এই অতিথি বৈশিষ্ট্যে, Shaip-এর সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভাতসাল ঘিয়া একটি কার্যকর মেশিন-লার্নিং মডেল তৈরি করার জন্য মানসম্পন্ন ডেটাসেটের গুরুত্ব সম্পর্কে কিছু মূল অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে আলোচনা করেছেন।
প্রবন্ধ থেকে মূল টেকঅ্যাওয়ে হয়
- আপনি কি মেশিন লার্নিং (ML) অ্যালগরিদমগুলি স্বজ্ঞাত, সামগ্রিক এবং প্রভাবশালী তৈরিতে জড়িত প্রযুক্তি সম্পর্কে সচেতন? যাইহোক, সবাই সর্বদা একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির "সুক্ষ্ম" এবং "মজা" অংশগুলির বিষয়ে কথা বলেছে, তবে কার্যকারিতা সম্পর্কে কম আলোচনা করা হয়েছে। এই প্রক্রিয়ায় প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ কৌশল, ডেটা সংগ্রহের ভিত্তি, ডেটা টীকা এবং আরও অনেক কিছু জড়িত।
- সাধারণ মানুষের ভাষায়, ML ডেটা হল অ্যালগরিদমগুলির দ্বারা একটি একক সত্তা যদিও ডেটার আলাদা অংশগুলি হাউজিং করে৷ এবং এই ডেটাসেটগুলিকে প্যাটার্ন শনাক্ত করার জন্য অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য সিস্টেমে খাওয়ানো হয়। প্রতিটি সংস্থা তাদের ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী এই ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করতে পারে।
- এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে সঠিক এবং নির্ভুল প্যাটার্ন শনাক্ত করার জন্য মানসম্পন্ন ডেটা সেট প্রয়োজন যা প্রাসঙ্গিক ডেটাসেটগুলি প্রস্তুত করার জন্য একটি ফর্ম্যাটে সংগ্রহ করা আবশ্যক যাতে ডেটা সংগ্রহ, প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ এবং টীকা অন্তর্ভুক্ত থাকে। অধিকন্তু, এই ডেটা সেটগুলি সরকারী উত্স, মেশিন লার্নিং ডিপোজিটরি এবং গুগল ডেটাসেট ইঞ্জিনের মতো একাধিক উত্স থেকে সংগ্রহ করা যেতে পারে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
