সুপারভাইজড লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং দৃষ্টান্ত যেখানে মডেলের শেখার প্রক্রিয়াটি লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার একটি সেট দ্বারা পরিচালিত হয়, যেটিতে ইনপুট-আউটপুট জোড়া থাকে যা অ্যালগরিদম শেখার উদাহরণ হিসেবে কাজ করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, তত্ত্বাবধানে শিক্ষা বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার প্রাথমিক লক্ষ্য হল এমন একটি মডেল তৈরি করা যা প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে একটি অদেখা ইনপুট উদাহরণের মান বা শ্রেণির পূর্বাভাস দিতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং সংশ্লিষ্ট লক্ষ্য লেবেল রয়েছে। ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি ডেটা দৃষ্টান্তগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিকে উপস্থাপন করে, যখন লক্ষ্য লেবেলগুলি পছন্দসই আউটপুটকে নির্দেশ করে যা মডেলটির পূর্বাভাস দেওয়া উচিত৷ প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রকৃত লক্ষ্য লেবেলের মধ্যে পার্থক্য কমাতে তার মডেল পরামিতিগুলিকে পুনরাবৃত্তি করে। প্রশিক্ষিত মডেলের কর্মক্ষমতা তারপর একটি পৃথক পরীক্ষার ডেটাসেটে মূল্যায়ন করা হয় তার সাধারণীকরণ ক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য। শেষ পর্যন্ত, মডেলটি ডেটার অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন শিখেছে বলে বলা হয় যদি এটি নতুন, অদেখা ডেটা দৃষ্টান্তগুলির লেবেলগুলির সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি উল্লেখযোগ্য প্রয়োগ হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) ডোমেনে, যেখানে মডেলটিকে বিভিন্ন পাঠ্য তথ্যের মধ্যে চিনতে এবং পার্থক্য করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ঐতিহাসিক রেকর্ডের উপর ভিত্তি করে প্রেরিত ইমেলগুলিকে 'স্প্যাম' বা 'স্প্যাম নয়' হিসাবে চিহ্নিত করতে তত্ত্বাবধানে অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। আরেকটি ডোমেন যেখানে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় তা হল কম্পিউটার দৃষ্টি, যেখানে মডেলগুলিকে চিত্র বা ভিডিওতে বস্তুগুলিকে চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম বিভিন্ন আবেগ প্রকাশকারী লোকেদের লেবেলযুক্ত চিত্র ডেটা প্রদান করে মুখের অভিব্যক্তি সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
বিভিন্ন ধরণের সমস্যার জন্য ব্যবহৃত বেশ কয়েকটি তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম রয়েছে। কিছু জনপ্রিয় অ্যালগরিদমের মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM), ডিসিশন ট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক। প্রতিটি অ্যালগরিদমের শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে, এটি বিভিন্ন ধরণের কাজ এবং ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য কমবেশি উপযুক্ত করে তোলে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ হল ওভারফিটিং, যা ঘটে যখন একটি মডেল অন্তর্নিহিত প্যাটার্নের পরিবর্তে প্রশিক্ষণের ডেটাতে শব্দ শিখে, যার ফলে পরীক্ষার ডেটাতে সাধারণীকরণের কার্যকারিতা খারাপ হয়। নিয়মিতকরণ কৌশল, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি এবং উপলব্ধ প্রশিক্ষণ ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ উন্নত করে ওভারফিটিং প্রশমিত করা যেতে পারে।
বর্ণালীর অন্য প্রান্তে, আন্ডারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল ডেটার অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করার জন্য খুব সরল হয়। আন্ডারফিটিং মোকাবেলা করার জন্য, আরও জটিল মডেল নিয়োগ করা যেতে পারে, অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রবর্তন করা যেতে পারে, বা আরও প্রশিক্ষণের ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে শর্ত থাকে যে এই পদক্ষেপগুলি অতিরিক্ত ফিটিংয়ের দিকে পরিচালিত না করে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষা হল AppMaster no-code প্ল্যাটফর্মে বিকশিত বিভিন্ন ধরনের AI এবং ML সমাধানের ভিত্তি, দৃশ্যত ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন সহজে তৈরি করার জন্য একটি উন্নত টুল। AppMaster দ্রুত অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকে সমর্থন করে, প্রযুক্তিগত ঋণ দূর করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি কোডের মাধ্যমে নমনীয়ভাবে নতুন সফ্টওয়্যার প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। AppMaster প্ল্যাটফর্মে তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, নাগরিক বিকাশকারীরা বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে যা শেষ-ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতা বাড়ায় এবং ব্যবসায়িক মূল্য বৃদ্ধি করে।
সামগ্রিকভাবে, তত্ত্বাবধানে শিক্ষা হল এআই এবং মেশিন লার্নিং-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ দৃষ্টান্ত যা অদেখা দৃষ্টান্তগুলির জন্য লেবেলগুলি কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে হয় তা মডেলদের শেখানোর জন্য লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার ব্যবহার করে৷ মেশিন লার্নিংয়ের অন্যতম ভিত্তি হিসাবে, এটি বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি এবং দক্ষতা প্রদান করে আগামী বছরগুলিতে বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেমগুলির বিকাশে প্রয়োজনীয় ভূমিকা পালন করবে।
