এই নথিটি আপনাকে গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে আরও কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করে। যদিও এই নথিটি হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং এর উপর জোর দেয়, এটি গভীর শিক্ষার প্রশিক্ষণের অন্যান্য দিকগুলিকেও স্পর্শ করে, যেমন প্রশিক্ষণ পাইপলাইন বাস্তবায়ন এবং অপ্টিমাইজেশান।
এই দস্তাবেজটি অনুমান করে যে আপনার মেশিন লার্নিং টাস্ক হয় একটি তত্ত্বাবধানে শেখার সমস্যা বা অনুরূপ সমস্যা (উদাহরণস্বরূপ, স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা ) যে বলে, এই নথির কিছু পরামর্শ অন্যান্য ধরনের মেশিন লার্নিং সমস্যার ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য হতে পারে।
নির্ধারিত শ্রোতা
মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর অন্তত একটি প্রাথমিক জ্ঞান সহ আমরা এই নথিটি ইঞ্জিনিয়ার এবং গবেষকদের লক্ষ্য করেছি৷ আপনার যদি সেই ব্যাকগ্রাউন্ড না থাকে, তাহলে অনুগ্রহ করে মেশিন লার্নিং ক্র্যাশ কোর্স নেওয়ার কথা বিবেচনা করুন।
কেন আমরা এই নথি লিখলাম?
বর্তমানে, গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অনুশীলনে ভালভাবে কাজ করার জন্য একটি আশ্চর্যজনক পরিশ্রম এবং অনুমান জড়িত রয়েছে। আরও খারাপ, প্রকৃত রেসিপি লোকেরা গভীর শিক্ষার মাধ্যমে ভাল ফলাফল পেতে ব্যবহার করে তা খুব কমই নথিভুক্ত করা হয়। একটি পরিচ্ছন্ন গল্প উপস্থাপন করার জন্য তাদের চূড়ান্ত ফলাফলের দিকে নিয়ে যাওয়া প্রক্রিয়াটির উপর কাগজগুলি চকচকে, এবং বাণিজ্যিক সমস্যা নিয়ে কাজ করা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের খুব কমই সময় থাকে এক ধাপ পিছিয়ে নেওয়ার এবং তাদের প্রক্রিয়াকে সাধারণীকরণ করার। পাঠ্যপুস্তকগুলি ব্যবহারিক নির্দেশনা পরিহার করে এবং মৌলিক নীতিগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়, এমনকি যদি তাদের লেখকদের দরকারী পরামর্শ প্রদানের জন্য প্রয়োগকৃত কাজের প্রয়োজনীয় অভিজ্ঞতা থাকে।
এই দস্তাবেজটি তৈরি করার প্রস্তুতির সময়, গভীর শিক্ষার মাধ্যমে কীভাবে ভাল ফলাফল পেতে হয় তা ব্যাখ্যা করার জন্য আমরা কোনও ব্যাপক প্রচেষ্টা খুঁজে পাইনি৷ পরিবর্তে, আমরা ব্লগ পোস্টে এবং সোশ্যাল মিডিয়াতে পরামর্শের স্নিপেট পেয়েছি, গবেষণাপত্রের পরিশিষ্ট থেকে উঁকি দেওয়া কৌশল, একটি নির্দিষ্ট প্রকল্প বা পাইপলাইন সম্পর্কে মাঝে মাঝে কেস স্টাডি এবং অনেক বিভ্রান্তি। গভীর শিক্ষার বিশেষজ্ঞ এবং কম দক্ষ অনুশীলনকারীদের দ্বারা অর্জিত ফলাফলের মধ্যে একটি বিস্তৃত ব্যবধান রয়েছে যারা অতিমাত্রায় অনুরূপ পদ্ধতি ব্যবহার করছেন। যাইহোক, বিশেষজ্ঞরা অনায়াসে স্বীকার করেন যে তারা যা করে তার কিছু ভালভাবে ন্যায়সঙ্গত নাও হতে পারে। যেহেতু গভীর শিক্ষা পরিপক্ক হয় এবং বিশ্বে এর বৃহত্তর প্রভাব পড়ে, সম্প্রদায়ের প্রয়োজনীয় রেসিপিগুলি কভার করার জন্য আরও সংস্থান প্রয়োজন, যার মধ্যে সমস্ত ব্যবহারিক বিবরণ রয়েছে যা ভাল ফলাফল পাওয়ার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
আমরা পাঁচজন গবেষক এবং প্রকৌশলীর একটি দল যারা অনেক বছর ধরে গভীর শিক্ষায় কাজ করে এসেছেন, আমাদের মধ্যে কয়েকজন 2006 সাল থেকে শুরু করে। আমরা স্পিচ রিকগনিশন থেকে জ্যোতির্বিদ্যা পর্যন্ত সবকিছুতেই গভীর শিক্ষা প্রয়োগ করেছি। এই নথিটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, নতুন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের শেখানো এবং গভীর শিক্ষার অনুশীলনের বিষয়ে আমাদের সহকর্মীদের পরামর্শ দেওয়ার অভিজ্ঞতা থেকে বেড়ে উঠেছে।
মুষ্টিমেয় একাডেমিক ল্যাব দ্বারা অনুশীলন করা মেশিন লার্নিং পদ্ধতি থেকে কোটি কোটি লোকের দ্বারা ব্যবহৃত প্রযুক্তির শক্তি প্রদানকারী পণ্যগুলিতে গভীর শিক্ষার প্রয়াস দেখতে পাওয়া তৃপ্তিদায়ক। যাইহোক, একটি প্রকৌশল শৃঙ্খলা হিসাবে গভীর শিক্ষা এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে এবং আমরা আশা করি এই নথিটি অন্যদেরকে ক্ষেত্রের পরীক্ষামূলক প্রোটোকলগুলিকে সুশৃঙ্খল করতে সাহায্য করবে।
এই নথিটি এসেছে যখন আমরা গভীর শিক্ষার জন্য আমাদের নিজস্ব পদ্ধতির স্ফটিক করার চেষ্টা করেছি। সুতরাং, এটি লেখার সময় আমাদের মতামত উপস্থাপন করে, কোন ধরণের বস্তুনিষ্ঠ সত্য নয়। হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের সাথে আমাদের নিজস্ব লড়াই এটিকে আমাদের নির্দেশনার একটি বিশেষ ফোকাস করে তুলেছে, তবে আমরা আমাদের কাজ করার সময় অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ সমস্যাগুলিও কভার করি (বা ভুল হতে দেখেছি)। আমাদের উদ্দেশ্য হল এই কাজটি একটি জীবন্ত দলিল হওয়া যা আমাদের বিশ্বাসের পরিবর্তনের সাথে সাথে বৃদ্ধি পায় এবং বিকশিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ডিবাগিং এবং প্রশিক্ষণের ব্যর্থতাগুলি প্রশমিত করার বিষয়বস্তু আমাদের পক্ষে দুই বছর আগে লেখা সম্ভব ছিল না কারণ এটি সাম্প্রতিক ফলাফল এবং চলমান তদন্তের উপর ভিত্তি করে।
অনিবার্যভাবে, নতুন ফলাফল এবং উন্নত কর্মপ্রবাহের জন্য আমাদের কিছু পরামর্শ আপডেট করা প্রয়োজন। আমরা সর্বোত্তম গভীর শিক্ষার রেসিপি জানি না, কিন্তু যতক্ষণ না সম্প্রদায় লিখতে শুরু করে এবং বিভিন্ন পদ্ধতি নিয়ে বিতর্ক শুরু করে, আমরা এটি খুঁজে পাওয়ার আশা করতে পারি না। সেই লক্ষ্যে, আমরা এমন পাঠকদের উৎসাহিত করব যারা আমাদের পরামর্শে সমস্যাগুলি খুঁজে পান, দৃঢ়প্রত্যয়ী প্রমাণ সহ বিকল্প সুপারিশ তৈরি করতে, যাতে আমরা প্লেবুক আপডেট করতে পারি। আমরা বিকল্প গাইড এবং প্লেবুকগুলি দেখতেও পছন্দ করব যাতে বিভিন্ন সুপারিশ থাকতে পারে যাতে আমরা একটি সম্প্রদায় হিসাবে সর্বোত্তম অনুশীলনের দিকে কাজ করতে পারি।
সেই রোবট ইমোজি সম্পর্কে
রোবট 🤖 ইমোজি সেই জায়গাগুলি নির্দেশ করে যেখানে আমরা আরও গবেষণা করতে চাই৷ এই প্লেবুকটি লেখার চেষ্টা করার পরেই এটি সম্পূর্ণরূপে পরিষ্কার হয়ে গেছে যে গভীর শিক্ষার অনুশীলনকারীর কর্মপ্রবাহে কতগুলি আকর্ষণীয় এবং উপেক্ষিত গবেষণা প্রশ্ন পাওয়া যেতে পারে।