সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ব্যাপকভাবে বলতে গেলে, একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার দুটি উপায় রয়েছে:
একটি স্ট্যাটিক মডেল অফলাইনে প্রশিক্ষিত হয়। অর্থাৎ, আমরা মডেলটিকে ঠিক একবার প্রশিক্ষিত করি এবং তারপর সেই প্রশিক্ষিত মডেলটিকে কিছু সময়ের জন্য ব্যবহার করি।
একটি গতিশীল মডেল অনলাইনে প্রশিক্ষিত হয়। অর্থাৎ, ডেটা ক্রমাগত সিস্টেমে প্রবেশ করছে এবং আমরা ধারাবাহিক আপডেটের মাধ্যমে সেই ডেটাটিকে মডেলে অন্তর্ভুক্ত করছি।
স্ট্যাটিক বনাম গতিশীল প্রশিক্ষণ
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
নির্মাণ এবং পরীক্ষা করা সহজ -- ব্যাচ ট্রেন এবং পরীক্ষা ব্যবহার করুন, ভাল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন।
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
নির্মাণ এবং পরীক্ষা করা সহজ -- ব্যাচ ট্রেন এবং পরীক্ষা ব্যবহার করুন, ভাল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন।
এখনও ইনপুট নিরীক্ষণ প্রয়োজন
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
নির্মাণ এবং পরীক্ষা করা সহজ -- ব্যাচ ট্রেন এবং পরীক্ষা ব্যবহার করুন, ভাল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন।
এখনও ইনপুট নিরীক্ষণ প্রয়োজন
এই বাসি হত্তয়া দেওয়া সহজ
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
নির্মাণ এবং পরীক্ষা করা সহজ -- ব্যাচ ট্রেন এবং পরীক্ষা ব্যবহার করুন, ভাল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন।
এখনও ইনপুট নিরীক্ষণ প্রয়োজন
এই বাসি হত্তয়া দেওয়া সহজ
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
সময়ের সাথে সাথে প্রশিক্ষণ ডেটাতে ফিড করা চালিয়ে যান, নিয়মিতভাবে আপডেট হওয়া সংস্করণ সিঙ্ক করুন।
ব্যাচ প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার পরিবর্তে প্রগতিশীল বৈধতা ব্যবহার করুন।
এমএল সিস্টেম দৃষ্টান্ত: প্রশিক্ষণ
স্ট্যাটিক মডেল -- অফলাইনে প্রশিক্ষিত
নির্মাণ এবং পরীক্ষা করা সহজ -- ব্যাচ ট্রেন এবং পরীক্ষা ব্যবহার করুন, ভাল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন।
এখনও ইনপুট নিরীক্ষণ প্রয়োজন
এই বাসি হত্তয়া দেওয়া সহজ
ডাইনামিক মডেল -- অনলাইনে প্রশিক্ষিত
সময়ের সাথে সাথে প্রশিক্ষণ ডেটাতে ফিড করা চালিয়ে যান, নিয়মিতভাবে আপডেট হওয়া সংস্করণ সিঙ্ক করুন।
ব্যাচ প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার পরিবর্তে প্রগতিশীল বৈধতা ব্যবহার করুন
নিরীক্ষণ, মডেল রোলব্যাক এবং ডেটা কোয়ারেন্টাইন ক্ষমতা প্রয়োজন
পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেবে, স্থবিরতা সমস্যা এড়ানো যায়
ডাইনামিক মডেলগুলি ডেটা পরিবর্তনের সাথে খাপ খায়। পৃথিবী একটি অত্যন্ত পরিবর্তনশীল জায়গা। গত বছরের ডেটা থেকে নির্মিত বিক্রয় ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সফলভাবে পরবর্তী বছরের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার সম্ভাবনা কম।
যদি আপনার ডেটা সেটটি সময়ের সাথে সাথে সত্যিই পরিবর্তিত না হয়, তবে স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণ বেছে নিন কারণ এটি গতিশীল প্রশিক্ষণের চেয়ে তৈরি এবং বজায় রাখা সস্তা। যাইহোক, অনেক তথ্যের উত্স সময়ের সাথে সাথে সত্যিই পরিবর্তিত হয়, এমনকি সেই বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে যেগুলি আপনি মনে করেন সমুদ্রপৃষ্ঠের মতই স্থির। নৈতিক: এমনকি স্থির প্রশিক্ষণের সাথে, আপনাকে অবশ্যই পরিবর্তনের জন্য আপনার ইনপুট ডেটা পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীরা ফুল কিনবে এমন সম্ভাবনার ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষিত একটি মডেল বিবেচনা করুন। সময়ের চাপের কারণে, জুলাই এবং আগস্ট মাসে ফুল কেনার আচরণের ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলটিকে শুধুমাত্র একবার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। মডেলটি তারপরে উৎপাদনে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের জন্য পাঠানো হয়, কিন্তু কখনই আপডেট করা হয় না। মডেলটি বেশ কয়েক মাস ধরে ঠিকঠাক কাজ করে, কিন্তু তারপর ভ্যালেন্টাইন্স ডেকে ঘিরে ভয়ানক ভবিষ্যদ্বাণী করে কারণ সেই ছুটির সময়কালে ব্যবহারকারীর আচরণ নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয়।
