Table of Contents
পাইথন মেশিন শেখার প্রকল্পে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত একটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা। এটি ব্যাপক লাইব্রেরি এবং সাধারণ নিয়মে ডাটা বিশ্লেষণ, মডেল উন্নয়ন এবং প্রকল্পসমূহ সম্পর্কে গবেষণা করার জন্য এটিকে উপযুক্ত করে তোলে। এই প্রবন্ধটি মেশিন শেখার জন্য পাইথনের একটি সমাপ্তি-টো-প্রিশন কাজ সম্পর্কে উল্লেখ করে।
তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি
প্রথম পদক্ষেপ হল সমস্যার সঙ্গে তথ্য সংগ্রহ করা । তথ্য ডাটাবেস, API অথবা ফাইল থেকে সংগৃহীত তথ্য সংগ্রহ করা যাবে । একবার সংগৃহীত তথ্য সংগ্রহ করার পর, তথ্য পরিষ্কার করার জন্য তথ্য সংগ্রহ করা এবং প্রভেদ করা আবশ্যক ।
- অনুপস্থিত মান প্রাপ্ত করা সম্ভব নয়
- এনকোডিং পরিবর্তন করা হচ্ছে
- আকার পরিবর্তনের বৈশিষ্ট্য
- প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে তথ্যের বিভক্ত করা হচ্ছে
মডেল ডেভেলপমেন্ট
তথ্য প্রস্তুত করার পর, পরবর্তী ধাপটি হচ্ছে যন্ত্র শেখার মডেল। যেমন, সিকিট লাইব্রেরি, ভিলিটি, রিভলি, রিভলিশন এবং গুচ্ছিং এর মতো বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদম সরবরাহ করে।
মডেল ট্রেনিং এর সাথে প্রশিক্ষণ এবং ক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য হাইপারপারপারিং ডাটা এবং গতি বৃদ্ধির অ্যালগরিদমের উপযুক্ততা রয়েছে।
মডেল বিশ্লেষণ এবং ভ্রমণ
একবার প্রশিক্ষিত মডেলকে মেট্রিকের মত, নির্ভুল, ঠিক, ঠিক আছে, অথবা অবস্থানসূচক বিন্দুতে সাজানোর আগে গণনা করা হয় । এই ধাপটি নকশার কার্যকারিতা নিশ্চিত করে ।
নকশার সঙ্গে মডেলকে উৎপাদনশীল পরিবেশে অন্তর্ভুক্ত করা, প্রায়ই পাইথন কাঠামো অথবা API ব্যবহার করে ।