খেলার মাঠ একটি ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশন যা আপনাকে প্রশিক্ষণের বিভিন্ন দিক পরিচালনা করতে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করতে দেয়। খেলার মাঠের সাথে, আপনি বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে পারেন এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন এবং তারপরে আবিষ্কার করতে পারেন যে আপনার পছন্দগুলি কীভাবে একটি মডেলকে প্রভাবিত করে৷
এই পৃষ্ঠায় দুটি খেলার মাঠের অনুশীলন রয়েছে।
ব্যায়াম 1: একটি মৌলিক বৈশিষ্ট্য ক্রস
এই অনুশীলনের জন্য, খেলার মাঠ ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের নিম্নলিখিত অংশগুলিতে ফোকাস করুন:
- বৈশিষ্ট্যের নীচে, তিনটি সম্ভাব্য মডেল বৈশিষ্ট্য লক্ষ্য করুন:
- x 1
- x 2
- x 1 x 2
- আউটপুটের নীচে, আপনি কমলা এবং নীল বিন্দু সমন্বিত একটি বর্গক্ষেত্র দেখতে পাবেন। কল্পনা করুন যে আপনি একটি বর্গাকার বন দেখছেন, যেখানে কমলা বিন্দুগুলি অসুস্থ গাছের অবস্থান চিহ্নিত করে এবং নীল বিন্দুগুলি সুস্থ গাছের অবস্থান চিহ্নিত করে।
- বৈশিষ্ট্য এবং আউটপুটের মধ্যে, আপনি যদি খুব ঘনিষ্ঠভাবে লক্ষ্য করেন, আপনি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে আউটপুটের সাথে সংযুক্ত করে তিনটি অস্পষ্ট ড্যাশড লাইন দেখতে পাবেন। প্রতিটি ড্যাশড লাইনের প্রস্থ বর্তমানে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত ওজনের প্রতীক। এই রেখাগুলি খুবই ক্ষীণ কারণ প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য প্রারম্ভিক ওজন 0 তে শুরু করা হয়েছে। ওজন যত বাড়বে বা সঙ্কুচিত হবে, ততই এই লাইনগুলির বেধ হবে।
কাজ 1: নিম্নলিখিতগুলি করে খেলার মাঠ অন্বেষণ করুন:
- ফিচার x 1 কে আউটপুটে সংযুক্ত করে এমন ফ্যান্ট লাইনে ক্লিক করুন। একটি পপআপ প্রদর্শিত হবে.
- পপআপে, ওজন
1.0লিখুন। - এন্টার চাপুন।
নিম্নলিখিত লক্ষ্য করুন:
- x 1 এর জন্য ড্যাশড লাইনটি 0 থেকে 1.0 পর্যন্ত ওজন বৃদ্ধির সাথে সাথে ঘন হয়ে যায়।
- একটি কমলা এবং নীল পটভূমি এখন প্রদর্শিত হবে.
- কমলা পটভূমি হল মডেলের অনুমান যে অসুস্থ গাছগুলি কোথায়।
- নীল পটভূমি হল মডেলের অনুমান যেখানে সুস্থ গাছ আছে। মডেল একটি ভয়ানক কাজ করছেন; মডেলের অনুমান প্রায় অর্ধেক ভুল।
- কারণ x 1 এর জন্য ওজন 1.0 এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের জন্য 0, মডেলটি x 1 এর মানগুলির সাথে ঠিক মেলে।
টাস্ক 2: তিনটি বৈশিষ্ট্যের যেকোনো একটি বা সমস্তটির ওজন পরিবর্তন করুন যাতে মডেল (পটভূমির রঙ) সফলভাবে অসুস্থ এবং সুস্থ গাছের ভবিষ্যদ্বাণী করে। সমাধানটি খেলার মাঠের ঠিক নীচে প্রদর্শিত হয়।
ব্যায়াম 2: একটি আরো পরিশীলিত বৈশিষ্ট্য ক্রস
দ্বিতীয় অনুশীলনের জন্য, আউটপুট মডেলে কমলা বিন্দু (অসুস্থ গাছ) এবং নীল বিন্দু (স্বাস্থ্যকর গাছ) এর বিন্যাস দেখুন, নিম্নলিখিতগুলি লক্ষ্য করুন:
- বিন্দুগুলি মোটামুটি গোলাকার প্যাটার্ন গঠন করে।
- বিন্দুর বিন্যাস কোলাহলপূর্ণ; উদাহরণস্বরূপ, কমলা বিন্দুর বাইরের গোলকের মাঝে মাঝে নীল বিন্দু লক্ষ্য করুন। ফলস্বরূপ, এমনকি একটি দুর্দান্ত মডেল প্রতিটি বিন্দু সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার সম্ভাবনা কম।
কাজ 1: নিম্নলিখিতগুলি করে খেলার মাঠ UI অন্বেষণ করুন:
- রান/পজ বোতামটি ক্লিক করুন, যা একটি কালো বৃত্তের ভিতরে একটি সাদা ত্রিভুজ। খেলার মাঠ মডেল প্রশিক্ষণ শুরু হবে; Epochs পাল্টা বৃদ্ধি পর্যবেক্ষণ.
- সিস্টেমটি কমপক্ষে 300টি যুগের জন্য প্রশিক্ষণ নেওয়ার পরে, প্রশিক্ষণটি বিরতি দিতে একই রান/পজ বোতাম টিপুন।
- মডেল তাকান. মডেল কি ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করছে? অন্য কথায়, নীল বিন্দুগুলি কি সাধারণত একটি নীল পটভূমি দ্বারা বেষ্টিত থাকে এবং কমলা বিন্দুগুলি কি সাধারণত একটি কমলা পটভূমি দ্বারা বেষ্টিত থাকে?
- টেস্ট ক্ষতির মান পরীক্ষা করুন, যা OUTPUT-এর ঠিক নীচে প্রদর্শিত হয়। এই মানটি কি 1.0 (উচ্চ ক্ষতি) বা 0 (নিম্ন ক্ষতি) এর কাছাকাছি?
- রান/পজ বোতামের বামদিকে কার্ভি তীর টিপে খেলার মাঠ রিসেট করুন।
কাজ 2: নিম্নলিখিতগুলি করে একটি ভাল মডেল তৈরি করুন:
- পাঁচটি সম্ভাব্য বৈশিষ্ট্যের যেকোন সমন্বয় নির্বাচন বা অনির্বাচন করুন।
- শেখার হার সামঞ্জস্য করুন।
- কমপক্ষে 500 যুগের জন্য সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দিন।
- টেস্ট হারের মান পরীক্ষা করুন। আপনি কি 0.2 এর কম টেস্ট হার পেতে পারেন?
সমাধানগুলি খেলার মাঠের নীচে প্রদর্শিত হবে।