২১টি ML অ্যালগরিদমের লড়াই: ট্যাবুলার ডেটায় আপনার কাজ বদলে দেবে যে ফলাফল
একটি পরীক্ষায় ২১টি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের তুলনা করে দেখা গেছে, ট্যাবুলার ডেটার ক্ষেত্রে প্রচলিত ধারণা ভুল প্রমাণিত হতে পারে। গবেষকরা ফলাফল নিয়ে বিস্মিত এবং অন্যদের পুনরায় পরীক্ষা করার আমন্ত্রণ জানিয়েছেন।
একটি পরীক্ষায় ২১টি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের তুলনা করে দেখা গেছে, ট্যাবুলার ডেটার ক্ষেত্রে প্রচলিত ধারণা ভুল প্রমাণিত হতে পারে। গবেষকরা ফলাফল নিয়ে বিস্মিত এবং অন্যদের পুনরায় পরীক্ষা করার আমন্ত্রণ জানিয়েছেন।
মেশিন লার্নিং জগতে ট্যাবুলার ডেটা নিয়ে কাজ করা একটি পুরনো ধাঁধার সমাধান খুঁজতে গিয়ে এক গবেষক ২১টি অ্যালগরিদমকে এক মঞ্চে নামিয়েছেন। dev.to ML-এ প্রকাশিত এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, এই পরীক্ষার ফলাফল প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করেছে। গবেষক নিজেই বলেছেন, ফলাফল দেখে মনে হচ্ছে তিনি ট্যাবুলার মেশিন লার্নিংয়ের পদার্থবিজ্ঞানের নিয়ম কিছুটা ভেঙে দিয়েছেন।
এই পরীক্ষার গুরুত্ব অনেক। ট্যাবুলার ডেটা অর্থাৎ সারি ও কলামে সাজানো তথ্য ব্যবসা, ব্যাংকিং, স্বাস্থ্যসেবা ও বিজ্ঞানে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। দীর্ঘদিন ধরে মনে করা হতো, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং বা র্যান্ডম ফরেস্টের মতো জটিল অ্যালগরিদমগুলো ট্যাবুলার ডেটার জন্য সবচেয়ে কার্যকর। কিন্তু এই নতুন পরীক্ষা সেই ধারণায় কাঁপুনি ধরিয়ে দিয়েছে।
গবেষক সরল লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে শুরু করে k-NN, র্যান্ডম ফরেস্ট, নিউরাল নেটওয়ার্কসহ ২১টি অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা চালিয়েছেন। তিনি একটি ২০০০-ডাইমেনশনাল ডার্ক রুমে কালো বিড়াল খোঁজার উপমা দিয়ে এই পরীক্ষার জটিলতা বোঝাতে চেয়েছেন। ফলাফলে দেখা গেছে, কিছু অ্যালগরিদম প্রত্যাশার চেয়ে অনেক ভালো কাজ করেছে, আবার কিছু অ্যালগরিদম হতাশ করেছে। গবেষক বলেছেন, এই প্রতিযোগিতা হয়তো কখনো শেষ হওয়ার জন্য তৈরি হয়নি।
গবেষক তার ফলাফল নিয়ে সন্দিহান। তিনি মনে করেন, এই ফলাফল নিয়ে আরও গবেষণা ও পুনরায় পরীক্ষা করা জরুরি। তিনি সবাইকে আমন্ত্রণ জানিয়েছেন তার পরীক্ষাটি পুনরাবৃত্তি করতে এবং নিজেরাই ফলাফল যাচাই করতে। এই আমন্ত্রণ মেশিন লার্নিং সম্প্রদায়ের জন্য একটি বড় সুযোগ।
বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য এই খবর বিশেষ গুরুত্বপূর্ণ। দেশে ট্যাবুলার ডেটা নিয়ে কাজ করা স্টার্টআপ ও গবেষণা প্রতিষ্ঠানের সংখ্যা বাড়ছে। এই পরীক্ষার ফলাফল তাদেরকে নতুন পদ্ধতি নিয়ে ভাবতে উৎসাহিত করতে পারে। ফ্রিল্যান্সার ও শিক্ষার্থীরাও এই তথ্য ব্যবহার করে নিজেদের দক্ষতা আরও উন্নত করতে পারেন।
গবেষক তার পরীক্ষার ফলাফল নিয়ে খোলামেলা আলোচনা করেছেন। তিনি বলেছেন, এই ফলাফলগুলো নিয়ে তিনি নিজেও বিস্মিত। তবে তিনি নিশ্চিত, এই পথে আরও হাঁটলে ট্যাবুলার মেশিন লার্নিংয়ের অজানা দিক উন্মোচিত হবে। এখন দেখার বিষয়, এই আমন্ত্রণে কতজন সাড়া দেন এবং নতুন কী আবিষ্কার হয়।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...