ব্যায়াম 1: পরিষ্কারভাবে এবং সহজভাবে শুরু করুন

মেশিন শেখা মডেলটি আপনি কি করতে চান তা লিখুন।

আমরা মেশিন শেখা মডেল চাই:

সাফল্যের জন্য টিপস
এই মুহুর্তে, বিবৃতিটি গুণগত হতে পারে, তবে নিশ্চিত করুন যে এটি আপনার আসল লক্ষ্য ক্যাপচার করে, একটি পরোক্ষ লক্ষ্য নয়। আপনি যদি অনিশ্চিত হন তবে পূর্ববর্তী পাঠগুলি দেখুন এবং দেখুন মেশিন শেখা মডেলগুলি সম্ভবত কী করতে পারে৷

ব্যায়াম 2: আপনার আদর্শ ফলাফল

আপনার সিস্টেমে আপনার ML মডেল যোগ করা একটি পছন্দসই ফলাফল তৈরি করা উচিত। এই ফলাফল কি, মডেল নিজেই স্বাধীন? নোট করুন যে এই ফলাফলটি আপনি যেভাবে মডেল এবং এর গুণমান মূল্যায়ন করেন তার থেকে বেশ ভিন্ন হতে পারে।

আমাদের আদর্শ ফলাফল হল:

সাফল্যের জন্য টিপস
আপনাকে এমন মেট্রিক্সে সীমাবদ্ধ করার দরকার নেই যার জন্য আপনার পণ্য ইতিমধ্যেই অপ্টিমাইজ করা হয়েছে (সেগুলি পরবর্তী অনুশীলনে কভার করা হবে)। পরিবর্তে, আপনার পণ্য বা পরিষেবার বৃহত্তর উদ্দেশ্য ফোকাস করার চেষ্টা করুন।

ব্যায়াম 3: আপনার সাফল্যের মেট্রিক্স

ML সিস্টেমের সাথে সাফল্য এবং ব্যর্থতার জন্য আপনার মেট্রিক্স লিখুন। ব্যর্থতার মেট্রিক্স গুরুত্বপূর্ণ, অর্থাৎ, এমএল সিস্টেম ব্যর্থ হয়েছে কিনা তা আপনি কীভাবে জানবেন? সাফল্য এবং ব্যর্থতা উভয় মেট্রিক্স মডেলের জন্য মূল্যায়ন মেট্রিক্স থেকে স্বাধীনভাবে বাক্যাংশ করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, বা AUC সম্পর্কে কথা বলবেন না; পরিবর্তে, প্রত্যাশিত ফলাফল সম্পর্কে কথা বলুন। প্রায়শই এই মেট্রিক্সগুলি আপনার উপরে উল্লিখিত আদর্শ ফলাফলের সাথে আবদ্ধ হবে।

আমাদের সাফল্যের পরিমাপ হল:

আমাদের এমএল মডেল ব্যর্থ বলে গণ্য করা হয় যদি:

সাফল্যের জন্য টিপস
  • মেট্রিক্স পরিমাপযোগ্য?
  • আপনি কিভাবে তাদের পরিমাপ করবেন?
  • আপনি কখন তাদের পরিমাপ করতে সক্ষম হবেন?
    • আপনার নতুন এমএল সিস্টেম সফল না ব্যর্থ তা জানতে আপনার কতক্ষণ লাগবে?
  • দীর্ঘমেয়াদে প্রকৌশল এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ বিবেচনা করুন।
  • ব্যর্থতা শুধুমাত্র সাফল্যের মেট্রিক না অর্জনের কারণেই হতে পারে না।

ব্যায়াম 4: আপনার আউটপুট

আপনি যে আউটপুটটি আপনার ML মডেল তৈরি করতে চান তা লিখুন।

আমাদের ML মডেল থেকে আউটপুট হবে:

আউটপুট নিম্নলিখিত একটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়:

সাফল্যের জন্য টিপস
  • আউটপুট অবশ্যই একটি সংজ্ঞার সাথে পরিমাপযোগ্য হতে হবে যা একটি মেশিন তৈরি করতে পারে।
  • আপনি যদি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এমএল ব্যবহার করেন, আপনি কি প্রশিক্ষণের ডেটা ব্যবহার করার জন্য উদাহরণ আউটপুট পেতে সক্ষম?
    • কিভাবে এবং কি উৎস থেকে?
  • আপনার আউটপুট উদাহরণগুলি ইঞ্জিনিয়ার করা প্রয়োজন হতে পারে, যেমন দেখার সময়কে শতাংশে পরিণত করা।
  • যদি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করার জন্য উদাহরণ আউটপুট পাওয়া কঠিন হয়, তাহলে আপনার সমস্যা এবং লক্ষ্যগুলিকে এমন একটিতে পুনর্নির্মাণ করার জন্য আপনাকে অতীত অনুশীলনের প্রতিক্রিয়াগুলি পুনরায় দেখার প্রয়োজন হতে পারে যা আপনাকে আপনার ডেটার উপর একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেবে।

ব্যায়াম 5: আউটপুট ব্যবহার করা

ML মডেল থেকে কখন আপনার আউটপুট প্রাপ্ত করা আবশ্যক এবং এটি আপনার পণ্যে কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা লিখুন।

এমএল মডেল থেকে আউটপুট প্রাপ্ত হবে যখন:

ফলাফল এর জন্য ব্যবহার করা হবে:

সাফল্যের জন্য টিপস
ভবিষ্যদ্বাণী করতে আপনার কোন ডেটার প্রয়োজন হবে তা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি মানচিত্র অ্যাপে ভ্রমণের সময় ভবিষ্যদ্বাণী করতে ML ব্যবহার করেন তবে এটি এইভাবে লেখা হতে পারে, "যখন ব্যবহারকারী উৎপত্তি, গন্তব্য এবং পরিবহনের মোড নির্বাচন করবে তখন মডেল থেকে আউটপুট পাওয়া যাবে।"
আপনি কীভাবে আপনার পণ্যে পূর্বাভাসিত ফলাফল ব্যবহার করবেন তা বিবেচনা করুন।
  • এটি কি অবিলম্বে একটি UI এ ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপন করা হবে?
  • এটা কি পরবর্তী ব্যবসায়িক যুক্তি দ্বারা গ্রাস করা হবে?
  • আপনার কি বিলম্বের প্রয়োজনীয়তা আছে?
এই প্রয়োজনীয়তাগুলি (ML মডেলের পরিবেশন প্রয়োজনীয়তা) ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কোন তথ্য ব্যবহার করা যেতে পারে তা প্রভাবিত করতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ:
  • দূরবর্তী পরিষেবাগুলি থেকে ডেটা ব্যবহার করার বিলম্বতা তাদের ব্যবহার করা অসম্ভব করে তুলতে পারে।
  • যদি ডেটা উত্সগুলি নতুন তথ্য উপলব্ধ করতে পিছিয়ে থাকে:
    • প্রক্রিয়াকৃত লগগুলি দিনে একবারই তৈরি হতে পারে।
    • কিছু তথ্য জানা যায় না যতক্ষণ না এটি আসলে ঘটে (যেমন রূপান্তর ঘটনা)।
ওরাকল পরীক্ষা: ধরে নিন আপনার কাছে সর্বদা সঠিক উত্তর ছিল। আপনি কিভাবে আপনার পণ্য এটি ব্যবহার করবেন?

ব্যায়াম 6: আপনার হিউরিস্টিকস

আপনি যদি ML ব্যবহার না করেন তবে আপনি কীভাবে সমস্যার সমাধান করবেন তা লিখুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কি হিউরিস্টিক ব্যবহার করতে পারেন।

যদি আমরা ML ব্যবহার না করি, আমরা করব:

সাফল্যের জন্য টিপস
এমন একটি পরিস্থিতি সম্পর্কে চিন্তা করুন যেখানে আপনাকে আগামীকাল পণ্যটি সরবরাহ করতে হবে এবং আপনি কেবল ব্যবসায়িক যুক্তিকে হার্ডকোড করতে পারেন। আপনি কি করতে চান?
আপনার প্রতিক্রিয়া .pdf হিসাবে মুদ্রণ বা সংরক্ষণ করতে নীচের বোতামে ক্লিক করুন৷

প্রিন্ট পৃষ্ঠা