কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর প্রেক্ষাপটে, একটি সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম যেখানে কম্পিউটেশনাল মডেল, সাধারণত একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম, লেবেল থেকে শেখার মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা ইনপুট ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে প্রশিক্ষিত হয়। উদাহরণ বা স্থল সত্য তথ্য. গ্রাউন্ড ট্রুথ ডেটা সঠিক এবং পরিচিত ফলাফলের প্রতিনিধিত্ব করে, যা প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা উভয় পর্যায়ে তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার মডেলের কার্যকারিতা এবং সঠিকতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়।
লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং প্রদত্ত উদাহরণগুলিতে ইনপুট থেকে আউটপুটগুলিতে একটি ম্যাপিং শেখার মাধ্যমে তত্ত্বাবধানে লার্নিং অ্যালগরিদম ফাংশন। তত্ত্বাবধান করা শেখার প্রক্রিয়ার সামগ্রিক উদ্দেশ্য হল এমন একটি মডেল তৈরি করা যা পূর্বে অদেখা তথ্যের সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ তৈরি করতে যথেষ্ট ভালোভাবে সাধারণীকরণ করে। মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রশিক্ষণ ডেটার সত্যিকারের লেবেলের মধ্যে ত্রুটি বা ক্ষতি কমিয়ে এটি অর্জন করা হয়।
রৈখিক রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, ডিসিশন ট্রি এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো বিভিন্ন ধরনের ডাটা এবং কাজের জন্য বিভিন্ন ধরনের তত্ত্বাবধান করা শেখার অ্যালগরিদম বিদ্যমান। অ্যালগরিদমের পছন্দ ইনপুট ডেটার আকার এবং গঠন, সমস্যার প্রকৃতি (শ্রেণীবিভাগ বা রিগ্রেশন) এবং মডেলের পছন্দসই কর্মক্ষমতা এবং জটিলতার মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভর করে।
উদাহরণ হিসেবে, AppMaster no-code প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে নির্মিত একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া বিবেচনা করা যাক, যেখানে লক্ষ্য হল গ্রাহকের সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস দেওয়া। এই ক্ষেত্রে, একটি তত্ত্বাবধানে লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন, প্রশিক্ষণ ডেটাতে গ্রাহক মন্থন (আউটপুট) এবং বিভিন্ন গ্রাহকের বৈশিষ্ট্য (ইনপুট বৈশিষ্ট্য) এর মধ্যে সম্পর্ক শিখতে নিযুক্ত করা যেতে পারে। এই শেখার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, অ্যালগরিদমটি নতুন, অদেখা গ্রাহকদের জন্য মন্থনের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা এবং লাইব্রেরি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন স্কিট-লার্ন বা টেনসরফ্লো সহ পাইথন, বা ক্যারেট এবং xgboost-এর মতো প্যাকেজগুলির সাথে R। AppMaster ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করার সময়, গ্রাহকরা তাদের ব্যবসায়িক যুক্তির অংশ হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করতে তাদের ব্যাকএন্ড, ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন বা মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই তত্ত্বাবধান করা শেখার অ্যালগরিদমগুলিকে একীভূত করতে পারেন।
তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম স্থাপন এবং মূল্যায়ন করার সময় বিবেচনা করার জন্য বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ রয়েছে। এই ধরনের একটি কারণ হল প্রশিক্ষণ তথ্যের গুণমান এবং প্রতিনিধিত্ব। যদি প্রশিক্ষণের ডেটা ভারসাম্যহীন, কোলাহলপূর্ণ বা পক্ষপাতদুষ্ট হয়, তাহলে তত্ত্বাবধানে শেখার মডেলের কর্মক্ষমতা সাবঅপ্টিমাল হতে পারে। তদ্ব্যতীত, সঠিকতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, F1 স্কোর, বা রিসিভার অপারেটিং চরিত্রগত (আরওসি) বক্ররেখার অধীনে ক্ষেত্রফলের মতো পারফরম্যান্স মেট্রিক্স ব্যবহার করে তার জীবনচক্র জুড়ে মডেলটির কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করা এবং মূল্যায়ন করা অপরিহার্য। সমস্যা
তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার অ্যালগরিদমের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল ওভারফিটিং প্রতিরোধ করা, যা ঘটে যখন মডেলটিকে প্রশিক্ষণের ডেটাতে খুব ভালোভাবে প্রশিক্ষিত করা হয়, এমনকি ইনপুট ডেটাতে গোলমাল বা এলোমেলো ওঠানামা ক্যাপচার করা হয়। একটি ওভারফিটেড মডেল অত্যধিক জটিল, অদেখা ডেটার জন্য ভালভাবে সাধারণীকরণ করে না এবং নতুন উদাহরণগুলিতে খারাপ ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারে। রেগুলারাইজেশন, ক্রস-ভ্যালিডেশন, বা তাড়াতাড়ি থামানোর মতো কৌশলগুলি প্রায়শই ওভারফিটিং কমাতে এবং মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করতে নিযুক্ত করা হয়।
সংক্ষেপে, তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি এআই এবং এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী এবং শ্রেণিবিন্যাস করার জন্য একটি শক্তিশালী এবং কার্যকর পদ্ধতি প্রদান করে। লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে এবং গ্রাউন্ড ট্রুথ উদাহরণগুলি থেকে শেখার মাধ্যমে, এই অ্যালগরিদমগুলি ডেটা-চালিত এবং বুদ্ধিমান সমাধানগুলির বিকাশকে সক্ষম করে যা ব্যবসায়িক এবং ব্যবহারিক সমস্যার বিস্তৃত পরিসরের সমাধান করতে পারে। AppMaster no-code প্ল্যাটফর্মের সাহায্যে, গ্রাহকরা সহজেই তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, বিভিন্ন ডোমেন এবং শিল্প জুড়ে আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং উন্নত ফলাফলগুলি চালানোর জন্য AI এবং ML এর শক্তি ব্যবহার করে।
