মাইক্রোসফ্ট লোবের সাহায্যে মেশিন লার্নিং মডেল কীভাবে তৈরি করবেন

স্প্যাম ফিল্টারিং এবং মুখের স্বীকৃতি থেকে ভয়েস সহায়ক এবং ড্রাইভারবিহীন গাড়ি পর্যন্ত আজকাল মেশিন লার্নিং রয়েছে। এই উত্তেজনাপূর্ণ প্রযুক্তিটি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখতে আপনার কোনও মাস্টার ডিগ্রির দরকার নেই, লোব নামে পরিচিত মাইক্রোসফ্টের একটি নতুন অ্যাপকে ধন্যবাদ।

লোব মেশিন লার্নিংয়ের প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করে, যাতে যে কোনও কোডিং জ্ঞান ছাড়াই এআই (কৃত্রিম বুদ্ধি) মডেল তৈরি করতে পারে। আমরা কীভাবে লব কাজ করে এবং কীভাবে এই স্মার্ট নতুন সরঞ্জামটি দিয়ে শুরু করবেন তা ব্যাখ্যা করব।

মাইক্রোসফ্ট লব কি?

লোব হ'ল উইন্ডোজ এবং ম্যাকোসের জন্য একটি ফ্রি ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন যা কোনও প্রোগ্রামিং বা ডেটা বিজ্ঞানের অভিজ্ঞতা সম্পন্ন লোককে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দেয়। এটি বিকাশকারীদের তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মেশিন শেখার ক্ষমতা যুক্ত করার অনুমতি দেয়।

মাইক্রোসফ্ট দ্বারা সেপ্টেম্বর 2018 সালে অর্জিত, লোব আপনাকে কোড লেখার পরিবর্তে একটি সাধারণ ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে দেয়। বর্তমানের সর্বজনীন পূর্বরূপে, আপনি চিত্রের সেটগুলি শ্রেণিবদ্ধ করতে পারেন, যাতে লোব অনুরূপ চিত্রের সামগ্রীগুলি সনাক্ত করতে পারে।

মাইক্রোসফ্ট তার এআই ব্লগে লোবকে বিষাক্ত বেরিগুলি সনাক্ত করতে, ফটোতে তিমি চিহ্নিত করে সামুদ্রিক সম্পদ রক্ষা এবং পার্কিং স্পটগুলি উপলভ্য হওয়ার পরে সতর্কতা প্রেরণের প্রশিক্ষণ দেওয়ার উদাহরণ দেয়। একটি মৌমাছি আক্রমণকারী অযাচিত পোকামাকড় সনাক্ত করতে এটি মৌমাছি পালন প্রকল্পেও ব্যবহৃত হয়েছে।

মাইক্রোসফ্ট ভবিষ্যতে অন্যান্য ধরণের মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য লোবের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রসারিত করার পরিকল্পনা করেছে। এর মধ্যে অবজেক্ট সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত থাকবে, যা চিত্রগুলিতে নির্দিষ্ট আইটেমগুলি সনাক্ত করে এবং ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণ, যা টেবিলগুলিতে তথ্য লেবেল করে।

লোবের চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে কীভাবে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করবেন তা এখানে।

1. মাইক্রোসফ্ট লোবে ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন

উইন্ডোজ বা ম্যাকোসের জন্য লব অ্যাপটি পেতে হোমপেজে বা লোবের ওয়েবসাইটের উপরের-ডানদিকে কোণায় ডাউনলোড বোতামটি ক্লিক করুন। আপনার নাম, ইমেল ঠিকানা এবং দেশ সহ লোব বিটাতে যোগদানের জন্য আপনাকে কয়েকটি ব্যক্তিগত বিবরণ প্রবেশ করতে হবে, তবে মাইক্রোসফ্ট এই তথ্যটি যাচাই না করায় আপনি এটিকে জাল করতে পারেন।

প্রকৃতপক্ষে, লোব সম্পর্কে সেরা জিনিসগুলির মধ্যে এটি হ'ল এটি আপনার গোপনীয়তার সাথে আপস করে না। অ্যাপ্লিকেশনটি অফলাইনে কাজ করে এবং আপনার আমদানি করা কোনও ডেটা মেঘে (এবং মাইক্রোসফ্ট) আপলোড করার পরিবর্তে আপনার কম্পিউটারে থেকে যায়।

এটি একটি দুর্দান্ত ডাউনলোড হয়েছে (লেখার সময় 378MB) এবং এটি ইনস্টল হতে কয়েক মিনিট সময় নেয়। একবার হয়ে গেলে, আপনি সরাসরি লোব ব্যবহার শুরু করতে পারেন, কনফিগার করার মতো কোনও সেটিংস নেই। কেবল রান লোব বাক্সটি চেক করুন এবং সমাপ্তি ক্লিক করুন।

2. লোবে চিত্র যুক্ত করুন এবং লেবেল করুন

যখন লোব খোলে, হোম স্ক্রিনের নীচে-বাম কোণে নতুন প্রকল্প বোতামটি ক্লিক করুন। উপরে বাম দিকে আপনার প্রকল্পের জন্য একটি নাম লিখুন। আপনার প্রথম মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে আপনি এখন কয়েকটি চিত্র যুক্ত এবং লেবেল করতে পারেন।

উপরের-ডানদিকে কোণায় আমদানি বোতামটি ক্লিক করুন এবং আপনার কম্পিউটার থেকে চিত্র যুক্ত করুন, ওয়েবক্যাম থেকে শট ক্যাপচার করবেন বা চিত্রের কাঠামোগত ফোল্ডারের আকারে বিদ্যমান ডাটাবেসটি আমদানি করবেন কিনা তা চয়ন করুন। আপনার প্রথম এআই মডেলের জন্য, প্রথমটি, সহজতম বিকল্পটি ভাল।

আপনার হার্ড ড্রাইভ থেকে একই বিষয়ের নূন্যতম পাঁচটি চিত্র নির্বাচন করুন, স্বতন্ত্রভাবে বা Ctrl বা Cmd ধরে রাখার মাধ্যমে আপনি ক্লিক করার সাথে সাথে। আদর্শভাবে, লবকে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করার জন্য এগুলির পটভূমি, আলো বা অবস্থানের বিভিন্নতা থাকতে হবে। আমি আমাদের পার্শ্ববর্তী শিয়ালের ফটো বেছে নিয়েছি।

প্রথম চিত্রের জন্য একটি বর্ণনামূলক লেবেল প্রবেশ করান, যা আমাদের উদাহরণে "শিয়াল"। লোব এই লেবেলটি সংরক্ষণ করবে, তাই আপনি এটি দ্রুত ডেটাসেটের অন্যান্য চিত্রগুলিতে প্রয়োগ করতে পারেন। আপনার লেবেলটি সম্পাদনা করতে বা ছবিটি মুছতে হলে কোনও ছবিতে ডান ক্লিক করুন।

এরপরে, পৃথক হলেও সম্পর্কিত বিষয়ের অন্য সেট চিত্র আমদানি করুন। শিয়ালের চেয়ে আলাদা করার জন্য আমি লোবের জন্য আমার কুকুরের ছবি বেছে নিয়েছি। আবার বর্ণনামূলক ট্যাগ সহ প্রথম চিত্রটি লেবেল করুন, তারপরে অন্যান্য শটগুলিতে একই লেবেলটি প্রয়োগ করুন। আপনি অতিরিক্ত সেটগুলির জন্য বিকল্পটি প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন, তবে একটি মডেল তৈরি করতে আপনার কেবল দুটি প্রয়োজন।

সম্পর্কিত: আপনার মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য ডেটাসেটগুলি পাওয়ার 4 টি অনন্য উপায়

৩. আপনার মেশিন লার্নিং মডেলটি প্রশিক্ষণ দিন

একবার আপনি কমপক্ষে দুটি লেবেল তৈরি করে এবং সেগুলি প্রতি কমপক্ষে পাঁচটি চিত্রের জন্য প্রয়োগ করার পরে, লোব স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার মেশিন শেখার মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে শুরু করবে। প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ হয়ে গেলে আপনি একটি নিশ্চিতকরণের শব্দ শুনতে পাবেন।

ফলাফলগুলি দেখতে বাম-কলামের ট্রেন বিকল্পে ক্লিক করুন। একটি ইমেজ উপর আপনার মাউস ঘোরা এবং আপনি একটি বার্তা দেখতে হবে: "সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী। আপনার লব এই চিত্রটি [লেবেলের নাম] হ'ল সঠিকভাবে অনুমান করছে ”

আপনার মডেল অন্য চিত্র আমদানি করে কাজ করে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখতে পারেন, লোব সঠিক লেবেলের পূর্বাভাস দিয়েছে কিনা তা দেখার জন্য। বামদিকে প্লে ক্লিক করুন, তারপরে হয় অ্যাপ্লিকেশনটিতে একটি ছবি টেনে আনুন এবং আমদানি ক্লিক করুন।

যদি লোব আমদানিকৃত চিত্রটির জন্য লেবেলটিকে সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয় তবে গ্রিন টিক বোতামটি ক্লিক করুন; যদি তা না হয় তবে লাল বোতামটি ক্লিক করুন। বিষয়টির বিভিন্ন প্রকারের স্বীকৃতি জানাতে আপনার এআই মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য চিত্রগুলি যুক্ত করা চালিয়ে যান। মাইক্রোসফ্ট কাজের জটিলতার উপর নির্ভর করে প্রতি লেবেল 100 এবং 1000 এর মধ্যে চিত্র র পরামর্শ দেয়।

৪. আপনার মেশিন লার্নিং মডেলটি অনুকূলিত করুন

যদি লোব ভুল ভবিষ্যদ্বাণী করে চলে, আপনি নিজের মেশিন-লার্নিং মডেলটিকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তোলার বিভিন্ন উপায় রয়েছে।

ট্রেন বিভাগে যান, উপরের-ডানদিকে কোণায় ভিউ বোতামটি ক্লিক করুন এবং ভুলটি প্রথম চয়ন করুন। এটি আপনাকে দেখাবে যে কোন চিত্রগুলি প্রায়শই লবকে বিভ্রান্ত করছে। সঠিক বা ভুল হিসাবে চিহ্নিত করতে এই বিভ্রান্তিকর চিত্রগুলির আরও বৈচিত্রগুলি আমদানি করুন। এটি ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আরও নির্ভুল করে তুলবে।

আপনার আমদানি করা চিত্রটিতে কোনও লিখিত সামগ্রী না থাকলেও লোব সর্বদা আপনার লেবেলগুলির মধ্যে একটির পূর্বাভাস দেয়। ভুল পরিচয় রোধ করতে, স্থানধারক ছবি যুক্ত করুন এবং সেগুলি কোনও লেবেল করুন, তাই আপনার মডেল ভুল উত্তরের মধ্যে নির্বাচন করতে বাধ্য হয় না।

যদি আপনি একটি বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করছেন এবং প্রচুর ভুল ভবিষ্যদ্বাণী অনুভব করছেন তবে আপনি লোবকে আপনার মডেলটিকে আরও ভালভাবে প্রশিক্ষণ দিতে বাধ্য করতে পারেন। উপরের-বাম কোণে তিন-লাইন মেনু বোতামটি ক্লিক করুন , অপ্টিমাইজ মডেলটি চয়ন করুন এবং অপ্টিমাইজ ক্লিক করুন।

৫. কোনও অ্যাপে ব্যবহারের জন্য আপনার লব মডেলটি রফতানি করুন

যদিও আপনি মজাদার জন্য লোবের সাথে ঘুরেফিরে খেলতে পারেন, এটি আপনাকে শিল্প-মানক ফর্ম্যাটগুলিতে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলটি রফতানি করতে দেয়, যাতে আপনি এটি তৈরি করছেন এমন অ্যাপ্লিকেশনটিতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।

অ্যান্ড্রয়েড এবং ইন্টারনেট অফ থিংস অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারের জন্য আপনি টেনসরফ্লো লাইট হিসাবে ডেটাসেটগুলি এক্সপোর্ট করতে পারেন; আইওএস, আইপ্যাড এবং ম্যাকস অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করতে কোর এমএল হিসাবে; পাইথন ভাষায় কোডেড অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারের জন্য টেনসরফ্লো ১.১৫ সেভডমোডেল হিসাবে।

উপরের-বাম কোণে মেনু বোতামটি ক্লিক করুন, রপ্তানি চয়ন করুন এবং আপনার পছন্দসই বিন্যাসটি নির্বাচন করুন। আপনার মডেলের ফাইল বা কোড সংরক্ষণ করার আগে, আপনাকে আপনার মডেলটিকে অনুকূলিত করার বিকল্প দেওয়া হবে। পাইথন এবং .NET এ রফতানি হওয়া মডেলগুলি চালনার জন্য লোবের নিজস্ব একটি API (অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস) রয়েছে।

আপনার বিকল্পগুলির প্রোগ্রামিং দক্ষতার স্তরের জন্য যদি সেই বিকল্পগুলি খুব বেশি উন্নত হয় তবে চিন্তা করবেন না কারণ লোব আপনার প্রকল্পটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংরক্ষণ করে। আপনার যদি প্রযুক্তিগত সহায়তা এবং পরামর্শের প্রয়োজন হয় তবে আপনি লোব সম্প্রদায়ের সাব্রেডডিটটি দেখতে পারেন।

সম্পর্কিত: গুগল টেনসরফ্লো কী

অল ইউ নিড ইজ লোব

মাইক্রোসফ্ট লোব কোড সম্পর্কে কোনও চিন্তা করার প্রয়োজন ছাড়াই একটি মৌলিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য একটি সহজ ভিজ্যুয়াল উপায় সরবরাহ করে। আপনি এটি যা চান তার চিত্রের শ্রেণিবদ্ধ করতে এবং আপনার ওয়েবক্যাম থেকে শট ক্যাপচার চেষ্টা করতে পারেন।

যদি লোবের সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষা আপনাকে মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী করে তোলে, তবে আপনার দক্ষতা এবং জ্ঞান বিকাশে সহায়তা করার জন্য অনলাইনে প্রচুর বিনামূল্যে কোর্স এবং টিউটোরিয়াল পাবেন।