পরীক্ষাগুলি একটি প্রকল্পকে কার্যকারিতার দিকে চালিত করে। এগুলি পরীক্ষাযোগ্য এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য অনুমান। পরীক্ষা চালানোর সময়, লক্ষ্য হল বিভিন্ন মডেল আর্কিটেকচার এবং বৈশিষ্ট্যগুলির মূল্যায়ন করে ক্রমাগত, ক্রমবর্ধমান উন্নতি করা। পরীক্ষা করার সময়, আপনি নিম্নলিখিতগুলি করতে চাইবেন:
বেসলাইন কর্মক্ষমতা নির্ধারণ. একটি বেসলাইন মেট্রিক স্থাপন করে শুরু করুন। বেসলাইন পরীক্ষা-নিরীক্ষার তুলনা করার জন্য একটি পরিমাপের কাঠি হিসাবে কাজ করে।
কিছু ক্ষেত্রে, বর্তমান নন-এমএল সমাধান প্রথম বেসলাইন মেট্রিক প্রদান করতে পারে। যদি বর্তমানে কোনো সমাধান না থাকে, তাহলে একটি সাধারণ আর্কিটেকচার, কয়েকটি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ML মডেল তৈরি করুন এবং এর মেট্রিক্সকে বেসলাইন হিসেবে ব্যবহার করুন।
একক, ছোট পরিবর্তন করুন। একটি সময়ে শুধুমাত্র একটি একক, ছোট পরিবর্তন করুন, উদাহরণস্বরূপ, হাইপারপ্যারামিটার, আর্কিটেকচার বা বৈশিষ্ট্যগুলিতে। যদি পরিবর্তনটি মডেলটিকে উন্নত করে, তাহলে সেই মডেলের মেট্রিকগুলি ভবিষ্যতের পরীক্ষাগুলির সাথে তুলনা করার জন্য নতুন বেসলাইন হয়ে ওঠে।
নিম্নলিখিত পরীক্ষাগুলির উদাহরণ যা একটি একক, ছোট পরিবর্তন করে:
- বৈশিষ্ট্য এক্স অন্তর্ভুক্ত.
- প্রথম লুকানো স্তরে 0.5 ড্রপআউট ব্যবহার করুন।
- বৈশিষ্ট্য Y এর লগ রূপান্তর নিন।
- শেখার হার 0.001 এ পরিবর্তন করুন।
পরীক্ষার অগ্রগতি রেকর্ড করুন। আপনাকে সম্ভবত অনেক পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে হবে। বেসলাইনের তুলনায় দুর্বল (বা নিরপেক্ষ) ভবিষ্যদ্বাণী গুণমান সহ পরীক্ষাগুলি এখনও ট্র্যাক করার জন্য উপযোগী। তারা সংকেত দেয় কোন পন্থা কাজ করবে না। যেহেতু অগ্রগতি সাধারণত অ-রৈখিক হয়, তাই বেসলাইন গুণমান বাড়ানোর ক্ষেত্রে আপনার অগ্রগতি ছাড়াও আপনি যে সমস্ত উপায়গুলি খুঁজে পেয়েছেন যেগুলি কাজ করছে না সেগুলি হাইলাইট করে আপনি সমস্যাটির উপর কাজ করছেন তা দেখানো গুরুত্বপূর্ণ।
যেহেতু একটি বাস্তব-বিশ্বের ডেটাসেটের প্রতিটি সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ঘন্টা (বা দিন) নিতে পারে, তাই দ্রুত স্থানটি অন্বেষণ করতে একসাথে একাধিক স্বাধীন পরীক্ষা চালানোর কথা বিবেচনা করুন। আপনি যখন পুনরাবৃত্তি করতে থাকবেন, আশা করি আপনি উৎপাদনের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় মানের স্তরের কাছাকাছি এবং কাছাকাছি চলে যাবেন।
পরীক্ষামূলক ফলাফলে গোলমাল
মনে রাখবেন যে আপনি পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলিতে গোলমালের সম্মুখীন হতে পারেন যা মডেল বা ডেটাতে পরিবর্তনের কারণে নয়, আপনার করা পরিবর্তনটি আসলে মডেলটিকে উন্নত করেছে কিনা তা নির্ধারণ করা কঠিন করে তোলে। নিম্নলিখিত জিনিসগুলির উদাহরণগুলি পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলিতে শব্দ তৈরি করতে পারে:
ডেটা শাফলিং: মডেলের কাছে ডেটা যে ক্রমে উপস্থাপন করা হয় তা মডেলের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
ভেরিয়েবল ইনিশিয়ালাইজেশন: মডেলের ভেরিয়েবল যেভাবে ইনিশিয়ালাইজ করা হয় তাও এর কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে।
অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সমান্তরালতা: যদি মডেলটিকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সমান্তরালতা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত করা হয়, তাহলে মডেলের বিভিন্ন অংশগুলিকে যে ক্রমে আপডেট করা হয় তাও এর কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
ছোট মূল্যায়ন সেট: যদি মূল্যায়ন সেটটি খুব ছোট হয়, তবে এটি মডেলের সামগ্রিক কর্মক্ষমতার প্রতিনিধি নাও হতে পারে, মডেলের গুণমানে অসম বৈচিত্র তৈরি করে।
একটি পরীক্ষা একাধিকবার চালানো পরীক্ষামূলক ফলাফল নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
পরীক্ষামূলক অনুশীলনের সাথে সারিবদ্ধ করুন
আপনার দলের একটি "পরীক্ষা" ঠিক কী তা সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণা থাকা উচিত, একটি সংজ্ঞায়িত অনুশীলন এবং নিদর্শনগুলির সাথে। আপনি ডকুমেন্টেশন চাইবেন যা নিম্নলিখিত রূপরেখা দেয়:
শিল্পকর্ম। একটি পরীক্ষার জন্য নিদর্শন কি? বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, একটি পরীক্ষা হল একটি পরীক্ষিত হাইপোথিসিস যা পুনরুত্পাদন করা যেতে পারে, সাধারণত মেটাডেটা লগ ইন করে (যেমন বৈশিষ্ট্য এবং হাইপারপ্যারামিটার) যা পরীক্ষাগুলির মধ্যে পরিবর্তনগুলি নির্দেশ করে এবং কীভাবে তারা মডেলের গুণমানকে প্রভাবিত করে।
কোডিং অনুশীলন। সবাই কি তাদের নিজস্ব পরীক্ষামূলক পরিবেশ ব্যবহার করবে? ভাগ করা লাইব্রেরিতে প্রত্যেকের কাজকে একীভূত করা কতটা সম্ভব (বা সহজ) হবে?
প্রজননযোগ্যতা এবং ট্র্যাকিং। প্রজননযোগ্যতার মান কি? উদাহরণস্বরূপ, দলটির কি একই ডেটা পাইপলাইন এবং সংস্করণের অনুশীলন ব্যবহার করা উচিত, নাকি শুধুমাত্র প্লট দেখানো ঠিক আছে? কিভাবে পরীক্ষামূলক ডেটা সংরক্ষণ করা হবে: SQL কোয়েরি বা মডেল স্ন্যাপশট হিসাবে? প্রতিটি পরীক্ষার লগগুলি কোথায় নথিভুক্ত করা হবে: একটি নথিতে, একটি স্প্রেডশীটে, বা পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি CMS?
ভুল ভবিষ্যদ্বাণী
বাস্তব-বিশ্বের কোনো মডেল নিখুঁত নয়। কিভাবে আপনার সিস্টেম ভুল ভবিষ্যদ্বাণী পরিচালনা করবে? তাদের সাথে কীভাবে মোকাবিলা করা যায় সে সম্পর্কে প্রাথমিকভাবে চিন্তা করা শুরু করুন।
একটি সর্বোত্তম-অভ্যাস কৌশল ব্যবহারকারীদের ভুল ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে সঠিকভাবে লেবেল করতে উত্সাহিত করে৷ উদাহরণস্বরূপ, মেল অ্যাপগুলি তাদের স্প্যাম ফোল্ডারে মেল ব্যবহারকারীদের লগ ইন করে ভুল শ্রেণিবদ্ধ ইমেল ক্যাপচার করে, সেইসাথে বিপরীতে। ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে গ্রাউন্ড ট্রুথ লেবেল ক্যাপচার করে, আপনি ডেটা সংগ্রহ এবং মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণের জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া লুপ ডিজাইন করতে পারেন।
মনে রাখবেন যে যদিও UI-এম্বেড করা সমীক্ষাগুলি ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া ক্যাপচার করে, ডেটা সাধারণত গুণগত এবং পুনরায় প্রশিক্ষণের ডেটাতে অন্তর্ভুক্ত করা যায় না।
একটি এন্ড-টু-এন্ড সমাধান বাস্তবায়ন করুন
আপনার দল যখন মডেলের উপর পরীক্ষা নিরীক্ষা করছে, তখন চূড়ান্ত পাইপলাইনের কিছু অংশ তৈরি করা শুরু করা ভাল ধারণা (যদি আপনার কাছে এটি করার জন্য সংস্থান থাকে)।
পাইপলাইনের বিভিন্ন অংশ স্থাপন করা - যেমন ডেটা গ্রহণ এবং মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণ - চূড়ান্ত মডেলটিকে উত্পাদনে সরানো সহজ করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা ইনজেস্ট করার জন্য এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি পরিবেশন করার জন্য একটি এন্ড-টু-এন্ড পাইপলাইন পাওয়া দলটিকে পণ্যের সাথে মডেলটিকে একীভূত করা শুরু করতে এবং প্রাথমিক-পর্যায়ের ব্যবহারকারী পরীক্ষা পরিচালনা শুরু করতে সহায়তা করতে পারে৷
অচল প্রকল্পের সমস্যা সমাধান
আপনি এমন পরিস্থিতিতে থাকতে পারেন যেখানে একটি প্রকল্পের অগ্রগতি স্তব্ধ। হতে পারে আপনার দল একটি প্রতিশ্রুতিশীল পরীক্ষায় কাজ করছে কিন্তু কয়েক সপ্তাহ ধরে মডেলটিকে উন্নত করতে সফলতা পায়নি। তোমার কি করা উচিত? নিম্নলিখিত কিছু সম্ভাব্য পন্থা আছে:
কৌশলগত. আপনাকে সমস্যাটি পুনরায় ফ্রেম করতে হতে পারে। পরীক্ষার পর্যায়ে সময় কাটানোর পরে, আপনি সম্ভবত সমস্যা, ডেটা এবং সম্ভাব্য সমাধানগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারবেন। ডোমেনের গভীর জ্ঞানের সাথে, আপনি সম্ভবত সমস্যাটিকে আরও সুনির্দিষ্টভাবে ফ্রেম করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, হতে পারে আপনি প্রাথমিকভাবে একটি সাংখ্যিক মান ভবিষ্যদ্বাণী করতে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চেয়েছিলেন। দুর্ভাগ্যবশত, একটি কার্যকর রৈখিক রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা যথেষ্ট ভাল ছিল না। হতে পারে আরও বিশ্লেষণে দেখা যায় যে একটি উদাহরণ একটি নির্দিষ্ট মানের উপরে বা নীচে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে সমস্যাটি সমাধান করা যেতে পারে। এটি আপনাকে বাইনারি শ্রেণীবিভাগ হিসাবে সমস্যাটিকে পুনরায় ফ্রেম করতে দেয়।
যদি অগ্রগতি প্রত্যাশার চেয়ে ধীর হয় তবে হাল ছাড়বেন না। সময়ের সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান উন্নতিই সমস্যা সমাধানের একমাত্র উপায় হতে পারে। পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, সপ্তাহে সপ্তাহে একই পরিমাণ অগ্রগতি আশা করবেন না। প্রায়শই, একটি মডেলের একটি উত্পাদন-প্রস্তুত সংস্করণ পেতে যথেষ্ট সময় প্রয়োজন। মডেলের উন্নতি অনিয়মিত এবং অপ্রত্যাশিত হতে পারে। ধীর অগ্রগতির সময়কাল উন্নতিতে স্পাইক বা বিপরীত দ্বারা অনুসরণ করা যেতে পারে।
প্রযুক্তিগত। ভুল ভবিষ্যদ্বাণী নির্ণয় এবং বিশ্লেষণে সময় ব্যয় করুন। কিছু ক্ষেত্রে, আপনি কয়েকটি ভুল ভবিষ্যদ্বাণী আলাদা করে এবং সেই ক্ষেত্রে মডেলের আচরণ নির্ণয় করে সমস্যাটি খুঁজে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আর্কিটেকচার বা ডেটার সাথে সমস্যাগুলি উন্মোচন করতে পারেন। অন্যান্য ক্ষেত্রে, আরও ডেটা পাওয়া সাহায্য করতে পারে। আপনি একটি পরিষ্কার সংকেত পেতে পারেন যা আপনাকে সঠিক পথে বলে বোঝায়, অথবা এটি আরও বেশি শব্দ তৈরি করতে পারে, যা নির্দেশ করে যে পদ্ধতিতে অন্যান্য সমস্যা বিদ্যমান।
আপনি যদি এমন একটি সমস্যা নিয়ে কাজ করছেন যার জন্য মানব-লেবেলযুক্ত ডেটাসেট প্রয়োজন, মডেল মূল্যায়নের জন্য একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট পাওয়া কঠিন হতে পারে। মূল্যায়নের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় ডেটাসেটগুলি পেতে সংস্থানগুলি খুঁজুন৷
হয়তো কোনো সমাধান সম্ভব নয়। টাইম-বক্স আপনার পদ্ধতি, বন্ধ যদি আপনি সময়সীমার মধ্যে অগ্রগতি না করে থাকেন. যাইহোক, যদি আপনার একটি শক্তিশালী সমস্যা বিবৃতি থাকে, তাহলে এটি সম্ভবত একটি সমাধানের ওয়ারেন্টি দেয়।