ইন্ট্রোডাকশন: এই ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশে TensorFlow ব্যবহার করে কীভাবে একটি রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (Regression Neural Network) মডেল তৈরি করতে হয়, তার হাতেকলমে ধারণা দেওয়া হয়েছে। আমরা সাধারণত যখন কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা বা ভ্যালু (যেমন- কোনো জিনিসের দাম বা তাপমাত্রা) প্রেডিক্ট করতে চাই, তখন রিগ্রেশন ব্যবহার করি। এখানে একটি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলটিকে ট্রেইন করার প্রাথমিক ধাপগুলো দেখানো হয়েছে।
[02:49:33] - [03:02:30] (ভিডিও রেফারেন্স: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=10173)
টপিক ১: ডেটাসেট পরিচিতি ও ইনপুট ফিচার
ভিডিওর এই অংশে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট (সম্ভবত সাইকেল ভাড়ার ডেটা বা অনুরুপ কোনো রিগ্রেশন ডেটা) নিয়ে কাজ শুরু করা হয়েছে। এখানে 'Features' এবং 'Target' এর পার্থক্য বোঝানো হয়েছে।
সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা: মেশিন লার্নিংয়ের ভাষায় 'Feature' হলো সেইসব তথ্য যেগুলো দেখে কম্পিউটার শিখবে। আর 'Target' হলো সেই জিনিস যা কম্পিউটারকে খুঁজে বের করতে হবে। ধরুন, আপনি তাপমাত্রা দেখে বলবেন কয়টা আইসক্রিম বিক্রি হবে। এখানে তাপমাত্রা হলো 'Feature' আর আইসক্রিমের সংখ্যা হলো 'Target'।
টপিক ২: ডেটা প্রি-প্রসেসিং এবং নরমালাইজেশন
মডেলকে ডেটা দেওয়ার আগে সেগুলোকে একটু গুছিয়ে নিতে হয়। সব ডেটা যদি একই স্কেলে না থাকে (যেমন কোনো সংখ্যা অনেক বড় আর কোনোটা অনেক ছোট), তবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিকমতো কাজ করতে পারে না। এজন্য 'Normalization' বা 'Scaling' করা হয়।
কোড স্নিপেট ও ব্যাখ্যা:
Python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# ডেটা নরমালাইজ করার একটি সাধারণ উদাহরণ
normalizer = tf.keras.layers.Normalization(axis=-1)
normalizer.adapt(np.array(train_features))
-
Normalization: এটি একটি লেয়ার যা সব ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে নিয়ে আসে যাতে কম্পিউটার সহজে বুঝতে পারে। -
adapt: এই ফাংশনটি ডেটার গড় (mean) এবং বিচ্যুতি (variance) হিসাব করে নেয়।
টপিক ৩: নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি
এখানে একটি 'Sequential' মডেল তৈরি করা হয়েছে। এতে ইনপুট লেয়ার এবং আউটপুট লেয়ারের সংযোগ দেখানো হয়েছে। রিগ্রেশন সমস্যার জন্য আউটপুট লেয়ারে সাধারণত একটি মাত্র নোড থাকে কারণ আমরা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা প্রেডিক্ট করছি।
কোড স্নিপেট ও ব্যাখ্যা:
Python
model = tf.keras.Sequential([
normalizer,
tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
-
Sequential: এটি মানে হলো লেয়ারগুলো একটির পর একটি সাজানো থাকবে। -
Dense(units=1): এটি একটি সাধারণ লেয়ার যেখানে ১টি আউটপুট আসবে (যেহেতু এটি রিগ্রেশন)।
টপিক ৪: মডেল কম্পাইল এবং লস ফাংশন
মডেলটি কেমন কাজ করছে তা বোঝার জন্য 'Loss Function' ব্যবহার করা হয়। রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে সাধারণত 'Mean Absolute Error' (MAE) ব্যবহার করা হয়। এটি মূলত আসল উত্তরের সাথে কম্পিউটারের দেওয়া উত্তরের পার্থক্য মাপার একটি উপায়।
বিশ্লেষণ ও চিন্তাভাবনা: কন্টেন্ট ক্রিয়েটর এখানে বোঝাতে চেয়েছেন যে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আসলে অনেকগুলো গাণিতিক হিসাবের সমষ্টি। আমরা যখন টেনসরফ্লো ব্যবহার করি, তখন এই জটিল অংকগুলো লাইব্রেরি নিজেই করে দেয়।
বাস্তবতা ও পরামর্শ: ১. সাজেশন: শুরুতে মডেলটি খুব সাধারণ (Linear) রাখা ভালো। সরাসরি অনেকগুলো লেয়ার যোগ করলে মডেল 'Overfitting' করতে পারে (অর্থাৎ সে ডেটা মুখস্থ করে ফেলবে কিন্তু নতুন ডেটা দিলে ভুল করবে)। ২. বিকল্প: ছোট ডেটাসেটের জন্য সবসময় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োজন হয় না, অনেক সময় সাধারণ 'Linear Regression' বা 'Random Forest' দিয়েও ভালো ফল পাওয়া যায়। ৩. লক্ষ্য: এখানে মূল লক্ষ্য ছিল কীভাবে TensorFlow এর পাইপলাইন ব্যবহার করে ডেটাকে মডেলে ইনপুট দেওয়ার উপযোগী করা যায়।
সহজ ডিকশনারি (Beginner level):
-
Regression (রিগ্রেশন): যখন আমরা কোনো ক্যাটাগরি (যেমন- বিড়াল না কুকুর) না খুঁজে একটি সংখ্যা (যেমন- ৫.৫ বা ৫০০ টাকা) খুঁজি।
-
TensorFlow (টেনসরফ্লো): গুগল বানানো একটি সফটওয়্যার টুল বা লাইব্রেরি যা দিয়ে এআই (AI) মডেল বানানো সহজ হয়।
-
Epochs (ইপোকস): কম্পিউটার কতবার পুরো ডেটাসেটটি পড়ে দেখবে তার সংখ্যা।
-
Learning Rate (লার্নিং রেট): কম্পিউটার কত দ্রুত বা ধীরে নতুন তথ্য শিখবে তার গতি।
[
Machine Learning for Everybody – Full Course
freeCodeCamp.org · 9.4M views
](http://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d