7 মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা আপনি মিস করতে পারবেন না – KDnuggets

সম্পাদক দ্বারা চিত্র
 

ডেটা সায়েন্স একটি ক্রমবর্ধমান এবং বৈচিত্র্যময় ক্ষেত্র এবং ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে আপনার কাজ অনেকগুলি কাজ এবং লক্ষ্যগুলি কভার করতে পারে৷ বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কোন অ্যালগরিদম সবচেয়ে ভালো কাজ করে তা শেখা আপনাকে এই ভিন্ন ভিন্ন প্রয়োজন মেটাতে সাহায্য করবে।

প্রতিটি ধরণের মেশিন লার্নিং মডেলে বিশেষজ্ঞ হওয়া কার্যত অসম্ভব, তবে আপনার সবচেয়ে সাধারণটি বোঝা উচিত। এখানে সাতটি প্রয়োজনীয় এমএল অ্যালগরিদম রয়েছে যা প্রত্যেক ডেটা বিজ্ঞানীর জানা উচিত।

অনেক কোম্পানি তাদের নির্ভুলতা এবং সহজবোধ্য বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তত্ত্বাবধানে শেখার মডেল ব্যবহার করতে পছন্দ করে। যখন তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা বাড়ছে, তদারকি করা কৌশলগুলি ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে শুরু করার জন্য একটি চমৎকার জায়গা।

1. লিনিয়ার রিগ্রেশন

লিনিয়ার রিগ্রেশন হল মান ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সবচেয়ে মৌলিক মডেল ক্রমাগত ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে। এটি অনুমান করে যে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক রয়েছে এবং একটি প্রদত্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে ফলাফল প্লট করতে এটি ব্যবহার করে।

সঠিক ডেটা সেট দেওয়া হলে, এই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং প্রয়োগ করা সহজ এবং তুলনামূলকভাবে নির্ভরযোগ্য। যাইহোক, বাস্তব-বিশ্বের সম্পর্কগুলি প্রায়শই রৈখিক হয় না, তাই অনেক ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনে এর সীমিত প্রাসঙ্গিকতা রয়েছে। এটি বহিরাগতদেরও ভালভাবে পরিচালনা করে না, তাই এটি বড়, বিভিন্ন ডেটা সেটের জন্য আদর্শ নয়।

2. লজিস্টিক রিগ্রেশন

একটি অনুরূপ কিন্তু স্বতন্ত্র মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম আপনার জানা উচিত লজিস্টিক রিগ্রেশন। লিনিয়ার রিগ্রেশনের সাথে নামের মিল থাকা সত্ত্বেও, এটি একটি শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম, একটি অনুমান এক না. যেখানে রৈখিক রিগ্রেশন একটি অবিচ্ছিন্ন মান ভবিষ্যদ্বাণী করে, লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি প্রদত্ত বিভাগে ডেটা পড়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়।

গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস, আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং পণ্যের সাফল্যের হার প্রজেক্ট করার ক্ষেত্রে লজিস্টিক রিগ্রেশন সাধারণ। রৈখিক রিগ্রেশনের মতো, এটি প্রয়োগ করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ কিন্তু অতিরিক্ত ফিটিং এবং জটিল সম্পর্কের সাথে লড়াই করার প্রবণ।

3. সিদ্ধান্ত গাছ

ডিসিশন ট্রি হল একটি মৌলিক মডেল যা আপনি শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারেন। তারা সমজাতীয় গোষ্ঠীগুলিতে ডেটা বিভক্ত করে এবং তাদের আরও বিভাগে ভাগ করে রাখে।

যেহেতু সিদ্ধান্ত গাছ ফ্লো চার্টের মতো কাজ করে, তাই জটিল সিদ্ধান্ত গ্রহণ বা অসঙ্গতি সনাক্তকরণের জন্য তারা আদর্শ। যদিও তাদের আপেক্ষিক সরলতা সত্ত্বেও, তারা প্রশিক্ষণের জন্য সময় নিতে পারে।

4. সাদাসিধে বেইস

Naive Bayes হল আরেকটি সহজ কিন্তু কার্যকর শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম। এই মডেলগুলি বেইসের উপপাদ্যের উপর কাজ করে, যা শর্তসাপেক্ষ সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে - অতীতে অনুরূপ ঘটনার উপর ভিত্তি করে একটি ফলাফলের সম্ভাবনা।

এই মডেলগুলি পাঠ্য-ভিত্তিক এবং চিত্র শ্রেণীবিভাগে জনপ্রিয়। বাস্তব-বিশ্বের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য এগুলি খুব সরল হতে পারে, তবে তারা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে দুর্দান্ত এবং বড় ডেটা সেটগুলি ভালভাবে পরিচালনা করে।

ডেটা সায়েন্টিস্টদেরও বেসিক তত্ত্বাবধানহীন শেখার মডেলগুলি বোঝা উচিত। এটি এই কম সাধারণ কিন্তু এখনও গুরুত্বপূর্ণ বিভাগের মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয় কিছু।

5. K- মানে ক্লাস্টারিং

K-মানে ক্লাস্টারিং হল সবচেয়ে জনপ্রিয় অ-তদারকি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি। এই মডেলগুলি তাদের মিলের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারে গোষ্ঠীবদ্ধ করে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করে।

K- মানে ক্লাস্টারিং গ্রাহক বিভাজনের জন্য আদর্শ। এটি এমন ব্যবসার জন্য মূল্যবান করে তোলে যারা বিপণন পরিমার্জন করতে চায় বা অনবোর্ডিং গতি বাড়াতে চায় তাদের খরচ এবং মন্থন হার হ্রাস প্রক্রিয়া. এটি অসঙ্গতি সনাক্তকরণের জন্যও দরকারী। যাইহোক, এই অ্যালগরিদমগুলিতে এটি খাওয়ানোর আগে ডেটা মানক করা অপরিহার্য।

6. এলোমেলো বন

আপনি নাম থেকে অনুমান করতে পারেন, এলোমেলো বন একাধিক সিদ্ধান্ত গাছ নিয়ে গঠিত। এলোমেলো ডেটার উপর প্রতিটি গাছকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং ফলাফলগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করা এই মডেলগুলিকে আরও নির্ভরযোগ্য ফলাফল তৈরি করতে দেয়।

এলোমেলো বনগুলি সিদ্ধান্ত গাছের চেয়ে ওভারফিটিং এর জন্য বেশি প্রতিরোধী এবং বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আরও সঠিক। সেই নির্ভরযোগ্যতা একটি খরচে আসে, যদিও সেগুলি ধীর হতে পারে এবং আরও কম্পিউটিং সংস্থানগুলির প্রয়োজন হতে পারে।

7. একক মান পচন

সিঙ্গুলার ভ্যালু ডিকোপোজিশন (SVD) মডেলগুলি জটিল ডেটা সেটগুলিকে তাদের মৌলিক অংশে বিভক্ত করে এবং অপ্রয়োজনীয় তথ্য অপসারণ করে সহজে বোঝা যায় এমন বিটে বিভক্ত করে।

চিত্র সংকোচন এবং শব্দ অপসারণ SVD-এর জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় কিছু অ্যাপ্লিকেশন। কিভাবে বিবেচনা ফাইলের আকার বাড়তে থাকে, এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে সময়ের সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান মূল্যবান হয়ে উঠবে। যাইহোক, এই মডেলগুলি তৈরি এবং প্রয়োগ করা সময়সাপেক্ষ এবং জটিল হতে পারে।

এই সাতটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি আপনি ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কী ব্যবহার করতে পারেন তার একটি সম্পূর্ণ তালিকা নয়। যাইহোক, তারা সবচেয়ে মৌলিক মডেল ধরনের কিছু. এগুলি বোঝা ডেটা সায়েন্সে আপনার ক্যারিয়ার শুরু করতে সাহায্য করবে এবং এই মৌলিক বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা অন্যান্য, আরও জটিল অ্যালগরিদমগুলি বোঝা সহজ করে তুলবে৷
 
 

এপ্রিল মিলার এ ভোক্তা প্রযুক্তির ব্যবস্থাপনা সম্পাদক রিহ্যাক ম্যাগাজিন। আমি যে প্রকাশনাগুলির সাথে কাজ করি সেগুলিতে ট্রাফিক ড্রাইভ করে গুণমানের সামগ্রী তৈরি করার তার একটি ট্র্যাক রেকর্ড রয়েছে৷

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss