বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলি ভালভাবে কাজ করার জন্য ডেটা পরিমাণ এবং বৈচিত্র্যের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। প্রশিক্ষণের সময় প্রদত্ত ডেটার ভলিউম এবং বৈচিত্র্য এই মডেলগুলির পূর্বাভাস নির্ভুলতার উপর একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে।
গভীর শিক্ষার মডেলগুলি যেগুলিকে জটিল কাজগুলিতে কার্যকরভাবে সম্পাদন করতে শেখানো হয়েছে প্রায়শই লুকানো নিউরনগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। লুকানো নিউরনের সংখ্যা অনুসারে প্রশিক্ষণযোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যা বৃদ্ধি পায়।
প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ মডেল শেখার যোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যার সমানুপাতিক। সীমিত ডেটার অসুবিধা মোকাবেলা করার একটি পদ্ধতি হল নতুন ডেটা সংশ্লেষণ করতে বর্তমান ডেটাতে বিভিন্ন রূপান্তর প্রয়োগ করা।
বিদ্যমান ডেটা থেকে নতুন ডেটা সংশ্লেষণের কৌশলটিকে 'ডেটা অগমেন্টেশন' বলা হয়। ডেটা বৃদ্ধি উভয় প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে: ডেটার পরিমাণ এবং সঠিক বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার বিভিন্নতা মেশিন লার্নিং বা ডিপ লার্নিং মডেল.
এই পোস্টে, আমরা ডেটা বৃদ্ধি, এর প্রকারগুলি, কেন এটি প্রয়োজনীয় এবং আরও অনেক কিছু ঘনিষ্ঠভাবে দেখব।
সুতরাং, ডেটা অগমেন্টেশন কি?
ডেটা অগমেন্টেশন হল বিদ্যমান ডেটা থেকে নতুন এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটা তৈরি করার প্রক্রিয়া। আপনি বিদ্যমান ডেটার পরিবর্তিত সংস্করণগুলি অন্তর্ভুক্ত করে বা নতুন ডেটা সংশ্লেষণ করে এটি সম্পন্ন করতে পারেন।
এই পদ্ধতি দ্বারা উত্পাদিত ডেটাসেটগুলি আপনার মেশিন লার্নিং বা উন্নত করবে গভীর শিক্ষার মডেল ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি হ্রাস করে। এটি অতিরিক্ত তথ্য সহ একটি ডেটাসেট পরিবর্তন বা "বর্ধন" করার প্রক্রিয়া।
এই সম্পূরক ইনপুটটি চিত্র থেকে পাঠ্য পর্যন্ত হতে পারে এবং এটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
ধরে নিন আমরা কুকুরের জাতগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চাই এবং আমাদের কাছে pugs ব্যতীত সমস্ত জাতের ফটোগ্রাফের একটি বড় সংখ্যা রয়েছে৷ ফলস্বরূপ, মডেলের pugs শ্রেণীবদ্ধ করতে অসুবিধা হবে।
আমরা সংগ্রহে অতিরিক্ত (প্রকৃত বা মিথ্যা) পগ ফটো যোগ করতে পারি, অথবা আমরা আমাদের বর্তমান পাগ ফটোগ্রাফগুলিকে দ্বিগুণ করতে পারি (যেমন সেগুলিকে কৃত্রিমভাবে অনন্য করতে তাদের প্রতিলিপি এবং বিকৃত করে)।
বর্তমান সময়ে ডেটা অগমেন্টেশন কী কাজে লাগে?
জন্য অ্যাপ্লিকেশন মেশিন লার্নিং দ্রুত উন্নয়নশীল এবং বৈচিত্র্যময়, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয় তা ডেটা বৃদ্ধির কৌশলগুলির মাধ্যমে অতিক্রম করা যেতে পারে।
প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে নতুন এবং বৈচিত্র্যময় উদাহরণ যোগ করে ডেটা অগমেন্টেশন মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা এবং ফলাফল উন্নত করতে পারে।
যখন ডেটাসেট বড় এবং পর্যাপ্ত হয়, তখন একটি মেশিন লার্নিং মডেল আরও ভাল পারফর্ম করে এবং আরও সঠিক। মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য, ডেটা সংগ্রহ এবং লেবেল করা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে।
কোম্পানিগুলি ডেটাসেট পরিবর্তন করে এবং ডেটা বৃদ্ধির কৌশল ব্যবহার করে তাদের কর্মক্ষম খরচ কমাতে পারে।
ডেটা পরিষ্কার করা একটি ডেটা মডেলের বিকাশের একটি পর্যায় এবং এটি উচ্চ-নির্ভুলতা মডেলের জন্য অপরিহার্য। যাইহোক, মডেলটি প্রকৃত বিশ্ব থেকে সঠিক ইনপুটগুলি অনুমান করতে সক্ষম হবে না যদি ডেটা ক্লিনজিং প্রতিনিধিত্ব হ্রাস করে।
মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে ডেটা অগমেন্টেশন পন্থা ব্যবহার করে শক্তিশালী করা যেতে পারে, যা বাস্তব বিশ্বে মডেলটির মুখোমুখি হতে পারে এমন ভিন্নতা তৈরি করে।
ডাটা অগমেন্টেশনের প্রকারভেদ
বাস্তব তথ্য বৃদ্ধি
যখন আপনি একটি ডেটাসেটে প্রকৃত, পরিপূরক ডেটা যোগ করেন তখন প্রকৃত ডেটা বৃদ্ধি ঘটে। এটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যযুক্ত টেক্সট ফাইল (ট্যাগ করা ছবির জন্য) থেকে শুরু করে মূল বস্তুর সাথে তুলনীয় অন্যান্য বস্তুর ছবি বা এমনকি প্রকৃত জিনিসের রেকর্ডিং পর্যন্ত হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেজ ফাইলে আরও কয়েকটি বৈশিষ্ট্য যুক্ত করে, একটি মেশিন-লার্নিং মডেল আইটেমটিকে আরও সহজে সনাক্ত করতে পারে।
প্রতিটি চিত্র সম্পর্কে আরও মেটাডেটা (যেমন, এর নাম এবং বিবরণ) অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে যাতে আমাদের AI মডেলটি সেই ফটোগুলির প্রশিক্ষণ শুরু করার আগে প্রতিটি চিত্র কী উপস্থাপন করে সে সম্পর্কে আরও জানতে পারে।
যখন তাজা ফটোগুলিকে আমাদের পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলির মধ্যে একটিতে শ্রেণীবদ্ধ করার সময় আসে, যেমন "বিড়াল" বা "কুকুর", মডেলটি একটি ছবিতে উপস্থিত আইটেমগুলি সনাক্ত করতে এবং ফলাফল হিসাবে সামগ্রিকভাবে আরও ভাল কার্য সম্পাদন করতে সক্ষম হতে পারে।
সিনথেটিক ডেটা বৃদ্ধি
আরও বাস্তব তথ্য যোগ করার পাশাপাশি, আপনিও অবদান রাখতে পারেন সিনথেটিক ডেটা বা কৃত্রিম তথ্য যা খাঁটি বলে মনে হয়।
এটি নিউরাল স্টাইল ট্রান্সফারের মতো কঠিন কাজের জন্য উপকারী, তবে আপনি GANs (জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক), সিএনএন (কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক) বা অন্যান্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করছেন কিনা তা যেকোনো ডিজাইনের জন্যও ভালো।
উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা বাইরে গিয়ে অনেকগুলি ফটো না নিয়েই সঠিকভাবে পাগগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে চাই তবে আমরা কুকুরের চিত্রগুলির একটি সংগ্রহে কিছু মিথ্যা পগ ফটোগ্রাফ যুক্ত করতে পারি৷
ডেটা বর্ধনের এই ফর্মটি মডেলের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য বিশেষভাবে কার্যকর যখন ডেটা সংগ্রহ করা কঠিন, ব্যয়বহুল বা সময়সাপেক্ষ। এই পরিস্থিতিতে, আমরা কৃত্রিমভাবে ডেটাসেট প্রসারিত করছি।
অনুমান করুন যে আমাদের 1000টি কুকুরের জাতের ফটোগ্রাফের প্রাথমিক গ্রুপে মাত্র 5টি পগ ছবি রয়েছে। আসল কুকুর থেকে অতিরিক্ত প্রকৃত পগ ফটোগ্রাফ যোগ করার পরিবর্তে, চলুন বর্তমানের একটিকে ক্লোন করে একটি নকল তৈরি করি এবং এটিকে কিছুটা বিকৃত করে যাতে এটি এখনও একটি পগের মতো মনে হয়৷
ডেটা অগমেন্টেশন কৌশল
ডেটা অগমেন্টেশন পন্থা বিদ্যমান ডেটাতে সামান্য পরিবর্তন করতে বাধ্য। এটি একটি বিবৃতি rephrasing হিসাবে একই. আমরা ডেটা বৃদ্ধিকে তিনটি বিভাগে ভাগ করতে পারি:
পাঠ
- শব্দ প্রতিস্থাপন: এই ডেটা পরিবর্ধন পদ্ধতির মধ্যে বর্তমান পদগুলিকে প্রতিশব্দ দিয়ে প্রতিস্থাপন করা অন্তর্ভুক্ত। উদাহরণ হিসাবে, "এই চলচ্চিত্রটি বোকা" হয়ে উঠতে পারে "এই চলচ্চিত্রটি নির্বোধ।"
- বাক্য/শব্দ পরিবর্তন: এই কৌশলটি সামগ্রিক সংগতি বজায় রেখে বাক্যাংশ বা শব্দের ক্রম পরিবর্তন করে।
- সিনট্যাক্স-ট্রি ম্যানিপুলেশন: আপনি একই পদ ব্যবহার করার সময় ব্যাকরণগতভাবে সঠিক হতে একটি বিদ্যমান বাক্য পরিবর্তন করেন।
- এলোমেলো মুছে ফেলা: যদিও এই কৌশলটি কুৎসিত লেখা তৈরি করে, তবে এটি কার্যকর। ফলস্বরূপ, "আমি এই রেকর্ডটি কিনব না কারণ এটি স্ক্র্যাচ করা হয়েছে" হয়ে যায় "আমি এটি কিনব না কারণ এটি স্ক্র্যাচ করা হয়েছে।" শব্দগুচ্ছ কম স্পষ্ট, কিন্তু এটি একটি যুক্তিসঙ্গত সংযোজন রয়ে গেছে।
- ব্যাক ট্রান্সলেশন: এই পদ্ধতিটি কার্যকর এবং উপভোগ্য উভয়ই। আপনার ভাষায় লিখিত একটি বিবৃতি নিন, এটি অন্য ভাষায় অনুবাদ করুন এবং তারপরে এটিকে আপনার আসল ভাষায় আবার অনুবাদ করুন।
চিত্র
- কার্নেল ফিল্টার: এই পদ্ধতিটি একটি ছবিকে তীক্ষ্ণ বা অস্পষ্ট করে।
- চিত্র সংমিশ্রণ: যদিও এটি অদ্ভুত দেখাতে পারে, আপনি ফটোগুলি মিশ্রিত করতে পারেন।
- এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা: বর্তমান ছবির একটি ক্ষুদ্র অংশ মুছুন।
- জ্যামিতিক রূপান্তর: এই পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে, অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে, নির্বিচারে উল্টানো, ঘোরানো, ক্রপ করা বা ছবি অনুবাদ করা।
- একটি ছবি উল্টানো: আপনি একটি চিত্রকে অনুভূমিক থেকে উল্লম্ব অভিযোজনে ফ্লিপ করতে পারেন।
- কালার স্পেস ট্রান্সফরমেশন: আপনি আরজিবি কালার চ্যানেল পরিবর্তন করতে পারেন বা যেকোন বর্তমান রঙ বাড়াতে পারেন।
- রি-স্কেলিং হল ভিজ্যুয়াল স্কেল সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়া। আপনার কাছে বা বাইরে স্কেলিং করার বিকল্প রয়েছে। যখন আপনি ভিতরের দিকে স্কেল করেন, তখন ছবিটি প্রাথমিক আকারের চেয়ে ছোট হয়ে যায়। আপনি যদি এটিকে বাইরের দিকে স্কেল করেন তবে ছবিটি আসলটির চেয়ে বড় হবে।
Audio
- পিচ: এই পদ্ধতিতে অডিও পিচ পরিবর্তন করা জড়িত।
- গতি পরিবর্তন করুন: অডিও ফাইল বা রেকর্ডিংয়ের গতি পরিবর্তন করুন।
- আরও গোলমাল: আপনি অডিও ফাইলে আরও শব্দ যোগ করতে পারেন।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
মেডিকেল ইমেজিং এই মুহূর্তে ডেটা বৃদ্ধির জন্য একটি বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে। মেডিকেল ছবির সংগ্রহ ছোট, এবং নিয়ম এবং গোপনীয়তার উদ্বেগের কারণে ডেটা ভাগ করা কঠিন।
অধিকন্তু, অস্বাভাবিক ব্যাধিগুলির ক্ষেত্রে ডেটা সেটগুলি অনেক বেশি সীমাবদ্ধ। মেডিকেল ইমেজিং কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা সেটগুলিকে বৈচিত্র্যময় করার জন্য ডেটা বৃদ্ধি ব্যবহার করে।
চ্যালেঞ্জ
স্কেলেবিলিটি, বিভিন্ন ডেটাসেট এবং প্রাসঙ্গিকতা হল এমন কিছু সমস্যা যা দক্ষ ডেটা বৃদ্ধির কৌশল বিকাশের জন্য সমাধান করা দরকার।
পরিমাপযোগ্যতার পরিপ্রেক্ষিতে, বর্ধিত ডেটা স্কেলযোগ্য হতে হবে যাতে অনেকগুলি বিভিন্ন মডেল এটি ব্যবহার করতে পারে। আপনি নিশ্চিত করতে চাইবেন যে এটি ভবিষ্যতের মডেলগুলিতে ব্যবহারের জন্য ডুপ্লিকেট করা যেতে পারে যেহেতু একটি ডেটা অগমেন্টেশন সিস্টেম সেট আপ করে যা প্রচুর পরিমাণে প্রাসঙ্গিক, মূল্যবান, উন্নত ডেটা তৈরি করতে কিছু সময় নিতে পারে।
বৈচিত্র্যের পরিপ্রেক্ষিতে, বিভিন্ন ডেটাসেটের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা বর্ধিত ডেটা বিকাশ করার সময় অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত। উপযুক্ত বর্ধিত ডেটা বিকাশ করতে, প্রতিটি ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য অবশ্যই ব্যবহার করা উচিত।
অন্য কথায়, ডেটাসেট এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা বৃদ্ধির পার্থক্য হবে।
পরিশেষে, বর্ধিত ডেটার সুবিধাগুলি যে কোনও বিপদকে ছাড়িয়ে গেছে তা নিশ্চিত করার জন্য, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ব্যবহার করার আগে বর্ধিত ডেটা উপযুক্ত মেট্রিক্স ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা উচিত।
উদাহরণস্বরূপ, ইমেজ-ভিত্তিক বর্ধিত ডেটাতে উল্লেখযোগ্য পটভূমির শব্দ বা সম্পর্কহীন আইটেমগুলির উপস্থিতি মডেলের কর্মক্ষমতার উপর ক্ষতিকারক প্রভাব ফেলতে পারে।
উপসংহার
শেষ পর্যন্ত, আপনি ক্ষতির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছেন, আর্থিক জালিয়াতি শনাক্ত করছেন বা আরও ভাল নির্মাণ করছেন চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল, ডেটা পরিবর্ধন আরও সঠিক, শক্তিশালী মডেল তৈরি করার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপায়।
একটি উচ্চতর প্রশিক্ষণ পদ্ধতির মাধ্যমে, সহজ প্রিপ্রসেসিং এবং ডেটা বৃদ্ধি এমনকি অত্যাধুনিক মডেলগুলি বিকাশে দলগুলিকে সহায়তা করতে পারে।
ব্যবসাগুলি প্রশিক্ষণের ডেটা প্রস্তুত করার জন্য ব্যয় করা সময় কমাতে এবং আরও নির্ভুল এবং আরও দ্রুত মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে ডেটা বৃদ্ধি ব্যবহার করতে পারে.
ডেটাসেটে প্রাসঙ্গিক ডেটার পরিমাণ প্রসারিত করার মাধ্যমে, ডেটা বৃদ্ধি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকেও উপকৃত করতে পারে যেগুলিতে ইতিমধ্যে প্রচুর ডেটা রয়েছে৷
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন