<p><br /> ৩. মেশিন লার্নিংয়ের বেসিক ধারণা</p> <p>সুপারভাইজড এবং আনসুপারভাইজড লার্নিয়ের মডেলগুলোর সাথে পরিচিত হওয়া ছিল আমার ইন্ডাস্ট্রি ক্যারিয়ার শুরু করার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। সেই সময়, আমি বুঝতে পারি যে সুপারভাইজড লার্নিং মডেল ডাটা থেকে সুনির্দিষ্ট ফল প্রেডিক্ট করতে সহায়ক। রিগ্রেশনস এবংডিসিশন ট্রি ব্যবহার করে আমি প্রাথমিক সমস্যাগুলোর সমাধান করতাম।<br />  <br />  </p> <div class="d-flex justify-content-center"> <div class="col-12 col-md-10 position-relative"><strong>আরো পড়ুন</strong> <div class="card"> <div class="row"> <div class="col-4 col-md-3"><img alt="মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং যেভাবে শিখবেন : পর্ব ১" height="66" src="https://asset.kalerkantho.com/public/news_images/2024/12/26/1735211028-734a4c7ff726c7e7aeadf15773e060ff.jpg" width="100" /></div> <div class="col-8 col-md-9"> <p>মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং যেভাবে শিখবেন : পর্ব ১</p> </div> </div> </div> <a class="stretched-link" href="https://www.kalerkantho.com/online/science/2024/12/26/1461602" target="_blank"> </a></div> </div> <p>আনসুপারভাইজড লার্নিং  মডেলগুলো আমাকে ডাটার অভ্যন্তরীণ স্ট্রাকচার বুঝতে সাহায্য করেছে, যেখানে কে-মিনস ক্ল্যাস্টারিং এবং পিসিএর মতো টেকনিকগুলো বিশেষভাবে কার্যকর ছিল। মডেলগুলোর কার্যকারিতা পরিমাপ করার জন্য অ্যাভাল্যুশন ম্যাটিকস যেমন অ্যক্যুরেসি এবং F1 সোর্স ব্যবহার করতাম।</p> <p>আমি Scikit-learn লাইব্রেরির মাধ্যমে মডেল তৈরি করতাম, যা সহজ এবং কার্যকরী ছিল। Kaggle-এর চ্যালেঞ্জগুলিতে অংশগ্রহণের সময়, আমি বাস্তব সমস্যার সমাধান করতে এই মডেলগুলো কাস্টমাইজ করেছিলাম।</p> <p>আমার জন্য সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ ছিল সঠিক মডেল নির্বাচন করা এবং সেটি প্রাসঙ্গিক ডেটার সাথে মানিয়ে নেওয়া। প্রতিটি মডেলের সীমাবদ্ধতা এবং ক্ষমতা বুঝতে সময় লেগেছে, তবে এটি আমাকে দক্ষ করে তুলেছিল।</p> <p>আজকের দিনে, TensorFlow এবং PyTorch-এর মতো টুলগুলো এই কাজকে আরও সহজ করে তুলেছে। যদিও সেই সময় AI কম জনপ্রিয় ছিল, তবে এখন মডেলগুলো আরও উন্নত এবং ব্যবহার-বান্ধব হয়েছে। ইন্ডাস্ট্রির জন্য মডেলগুলোর এই গভীর জ্ঞান আমার পেশাগত উন্নতিতে বিশাল ভূমিকা রেখেছে।</p> <p><strong>মডেল</strong><br /> Supervised Learning: Regressions, Decision Tree, SVM, KNN, etc.<br /> Unsupervised Learning: K-Means Clustering, PCA<br /> Evaluation Metrics: R squared, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score<br /> Tools & Frameworks:<br /> Scikit-learn<br /> TensorFlow & PyTorch (আজকের সময়ে জনপ্রিয়)<br /> আমার কাজের সময়, আমি Kaggle-এর ডেটাসেট নিয়ে কাজ করতাম এবং প্রতিটি মডেলকে কাস্টমাইজ করার চেষ্টা করতাম।<br />  <br /> <strong>৪. অ্যাডভান্সড মেশিন লার্নিং এবং এনসেম্বলিং টেকনিক</strong><br /> র‌্যানডম ফরেস্ট এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং টেকনিকগুলো শেখা ছিল আমার ক্যারিয়ারের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। যখন আমি ইন্ডাস্ট্রিতে কাজ শুরু করি, তখন বুঝতে পারি যে জটিল ডেটাসেটের জন্য এডভান্সড মেশিন লার্নিং টেকনিক খুব কার্যকর। র‌্যানডম ফরেস্ট আমাকে বড় ডেটাসেটে বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বের করতে সাহায্য করেছিল। গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং  মডেলটি ডেটা থেকে নিখুঁত প্রেডিকশন পেতে ধারাবাহিক উন্নতির সুযোগ দিয়েছে।</p> <p>ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ছিল আমার মডেলের পারফরম্যান্স বাড়ানোর মূল চাবিকাঠি। এটি ডেটার গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো হাইলাইট করতে এবং অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য সরিয়ে মডেলকে সহজতর করতে সাহায্য করেছে। হাইপার প্যারামিটার টিউনিং আমাকে মডেলের সঠিক সেটিংস খুঁজে পেতে সাহায্য করেছিল, যা পারফরম্যান্সের ওপর বড় প্রভাব ফেলে।</p> <p>এই কাজগুলো করার সময়, আমি Kaggle-এর চ্যালেঞ্জগুলিতে অংশগ্রহণ করতাম, যা বাস্তব সমস্যা সমাধানের দক্ষতা বাড়িয়েছে। ইন্ডাস্ট্রিতে কাজ করার সময়, আমি API ব্যবহার করে মডেল ডিপ্লয়মেন্টের অভিজ্ঞতাও অর্জন করেছি। এই টেকনিকগুলো আমার ইন্ডাস্ট্রি ক্যারিয়ারকে অনেক এগিয়ে দিয়েছে।</p> <p>এখন, AI এবং মেশিন লার্নিং দ্রুত পরিবর্তনশীল একটি ক্ষেত্র, এবং আপডেট থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিটি নতুন প্রজেক্ট আমাকে নতুন কিছু শিখতে এবং নিজেকে আরো উন্নত করতে সাহায্য করে।</p> <p>প্রজেক্ট আইডিয়া : Kaggle dataset থেকে রিয়েল-ওয়ার্ল্ড সমস্যার সমাধান তৈরি করুন।</p> <p>চলবে…</p> <p><strong>লেখক :</strong> ব্যবস্থাপক, ওমরন হেলথকেয়ার সিঙ্গাপুর ইঞ্জিনিয়ারিং, সিঙ্গাপুর</p>
