Simple Neural Network মডেল তৈরি

Machine Learning - নাইম (Knime) - Deep Learning Integration
195

KNIME-এ একটি Simple Neural Network (SNN) মডেল তৈরি করার জন্য আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। KNIME এর Deep Learning এক্সটেনশন ব্যবহার করে আপনি সহজেই নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করতে পারেন। এই প্রক্রিয়ায় আমরা একটি সিম্পল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করবো যা একটি সাধারণ ডেটাসেট (যেমন, Iris ডেটাসেট) ব্যবহার করবে। এই টিউটোরিয়ালে আমরা MLP (Multilayer Perceptron) ভিত্তিক একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করবো।

১. KNIME-এ Simple Neural Network মডেল তৈরি করার জন্য পদক্ষেপ

ধাপ ১: KNIME এ Deep Learning এক্সটেনশন ইনস্টল করুন

  1. KNIME চালু করুন এবং File > Install KNIME Extensions নির্বাচন করুন।
  2. "Deep Learning" এক্সটেনশন খুঁজে পেয়ে ইনস্টল করুন, এটি আপনাকে Keras, TensorFlow বা DL4J প্ল্যাটফর্মে ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে সহায়তা করবে।

ধাপ ২: ডেটাসেট নির্বাচন এবং লোড করা

  1. Iris ডেটাসেট ব্যবহার করতে পারেন, যেটি একটি খুব সাধারণ ক্লাসিফিকেশন ডেটাসেট।
  2. "Node Repository" থেকে "File Reader" নোড ব্যবহার করে ডেটাসেটটি লোড করুন, অথবা আপনি KNIME-এর "Iris Data" নোডও ব্যবহার করতে পারেন, যা আগে থেকেই উপলব্ধ থাকে।

ধাপ ৩: ডেটা প্রিপ্রসেসিং

  1. Data Normalization: নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ডেটা স্বাভাবিকীকরণ (normalization) করা প্রয়োজন। "Normalizer" নোড ব্যবহার করে ডেটাকে 0 থেকে 1 রেঞ্জে স্কেল করুন।
  2. Column Filter: আপনি যদি নির্দিষ্ট কলাম ব্যবহার করতে চান, তবে "Column Filter" নোড দিয়ে অপ্রয়োজনীয় কলামগুলি বাদ দিন।

ধাপ ৪: নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করা

  1. Keras/Deep Learning Node:
    • "Node Repository"-এ গিয়ে "Keras Neural Network Learner" অথবা "DL4J Neural Network Learner" নোড ব্যবহার করুন।
    • নোড কনফিগারেশনে, আপনার ইনপুট ডেটা নির্বাচন করুন এবং মডেল আর্কিটেকচার সেট করুন।
      • Input Layer: সাধারণত আপনার ডেটাসেটের ফিচার সংখ্যা দিয়ে ইনপুট লেয়ার তৈরি করা হয়।
      • Hidden Layers: এক বা একাধিক hidden layers ব্যবহার করতে পারেন। সাধারণত 2 বা 3 hidden layers ভালো কাজ করে।
      • Output Layer: ক্লাসিফিকেশন জন্য আউটপুট লেয়ার তৈরি করুন (যেমন 3টি ক্লাসের জন্য 3 ইউনিট এবং Softmax অ্যাকটিভেশন ব্যবহার করুন)।
      • Activation Functions: সাধারণত ReLU বা Sigmoid অ্যাকটিভেশন ফাংশন ব্যবহার করা হয় hidden layers এ।

ধাপ ৫: মডেল ট্রেনিং

  1. Training Settings:
    • নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের জন্য Training সেটিংস কনফিগার করুন, যেমন লার্নিং রেট, ব্যাচ সাইজ, এপোক সংখ্যা ইত্যাদি।
    • Optimizer: Adam বা SGD (Stochastic Gradient Descent) অপটিমাইজার ব্যবহার করা যেতে পারে।
  2. Train the Model:
    • "Keras Neural Network Learner" বা "DL4J Neural Network Learner" নোডকে আপনার প্রি-প্রসেসড ডেটার সাথে সংযুক্ত করুন এবং মডেলটি ট্রেন করতে শুরু করুন।
    • এটি আপনাকে নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট হিসেবে মডেল তৈরি করবে।

ধাপ ৬: মডেল টেস্ট এবং মূল্যায়ন

  1. Keras Neural Network Predictor বা DL4J Neural Network Predictor নোড ব্যবহার করে মডেলটি টেস্ট ডেটা বা ভ্যালিডেশন ডেটার উপর পরীক্ষা করুন।
  2. মডেলের accuracy, precision, recall, এবং F1-score মূল্যায়ন করতে Scorer নোড ব্যবহার করুন।

ধাপ ৭: মডেল ভিজ্যুয়ালাইজেশন

  1. KNIME আপনাকে মডেলটির বিভিন্ন ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন তৈরি করার সুযোগ দেয়। যেমন Confusion Matrix বা ROC Curve দেখার জন্য:
    • "Scorer" নোডের আউটপুট থেকে আপনি Confusion Matrix বা ROC Curve ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা দেখতে পারেন।

উদাহরণ: KNIME Workflow - Simple Neural Network

  1. File Reader (Iris Dataset লোড)
  2. Normalizer (ডেটা স্বাভাবিকীকরণ)
  3. Keras Neural Network Learner (নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি)
    • ইনপুট: ডেটা এবং ফিচার
    • আউটপুট: ট্রেনিং মডেল
  4. Keras Neural Network Predictor (টেস্ট ডেটা দিয়ে মডেল পূর্বাভাস)
  5. Scorer (মডেল পারফরম্যান্স মূল্যায়ন)
  6. Confusion Matrix / ROC Curve (ভিজ্যুয়ালাইজেশন)

সারাংশ

KNIME-এ একটি Simple Neural Network (SNN) মডেল তৈরি করার জন্য প্রথমে আপনাকে ডেটা প্রিপ্রসেস করতে হবে, তারপর একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করতে হবে যা আপনার ডেটাকে প্রশিক্ষণ দিবে। Keras বা DL4J নোড ব্যবহার করে সহজেই নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি এবং মূল্যায়ন করতে পারবেন। এটি আপনাকে ডেটার নির্ভুলতা এবং মডেলের কর্মক্ষমতা বুঝতে সাহায্য করবে।

Content added By
Promotion
NEW SATT AI এখন আপনাকে সাহায্য করতে পারে।

Are you sure to start over?

Loading...