সক্রিয় শিক্ষার একটি ভূমিকা

আজকের বিশ্বে, আমাদের কাছে প্রচুর পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেস রয়েছে, ChatGPT এর মতো শক্তিশালী AI মডেলের পাশাপাশি দৃষ্টি মডেল এবং অন্যান্য অনুরূপ প্রযুক্তির জন্য ধন্যবাদ। যাইহোক, এটি কেবলমাত্র ডেটার পরিমাণ সম্পর্কে নয় যা এই মডেলগুলি নির্ভর করে, তবে গুণমানেরও। দ্রুত এবং স্কেলে একটি ভাল ডেটাসেট তৈরি করা একটি চ্যালেঞ্জিং এবং ব্যয়বহুল কাজ হতে পারে।

সেখানেই সক্রিয় শিক্ষা আসে।

সহজ কথায়, সক্রিয় শিক্ষার লক্ষ্য হল আপনার ডেটাসেটের টীকাকে অপ্টিমাইজ করা এবং সর্বনিম্ন প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া।

এটি একটি তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি যা আপনার মডেলের পূর্বাভাস এবং আপনার ডেটার মধ্যে একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া জড়িত। একটি সম্পূর্ণ ডেটাসেটের জন্য অপেক্ষা করার পরিবর্তে, আপনি কিউরেটেড টীকা করা ডেটার একটি ছোট ব্যাচ দিয়ে শুরু করতে পারেন এবং এটির সাথে আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।

তারপরে, সক্রিয় শিক্ষা ব্যবহার করে, আপনি অদেখা ডেটা লেবেল করতে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা মূল্যায়ন করতে এবং অধিগ্রহণ ফাংশনগুলির উপর ভিত্তি করে টীকা দেওয়ার জন্য পরবর্তী ডেটার সেটটি নির্বাচন করতে আপনার মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন।

সক্রিয় শিক্ষার একটি সুবিধা হল যে আপনি আপনার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির আত্মবিশ্বাসের স্তর বিশ্লেষণ করতে পারেন।

যদি একটি ভবিষ্যদ্বাণীতে আত্মবিশ্বাস কম থাকে, তাহলে মডেলটি সেই ধরনের অতিরিক্ত চিত্রগুলিকে লেবেল করার জন্য অনুরোধ করবে৷ অন্যদিকে, উচ্চ আত্মবিশ্বাসের সাথে ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য আরও ডেটার প্রয়োজন হবে না। সামগ্রিকভাবে কম চিত্র টীকা করে, আপনি একটি অপ্টিমাইজ করা মডেল অর্জন করার সময় সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করেন। সক্রিয় শিক্ষা বড় আকারের ডেটাসেটের সাথে কাজ করার জন্য একটি অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিশীল পদ্ধতি।

সক্রিয় শিক্ষা সম্পর্কে মনে রাখার জন্য কয়েকটি মূল বিষয় রয়েছে।

প্রথমত, এতে মানুষের টীকা জড়িত, যা আপনাকে আপনার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর গুণমানের উপর নিয়ন্ত্রণ দেয়। এটি লক্ষ লক্ষ ছবিতে প্রশিক্ষিত একটি ব্ল্যাক বক্স নয়। আপনি সক্রিয়ভাবে এর বিকাশে অংশগ্রহণ করেন এবং এর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করেন। এই দিকটি সক্রিয় শিক্ষাকে গুরুত্বপূর্ণ এবং আকর্ষণীয় করে তোলে, যদিও এটি তত্ত্বাবধানহীন পদ্ধতির তুলনায় খরচ বাড়াতে পারে। যাইহোক, প্রশিক্ষণ এবং মডেল স্থাপনে যে সময় বাঁচে তা প্রায়শই এই খরচের চেয়ে বেশি হয়।

উপরন্তু, আপনি স্বয়ংক্রিয় টীকা সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন এবং ম্যানুয়ালি তাদের সংশোধন করতে পারেন, আরও খরচ কমাতে পারেন।

সক্রিয় শিক্ষায়, আপনার কাছে ডেটার একটি লেবেল সেট রয়েছে যার উপর আপনার মডেল প্রশিক্ষিত, যখন লেবেলবিহীন সেটটিতে সম্ভাব্য ডেটা রয়েছে যা এখনও টীকা করা হয়নি৷ একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা হল ক্যোয়ারী কৌশল, যা কোন ডেটা লেবেল করতে হবে তা নির্ধারণ করে। লেবেলবিহীন ডেটার বৃহৎ পুলে সবচেয়ে তথ্যপূর্ণ উপসেটগুলি খুঁজে বের করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, অনিশ্চয়তার নমুনা লেবেলবিহীন ডেটাতে আপনার মডেল পরীক্ষা করা এবং টীকাটির জন্য সর্বনিম্ন আত্মবিশ্বাসের সাথে শ্রেণীবদ্ধ উদাহরণ নির্বাচন করা জড়িত।

সক্রিয় শিক্ষার আরেকটি কৌশল হল কমিটি দ্বারা কোয়েরি (QBC) , যেখানে একাধিক মডেল, প্রতিটি লেবেলযুক্ত ডেটার একটি ভিন্ন উপসেটে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত, একটি কমিটি গঠন করে। এই মডেলগুলির শ্রেণীবিন্যাস সমস্যা সম্পর্কে স্বতন্ত্র দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে, ঠিক যেমন বিভিন্ন অভিজ্ঞতার লোকেদের নির্দিষ্ট ধারণাগুলির বিভিন্ন ধারণা রয়েছে। কমিটির মডেলগুলির মধ্যে মতানৈক্যের উপর ভিত্তি করে টীকা করা ডেটা নির্বাচন করা হয়, যা জটিলতা নির্দেশ করে। নির্বাচিত ডেটা ক্রমাগত টীকা হিসাবে এই পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া চলতে থাকে।

এটি সক্রিয় শিক্ষার একটি মৌলিক ব্যাখ্যা, একটি প্রশ্ন কৌশলের একটি উদাহরণ প্রদর্শন করে।

আপনি আগ্রহী হলে, আমি অন্যান্য মেশিন লার্নিং কৌশল সম্পর্কে আরও তথ্য বা ভিডিও প্রদান করতে পারি। সক্রিয় শিক্ষার একটি বাস্তব জীবনের উদাহরণ হল যখন আপনি Google-এ ক্যাপচা উত্তর দেন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি তাদের জটিল চিত্রগুলি সনাক্ত করতে এবং একাধিক ব্যবহারকারীর সম্মিলিত ইনপুট দিয়ে ডেটাসেট তৈরি করতে সহায়তা করেন, ডেটাসেটের গুণমান এবং মানব যাচাইকরণ উভয়ই নিশ্চিত করে৷ সুতরাং, পরের বার যখন আপনি একটি ক্যাপচা সম্মুখীন হবেন, মনে রাখবেন যে আপনি AI মডেলগুলির অগ্রগতিতে অবদান রাখছেন!

আরও জানতে এবং এনকর্ডে আমার বন্ধুদের দ্বারা তৈরি একটি চমৎকার টুল ব্যবহার করে একটি বাস্তব উদাহরণ দেখতে, ভিডিওটি দেখুন: