ভূমিকা:
মেশিন লার্নিং হলো এমন প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি যন্ত্র আগের ডেটা থেকে শেখে এবং তারপর সেই শিক্ষার ভিত্তিতে ভবিষ্যৎ সম্পর্কে পূর্বাভাস দেয়। কখনও সামান্য মানব অংশগ্রহণ প্রয়োজন হয়, আবার কখনও কোনো মানব সংশ্লিষ্টতার দরকার হয় না। সুপারভাইজড লার্নিংয়ের মূল অসুবিধা হলো এতে ডেটা সায়েন্টিস্টের পক্ষ থেকে একজন ML বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হয়, যা একটি ব্যয়বহুল কৌশল। এই ত্রুটি দূর করতে সেমি-সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং চালু করা হয়েছিল। ভাবুন, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে আপনি আপনার কোম্পানির ভবিষ্যৎ আয় আগে থেকে দেখতে ও সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে পারছেন।
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং কী?
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং এক ধরনের মেশিন লার্নিং, যা সুপারভাইজড ও আনসুপারভাইজডের মাঝামাঝি পড়ে। অল্প পরিমাণ শ্রেণিবদ্ধ ডেটা এবং বিপুল পরিমাণ লেবেলবিহীন ডেটার সমন্বয়কে সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং বলা হয়। এটি সুপারভাইজড ও আনসুপারভাইজড উভয় লার্নিংয়ের সুবিধা একত্র করে।
সেমি সুপারভাইজড লার্নিং কীভাবে কাজ করে?
সুপারভাইজড লার্নিংয়ের বিপরীতে সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং কম লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা দিয়ে মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সুডো লেবেলিং ব্যবহার করে। এই প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ও প্রশিক্ষণ পদ্ধতি একত্র করা যায়। নিচের পয়েন্টগুলো সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করবে:
- প্রথমে এটি সুপারভাইজড লার্নিং মডেলের চেয়ে কম পরিমাণ প্রশিক্ষণ ডেটা দিয়ে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়। মডেলটি সঠিক ফলাফল না দেওয়া পর্যন্ত প্রশিক্ষিত হয়।
- পরবর্তী ধাপে অ্যালগরিদমগুলো সুডো লেবেলসহ লেবেলবিহীন ডেটাসেট ব্যবহার করে, এবং আউটপুট আর সঠিক নাও হতে পারে।
- সুডো লেবেল ডেটা এবং লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার লেবেলগুলো এখন সংযুক্ত।
- এছাড়া লেবেলবিহীন প্রশিক্ষণ ডেটার ইনপুট ডেটাও সংযুক্ত।
- সবশেষে, আগের পর্যায়ের মতোই নতুন সম্মিলিত ইনপুট দিয়ে মডেলটি পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন। এটি ভুল কমাবে এবং মডেলের নির্ভুলতা বাড়াবে।[1]
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ের উদাহরণ কী?
বক্তৃতা বিশ্লেষণ
এটি সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ের সবচেয়ে সুপরিচিত ব্যবহার। অডিও ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করা সবচেয়ে কঠিন কাজ, যার জন্য প্রচুর মানব সম্পদ লাগে, তাই সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং মডেলে SSL ব্যবহার করে এই সমস্যার স্বাভাবিক সমাধান করা যেতে পারে।
ওয়েব কনটেন্ট শ্রেণিবিন্যাস
তবে ইন্টারনেটের প্রতিটি পেজ লেবেল করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ও কঠিন, কারণ এতে উল্লেখযোগ্য মানব সংশ্লিষ্টতা প্রয়োজন। তবুও সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই সমস্যা কমানো যায়।
এছাড়া Google একটি নির্দিষ্ট কোয়েরির জন্য একটি ওয়েবপেজ র্যাংক করতে সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
প্রোটিন সিকোয়েন্স শ্রেণিবিন্যাস
ডিএনএ স্ট্র্যান্ড দীর্ঘ হওয়ায় উল্লেখযোগ্য মানব সংশ্লিষ্টতা প্রয়োজন। এই খাতে সেমি-সুপারভাইজড মডেলের আবির্ভাব ঘনিয়ে এসেছে।
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ের ধরনগুলো কী কী?
মেশিন লার্নিংয়ের ধরনগুলো নিম্নরূপ
- ইনডাকশনের মাধ্যমে শেখা
ইনডাক্টিভ লার্নিংয়ের উদ্দেশ্য নতুন ডেটায় সাধারণীকরণ করা। অতএব, ইনডাক্টিভ লার্নিং হলো এমন একটি লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরির প্রক্রিয়া, যা লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ সেট থেকে শেখে এবং তারপর নতুন ডেটায় সাধারণীকরণ করে।
- ট্রান্সডাক্টিভ পদ্ধতিতে শেখা
ট্রান্সডাক্টিভ লার্নিংয়ের উদ্দেশ্য হলো লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে জ্ঞান নিয়ে সহজলভ্য লেবেলবিহীন (প্রশিক্ষণ) ডেটায় রূপান্তর করা।
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ের সুবিধাগুলো কী কী?
- এটি বোঝা সহজ।
- এটি ব্যবহৃত অ্যানোটেটেড ডেটার পরিমাণ কমায়।
- এটি একটি স্থিতিশীল অ্যালগরিদম।
- এটি সহজ।
- এর দক্ষতা উচ্চ।
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ের অসুবিধাগুলো কী কী?
- পুনরাবৃত্তির ফলাফল স্থিতিশীল নয়।
- এটি নেটওয়ার্ক-স্তরের ডেটার জন্য প্রযোজ্য নয়।
- এর নির্ভুলতা কম।
উপসংহার:
সেমি-সুপারভাইজড লার্নিংয়ে আপনি প্রশিক্ষণ ডেটা হিসেবে লেবেলযুক্ত বা লেবেলবিহীন যেকোনো ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। প্রতিটি লার্নিং পদ্ধতির সুবিধা ও অসুবিধা মাথায় রেখে ব্যবসার চাহিদা ও পছন্দ অনুযায়ী মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে।
- Introduction to Semi-Supervised Learning. এখানে পাওয়া যাবে: https://www.javatpoint.com/semi-supervised-learning.
More about semi-supervised learning
Want to go further with semi-supervised learning? These Netstech guides and services are a good next step:
