বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন একটি প্রদত্ত ডেটাসেট থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, প্রাসঙ্গিক, এবং তথ্যপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্তকরণ এবং নির্বাচন করার প্রক্রিয়াকে বোঝায় যা সঠিক এবং দক্ষ AI এবং মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ভবিষ্যদ্বাণী বা ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে। সংক্ষেপে, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের লক্ষ্য হল মূল উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক আকারে রূপান্তর করা, শব্দ, অপ্রয়োজনীয়তা এবং অপ্রাসঙ্গিক তথ্য বর্জন করার সময় পছন্দসই তথ্য সংরক্ষণ করা। এই কৌশলটি উন্নত কম্পিউটেশনাল দক্ষতা, কম স্টোরেজ প্রয়োজনীয়তা এবং সম্ভাব্য বর্ধিত মডেল কর্মক্ষমতা সক্ষম করে।
AI এবং মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের গুরুত্ব প্রাথমিকভাবে তথাকথিত মাত্রার অভিশাপ থেকে উদ্ভূত হয়, যা ডেটাসেটে মাত্রার (বা বৈশিষ্ট্য) সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে শেখার অ্যালগরিদম প্রয়োগ এবং অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি আঁকার বর্ধিত অসুবিধাকে বোঝায়। ডেটা থেকে অত্যাবশ্যক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে, অ্যালগরিদমগুলি ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে বা ডেটার অর্থ বোঝাতে আরও কার্যকরী এবং দক্ষতার সাথে কাজ করতে পারে।
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য দুটি প্রধান পন্থা রয়েছে: তত্ত্বাবধানহীন এবং তত্ত্বাবধান করা পদ্ধতি। তত্ত্বাবধান না করা পদ্ধতিগুলি প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করার সময় লক্ষ্য পরিবর্তনশীলকে বিবেচনা করে না, যেখানে তত্ত্বাবধানে থাকা পদ্ধতিগুলি প্রক্রিয়াটিকে গাইড করার জন্য ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং লক্ষ্য পরিবর্তনশীলের মধ্যে সম্পর্ককে লাভ করে।
তত্ত্বাবধানহীন পদ্ধতিগুলি আরও শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে:
- মাত্রিকতা হ্রাস কৌশল, যেমন প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA), যা নতুন, নিম্ন-মাত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করে যা মূল ডেটাতে সর্বাধিক পরিবর্তনশীলতা ক্যাপচার করে।
- ক্লাস্টারিং কৌশল, যেমন K- মানে ক্লাস্টারিং, যা একই রকম ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রে গোষ্ঠীবদ্ধ করে, ডেটা-চালিত বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং সরলীকরণ সক্ষম করে।
অন্যদিকে, তত্ত্বাবধান করা পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে:
- মোড়ক পদ্ধতি, যেমন রিকার্সিভ ফিচার এলিমিনেশন (RFE) এবং সিকোয়েন্সিয়াল ফিচার সিলেক্টর (SFS), যা পদ্ধতিগতভাবে ফিচার সাবসেটের স্থানের মাধ্যমে অনুসন্ধান করে, প্রতিটি উপসেটের জন্য একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করে।
- এম্বেড করা পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে রেগুলারাইজেশন কৌশল (যেমন, ল্যাসো এবং রিজ রিগ্রেশন) এবং ডিসিশন ট্রি, যা সহজাতভাবে মডেলের জটিলতার উপর সীমাবদ্ধতা আরোপ করে বা গাছের গঠনে সর্বোত্তম বিভাজন করে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে।
- ফিল্টার পদ্ধতি, যেমন পারস্পরিক সম্পর্ক, পারস্পরিক তথ্য এবং তথ্য লাভ, যা লক্ষ্য ভেরিয়েবলের সাথে তাদের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির তাত্পর্য মূল্যায়ন করে এবং যেগুলি কম প্রাসঙ্গিক বা অপ্রয়োজনীয় তা সরিয়ে দেয়।
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি ইমেজ এবং স্পিচ প্রসেসিং থেকে শুরু করে প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং বায়োইনফরমেটিক্স পর্যন্ত অসংখ্য ডোমেনে বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, কম্পিউটার ভিশনে, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর মতো গভীর শিক্ষার মডেলগুলি প্রশিক্ষণের পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাঁচা চিত্র পিক্সেল থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন প্রান্ত, আকার এবং টেক্সচারগুলি বের করতে শেখে। একইভাবে, পাঠ্য তথ্য বিশ্লেষণে, টেক্সট কর্পোরা থেকে তত্ত্বাবধানহীন বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য ওয়ার্ড এম্বেডিং, টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি-ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (TF-IDF) এবং টপিক মডেলিংয়ের মতো কৌশলগুলি সাধারণত নিযুক্ত করা হয়।
আজকাল, AppMaster মতো আধুনিক no-code প্ল্যাটফর্মগুলি ওয়েব, মোবাইল এবং ব্যাকএন্ড অ্যাপ্লিকেশন তৈরির সুবিধা দিচ্ছে যা ব্যবহারকারী-বান্ধব, পয়েন্ট-এন্ড-ক্লিক ইন্টারফেসের মাধ্যমে এআই এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলিকে এম্বেড করে। স্বজ্ঞাত ভিজ্যুয়াল টুলস এবং প্রাক-কনফিগার করা ML উপাদানগুলির সাহায্যে, AppMaster ব্যবহারকারীদের দ্রুত প্রোটোটাইপ, পরীক্ষা, এবং AI, মেশিন লার্নিং বা কোডিং-এ গভীর দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন-চালিত অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করতে সক্ষম করতে পারে। সফ্টওয়্যার বিকাশের জীবনচক্রকে স্বয়ংক্রিয় এবং স্ট্রিমলাইন করার মাধ্যমে, এই no-code প্ল্যাটফর্মগুলি ক্রমবর্ধমান ডেটা-চালিত এবং এমএল-চালিত ল্যান্ডস্কেপের জন্য তৈরি দ্রুত, ব্যয়-কার্যকর এবং অত্যন্ত নমনীয় সমাধানগুলির একটি নতুন যুগের সূচনা করছে।
