আমি বর্তমানে আমার নিজের থেকে কিছু মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি। তাদের মধ্যে অনেকগুলি ডিবাগ করা শক্ত হওয়ার নোংরা সম্পত্তি রয়েছে, কিছু বাগের ফলে প্রোগ্রামটি ক্র্যাশ হয় না, বরং ইচ্ছানুসারে কাজ করে না এবং মনে হয় অ্যালগরিদমগুলি কেবল দুর্বল ফলাফল দেয়।
আমি বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে আমার আত্মবিশ্বাস বাড়ানোর কিছু উপায় রাখতে চাই, উদাহরণস্বরূপ যদি অতিরিক্ত তথ্য সহ "অ্যালগরিদম এক্স ওয়াই পুনরাবৃত্তির জন্য কাজ করে এবং ফলাফলটি জেড এই ডেটাসেটে রেখে" থাকে তবে এটি সত্যিই সহায়ক হবে if এমন ডেটাসেটের কথা কি কেউ শুনেছেন?
এই প্রশ্নটি তদন্ত করতে আপনি কী গবেষণা করেছেন? প্রথম ব্লাশে, কেউ ভাববেন যে আপনি এই অ্যালগোরিদমগুলি খুঁজে পেতে যে সাহিত্যটি ব্যবহার করছেন তা নমুনা ডেটাসেটে পূর্ণ হবে।
—
হুড়হুড়ি করে
ওয়েল, আমি এমএলটি বেশিরভাগই বিশ্ববিদ্যালয় কোর্স, কোর্সিয়া, ইন্টারনেটে বক্তৃতার ভিডিও এবং নির্দিষ্ট বিষয়ের উপর পড়েছি এমন কয়েকটি প্রবন্ধ থেকে জানি। আমি জানি যে সমস্ত জায়গায় প্রচুর নমুনা ডেটাসেট রয়েছে, তবে আমি বিভিন্ন এমএল অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে সেগুলি সম্পাদন করে সে সম্পর্কে তথ্য সহ কিছু খুঁজছি, তাই আমি আমার নিজের প্রয়োগগুলি যাচাই করতে পারি।
—
sjm.majewski
মানকযুক্ত ডেটাসেটগুলির সমস্যা নিয়ে সম্প্রতি আইসিএমএলে একটি ভাল কাগজ ছিল - এটি আপনাকে বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলি এবং সত্যিকারের সমস্যার সাথে জড়িত এমন গণ্ডগোল সম্পর্কে খুব কঠোর চিন্তা করা থেকে বিরত করে। ব্যক্তিগতভাবে যখন আমি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ব্যবহার করতে শুরু করি তখন আমার দক্ষতাটি একজন অনুশীলনকারী হিসাবে প্রস্ফুটিত হয়। সুতরাং আমি আপনাকে যখন ইউসিআইয়ের মতো পদক্ষেপ বা পাথর হিসাবে ব্যবহার করতে নিরুৎসাহিত করব না, তখন পুরষ্কারের দিকে নজর রাখুন!
—
প্যাট্রিক ক্যালডন
আপনি কী ধরণের মেশিন লার্নিং করছেন তা নির্দিষ্ট করা উচিত। বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ ডেটা সেটগুলি ফাংশন আনুমানিক (রিগ্রেশন) ডেটা সেট থেকে আলাদা।
—
ডগলাস জারে