সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
সহযোগী ফিল্টারিং হল অন্য অনেক ব্যবহারকারীর স্বার্থের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর স্বার্থ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার কাজ। একটি উদাহরণ হিসাবে, চলুন মুভি সুপারিশ কাজ দেখুন. ধরুন আমাদের 500,000 ব্যবহারকারী আছে, এবং প্রতিটি ব্যবহারকারী দেখেছেন এমন চলচ্চিত্রের একটি তালিকা (1,000,000 চলচ্চিত্রের ক্যাটালগ থেকে)। আমাদের লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীদের কাছে চলচ্চিত্রের সুপারিশ করা।
এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য কোন সিনেমাগুলি একে অপরের সাথে মিল রয়েছে তা নির্ধারণ করার জন্য কিছু পদ্ধতি প্রয়োজন। আমরা সিনেমাগুলিকে এমন একটি নিম্ন-মাত্রিক স্থানের মধ্যে এমবেড করে এই লক্ষ্য অর্জন করতে পারি যাতে অনুরূপ চলচ্চিত্রগুলি কাছাকাছি থাকে।
আমরা কীভাবে এম্বেডিং শিখতে পারি তা বর্ণনা করার আগে, আমরা প্রথমে এম্বেডিং-এ যে ধরনের গুণাবলি থাকতে চাই তা অন্বেষণ করি এবং এমবেডিং শেখার জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা কীভাবে উপস্থাপন করব।
একটি এক-মাত্রিক সংখ্যা লাইনে সিনেমা সাজান
এমবেডিং সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি বিকাশে সহায়তা করার জন্য, কাগজের টুকরোতে, নিম্নলিখিত চলচ্চিত্রগুলিকে এক-মাত্রিক সংখ্যা রেখায় সাজানোর চেষ্টা করুন যাতে একে অপরের কাছাকাছি সিনেমাগুলি সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত হয়:
একটি অনাথ ছেলে আবিষ্কার করে যে সে একজন জাদুকর এবং হগওয়ার্টস স্কুল অফ উইচক্র্যাফ্ট অ্যান্ড উইজার্ডিতে ভর্তি হয়, যেখানে সে দুষ্ট লর্ড ভলডেমর্টের বিরুদ্ধে তার প্রথম যুদ্ধ চালায়।
সুপারহিরোদের একটি পরিবার শহরতলির বেসামরিক নাগরিক হিসাবে জীবনযাপন করতে বাধ্য হয়, সুপারহিরো জাতিকে সিনড্রোম এবং তার হত্যাকারী রোবট থেকে বাঁচাতে অবসর গ্রহণ করে বেরিয়ে আসে।
ট্যুর ডি ফ্রান্সের সময় পেশাদার সাইক্লার চ্যাম্পিয়নকে অপহরণ করা হলে, তার দাদী এবং অতিরিক্ত ওজনের কুকুর তাকে উদ্ধার করতে বিদেশে যাত্রা করে, ত্রয়ী বয়স্ক জ্যাজ গায়কদের সহায়তায়।
একজন অ্যামনেসিয়াক মরিয়া হয়ে তার স্ত্রীর হত্যার সমাধান করতে চায় তার শরীরে আলামত আঁকার মাধ্যমে।
একটি সম্ভাব্য (অত্যন্ত অপূর্ণ) সমাধানের জন্য প্লাস আইকনে ক্লিক করুন।
চিত্র 1. একটি সম্ভাব্য এক-মাত্রিক বিন্যাস
যদিও এই এম্বেডিংটি শিশু বনাম প্রাপ্তবয়স্কদের দিকে মুভিটি কতটা প্রস্তুত তা ক্যাপচার করতে সাহায্য করে, একটি সিনেমার আরও অনেক দিক রয়েছে যা সুপারিশ করার সময় কেউ ক্যাপচার করতে চায়৷ আসুন এই উদাহরণটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নেওয়া যাক, একটি দ্বিতীয় এমবেডিং মাত্রা যোগ করুন।
একটি দ্বি-মাত্রিক স্থান মুভি সাজান
আগের মত একই ব্যায়াম চেষ্টা করুন, কিন্তু এই সময় একটি দ্বি-মাত্রিক জায়গায় একই সিনেমা সাজান।
অন্য সম্ভাব্য সমাধানের জন্য প্লাস আইকনে ক্লিক করুন।
চিত্র 2. একটি সম্ভাব্য দ্বি-মাত্রিক বিন্যাস
এই দ্বি-মাত্রিক এম্বেডিংয়ের সাহায্যে আমরা চলচ্চিত্রগুলির মধ্যে একটি দূরত্ব সংজ্ঞায়িত করি যাতে চলচ্চিত্রগুলি কাছাকাছি থাকে (এবং এইভাবে অনুরূপ বলে অনুমান করা হয়) যদি তারা উভয়ই একই রকম হয় যে পরিমাণে তারা শিশুদের বনাম প্রাপ্তবয়স্কদের দিকে পরিচালিত হয়, সেইসাথে যে পরিমাণে এগুলো ব্লকবাস্টার মুভি বনাম আর্টহাউস মুভি। এইগুলি, অবশ্যই, সিনেমাগুলির অনেকগুলি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে দুটি মাত্র যা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
আরও সাধারণভাবে, আমরা যা করেছি তা হল এই মুভিগুলিকে একটি এমবেডিং স্পেসে ম্যাপ করা হয়েছে, যেখানে প্রতিটি শব্দকে স্থানাঙ্কের একটি দ্বি-মাত্রিক সেট দ্বারা বর্ণনা করা হয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, এই স্থানটিতে, "শ্রেক" (-1.0, 0.95) এর মানচিত্র এবং "Bleu" (0.65, -0.2) এর মানচিত্র তৈরি করে। সাধারণভাবে, একটি ডি -ডাইমেনশনাল এম্বেডিং শেখার সময়, প্রতিটি মুভিকে d বাস্তব-মূল্যবান সংখ্যা দ্বারা উপস্থাপন করা হয়, প্রতিটি একটি একটি মাত্রায় স্থানাঙ্ক প্রদান করে।
এই উদাহরণে, আমরা প্রতিটি মাত্রার একটি নাম দিয়েছি। এমবেডিং শেখার সময়, স্বতন্ত্র মাত্রা নাম দিয়ে শেখা হয় না। কখনও কখনও, আমরা এমবেডিংগুলি দেখতে পারি এবং মাত্রাগুলিতে শব্দার্থিক অর্থ নির্ধারণ করতে পারি, এবং অন্য সময় আমরা পারি না। প্রায়শই, এই জাতীয় প্রতিটি মাত্রাকে একটি সুপ্ত মাত্রা বলা হয়, কারণ এটি এমন একটি বৈশিষ্ট্যকে উপস্থাপন করে যা ডেটাতে স্পষ্ট নয় বরং এটি থেকে অনুমান করা হয়।
পরিশেষে, এটি এমবেডিং স্পেসে মুভিগুলির মধ্যে দূরত্ব যা অর্থপূর্ণ, কোন প্রদত্ত মাত্রা বরাবর একটি একক চলচ্চিত্রের মানগুলির পরিবর্তে।