Classification হলো একটি supervised learning প্রক্রিয়া, যেখানে একটি মডেলকে এমন ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যা ইতোমধ্যে লেবেলড বা শ্রেণিবদ্ধ করা থাকে। এই প্রক্রিয়ায়, মডেল নতুন ইনপুট ডেটা (যা লেবেল ছাড়া থাকে) গ্রহণ করে এবং তা কোন শ্রেণীতে (class) অন্তর্ভুক্ত তা পূর্বাভাস করতে সহায়ক হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেইল ক্লাসিফায়ার মডেল তৈরি করা হতে পারে যা ইমেইলগুলিকে দুটি শ্রেণীতে ভাগ করবে: স্প্যাম বা নন-স্প্যাম। এটি প্রশিক্ষণের জন্য এমন ইমেইল ডেটা ব্যবহার করবে যেগুলোর স্প্যাম বা নন-স্প্যাম লেবেল রয়েছে।
Classification এর মূল বৈশিষ্ট্য
- Supervised Learning:
- Classification একটি supervised learning প্রক্রিয়া, যেখানে প্রশিক্ষণের ডেটাতে ইনপুট এবং তার সাথে সম্পর্কিত আউটপুট লেবেল থাকে। মডেলটি এই সম্পর্ক শিখে, নতুন ডেটা ক্লাসিফাই করতে সক্ষম হয়।
- Class Labels:
- Classification সমস্যায় প্রতিটি ইনপুট ডেটা একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীতে বা লেবেলে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়। এই শ্রেণী বা লেবেলগুলি প্রায়ই দুইটি বা তার বেশি হতে পারে।
- Output:
- Classification এর আউটপুট সাধারণত একটি নির্দিষ্ট শ্রেণী বা লেবেল হয়, যেমন: স্প্যাম/নন-স্প্যাম, ধনী/গরিব, ক্যাট/ডগ, ইত্যাদি।
Classification এর উদাহরণ
১. ইমেইল স্প্যাম ডিটেকশন
- Problem: একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা স্প্যাম এবং নন-স্প্যাম ইমেইলগুলো আলাদা করতে পারে।
- ডেটা: প্রশিক্ষণের ডেটা হিসেবে এমন ইমেইল ব্যবহার করা হবে যেগুলো ইতোমধ্যে স্প্যাম বা নন-স্প্যাম হিসেবে লেবেল করা হয়েছে।
- উদাহরণ: যদি একটি ইমেইলে "বিশেষ অফার" বা "টাকা জিতে যান" শব্দগুলি থাকে, তবে মডেলটি এটি স্প্যাম হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ করবে।
২. চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ (Image Classification)
- Problem: একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা চিত্রের ভিত্তিতে ক্যাট এবং ডগ চিহ্নিত করতে পারে।
- ডেটা: প্রশিক্ষণের ডেটা হিসেবে বিভিন্ন চিত্র থাকবে যা ক্যাট এবং ডগ হিসাবে লেবেল করা হবে।
- উদাহরণ: যদি একটি চিত্রে একটি কুকুরের ছবি থাকে, তবে মডেলটি সেটিকে "ডগ" শ্রেণীতে শ্রেণিবদ্ধ করবে।
৩. হৃদরোগ পূর্বাভাস
- Problem: একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা স্বাস্থ্য সম্পর্কিত তথ্যের উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দিতে পারে যে কোনো ব্যক্তির হৃদরোগ হতে পারে কিনা।
- ডেটা: প্রশিক্ষণ ডেটাতে রোগীদের বয়স, লিঙ্গ, উচ্চতা, রক্তচাপ, কোলেস্টেরল, এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসামগ্রী অন্তর্ভুক্ত থাকবে, এবং তাদের হৃদরোগের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি লেবেল করা থাকবে।
- উদাহরণ: মডেলটি যদি একজন রোগীর উচ্চ রক্তচাপ, কোলেস্টেরল পর্যাপ্ত থাকে, তবে এটি তাকে "হৃদরোগ ঝুঁকি" শ্রেণীতে অন্তর্ভুক্ত করবে।
৪. ক্রেডিট স্কোরিং (Credit Scoring)
- Problem: একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা একটি গ্রাহকের ক্রেডিট স্কোরের ভিত্তিতে তাকে "ক্রেডিটযোগ্য" বা "ক্রেডিট অযোগ্য" শ্রেণীতে বিভক্ত করবে।
- ডেটা: গ্রাহকের আর্থিক তথ্য যেমন আয়, ব্যয়, ঋণের পরিমাণ, এবং পূর্ববর্তী ক্রেডিট হিস্ট্রি থাকবে।
- উদাহরণ: মডেলটি একটি গ্রাহক যদি তার ঋণ পরিশোধে সমস্যা না থাকে এবং যথেষ্ট আয় থাকে, তবে সেটিকে "ক্রেডিটযোগ্য" শ্রেণীতে রাখবে।
Classification এর কিছু জনপ্রিয় অ্যালগরিদম
- লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression):
- এটি একটি সহজ এবং জনপ্রিয় classification অ্যালগরিদম, যা প্রেডিক্টিভ মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি দুটি শ্রেণী নির্ধারণের জন্য সিগময়েড ফাংশন ব্যবহার করে।
- ডেসিশন ট্রি (Decision Tree):
- এটি একটি ট্রি ভিত্তিক মডেল যা ইনপুট ডেটা ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণী নির্ধারণ করতে সিদ্ধান্ত নোড তৈরি করে। এটি সহজভাবে বোধগম্য এবং ভিজুয়ালাইজ করা যায়।
- র্যান্ডম ফরেস্ট (Random Forest):
- এটি অনেকগুলো ডেসিশন ট্রি-এর সমষ্টি, যা মডেলটির পারফরম্যান্স উন্নত করে।
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (Support Vector Machine - SVM):
- SVM একটি শক্তিশালী ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম, যা ডেটা পয়েন্টগুলোকে দুটি শ্রেণীতে ভাগ করতে ব্যবহার হয়, এবং সীমান্তের কাছ থেকে সর্বোচ্চ দূরত্ব (margin) বজায় রাখে।
- K-Nearest Neighbors (K-NN):
- K-NN একটি সহজ অ্যালগরিদম যা ক্লাসিফিকেশন কাজের জন্য ইনপুট ডেটার কাছাকাছি প্রতিবেশী পয়েন্টগুলো দেখে শ্রেণী নির্ধারণ করে।
সারাংশ
Classification হলো একটি supervised learning প্রক্রিয়া, যেখানে ডেটা ইনপুটের ভিত্তিতে তাকে বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করা হয়। এটি বিভিন্ন বাস্তব জগতের সমস্যায় যেমন ইমেইল স্প্যাম ডিটেকশন, চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ, ক্রেডিট স্কোরিং ইত্যাদিতে ব্যবহৃত হয়। এটি বিভিন্ন অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সম্পন্ন করা হয়, যার মধ্যে Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, এবং SVM অন্যতম।
Read more
