এই বিভাগে AutoML এর কিছু সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে এবং AutoML আপনার প্রকল্পের জন্য সঠিক কিনা তা নির্ধারণ করতে আপনাকে সাহায্য করতে পারে।
সুবিধা
অটোএমএল ব্যবহার করার জন্য আপনি বেছে নিতে পারেন এমন কিছু সাধারণ কারণগুলির মধ্যে রয়েছে:
- সময় বাঁচাতে : সেরা মডেল খোঁজার জন্য ব্যাপক ম্যানুয়াল পরীক্ষা-নিরীক্ষা এড়িয়ে সময় বাঁচাতে অনেকেই AutoML বেছে নেন।
- এমএল মডেলের গুণমান উন্নত করতে : অটোএমএল সরঞ্জামগুলি সর্বোত্তম মানের মডেলের জন্য ব্যাপকভাবে অনুসন্ধান করতে পারে।
- বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই একটি এমএল মডেল তৈরি করতে : এমএল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করার একটি পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হল এটি এমএলকে গণতান্ত্রিক করে তোলে। এমএল মডেল তৈরি করার জন্য ব্যবহারকারীদের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বা প্রোগ্রামিং সম্পর্কে গভীর বোঝার প্রয়োজন নেই।
- একটি ডেটাসেট পরীক্ষা করার জন্য : এমনকি আপনি যদি একজন বিশেষজ্ঞ মডেল নির্মাতা হন, অটোএমএল দ্রুত আপনাকে একটি বেসলাইন অনুমান দিতে পারে যে কোনও ডেটাসেটের সমস্ত গোলমালে যথেষ্ট সংকেত রয়েছে কিনা। যদি অটোএমএল টুলটি এমনকি একটি মাঝারি মডেল তৈরি করতে না পারে, তাহলে হাত দিয়ে একটি ভাল মডেল তৈরি করার চেষ্টা করার জন্য আপনার সময় ব্যয় করা মূল্যবান নাও হতে পারে।
- একটি ডেটাসেট মূল্যায়ন করতে : অনেক অটোএমএল সিস্টেম আপনাকে শুধুমাত্র তারা যে মডেলগুলি তৈরি করে তা মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে না বরং সেই মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য যে বৈশিষ্ট্যগুলিকে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। এমনকি আপনি ফলাফল মডেলটি ব্যবহার না করলেও, অটোএমএল সরঞ্জামগুলি আপনাকে নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে যে আপনার কোন বৈশিষ্ট্যগুলি সংগ্রহ করা এবং আপনার চূড়ান্ত ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত করা উপযুক্ত নয়।
- সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করতে : অটোমেশন প্রতিটি মডেল অনুসন্ধানে এমএল সেরা অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করার জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করে
সীমাবদ্ধতা
যাইহোক, AutoML নির্বাচন করার আগে কিছু সীমাবদ্ধতা আছে যা আপনার বিবেচনা করা উচিত:
- মডেলের মান ম্যানুয়াল প্রশিক্ষণের মতো ভালো নাও হতে পারে। যেকোন এলোমেলো ডেটাসেটের জন্য আর্কিটেকচার, হাইপারপ্যারামিটার এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সর্বোত্তম সংমিশ্রণ খুঁজে পেতে একটি সাধারণীকৃত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করার মানে হল যে যথেষ্ট সময় সহ একজন অনুপ্রাণিত বিশেষজ্ঞ আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী মানের সাথে একটি মডেল তৈরি করতে পারেন।
- মডেল অনুসন্ধান এবং জটিলতা অস্বচ্ছ হতে পারে। AutoML এর সাথে, টুলটি কীভাবে সেরা মডেলে পৌঁছেছে তার অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া কঠিন। প্রকৃতপক্ষে, আউটপুট মডেলগুলি নিজেরাই বিভিন্ন আর্কিটেকচার, হাইপারপ্যারামিটার এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল কৌশল থেকে তৈরি করা যেতে পারে। অটোএমএল দিয়ে তৈরি মডেলগুলি ম্যানুয়ালি পুনরুত্পাদন করা কঠিন।
- একাধিক অটোএমএল রানগুলি আরও বৈচিত্র দেখাতে পারে : অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম কীভাবে মডেল তৈরির জন্য সেরা মান বলে মনে করে তা পুনরাবৃত্তভাবে খুঁজে পায়, তাই বিভিন্ন অটোএমএল রান স্থানের বিভিন্ন অংশ অনুসন্ধান করতে পারে এবং পরিমিতভাবে (অথবা এমনকি সম্ভবত উল্লেখযোগ্যভাবে) ভিন্নতা দেখাতে পারে। স্থান একটি নতুন মডেল আর্কিটেকচার তৈরি করতে AutoML-এর সাথে রিটিউন করা পূর্ববর্তী আউটপুট মডেল আর্কিটেকচারকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেয়ে বেশি বৈচিত্র দেখাতে পারে।
- প্রশিক্ষণের সময় মডেল কাস্টমাইজ করা যাবে না। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে যদি কাস্টমাইজেশন বা টুইকিংয়ের প্রয়োজন হয়, তাহলে AutoML আপনার জন্য সঠিক পছন্দ নাও হতে পারে।
ডেটা প্রয়োজনীয়তা
আপনি কাস্টম প্রশিক্ষণ বা অটোএমএল সিস্টেম ব্যবহার করছেন না কেন, আপনি যখন স্ক্র্যাচ থেকে একটি মডেল তৈরি করছেন তখন আপনি একটি জিনিসের উপর নির্ভর করতে পারেন তা হল আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। AutoML এর সুবিধা হল যে আপনি বেশিরভাগ আর্কিটেকচার এবং হাইপারপ্যারামিটার অনুসন্ধানকে উপেক্ষা করতে পারেন এবং প্রাথমিকভাবে আপনার ডেটার মানের উপর ফোকাস করতে পারেন।
এছাড়াও বিশেষায়িত অটোএমএল সিস্টেম রয়েছে যা উল্লেখযোগ্যভাবে কম ডেটা সহ মডেলদের প্রশিক্ষণ দিতে পারে কারণ তারা স্থানান্তর শিক্ষা ব্যবহার করে। উদাহরণ স্বরূপ, একটি ইমেজ শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরির জন্য শত সহস্র উদাহরণের প্রয়োজনের পরিবর্তে, এই বিশেষায়িত অটোএমএল সিস্টেমগুলি বিদ্যমান ইমেজ শ্রেণীবিভাগ ফ্রেমওয়ার্ক মডেল থেকে স্থানান্তর শেখার সাথে সাথে শুধুমাত্র কয়েকশত লেবেলযুক্ত ছবি ব্যবহার করতে পারে।
AutoML আপনার প্রকল্পের জন্য সঠিক?
অটোএমএল যে কাউকে সাহায্য করতে পারে—নতুন থেকে শুরু করে বিশেষজ্ঞরা—প্রডাক্ট তৈরি করতে এবং সমস্যা সমাধানের জন্য ML ব্যবহার করুন৷ আপনি যদি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছেন যে অটোএমএল আপনার প্রকল্পের জন্য সঠিক কিনা, এই ট্রেড অফগুলি বিবেচনা করুন:
- সীমিত অভিজ্ঞতা সম্পন্ন ML মডেল বা অভিজ্ঞ দল যারা উৎপাদনশীলতা লাভের সন্ধান করছে এবং কাস্টমাইজেশনের প্রয়োজনীয়তা নেই এমন একটি দলের জন্য অটোএমএল একটি দুর্দান্ত পছন্দ।
- কাস্টম (ম্যানুয়াল) প্রশিক্ষণ আরও উপযুক্ত যখন মডেলের গুণমান গুরুত্বপূর্ণ এবং দলকে তাদের মডেল কাস্টমাইজ করতে সক্ষম হতে হবে। এই ক্ষেত্রে, ম্যানুয়াল প্রশিক্ষণের জন্য পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং সমাধান তৈরির জন্য আরও বেশি সময় প্রয়োজন হতে পারে, তবে দলটি প্রায়শই একটি অটোএমএল সমাধানের চেয়ে উচ্চ মানের মডেল অর্জন করতে পারে।