আপনাকে অবশ্যই নিম্নলিখিত ধারণাগুলির সাথে পরিচিত হতে হবে:
পরিসংখ্যান
পরিসংখ্যানগুলিতে এমন সরঞ্জাম রয়েছে যা ডেটা থেকে কিছু ফলাফল পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান রয়েছে যা কিছু গুরুত্বপূর্ণ তথ্যে কাঁচা ডেটা রুপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। এছাড়াও, অনুলিপি সংক্রান্ত পরিসংখ্যানগুলি সম্পূর্ণ ডেটাসেট ব্যবহার না করে ডেটার নমুনা থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
সম্পর্কে আরও জানতে পরিসংখ্যানগুলি আপনি নীচের ব্লগগুলিতে যেতে পারেন:
রৈখিক বীজগণিত
লিনিয়ার বীজগণিত ডিল করেভেক্টর, ম্যাট্রিক এবং লিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন সহ। এটি মেশিন লার্নিংয়ে খুব গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ডেটাসেটে রূপান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হতে পারে।
ক্যালকুলাস
ক্যালকুলাস গণিতের একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র এবং এটি অনেকগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে অবিচ্ছেদ্য ভূমিকা পালন করে। একাধিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডেটা সেটবৈশিষ্ট্যগুলি একাধিক মাল্টিভারিয়াল ক্যালকুলাস একটি মেশিন লার্নিং মডেল গঠনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে বলে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। সংহতকরণ এবং পার্থক্যগুলি একটি আবশ্যক।
সম্ভাবনা
সম্ভাবনা সংঘটনগুলির সম্ভাবনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে, পরিস্থিতি আবারও ঘটতে পারে বা না হতে পারে তা যুক্তি তৈরি করতে আমাদের সহায়তা করে। মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সম্ভাব্যতা হ'ল এক ভিত্তি।
সম্ভাব্যতা সম্পর্কে আরও জানার জন্য, আপনি এটির মাধ্যমে যেতে পারেন ব্লগ
একটি সংখ্যা জাভা এর ফ্যাকটোরিয়াল
প্রোগ্রাম ভাষা
পুরো মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াটি বাস্তবায়নের জন্য আর এবং পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষা জানা জরুরি। পাইথন এবং আর উভয়ই অন্তর্নির্মিত লাইব্রেরি সরবরাহ করে যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করা খুব সহজ করে তোলে।
বুনিয়াদি প্রোগ্রামিং জ্ঞান ছাড়াও, আপনার কীভাবে ডেটা উত্তোলন, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং বিশ্লেষণ করা যায় তাও গুরুত্বপূর্ণ। এটি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় একটি অন্যতম দক্ষতা।
প্রোগ্রামিং সম্পর্কে আরও জানতে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ভাষাগুলি, আপনি নিম্নলিখিত ব্লগগুলি দিয়ে যেতে পারেন:
মেশিন লার্নিং ব্যবহারের কেস
মেশিন লার্নিং হ'ল একটি অ্যালগরিদম তৈরি সম্পর্কে যা ছবিতে কী ধরণের পদার্থ রয়েছে বা সুপারিশ ইঞ্জিন, এমন কোনও রোগ বা স্প্যাম ফিল্টারিং নিরাময়ের জন্য ড্রাগের সেরা সংমিশ্রণের মতো ভবিষ্যদ্বাণী করা ডেটা থেকে শিখতে পারে।
মেশিন লার্নিং গাণিতিক পূর্বশর্তগুলির উপর নির্মিত এবং যদি আপনি জানেন যে কেন গণিতটি মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হয় এটি এটিকে মজাদার করে তুলবে। আপনি যে ফাংশনগুলি ব্যবহার করবেন তার পিছনে গণিতগুলি জানতে হবে এবং কোন মডেলটি ডেটার জন্য উপযুক্ত এবং কেন।
সুতরাং আসুন বাড়ির দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার একটি আকর্ষণীয় সমস্যা দিয়ে শুরু করা যাক, বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং দামের ইতিহাস সম্বলিত একটি ডেটাসেট রাখার জন্য, আপাতত, আমরা বর্গফুটের আবাসের জায়গা এবং দামগুলি বিবেচনা করব।
নীচে প্রদর্শিত হিসাবে এখন আমাদের কাছে দুটি কলামযুক্ত একটি ডেটা সেট রয়েছে:
এই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে অবশ্যই কিছু সম্পর্ক থাকতে হবে এটি জানতে আমাদের একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা ঘরের দামের পূর্বাভাস দিতে পারে, আমরা এটি কীভাবে করব?
সেলেনিয়াম ওয়েবড্রাইভারে হাইব্রিড কাঠামো
এই ডেটাটি গ্রাফ করা যাক এবং এটির মতো দেখতে দেখুন:
এখানে এক্স-অক্ষটি থাকার জায়গার প্রতি বর্গফুট মূল্য এবং ওয়াই-অক্ষটি হল বাড়ির দাম। যদি আমরা সমস্ত ডেটা পয়েন্ট প্লট করি তবে আমরা একটি স্কেটার প্লট পাব যা উপরের চিত্রে প্রদর্শিত একটি লাইন দ্বারা উপস্থাপিত হতে পারে এবং যদি আমরা কিছু ডেটা ইনপুট করি তবে এটি কিছু ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে। আদর্শভাবে, আমাদের একটি লাইন সন্ধান করতে হবে যা সর্বাধিক ডেটা পয়েন্টকে ছেদ করবে।
এখানে আমরা এমন একটি লাইন তৈরির চেষ্টা করছি যা বলা হয়:
Y = mX + c
লক্ষ্য (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) এবং প্রেডিকটর ভেরিয়েবল (স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল) এর মধ্যে লিনিয়ার সম্পর্কের পূর্বাভাস দেওয়ার এই পদ্ধতিটিকে লিনিয়ার রিগ্রেশন হিসাবে অভিহিত করা হয়। এটি আমাদের দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি সম্পর্ক অধ্যয়ন এবং সংক্ষিপ্তসার করতে দেয়।
- এক্স = ইন্ডিপেন্ডেন্ট ভেরিয়েবল
- Y = নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল
- সি = ওয়াই-ইন্টারসেপ্ট
- মি = লাইনের opালু
যদি আমরা এক্স এর জন্য আমাদের সমীকরণটি বিবেচনা করি যা একটি পৃথক পরিবর্তনশীল, তাই ওয়াইয়ের মানটির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমাদের কেবলমাত্র মি এবং সি এর জন্য মানগুলি গণনা করতে হবে we
সুতরাং আমরা এই পরিবর্তনকগুলি কীভাবে খুঁজে পাব?
এই ভেরিয়েবলগুলি সন্ধান করার জন্য, আমরা মানগুলির একটি গুচ্ছ চেষ্টা করতে পারি এবং একটি লাইন সর্বাধিক সংখ্যক ডেটা পয়েন্টকে ছেদ করতে চেষ্টা করতে পারি। তবে, আমরা কীভাবে সেরা ফিট লাইনের সন্ধান করব?
সুতরাং সেরা-ফিট লাইনটি সন্ধান করার জন্য, আমরা কমপক্ষে স্কোয়ার ত্রুটি ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারি যা y এর আসল মান এবং পূর্বাভাসকৃত মান y` এর মধ্যে ত্রুটিটি খুঁজে পাবে `
কিভাবে গ্রহনটি সেট আপ করবেন
নিম্নোক্ত স্কোয়ার ত্রুটি ফাংশনটি নীচের সমীকরণটি ব্যবহার করে উপস্থাপন করা যেতে পারে:
এই ফাংশনটি ব্যবহার করে আমরা প্রতিটি পূর্বাভাস করা ডেটা পয়েন্টের জন্য ডেটার পয়েন্টের প্রকৃত মানটির সাথে তুলনা করে ত্রুটিটি খুঁজে পেতে পারি। এরপরে আপনি এই সমস্ত ত্রুটির সংমিশ্রণটি নিয়ে যান এবং ভবিষ্যদ্বাণীতে বিচ্যুতিটি সন্ধান করতে তাদের বর্গক্ষেত্র করেন।
যদি আমরা আমাদের গ্রাফটিতে ত্রুটি অক্ষটি যুক্ত করে থাকি তবে সমস্ত ত্রুটি মানগুলি যুক্ত করে এটি ত্রি-মাত্রিক স্থানে প্লট করে থাকি তবে এটি দেখতে এটির মতো হবে:
উপরের চিত্রটিতে, আদর্শ মানগুলি নীচের কালো অংশে থাকবে যা দামগুলি আসল তথ্য বিন্দুর কাছাকাছি ভবিষ্যদ্বাণী করবে। পরবর্তী পদক্ষেপটি এম এবং সি এর জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য মানগুলি সন্ধান করা। গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত অপ্টিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করে এটি করা যেতে পারে।
গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত একটি পুনরাবৃত্ত পদ্ধতি, যেখানে আমরা আমাদের ভেরিয়েবলের জন্য কিছু মান সেট শুরু করার সাথে শুরু করি এবং আসল মান এবং পূর্বাভাসিত মানের মধ্যে ত্রুটি হ্রাস করে ধীরে ধীরে এগুলিকে উন্নত করি।
এখন যদি আমরা ব্যবহারিকভাবে মনে করি অ্যাপার্টমেন্টের দামগুলি কেবলমাত্র প্রতি বর্গফুট দামের উপর নির্ভর করে না, এমন অনেকগুলি কারণ রয়েছে যেমন শয়নকক্ষ, বাথরুমের সংখ্যা ইত্যাদি we যদি আমরা সেই বৈশিষ্ট্যগুলিও বিবেচনা করি তবে সমীকরণটি কিছু চেহারা দেবে will এটার মত
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & Hellip .. + bnxn + c
লিনিয়ার বীজগণিতের সাথে সম্পর্কিত এটি মাল্টলাইনারি রিগ্রেশন, এখানে আমরা মাপের এমএক্সএন এর ম্যাট্রিকগুলি ব্যবহার করতে পারি যেখানে এম বৈশিষ্ট্যগুলি এবং এন ডেটা পয়েন্ট।
আসুন আরেকটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে কোনও বাড়িটি ভাল অবস্থা বা খারাপ অবস্থার উপর ভিত্তি করে কোনও বাড়ির শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য আমরা বাড়ির অবস্থার সন্ধানের সম্ভাবনাটি ব্যবহার করতে পারি। এর জন্য, কাজ করতে আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন নামে একটি প্রযুক্তি ব্যবহার করতে হবে যা সিগময়েড ফাংশন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব সংঘটনগুলির সম্ভাব্যতার উপর কাজ করে।
এই নিবন্ধে, আমরা মেশিন লার্নিংয়ের পূর্বশর্তগুলি এবং কীভাবে সেগুলি মেশিন লার্নিংয়ে প্রয়োগ করা হয় তা কভার করেছি। সুতরাং মূলত এটি পরিসংখ্যান, ক্যালকুলাস, লিনিয়ার বীজগণিত এবং সম্ভাবনা তত্ত্ব নিয়ে গঠিত। ক্যালকুলাসের অপ্টিমাইজেশনের জন্য কৌশল রয়েছে, লিনিয়ার বীজগণিতগুলিতে অ্যালগরিদম রয়েছে যা বিশাল ডেটা সেটগুলিতে কাজ করতে পারে, সম্ভাবনার সাথে আমরা ঘটনার সম্ভাবনাটি অনুমান করতে পারি এবং পরিসংখ্যান আমাদের ডেটা সেটের নমুনা থেকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি নির্ধারণ করতে সহায়তা করে।
আপনি যখন মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োজনীয়তাগুলি জানেন তখন আমি নিশ্চিত যে আপনি আরও জানতে আগ্রহী। এখানে কয়েকটি ব্লগ রয়েছে যা আপনাকে ডেটা সায়েন্স দিয়ে শুরু করতে সহায়তা করবে:
আপনি যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি সম্পূর্ণ কোর্সে ভর্তি হতে চান, তবে এডুরেকা একটি বিশেষভাবে সজ্জিত এটি আপনাকে তদারকি করা শেখা, আনসার্পাইজড লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের মতো কৌশলগুলিতে দক্ষ করে তুলবে। এর মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং যেমন ডিপ লার্নিং, গ্রাফিকাল মডেলস এবং রিনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সর্বশেষ অগ্রগতি এবং প্রযুক্তিগত পদ্ধতির উপর প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।