শ্রেণীবিভাগের উদ্দেশ্য হল অসংগঠিত ডেটাকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে গোষ্ঠীবদ্ধ করা। এটি পাঠ্য বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ করতে এবং প্রতিটি নথিতে উপযুক্ত লেবেল বা বিভাগ নির্ধারণ করতে ডিপ লার্নিংয়ের মতো মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে, আভিধানিক বিশ্লেষণ এবং শব্দ ভেক্টর উপস্থাপনার মতো কৌশলগুলি পাঠ্য থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে এবং তাদের নির্দিষ্ট বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়।
Pourquoi?
শ্রেণীবিভাগের উদ্দেশ্য একাধিক। প্রথমত, এটি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটাকে সংগঠিত এবং কাঠামোগত করার অনুমতি দেয়, যা তাদের অনুসন্ধান এবং পরে পুনরুদ্ধার করা সহজ করে তোলে। উপরন্তু, শ্রেণীবিভাগ তথ্যের প্রবণতা বা নিদর্শন সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে, যা সিদ্ধান্ত গ্রহণ বা সম্ভাব্য সমস্যা চিহ্নিত করার জন্য কার্যকর হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তায়, শ্রেণীবিভাগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংবাদ নিবন্ধ বা সামাজিক মিডিয়া মন্তব্যগুলি তাদের অনুভূতির (ইতিবাচক, নেতিবাচক, নিরপেক্ষ) উপর ভিত্তি করে বাছাই করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি এবং আরও সঠিক ব্যবহারকারীর মতামত প্রদান করে।
কখন?
শ্রেণীবিভাগটি অনেক ক্ষেত্র এবং শিল্পে ব্যবহৃত হয়, যেমন আইটি, বিপণন, ওষুধ, অর্থ ইত্যাদি। টেক্সচুয়াল ডেটা প্রসেস করার এবং নির্দিষ্ট ক্যাটাগরিতে সংগঠিত করার প্রয়োজন হলে এটি প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, তথ্য পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে, শ্রেণীবিভাগ বৈজ্ঞানিক নিবন্ধগুলিকে তাদের বিষয় বা প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। অনলাইন বিজ্ঞাপনে, শ্রেণীবিভাগ ব্যবহারকারীর আগ্রহের ভিত্তিতে বিজ্ঞাপনগুলিকে লক্ষ্য করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
কোথায়?
শ্রেণীবিভাগ অনেক প্রসঙ্গে এবং পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, সার্চ ইঞ্জিনগুলিতে, শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমগুলি তাদের প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে অনুসন্ধান ফলাফলগুলিকে সংগঠিত করতে ব্যবহৃত হয়। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, শ্রেণীবিভাগ বার্তা, ইমেল, মন্তব্য ইত্যাদি শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। কম্পিউটার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে, অবাঞ্ছিত ইমেল বা বার্তা সনাক্ত এবং ব্লক করতে শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করা হয়।
কে?
শ্রেণীবিভাগ করা হয় মেশিন লার্নিং মডেল, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা পূর্বে টীকা করা ডেটার উপর প্রশিক্ষিত। এই মডেলগুলি বিভিন্ন ডেটা উত্স দ্বারা চালিত হয়, যেমন নিবন্ধ, টুইট, মন্তব্য ইত্যাদি। মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং গবেষকরা ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি ও উন্নত করার জন্য দায়ী। কোম্পানিগুলি তাদের শ্রেণীবিভাগ প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে, সময় বাঁচাতে এবং উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে এই মডেলগুলি ব্যবহার করে।
- প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটা সংগঠিত করা এবং গঠন করা।
- নথি বাছাই এবং শ্রেণীকরণের প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করুন।
- প্রাসঙ্গিক তথ্য অনুসন্ধান এবং পুনরুদ্ধারের সুবিধার্থে।
- ডেটাতে প্রবণতা বা নিদর্শন সনাক্ত করুন।
- প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রদান করে সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করুন।
- ব্যবহারকারীর আগ্রহের উপর ভিত্তি করে বিজ্ঞাপন এবং বার্তা লক্ষ্য করুন।
- পাঠ্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করুন।
- বাইনারি শ্রেণীবিভাগ: যেখানে ডেটা দুটি বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
- মাল্টি-ক্লাস শ্রেণীবিভাগ: যেখানে ডেটা বিভিন্ন একচেটিয়া বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
- মাল্টি-লেবেল শ্রেণীবিভাগ: যেখানে ডেটা একই সময়ে বিভিন্ন বিভাগের অন্তর্গত হতে পারে।
- হায়ারার্কিক্যাল শ্রেণীবিভাগ: যেখানে ডেটা একটি শ্রেণীবদ্ধ কাঠামোতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
শ্রেণীবিভাগ চিকিৎসা ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়:
- মেডিকেল নথি যেমন গবেষণা নিবন্ধ, ইমেজিং রিপোর্ট, ইত্যাদি শ্রেণীবদ্ধ করুন।
- লক্ষণ এবং চিকিৎসা পরীক্ষার ভিত্তিতে অসুস্থতা নির্ণয় করুন।
- ক্লিনিকাল এবং জেনেটিক ডেটা থেকে রোগের বিকাশের ঝুঁকির পূর্বাভাস দিন।
- নির্দিষ্ট চিকিত্সার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বায়োমার্কার সনাক্ত করুন।
- ডাক্তারদের জন্য ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন প্রদান করুন।
- উচ্চ-মানের টীকাযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা প্রয়োজন।
- শ্রেণীবিভাগ মডেল কর্মক্ষমতা ডেটা মানের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে.
- পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলি সীমিত হতে পারে বা সমস্ত ক্ষেত্রে কভার করতে পারে না।
- শ্রেণীবিভাগ তথ্যের প্রসঙ্গ বা অস্পষ্টতা বিবেচনা করে না।
- প্রশিক্ষণ ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাতের প্রতি সংবেদনশীল হতে পারে।
– আভিধানিক বিশ্লেষণ: যা শব্দের বৈশিষ্ট্য বের করা এবং পাঠ্যকে শ্রেণিবদ্ধ করতে তাদের ব্যবহার করে।
- শব্দের ভেক্টর উপস্থাপনা: যা শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহারের জন্য শব্দগুলিকে ডিজিটাল ভেক্টরে রূপান্তর করে।
- নিউরাল নেটওয়ার্ক: যা পাঠ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে এবং শ্রেণীবিভাগ সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।
- গভীর শিক্ষা: যা পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের জন্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ব্যবহার করে।
কিভাবে একটি শ্রেণীবিভাগ মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন?
একটি শ্রেণিবিন্যাস মডেলের কর্মক্ষমতা বিভিন্ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা যেতে পারে:
- যথার্থতা: যা সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলির অনুপাত পরিমাপ করে৷
- প্রত্যাহার করুন: যা সমস্ত বাস্তব ঘটনার মধ্যে পূর্বাভাসিত সত্য ইতিবাচক অনুপাত পরিমাপ করে।
- F1 স্কোর: যা নির্ভুলতা এবং স্মরণের একটি ওজনযুক্ত গড়।
- ROC বক্ররেখা: যা বিভিন্ন সিদ্ধান্তের থ্রেশহোল্ড অনুযায়ী মডেলের কর্মক্ষমতা উপস্থাপন করে।
- বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স: যা বাস্তব ক্লাসের তুলনায় মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী দেখায়।
আমি একজন ওয়েব উদ্যোক্তা। ওয়েবমাস্টার এবং ওয়েবসাইট এডিটর, আমি ইন্টারনেট ব্যবহারকারীদের কাছে তথ্যকে আরও বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য করার লক্ষ্যে ইন্টারনেটে তথ্য অনুসন্ধান কৌশলগুলিতে বিশেষজ্ঞ। যদিও এই সাইটে তথ্যের যথার্থতা নিশ্চিত করার জন্য সর্বাত্মক প্রচেষ্টা করা হয়েছে, আমরা কোনো গ্যারান্টি দিতে পারি না বা কোনো ত্রুটির জন্য দায়ী হতে পারি না। আপনি যদি এই সাইটে কোনো ত্রুটি লক্ষ্য করেন, তাহলে আমরা কৃতজ্ঞ থাকব যদি আপনি যোগাযোগ ব্যবহার করে আমাদের অবহিত করেন: jmandii{}yahoo.fr (@ দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন) এবং আমরা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এটি সংশোধন করার চেষ্টা করব৷ ধন্যবাদ
