বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, আপনি দুটি উপায়ে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন:
স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণ ( অফলাইন প্রশিক্ষণও বলা হয়) এর অর্থ হল আপনি একটি মডেলকে শুধুমাত্র একবার প্রশিক্ষণ দেন। আপনি তারপর কিছু সময়ের জন্য একই প্রশিক্ষিত মডেল পরিবেশন করুন.
গতিশীল প্রশিক্ষণ ( অনলাইন প্রশিক্ষণও বলা হয়) এর অর্থ হল আপনি একটি মডেলকে ক্রমাগত বা অন্তত ঘন ঘন প্রশিক্ষণ দেন। আপনি সাধারণত সাম্প্রতিক প্রশিক্ষিত মডেল পরিবেশন করেন।
চিত্র 2. স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণ। একবার ট্রেন; একই নির্মিত মডেল একাধিকবার পরিবেশন করুন। (Pexels এবং fancycrave1 দ্বারা ছবি।) চিত্র 3. গতিশীল প্রশিক্ষণ। ঘন ঘন পুনরায় প্রশিক্ষণ; অতি সম্প্রতি নির্মিত মডেল পরিবেশন. (পেক্সেল এবং কুলুর দ্বারা চিত্রগুলি।)
সারণী 1. প্রাথমিক সুবিধা এবং অসুবিধা।
স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণ
গতিশীল প্রশিক্ষণ
সুবিধা
সরল আপনাকে শুধুমাত্র একবার মডেলটি বিকাশ এবং পরীক্ষা করতে হবে।
আরো অভিযোজিত. আপনার মডেল বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলের মধ্যে সম্পর্কের যেকোনো পরিবর্তনের সাথে তাল মিলিয়ে রাখবে।
অসুবিধা
মাঝে মাঝে বাঁকা। বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলের মধ্যে সম্পর্ক সময়ের সাথে পরিবর্তিত হলে, আপনার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি হ্রাস পাবে৷
আরও কাজ। আপনাকে অবশ্যই একটি নতুন পণ্য তৈরি, পরীক্ষা এবং প্রকাশ করতে হবে।
যদি আপনার ডেটাসেট সত্যিই সময়ের সাথে পরিবর্তিত না হয়, তাহলে স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণ বেছে নিন কারণ এটি তৈরি করা এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা গতিশীল প্রশিক্ষণের চেয়ে সস্তা। যাইহোক, ডেটাসেটগুলি সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হতে থাকে, এমনকি সেগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিও যা আপনি মনে করেন যে সমুদ্রপৃষ্ঠের মতই স্থির। টেকঅ্যাওয়ে: এমনকি স্ট্যাটিক প্রশিক্ষণের সাথেও, আপনাকে অবশ্যই পরিবর্তনের জন্য আপনার ইনপুট ডেটা পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীরা ফুল কিনবে এমন সম্ভাবনার ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষিত একটি মডেল বিবেচনা করুন। সময়ের চাপের কারণে, জুলাই এবং আগস্ট মাসে ফুল কেনার আচরণের ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলটিকে শুধুমাত্র একবার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। মডেলটি বেশ কয়েক মাস ধরে ঠিকঠাক কাজ করে কিন্তু তারপর ভ্যালেন্টাইন্স ডেকে ঘিরে ভয়ানক ভবিষ্যদ্বাণী করে কারণ সেই ফুলের ছুটির সময়কালে ব্যবহারকারীর আচরণ নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয়।
স্থিতিশীল এবং গতিশীল প্রশিক্ষণের আরও বিশদ অনুসন্ধানের জন্য, এমএল প্রকল্প পরিচালনা কোর্সটি দেখুন।
ব্যায়াম: আপনার উপলব্ধি পরীক্ষা করুন
স্ট্যাটিক (অফলাইন) প্রশিক্ষণ সম্পর্কে নিচের কোন দুটি বিবৃতি সত্য?
অফলাইন প্রশিক্ষণের জন্য অনলাইন প্রশিক্ষণের চেয়ে প্রশিক্ষণের কাজের কম পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন।
সাধারণভাবে, অফলাইন প্রশিক্ষণের জন্য প্রশিক্ষণের সময় নিরীক্ষণের প্রয়োজনীয়তাগুলি আরও বিনয়ী, যা আপনাকে অনেক উত্পাদন বিবেচনা থেকে দূরে রাখে। যাইহোক, আপনি যত ঘন ঘন আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেবেন, তত বেশি বিনিয়োগ আপনাকে পর্যবেক্ষণে করতে হবে। আপনার কোডের পরিবর্তনগুলি (এবং এর নির্ভরতা) মডেলের গুণমানকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করে না তা নিশ্চিত করতে আপনি নিয়মিত যাচাই করতে চাইবেন।
নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি আপ টু ডেট থাকে।
প্রকৃতপক্ষে, আপনি যদি অফলাইনে প্রশিক্ষণ নেন, তাহলে মডেলটির কাছে আসার সাথে সাথে নতুন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করার কোন উপায় নেই। এটি মডেলের অচলতার দিকে পরিচালিত করতে পারে, যদি আপনি সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তনগুলি থেকে শেখার চেষ্টা করছেন।
আপনি উত্পাদনে এটি প্রয়োগ করার আগে মডেলটি যাচাই করতে পারেন।
হ্যাঁ, অফলাইন প্রশিক্ষণ মডেলের কার্যকারিতা যাচাই করার পর্যাপ্ত সুযোগ দেয় উৎপাদনে মডেল প্রবর্তনের আগে।
ইনপুট ডেটার খুব কম মনিটরিং ইনফারেন্সের সময়ে করা দরকার।
বিপরীতভাবে, আপনাকে পরিবেশনের সময় ইনপুট ডেটা নিরীক্ষণ করতে হবে। যদি ইনপুট বিতরণ পরিবর্তিত হয়, তাহলে আমাদের মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি অবিশ্বস্ত হতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন, শুধুমাত্র গ্রীষ্মকালীন পোশাকের ডেটাতে প্রশিক্ষিত একটি মডেল হঠাৎ করে শীতকালে পোশাক কেনার আচরণের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হচ্ছে।
নিচের কোন বিবৃতিটি গতিশীল (অনলাইন) প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে সত্য?
ইনপুট ডেটার খুব কম মনিটরিং ইনফারেন্সের সময়ে করা দরকার।
একটি স্ট্যাটিক, অফলাইন মডেলের মতো, গতিশীলভাবে আপডেট হওয়া মডেলগুলিতে ইনপুটগুলি নিরীক্ষণ করাও গুরুত্বপূর্ণ৷ আপনি সম্ভবত বড় ঋতুগত প্রভাবগুলির জন্য ঝুঁকির মধ্যে নেই, কিন্তু হঠাৎ করে, ইনপুটগুলিতে বড় পরিবর্তনগুলি (যেমন একটি আপস্ট্রিম ডেটা উত্স নীচে চলে যাওয়া) এখনও অবিশ্বাস্য ভবিষ্যদ্বাণীর কারণ হতে পারে।
নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি আপ টু ডেট থাকে।
এটি অনলাইন প্রশিক্ষণের প্রাথমিক সুবিধা; আপনি মডেলটিকে নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে প্রশিক্ষণের অনুমতি দিয়ে অনেক অচলতার সমস্যা এড়াতে পারেন।
প্রশিক্ষণ কাজের খুব কম পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন.
প্রকৃতপক্ষে, আপনাকে অবশ্যই প্রশিক্ষণের কাজগুলিকে নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করতে হবে যাতে তারা সুস্থ এবং উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করে। প্রশিক্ষণে কিছু ভুল হয়ে গেলে, যেমন একটি বগি কাজ বা ইনপুট ডেটাতে দুর্নীতির ক্ষেত্রে কোনও মডেলকে আগের স্ন্যাপশটে রোল করার ক্ষমতার মতো সমর্থনকারী পরিকাঠামোরও প্রয়োজন হবে৷
[null,null,["2024-11-07 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["Machine learning models can be trained statically (once) or dynamically (continuously)."],["Static training is simpler but can become outdated if data patterns change, requiring data monitoring."],["Dynamic training adapts to new data, providing more accurate predictions but demands more resources and monitoring."],["Choosing between static and dynamic training depends on the specific dataset and how frequently it changes."],["Monitoring input data is essential for both static and dynamic training to ensure reliable predictions."]]],[]]
