প্লেগ্রাউন্ড একটি ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশন যা আপনাকে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার বিভিন্ন দিক পরিচালনা করতে দেয়। প্লেগ্রাউন্ডের সাহায্যে, আপনি বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে পারেন এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন এবং তারপরে আবিষ্কার করতে পারেন যে আপনার পছন্দগুলি কীভাবে একটি মডেলকে প্রভাবিত করে।
এই পৃষ্ঠায় নির্দেশাবলীর নীচে এমবেডেড প্লেগ্রাউন্ড উইজেট ব্যবহার করে দুটি অনুশীলন রয়েছে।
অনুশীলনী ১: একটি মৌলিক বৈশিষ্ট্য ক্রস
এই অনুশীলনের জন্য, প্লেগ্রাউন্ড ইউজার ইন্টারফেসের নিম্নলিখিত অংশগুলিতে মনোযোগ দিন:
- FEATURES এর নীচে, তিনটি সম্ভাব্য মডেল বৈশিষ্ট্য লক্ষ্য করুন:
- x ১
- x ২
- x ১ x ২
- OUTPUT এর নিচে, আপনি কমলা এবং নীল বিন্দু সম্বলিত একটি বর্গক্ষেত্র দেখতে পাবেন। কল্পনা করুন যে আপনি একটি বর্গক্ষেত্র বনের দিকে তাকাচ্ছেন, যেখানে কমলা বিন্দুগুলি অসুস্থ গাছের অবস্থান চিহ্নিত করে এবং নীল বিন্দুগুলি সুস্থ গাছের অবস্থান চিহ্নিত করে।
- FEATURES এবং OUTPUT এর মধ্যে, যদি আপনি খুব কাছ থেকে দেখেন, তাহলে আপনি তিনটি ক্ষীণ ড্যাশযুক্ত রেখা দেখতে পাবেন যা প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে আউটপুটের সাথে সংযুক্ত করছে। প্রতিটি ড্যাশযুক্ত রেখার প্রস্থ প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে বর্তমানে যুক্ত ওজনের প্রতীক। এই রেখাগুলি খুবই ক্ষীণ কারণ প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য শুরুর ওজন 0 তে শুরু করা হয়। ওজন বৃদ্ধি বা সঙ্কুচিত হওয়ার সাথে সাথে এই রেখাগুলির পুরুত্বও বৃদ্ধি পাবে।
কাজ ১: নিম্নলিখিত কাজগুলি করে খেলার মাঠ অন্বেষণ করুন:
- ফিচার x 1 কে আউটপুটের সাথে সংযুক্ত করে এমন ক্ষীণ রেখায় ক্লিক করুন। একটি পপআপ প্রদর্শিত হবে।
- পপআপে, ওজন
1.0লিখুন। - এন্টার টিপুন।
নিম্নলিখিত বিষয়গুলি লক্ষ্য করুন:
- ওজন 0 থেকে 1.0 পর্যন্ত বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে x 1 এর ড্যাশযুক্ত রেখাটি ঘন হয়ে ওঠে।
- এখন একটি কমলা এবং নীল পটভূমি প্রদর্শিত হচ্ছে।
- কমলা রঙের পটভূমি হল অসুস্থ গাছগুলি কোথায় আছে সে সম্পর্কে মডেলের অনুমান।
- নীল পটভূমি হল সুস্থ গাছগুলি কোথায় আছে সে সম্পর্কে মডেলের অনুমান। মডেলটি একটি খারাপ কাজ করছে; মডেলের প্রায় অর্ধেক অনুমান ভুল।
- যেহেতু x 1 এর জন্য ওজন 1.0 এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের জন্য 0, তাই মডেলটি x 1 এর মানগুলির সাথে হুবহু মেলে।
কাজ ২: তিনটি বৈশিষ্ট্যের যেকোনো একটি বা সকলের ওজন পরিবর্তন করুন যাতে মডেলটি (পটভূমির রঙ) অসুস্থ এবং সুস্থ গাছের ভবিষ্যদ্বাণী সফলভাবে করতে পারে। সমাধানটি খেলার মাঠের ঠিক নীচে প্রদর্শিত হবে।
অনুশীলনী ২: আরও পরিশীলিত বৈশিষ্ট্য ক্রস
দ্বিতীয় অনুশীলনের জন্য, আউটপুট মডেলে কমলা বিন্দু (অসুস্থ গাছ) এবং নীল বিন্দু (সুস্থ গাছ) এর বিন্যাসটি দেখুন, নিম্নলিখিতগুলি লক্ষ্য করুন:
- বিন্দুগুলি মোটামুটি গোলাকার নকশা তৈরি করে।
- বিন্দুগুলির বিন্যাসটি বেশ শব্দপূর্ণ; উদাহরণস্বরূপ, কমলা বিন্দুর বাইরের গোলকের মাঝে মাঝে নীল বিন্দুগুলি লক্ষ্য করুন। ফলস্বরূপ, এমনকি একটি দুর্দান্ত মডেলও প্রতিটি বিন্দু সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না।
কাজ ১: নিম্নলিখিত কাজগুলি করে খেলার মাঠের UI অন্বেষণ করুন:
- রান/পজ বোতামে ক্লিক করুন, যা একটি কালো বৃত্তের ভিতরে একটি সাদা ত্রিভুজ। খেলার মাঠ মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া শুরু করবে; Epochs কাউন্টারটি ক্রমবর্ধমান লক্ষ্য করুন।
- সিস্টেমটি কমপক্ষে ৩০০ পর্বের জন্য প্রশিক্ষণের পর, প্রশিক্ষণ বিরতি দিতে একই রান/পজ বোতাম টিপুন।
- মডেলটি দেখুন। মডেলটি কি ভালো ভবিষ্যদ্বাণী করছে? অন্য কথায়, নীল বিন্দুগুলি কি সাধারণত নীল পটভূমি দ্বারা বেষ্টিত থাকে, এবং কমলা বিন্দুগুলি কি সাধারণত কমলা পটভূমি দ্বারা বেষ্টিত থাকে?
- OUTPUT এর ঠিক নিচে প্রদর্শিত টেস্ট লস এর মান পরীক্ষা করুন। এই মান কি 1.0 (উচ্চতর লস) এর কাছাকাছি নাকি 0 (নিম্ন লস) এর কাছাকাছি?
- রান/পজ বোতামের বাম দিকের বাঁকা তীর টিপে খেলার মাঠ রিসেট করুন।
কাজ ২: নিম্নলিখিত কাজগুলি করে একটি উন্নত মডেল তৈরি করুন:
- পাঁচটি সম্ভাব্য বৈশিষ্ট্যের যেকোনো সমন্বয় নির্বাচন করুন অথবা নির্বাচন থেকে বাদ দিন।
- শেখার হার সামঞ্জস্য করুন।
- কমপক্ষে ৫০০ যুগের জন্য সিস্টেমটিকে প্রশিক্ষণ দিন।
- টেস্ট লস এর মান পরীক্ষা করো। তুমি কি ০.২ এর কম টেস্ট লস পেতে পারো?
সমাধানগুলি খেলার মাঠের নিচে প্রদর্শিত হবে।