আমি মেশিন লার্নিং বেসিকস সম্পর্কে একটি টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি এবং সেখানে উল্লেখ করা হয়েছে যে কিছু বৈশিষ্ট্য বা লেবেল হতে পারে ।
আমি যা জানি, সেগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যটি এমন ডেটার সম্পত্তি যা ব্যবহার করা হচ্ছে। লেবেলটি কী তা আমি বুঝতে পারি না, আমি শব্দের অর্থ জানি তবে আমি এটি জানতে চাই মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে।
উত্তর:
সংক্ষেপে, বৈশিষ্ট্যটি ইনপুট; লেবেল আউটপুট হয়। এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন সমস্যা উভয় ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য।
একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল আপনার ইনপুট সেটের ডেটাগুলির একটি কলাম। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি কোনও পোষ্যের ধরণের পছন্দ করতে চান তবে আপনার ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে বয়স, বাড়ির অঞ্চল, পারিবারিক উপার্জন ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে The লেবেলটি চূড়ান্ত পছন্দ, যেমন কুকুর, মাছ, আইগুয়ানা, শিলা, ইত্যাদি
একবার আপনি আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে, আপনি এগুলিকে নতুন বৈশিষ্ট্যযুক্ত ইনপুটগুলির সেটগুলি সরবরাহ করবেন; এটি সেই ব্যক্তির জন্য পূর্বাভাসযুক্ত "লেবেল" (পোষ্যের ধরণ) ফিরিয়ে দেবে।
বৈশিষ্ট্য:
মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্যটির অর্থ আপনার প্রশিক্ষণের ডেটার সম্পত্তি। অথবা আপনি আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে একটি কলামের নাম বলতে পারেন।
মনে করুন এটি আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেট
Height Sex Age
61.5 M 20
55.5 F 30
64.5 M 41
55.5 F 51
. . .
. . .
. . .
. . .
তারপর এখানে Height, Sexএবং Ageবৈশিষ্ট্য।
লেবেল:
প্রশিক্ষণের পরে আপনি আপনার মডেল থেকে যে আউটপুট পাবেন তা একে লেবেল বলে called
ধরুন আপনি কিছু অ্যালগরিদম উপরে ডেটা সেটটি খাওয়ানো male বা female যেমন লিঙ্গ ভবিষ্যদ্বাণী করা উপরোক্ত মডেল আপনি মত বৈশিষ্ট্য পাস একটি মডেল তৈরি করে age, heightইত্যাদি
সুতরাং কম্পিউটিংয়ের পরে, এটি পুরুষ বা মহিলা হিসাবে লিঙ্গটি ফিরিয়ে দেবে। এটিকে একটি লেবেল বলা হয়
ধারণাটি ব্যাখ্যা করার জন্য এখানে আরও ভিজ্যুয়াল পদ্ধতির উপস্থিতি রয়েছে। আপনি কোনও ছবিতে প্রদর্শিত প্রাণীটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে চান তা কল্পনা করুন।
প্রাণীদের সম্ভাব্য শ্রেণিগুলি হল বিড়াল বা পাখি। সেক্ষেত্রে লেবেলটি সম্ভবত শ্রেণীর সমিতিগুলি যেমন বিড়াল বা পাখি, যা আপনার মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ভবিষ্যদ্বাণী করবে।
বৈশিষ্ট্য প্যাটার্ন, রং, ফর্ম যে আপনার ছবি যেমন পশম, পালক, বা আরো নিম্নস্তরের ব্যাখ্যা, পিক্সেল মান অংশ আছে।
লেবেল: পাখি
বৈশিষ্ট্য: পালক
লেবেল: বিড়াল
বৈশিষ্ট্য: ফুর
আসুন একটি উদাহরণ নেওয়া যাক যেখানে আমরা হস্তাক্ষরযুক্ত ফটো ব্যবহার করে বর্ণমালা সনাক্ত করতে চাই। আমরা প্রোগ্রামটিতে এই নমুনা চিত্রগুলিকে ফিড করি এবং প্রোগ্রামটি তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির ভিত্তিতে এই চিত্রগুলি শ্রেণিবদ্ধ করে।
এই প্রসঙ্গে একটি বৈশিষ্ট্যের উদাহরণ: চিঠিটি 'C'ডান মুখের অবতলগুলির মতো ভাবতে পারে।
এই বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে সংরক্ষণ করবেন সে সম্পর্কে এখন একটি প্রশ্ন ওঠে। আমাদের তাদের নাম রাখা দরকার। অস্তিত্বের মধ্যে উপস্থিত লেবেলের ভূমিকা এখানে। অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে আলাদা করার জন্য এই জাতীয় বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি লেবেল দেওয়া হয় ।
সুতরাং, আমরা যখন ইনপুট হিসাবে বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করা হয় আউটপুট হিসাবে লেবেল প্রাপ্ত ।
লেবেলগুলি নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষার সাথে সম্পর্কিত নয় ।
পূর্বশর্ত: এমএল (লিনিয়ার রিগ্রেশন) এর প্রাথমিক পরিসংখ্যান এবং এক্সপোজার
এটি একটি বাক্যে উত্তর দেওয়া যেতে পারে -
এগুলি একই রকম তবে প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তাদের সংজ্ঞা পরিবর্তন হয়।
আমাকে আমার বক্তব্য ব্যাখ্যা করতে দিন। মনে করুন যে আপনার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে, এই উদ্দেশ্যে বিবেচনা করুন exercise.csv। ডেটাসেটের প্রতিটি কলামকে বৈশিষ্ট্য হিসাবে ডাকা হয়। লিঙ্গ, বয়স, উচ্চতা, হার্ট রেট, বডি_স্ট্যাম্প এবং ক্যালোরি বিভিন্ন কলামগুলির মধ্যে একটি হতে পারে। প্রতিটি কলাম পৃথক বৈশিষ্ট্য বা সম্পত্তি প্রতিনিধিত্ব করে।
User_ID Gender Age Height Weight Duration Heart_Rate Body_Temp Calories
14733363 male 68 190.0 94.0 29.0 105.0 40.8 231.0
14861698 female 20 166.0 60.0 14.0 94.0 40.3 66.0
11179863 male 69 179.0 79.0 5.0 88.0 38.7 26.0
ধাঁধাটি বোঝার শক্ত করতে এবং ধাঁধাটি পরিষ্কার করতে আসুন আমরা দুটি ভিন্ন সমস্যা (ভবিষ্যদ্বাণী কেস) গ্রহণ করি।
CASE1: এক্ষেত্রে আমরা অনুশীলনের সময় পোড়া ক্যালোরিগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য - লিঙ্গ, উচ্চতা এবং ওজন ব্যবহার বিবেচনা করতে পারি। ভবিষ্যদ্বাণী (Y) ক্যালোরিগুলি এখানে একটি লেবেল । ক্যালোরিগুলি হল কলাম যা আপনি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য যেমন x1: লিঙ্গ, x2: উচ্চতা এবং এক্স 3: ওজন ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান ।
CASE2: এখানে দ্বিতীয় ক্ষেত্রে আমরা লিঙ্গ এবং ওজনকে একটি বৈশিষ্ট্য হিসাবে ব্যবহার করে হার্ট_রেটের পূর্বাভাস দিতে পারি। এখানে হার্ট_রেট এমন একটি লেবেল যা বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেয় - x1: লিঙ্গ এবং x2: ওজন ।
উপরের ব্যাখ্যাটি একবার বুঝতে পারলে আপনি আর লেবেল এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সত্যিই বিভ্রান্ত হবেন না।
সংক্ষিপ্তভাবে বর্ণিত একটি বৈশিষ্ট্যটি হ'ল আপনি সিস্টেমে খাওয়ানো ইনপুট এবং লেবেলটি আপনি প্রত্যাশা করছেন আউটপুট। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কুকুরের অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য যেমন তার উচ্চতা, পশুর রঙ ইত্যাদি খাওয়িয়েছেন, সুতরাং কম্পিউটিংয়ের পরে এটি কুকুরের জাতটি আপনাকে জানতে চাইবে return