ডেটা পরিবর্তন করলেই মডেল ৩ গুণ ভালো ফল দেবে, গবেষণা বলছে

মেশিন লার্নিং শেখার শুরুতে অনেক শিক্ষার্থী মনে করে, যদি মডেল ভালো পারফর্ম না করে তাহলে আরও জটিল অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে হবে। কিন্তু dev.to-তে প্রকাশিত একটি বিশ্লেষণ বলছে, এই ধারণা ভুল। ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ও ডেটা প্রিপারেশন প্রায়ই অ্যালগরিদম পরিবর্তনের চেয়ে বেশি কার্যকর হয়।

বিশেষজ্ঞরা বলছেন, মডেলের পারফরম্যান্স উন্নত করতে প্রথমে ডেটার দিকে নজর দেওয়া উচিত। ডেটার গুণগত মান, ফিচারের সঠিক নির্বাচন এবং ডেটা ক্লিনিং-এর মাধ্যমে অনেক বড় উন্নতি সম্ভব। অ্যালগরিদম পরিবর্তন করে শুধুমাত্র সামান্য উন্নতি হয়, কিন্তু ডেটা উন্নত করলেই ফলাফল নাটকীয়ভাবে বদলে যায়।

উদাহরণস্বরূপ, একজন শিক্ষার্থী লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে ডিসিশন ট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট এবং পরে XGBoost ও নিউরাল নেটওয়ার্কে চলে গিয়েছিল। প্রতিটি পরিবর্তনে সামান্য উন্নতি হয়েছিল, কিন্তু বড় কোনো পরিবর্তন আসেনি। সবচেয়ে বড় উন্নতি এসেছিল যখন সে ডেটা প্রিপারেশন এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং-এ মনোযোগ দিয়েছিল।

বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এই শিক্ষা গুরুত্বপূর্ণ। অনেক সময় সীমিত ডেটা নিয়ে কাজ করতে হয়, তখন ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে মডেলের পারফরম্যান্স বাড়ানো সম্ভব। ডেটার প্রতিটি ফিচার বিশ্লেষণ করে, অপ্রয়োজনীয় ফিচার বাদ দিয়ে এবং নতুন ফিচার তৈরি করে মডেলের নির্ভুলতা বাড়ানো যায়।

ডেটা সায়েন্সে সাফল্যের মূল চাবিকাঠি হলো ডেটা বোঝা। অ্যালগরিদম পরিবর্তনের চেয়ে ডেটার গুণগত মান উন্নত করাই বেশি কার্যকর। ভবিষ্যতে ডেটা প্রিপারেশন ও ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং-এর গুরুত্ব আরও বাড়বে। শিক্ষার্থী ও পেশাদারদের এই দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত।

আরও পড়ুন

• মানুষের তথ্যই AI-এর সেরা জ্বালানি! নতুন গবেষণায় চমক
• AI শেখার গোপন গণিত জানলে মডেল বানানো ৩ গুণ সহজ হবে
• ছোট AI মডেলেই অফলাইনে মোর্স কোড শনাক্ত, জানুন কী লাভ আপনার ফোনে