এই গাইড AWS পরিষেবা ব্যবহার করে ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং এর কাজ ব্যাখ্যা করবে।
ক্রস-ভ্যালিডেশন কি?
ক্রস-ভ্যালিডেশন ডেভেলপারদের বিভিন্ন মেশিন-লার্নিং মডেলের তুলনা করতে এবং বাস্তব জীবনে তাদের কাজ করার অনুভূতি পেতে দেয়। এটি ব্যবহারকারীকে একটি নির্দিষ্ট ডেটা বা পরিস্থিতির জন্য কোন মেশিন লার্নিং (এমএল) বা ডিপ লার্নিং (ডিএল) মডেলটি ভাল কাজ করবে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে। এমন পরিস্থিতিতে আছে যখন একটি ডেটাসেটের জন্য একাধিক মডেল ব্যবহার করা যেতে পারে, এখানে বিকাশকারীরা অপ্টিমাইজ করা ফলাফল পেতে একটি উপযুক্ত মডেল পেতে ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করে:
ক্রস-ভ্যালিডেশন কিভাবে কাজ করে?
একটি ডেটাসেটে এমএল মডেলগুলি পরীক্ষা করার জন্য, ব্যবহারকারীকে মডেলের বৈশিষ্ট্যগুলি অনুমান করতে হবে যাকে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ বলা হয়। চেক করার আরেকটি জিনিস হল মডেলের মূল্যায়ন এটি কতটা ভাল পারফর্ম করেছে তা খুঁজে বের করা এবং একে মডেলের পরীক্ষা বলা হয়। সমস্ত ডেটাতে মডেলটি পরীক্ষা করা ভাল ধারণা নয়, তবে আমরা প্রশিক্ষণের জন্য 75% ডেটা এবং আরও ভাল ফলাফল পাওয়ার জন্য পরীক্ষার জন্য 25% ব্যবহার করি। ক্রস-ভ্যালিডেশন প্রতি 25% ডেটাতে পরীক্ষা করে যে কোন ব্লকটি সর্বোত্তম কার্য সম্পাদন করে তা পরীক্ষা করে:
Amazon SageMaker কি?
AWS-এ ক্রস-ভ্যালিডেশন Amazon SageMaker পরিষেবা ব্যবহার করে করা যেতে পারে কারণ এটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেভেলপারদের উদ্দেশ্য-নির্মিত ক্ষমতাগুলিকে একত্রিত করে দক্ষ এমএল বা ডিএল মডেল তৈরির জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে সহায়তা করে। এই ক্ষমতাগুলি অপ্টিমাইজ করা এবং সঠিক মডেলগুলি তৈরি করতে দরকারী যা সময়ের সাথে উন্নতি করার ক্ষমতা থাকবে:
Amazon SageMaker এর বৈশিষ্ট্য
Amazon SageMaker হল একটি পরিচালিত পরিষেবা এবং এর জন্য ML পরিবেশের ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন নেই৷ এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং তৈরি করার জন্য এটির প্রচুর ডেটার প্রয়োজন তাই এটি ডেটা সংগ্রহের জন্য Amazon S3 বা Amazon Redshift পরিষেবাগুলির সাথে ভালভাবে সংযোগ করে৷ কাঁচা ডেটা থেকে তথ্য পাওয়া কঠিন হতে পারে তাই মডেলগুলি তৈরি করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলিরও প্রয়োজন৷ তারপরে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ডেটা ব্যবহার করুন এবং তারপরে আরও ভাল ফলাফল/পূর্বাভাস পেতে প্রতি 25% ডেটা ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলি করুন:
এটি AWS-এ ক্রস-ভ্যালিডেশন সম্পর্কে।
উপসংহার
ক্রস-ভ্যালিডেশন হল ভালো ফলাফল পাওয়ার জন্য ডেটার জন্য সর্বোত্তম মেশিন লার্নিং বা ডিপ লার্নিং মডেল পাওয়ার প্রক্রিয়া। কোন ব্লক সর্বোচ্চ আউটপুট প্রদান করে তা বোঝার জন্য এটি ডেটার প্রতিটি 25% বিভাগের জন্য পরীক্ষা করবে যা এটি একটি উপযুক্ত উপযুক্ত মডেল তৈরি করে। AWS ক্রস-ভ্যালিডেশন সম্পাদন করতে এবং ক্লাউডে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে সেজমেকার পরিষেবা প্রদান করে। এই নির্দেশিকা ক্রস-ভ্যালিডেশন প্রক্রিয়া এবং AWS-এ এর কাজ ব্যাখ্যা করেছে।