মূল পার্থক্য – তত্ত্বাবধানে বনাম অ-সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং
তত্ত্বাবধানে শিক্ষা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা হচ্ছে মেশিন লার্নিংয়ের দুটি মূল ধারণা। সুপারভাইজড লার্নিং হল এমন একটি ফাংশন শেখার একটি মেশিন লার্নিং কাজ যা ইনপুট-আউটপুট জোড়ার উদাহরণের ভিত্তিতে একটি আউটপুটে একটি ইনপুটকে ম্যাপ করে। আনসুপারভাইজড লার্নিং হল লেবেলবিহীন ডেটা থেকে লুকানো কাঠামো বর্ণনা করার জন্য একটি ফাংশন অনুমান করার মেশিন লার্নিং কাজ। তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং এর মধ্যে মূল পার্থক্য হল যে তত্ত্বাবধানে লার্নিং লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে যখন তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার সায়েন্সের একটি ক্ষেত্র যা একটি কম্পিউটার সিস্টেমকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ডেটা থেকে শেখার ক্ষমতা দেয়৷এটি ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং এতে নিদর্শনগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়। মেশিন লার্নিং এর অনেক অ্যাপ্লিকেশন আছে। তাদের মধ্যে কয়েকটি হল মুখ শনাক্তকরণ, অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি। মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে। তাদের মধ্যে কয়েকটি হল রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ এবং ক্লাস্টারিং। মেশিন লার্নিং ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য সবচেয়ে সাধারণ প্রোগ্রামিং ভাষা হল R এবং Python। অন্যান্য ভাষা যেমন Java, C++ এবং Matlab ব্যবহার করা যেতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষা কী?
মেশিন লার্নিং ভিত্তিক সিস্টেমে, মডেলটি একটি অ্যালগরিদম অনুযায়ী কাজ করে। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, মডেলটি তত্ত্বাবধান করা হয়। প্রথমত, এটি মডেল প্রশিক্ষণ প্রয়োজন. অর্জিত জ্ঞানের সাথে, এটি ভবিষ্যতের উদাহরণগুলির জন্য উত্তর ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। মডেলটিকে একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। যখন সিস্টেমে নমুনা ডেটার বাইরে দেওয়া হয়, তখন এটি ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে। জনপ্রিয় IRIS ডেটাসেট থেকে একটি ছোট নির্যাস নিচে দেওয়া হল।
উপরের সারণী অনুসারে, সেপাল দৈর্ঘ্য, সেপাল প্রস্থ, প্যাটেল দৈর্ঘ্য, প্যাটেল প্রস্থ এবং প্রজাতিকে বৈশিষ্ট্য বলা হয়। কলামগুলি বৈশিষ্ট্য হিসাবে পরিচিত। একটি সারিতে সমস্ত বৈশিষ্ট্যের জন্য ডেটা রয়েছে। অতএব, একটি সারি একটি পর্যবেক্ষণ বলা হয়. ডেটা সংখ্যাগত বা শ্রেণীবদ্ধ হতে পারে। মডেলটিকে ইনপুট হিসাবে সংশ্লিষ্ট প্রজাতির নাম সহ পর্যবেক্ষণ দেওয়া হয়। যখন একটি নতুন পর্যবেক্ষণ দেওয়া হয়, তখন মডেলটির ভবিষ্যদ্বাণী করা উচিত যে এটি কোন প্রজাতির অন্তর্ভুক্ত।
তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশনের জন্য অ্যালগরিদম রয়েছে। শ্রেণিবিন্যাস হল লেবেলযুক্ত ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার প্রক্রিয়া। মডেলটি সীমানা তৈরি করেছে যা ডেটার বিভাগগুলিকে পৃথক করেছে। যখন মডেলটিতে নতুন ডেটা সরবরাহ করা হয়, তখন বিন্দুটি কোথায় বিদ্যমান তার ভিত্তিতে এটি শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।কে-নিয়ারেস্ট নেবারস (কেএনএন) হল একটি শ্রেণিবিন্যাস মডেল। k মানের উপর নির্ভর করে বিভাগ নির্ধারণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, k যখন 5 হয়, যদি একটি নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্ট A ক্যাটাগরিতে আটটি ডেটা পয়েন্ট এবং B ক্যাটাগরিতে ছয়টি ডেটা পয়েন্টের কাছাকাছি থাকে, তাহলে ডেটা পয়েন্টটি A হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হবে।
রিগ্রেশন হল নতুন ডেটার ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পূর্ববর্তী ডেটার প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রক্রিয়া। রিগ্রেশনে, আউটপুট এক বা একাধিক ক্রমাগত ভেরিয়েবল নিয়ে গঠিত হতে পারে। ভবিষ্যদ্বাণী এমন একটি লাইন ব্যবহার করে করা হয় যা বেশিরভাগ ডেটা পয়েন্ট কভার করে। সহজতম রিগ্রেশন মডেল হল একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন। এটি দ্রুত এবং কেএনএন-এর মতো টিউনিং প্যারামিটারের প্রয়োজন হয় না। যদি ডেটা একটি প্যারাবোলিক প্রবণতা দেখায়, তাহলে রৈখিক রিগ্রেশন মডেলটি উপযুক্ত নয়৷
এগুলি তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমের কিছু উদাহরণ। সাধারণত, তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতিগুলি থেকে উৎপন্ন ফলাফলগুলি আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য কারণ ইনপুট ডেটা সুপরিচিত এবং লেবেলযুক্ত। অতএব, মেশিনটিকে শুধুমাত্র লুকানো প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করতে হবে।
আনসুপারভাইসড লার্নিং কি?
অনিদর্শিত শিক্ষায়, মডেলটি তত্ত্বাবধান করা হয় না। মডেল তার নিজের কাজ, ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করতে. লেবেলবিহীন ডেটা নিয়ে সিদ্ধান্তে আসতে এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। সাধারণত, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলির চেয়ে কঠিন কারণ সেখানে কিছু তথ্য থাকে৷ ক্লাস্টারিং হল এক প্রকার অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা। এটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অজানা ডেটা গ্রুপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। k-মান এবং ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং হল দুটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম৷
k-মান অ্যালগরিদম, প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য এলোমেলোভাবে k সেন্ট্রোয়েড রাখে। তারপর প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট নিকটতম সেন্ট্রয়েডের জন্য বরাদ্দ করা হয়। ইউক্লিডীয় দূরত্ব ডেটা বিন্দু থেকে সেন্ট্রোয়েডের দূরত্ব গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা পয়েন্টগুলিকে গ্রুপে ভাগ করা হয়েছে। k সেন্ট্রোয়েডের অবস্থান আবার গণনা করা হয়। নতুন সেন্ট্রয়েড অবস্থান গ্রুপের সমস্ত পয়েন্টের গড় দ্বারা নির্ধারিত হয়। আবার প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট নিকটতম সেন্ট্রোয়েডের জন্য নির্ধারিত হয়।এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি হয় যতক্ষণ না সেন্ট্রোয়েডগুলি আর পরিবর্তন না হয়। k-মান একটি দ্রুত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, কিন্তু ক্লাস্টারিং পয়েন্টগুলির কোনও নির্দিষ্ট প্রারম্ভিকতা নেই। এছাড়াও, ক্লাস্টার পয়েন্টের প্রারম্ভিকতার উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারিং মডেলগুলির একটি উচ্চ বৈচিত্র রয়েছে৷
আরেকটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম হল ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিং। এটি শব্দের সাথে ঘনত্ব ভিত্তিক স্থানিক ক্লাস্টারিং অ্যাপ্লিকেশন হিসাবেও পরিচিত। এটি ঘনত্ব সংযুক্ত পয়েন্টগুলির সর্বাধিক সেট হিসাবে একটি ক্লাস্টারকে সংজ্ঞায়িত করে কাজ করে। এগুলি ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যবহৃত দুটি পরামিতি। তারা হল Ɛ (এপসিলন) এবং সর্বনিম্ন পয়েন্ট। Ɛ হল পাড়ার সর্বোচ্চ ব্যাসার্ধ। ন্যূনতম পয়েন্ট হল একটি ক্লাস্টার সংজ্ঞায়িত করার জন্য Ɛ আশেপাশের সর্বনিম্ন সংখ্যক পয়েন্ট। এগুলি ক্লাস্টারিংয়ের কিছু উদাহরণ যা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে পড়ে৷
সাধারণত, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি থেকে উৎপন্ন ফলাফলগুলি খুব বেশি নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য নয় কারণ লুকানো প্যাটার্ন এবং ফাংশনগুলি নির্ধারণ করার আগে মেশিনটিকে ইনপুট ডেটা সংজ্ঞায়িত এবং লেবেল করতে হয়৷
তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে মিল কী?
তত্ত্বাবধান করা এবং আন-সুপারভাইসড লার্নিং উভয়ই মেশিন লার্নিং এর প্রকার।
তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
তত্ত্বাবধান বনাম আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং |
|
| Supervised Learning হল একটি ফাংশন শেখার মেশিন লার্নিং কাজ যা ইনপুট-আউটপুট জোড়ার উদাহরণের উপর ভিত্তি করে একটি ইনপুটকে একটি আউটপুটে ম্যাপ করে। | আনসুপারভাইসড লার্নিং হল লেবেলবিহীন ডেটা থেকে লুকানো কাঠামো বর্ণনা করার জন্য একটি ফাংশন অনুমান করার মেশিন লার্নিং কাজ৷ |
| প্রধান কার্যকারিতা | |
| তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, মডেলটি লেবেলযুক্ত ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়৷ | অনিয়ন্ত্রিত শিক্ষায়, মডেলটি নিজেই প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে লেবেলযুক্ত ডেটা ছাড়াই ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়৷ |
| ফলাফলের যথার্থতা | |
| তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতিগুলি থেকে উৎপন্ন ফলাফলগুলি আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য৷ | অনিরীক্ষিত শেখার পদ্ধতিগুলি থেকে উৎপন্ন ফলাফলগুলি খুব বেশি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য নয়৷ |
| প্রধান অ্যালগরিদম | |
| তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষায় রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য অ্যালগরিদম রয়েছে৷ | অনিয়ন্ত্রিত শিক্ষায় ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম রয়েছে৷ |
সারাংশ – তত্ত্বাবধান বনাম আন-সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং
সুপারভাইজড লার্নিং এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং দুই ধরনের মেশিন লার্নিং।সুপারভাইজড লার্নিং হল একটি ফাংশন শেখার মেশিন লার্নিং কাজ যা ইনপুট-আউটপুট জোড়ার উদাহরণের ভিত্তিতে একটি আউটপুটে একটি ইনপুটকে ম্যাপ করে। আনসুপারভাইজড লার্নিং হল লেবেলবিহীন ডেটা থেকে লুকানো কাঠামো বর্ণনা করার জন্য একটি ফাংশন অনুমান করার মেশিন লার্নিং কাজ। তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য হল যে তত্ত্বাবধানে থাকা লার্নিং লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে যখন তত্ত্বাবধানহীন ঝোঁক লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে।
