একটি ডেটা ট্রেনিং সেট, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর পরিপ্রেক্ষিতে, ডেটা পয়েন্ট বা নমুনাগুলির একটি সাবধানে নির্বাচিত সংগ্রহকে বোঝায়। এটি প্রদত্ত ডেটাতে উপস্থিত অন্তর্নিহিত নিদর্শন এবং সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে AI এবং ML অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি শেখার, সাধারণীকরণ এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়। প্রশিক্ষণ সেটগুলি এমএল মডেলগুলি তৈরি, সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং বৈধ করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এটি নিশ্চিত করে যে তারা নির্দিষ্ট কাজগুলি সমাধানে দক্ষতার সাথে এবং সঠিকভাবে সম্পাদন করে।
একটি ডেটা প্রশিক্ষণ সেটের সংমিশ্রণটি চূড়ান্ত ফলাফলের গুণমানের সাথে সরাসরি আবদ্ধ - ডেটা যত ভাল এবং বেশি প্রতিনিধিত্বশীল, একটি ভাল-পারফর্মিং এবং শক্তিশালী AI মডেলের সম্ভাবনা তত বেশি। একটি ভাল ডেটা প্রশিক্ষণ সেটে একাধিক, বৈচিত্র্যময় নমুনা থাকে যা সম্পূর্ণ সম্ভাব্য মান এবং ইনপুটগুলিকে কভার করে যা মডেলটি তার প্রয়োগের সময় সম্মুখীন হতে পারে। ডেটা পরিষ্কার, নির্ভুল এবং শব্দ-মুক্ত তা নিশ্চিত করা মডেলটিকে ওভারফিটিং বা আন্ডারফিটিং এড়াতে সাহায্য করবে, উভয়ই বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে খারাপ পারফরম্যান্সের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
AppMaster মতো একটি no-code প্ল্যাটফর্মের প্রেক্ষাপটে, ডেটা ট্রেনিং সেটটি অপরিসীম মান রাখতে পারে, কারণ ব্যাপক AI এবং ML মডেল তৈরি করতে ব্যবহারকারীদের প্রোগ্রামিং ভাষা বা সফ্টওয়্যার বিকাশে বিশেষজ্ঞ হতে হবে না। পরিবর্তে, তারা প্ল্যাটফর্মের স্বজ্ঞাত সরঞ্জাম এবং ইন্টারফেস ব্যবহার করে দৃশ্যত ডেটা মডেল, ব্যবসায়িক যুক্তি এবং ডাটাবেস স্কিমা তৈরি এবং কনফিগার করতে পারে। AI এবং ML মডেলগুলি ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং প্রদত্ত ডেটা প্রশিক্ষণ সেট থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি এবং সংকলিত হয়।
একটি উচ্চ-মানের ডেটা প্রশিক্ষণ সেট তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি মূল কারণ জড়িত। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলির মধ্যে একটি হল নিশ্চিত করা যে ডেটা প্রতিনিধিত্বশীল এবং সমস্যা সমাধানের সাথে প্রাসঙ্গিক সমস্ত প্রয়োজনীয় ভেরিয়েবল এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে কভার করে৷ এটি নিশ্চিত করার জন্য, কে-ফোল্ড ক্রস-ভ্যালিডেশনের মতো ক্রস-ভ্যালিডেশন কৌশলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা উপসেটে ডেটা বিভক্ত করার জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে, এইভাবে অদেখা ডেটাতে মডেলের কর্মক্ষমতার একটি নিরপেক্ষ অনুমান প্রদান করে।
আরেকটি অপরিহার্য বিষয় হল ডেটা প্রশিক্ষণ সেটের জন্য একটি উপযুক্ত আকার নির্বাচন করা। একটি বৃহত্তর ডেটাসেট সাধারণত মডেলের আরও ভাল নির্ভুলতা এবং সাধারণীকরণের অনুমতি দেয়, তবে এটি প্রশিক্ষণের সময় বৃদ্ধি এবং গণনাগত জটিলতার দিকে পরিচালিত করতে পারে। বিপরীতে, একটি ছোট ডেটাসেটে ইনপুট ভেরিয়েবলের সমগ্র বর্ণালীকে কভার করার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা পয়েন্ট নাও থাকতে পারে, যা দুর্বল সাধারণীকরণ এবং কার্যকারিতার দিকে পরিচালিত করে। ডেটা অগমেন্টেশন, রিস্যাম্পলিং এবং বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মতো কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করা অতিরিক্ত ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে এবং প্রশিক্ষণ সেটের বৈচিত্র্য এবং দৃঢ়তা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
ডেটা প্রশিক্ষণ সেটটি যথাযথভাবে ভারসাম্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করার জন্য, এমএল মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে তির্যক হতে পারে এমন ডেটাতে সম্ভাব্য পক্ষপাত সম্পর্কে সচেতন হওয়া অপরিহার্য। নমুনা নেওয়ার পক্ষপাতিত্ব, পরিমাপের ত্রুটি বা এমনকি ব্যবহৃত নির্দিষ্ট ডেটা উত্সের কারণেও পক্ষপাতিত্ব থাকতে পারে। ওভারস্যাম্পলিং, আন্ডারস্যাম্পলিং, এবং সিন্থেটিক মাইনরিটি ওভার-স্যাম্পলিং টেকনিক (SMOTE) এর মতো কৌশলগুলি মডেলের কর্মক্ষমতার উপর ভারসাম্যহীন এবং পক্ষপাতদুষ্ট ডেটার প্রভাব কমাতে সাহায্য করতে পারে।
একটি ডেটা প্রশিক্ষণ সেট তৈরি করা চ্যালেঞ্জিং এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে, বিশেষ করে যখন জটিল, বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা মোকাবেলা করা হয়। প্রায়শই, সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ উত্স থেকে প্রাক-বিদ্যমান প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করে প্রক্রিয়াটিকে গতি বাড়ানো এবং একটি প্রদত্ত সমস্যার জন্য বেসলাইন কর্মক্ষমতা মানদণ্ড প্রদান করতে সহায়তা করে। যাইহোক, ডোমেন-নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা নিশ্চিত করতে এবং অসাবধানতাবশত কোনো পক্ষপাত বা ভুলতার পরিচয় এড়াতে বাহ্যিক ডেটা উত্স ব্যবহার করার সময় সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত।
AppMaster মতো no-code প্ল্যাটফর্মের প্রেক্ষাপটে, একটি ভালভাবে কিউরেটেড ডেটা ট্রেনিং সেট প্রদান করা এমনকি অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীদেরও শক্তিশালী এবং নির্ভুল AI এবং ML মডেল তৈরি করতে দেয়। এটি তাদের ওয়েব, মোবাইল এবং ব্যাকএন্ড অ্যাপ্লিকেশনে উন্নত AI অ্যালগরিদম এবং সরঞ্জামগুলিকে জটিল প্রোগ্রামিং ভাষা বা সফ্টওয়্যার বিকাশের পদ্ধতিতে দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়। একটি ভাল-ডিজাইন করা ডেটা প্রশিক্ষণ সেট এবং সঠিক no-code প্ল্যাটফর্মের সাহায্যে, ন্যূনতম প্রযুক্তিগত জ্ঞান-কিভাবে এবং দুর্দান্ত সহজে শক্তিশালী, মাপযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা সম্ভব।
