আপনি মডেল কাজ করতে আপনার ML মডেল ডিবাগ করুন. একবার আপনার মডেল কাজ করে, আপনি উত্পাদন-প্রস্তুতির জন্য মডেলের গুণমান অপ্টিমাইজ করেন। এই বিভাগে ডিবাগিং এবং অপ্টিমাইজেশান উভয় ধাপই রয়েছে।
এমএল ডিবাগিং কিভাবে আলাদা?
ML ডিবাগিং-এ ডুব দেওয়ার আগে, আসুন জেনে নেওয়া যাক ডিবাগিং ML মডেলগুলিকে সাধারণ প্রোগ্রামগুলির ডিবাগিং থেকে কী আলাদা করে৷ সাধারণ প্রোগ্রামের বিপরীতে, একটি ML মডেলের নিম্নমানের বাগ উপস্থিতি বোঝায় না। পরিবর্তে, একটি মডেলে খারাপ কর্মক্ষমতা ডিবাগ করার জন্য, আপনি প্রথাগত প্রোগ্রামিং এর চেয়ে বিস্তৃত কারণ অনুসন্ধান করেন।
উদাহরণস্বরূপ, এখানে দুর্বল মডেল কর্মক্ষমতা জন্য কয়েকটি কারণ আছে:
- বৈশিষ্ট্য ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা অভাব.
- হাইপারপ্যারামিটার অ-অনুকূল মান সেট করা হয়.
- ডেটাতে ত্রুটি এবং অসঙ্গতি রয়েছে।
- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কোডে বাগ রয়েছে।
ML মডেলগুলি ডিবাগ করা আপনার পরীক্ষাগুলি চালানোর সময় দ্বারা জটিল। দীর্ঘ পুনরাবৃত্তি চক্র, এবং বৃহত্তর ত্রুটি স্থান দেওয়া, এমএল মডেলগুলি ডিবাগ করা অনন্যভাবে চ্যালেঞ্জিং।
এমএল মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়া
আপনি যদি আপনার ML মডেল তৈরির জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করেন, তাহলে আপনার ML মডেল ডিবাগ করা সহজ হবে৷ এই সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি নিম্নরূপ:
- একটি সাধারণ মডেল দিয়ে শুরু করুন যা এক বা দুটি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে। একটি সাধারণ, সহজে ডিবাগযোগ্য মডেল দিয়ে শুরু করা আপনাকে মডেলের দুর্বল কর্মক্ষমতার জন্য সম্ভাব্য অনেক কারণকে সংকুচিত করতে সাহায্য করে।
- বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং হাইপারপ্যারামিটার মান চেষ্টা করে আপনার মডেল কাজ করুন. ডিবাগিং সহজ করার জন্য আপনার মডেলটিকে যতটা সম্ভব সহজ রাখুন।
- পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে এই পরিবর্তনগুলি চেষ্টা করে আপনার মডেল অপ্টিমাইজ করুন:
- বৈশিষ্ট্য যোগ করা
- টিউনিং হাইপারপ্যারামিটার
- মডেল ক্ষমতা বৃদ্ধি
- আপনার মডেলে প্রতিটি পরিবর্তনের পরে, আপনার মেট্রিক্স পুনরায় দেখুন এবং মডেলের গুণমান বাড়ে কিনা তা পরীক্ষা করুন। যদি না হয়, তাহলে এই কোর্সে বর্ণিত আপনার মডেলটিকে ডিবাগ করুন।
- আপনি পুনরাবৃত্তি করার সাথে সাথে নিশ্চিত করুন যে আপনি ধীরে ধীরে এবং ক্রমবর্ধমানভাবে আপনার মডেলে জটিলতা যোগ করেছেন।