Supervised এবং Unsupervised Learning মডেল তৈরি করা দুটি গুরুত্বপূর্ণ মেশিন লার্নিং পদ্ধতি, যেগুলি ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন প্রয়োগে ব্যবহৃত হয়। এখানে আপনি KNIME ব্যবহার করে কিভাবে Supervised এবং Unsupervised Learning মডেল তৈরি করতে পারেন, তার একটি সাধারণ নির্দেশনা পাবেন।
1. Supervised Learning মডেল তৈরি করা (KNIME)
Supervised Learning হল একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যেখানে আমরা একটি লেবেলড ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং করি। অর্থাৎ, আমাদের কাছে ইনপুট ডেটা এবং সংশ্লিষ্ট আউটপুট (লেবেল) থাকে, এবং আমরা মডেলটি ব্যবহার করে ভবিষ্যতের ডেটার জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে শিখি।
ধাপ ১: ডেটা লোড এবং প্রিপ্রসেসিং
- ডেটা ইনপুট: প্রথমে আপনার ডেটা সেটটি লোড করুন। আপনি File Reader বা CSV Reader নোড ব্যবহার করে একটি CSV ফাইল বা অন্য ফরম্যাটের ডেটা ইনপুট করতে পারেন।
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং: আপনার ডেটা যদি কিছু ফিল্টারিং বা ক্লিনিং প্রয়োজন হয়, তবে Column Filter, Missing Value, Normalizer বা Math Formula নোড ব্যবহার করতে পারেন।
ধাপ ২: মডেল তৈরি
মডেল সিলেকশন: Supervised learning মডেলের মধ্যে বিভিন্ন অ্যালগরিদমের মধ্যে একটিকে নির্বাচন করুন:
- Decision Tree (যেমন J48)
- Random Forest
- Logistic Regression
- Support Vector Machine (SVM)
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Neural Networks
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি Decision Tree ব্যবহার করতে চান, তবে Decision Tree Learner নোড ব্যবহার করতে পারেন।
- মডেল ট্রেনিং: ইনপুট ডেটা এবং আউটপুট লেবেল (ট্রেনিং ডেটা) দিয়ে মডেল ট্রেনিং করুন। এই কাজটি করার জন্য Learner নোড (যেমন Random Forest Learner, Logistic Regression Learner) ব্যবহার করা হয়।
ধাপ ৩: মডেল মূল্যায়ন
- মডেল টেস্টিং: একটি টেস্ট ডেটাসেট ব্যবহার করে আপনার মডেল পরীক্ষা করুন। এই কাজটি Test Learner নোড ব্যবহার করে করা হয়।
- মূল্যায়ন: মডেলটির পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করতে Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall ইত্যাদি ফলাফল দেখতে পারেন।
2. Unsupervised Learning মডেল তৈরি করা (KNIME)
Unsupervised Learning হল একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যেখানে আমাদের কাছে কোন লেবেলড আউটপুট ডেটা থাকে না, এবং আমাদের লক্ষ্য হল ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং স্ট্রাকচার খুঁজে বের করা। এই পদ্ধতিতে, ক্লাস্টারিং এবং আসোসিয়েশন নিয়মগুলি খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
ধাপ ১: ডেটা লোড এবং প্রিপ্রসেসিং
- ডেটা লোড: CSV Reader বা File Reader নোড ব্যবহার করে আপনার ডেটা ইনপুট করুন।
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং: ডেটা ক্লিনিং এবং ট্রান্সফরমেশন করতে Column Filter, Missing Value, এবং Normalizer নোড ব্যবহার করুন।
ধাপ ২: ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি
- K-Means Clustering: K-means ক্লাস্টারিং একটি জনপ্রিয় অ্যালগরিদম যা ডেটাকে কয়েকটি গ্রুপ বা ক্লাস্টারে ভাগ করতে ব্যবহার করা হয়। K-Means নোড ব্যবহার করে আপনি সহজেই ক্লাস্টার তৈরি করতে পারেন।
- K-Means নোড সিলেক্ট করে, আপনি ক্লাস্টারের সংখ্যা (K) নির্ধারণ করতে পারবেন এবং ডেটাকে ওই সংখ্যক ক্লাস্টারে বিভক্ত করতে পারবেন।
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): ডেটা পয়েন্টের ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার তৈরি করতে DBSCAN নোড ব্যবহার করুন।
- Hierarchical Clustering: একাধিক স্তরে ক্লাস্টার তৈরি করার জন্য Hierarchical Clustering নোড ব্যবহার করা যেতে পারে।
ধাপ ৩: ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন
- Cluster Visualization: Scatter Plot নোডের মাধ্যমে আপনি ক্লাস্টারগুলি ভিজুয়ালাইজ করতে পারবেন, যাতে আপনি দেখতে পাবেন কিভাবে ডেটা পয়েন্টগুলো বিভিন্ন ক্লাস্টারে বিভক্ত হয়েছে।
- Principal Component Analysis (PCA): যদি ডেটা সেটটি খুব বড় এবং বিভিন্ন ডাইমেনশন থাকে, তবে PCA ব্যবহার করে ডেটাকে ২ডি বা ৩ডি স্পেসে মানানসই ভিজুয়ালাইজেশন করা যায়।
ধাপ ৪: ফলাফল বিশ্লেষণ
- Clustering Evaluation: Silhouette Score, Davies-Bouldin Index ইত্যাদি ব্যবহার করে ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করুন।
সারাংশ
- Supervised Learning মডেল:
- ইনপুট ডেটা এবং আউটপুট লেবেল দিয়ে মডেল ট্রেনিং করা হয়।
- Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, SVM ইত্যাদি মডেলগুলির মধ্যে নির্বাচন করুন।
- Test Learner নোড ব্যবহার করে মডেলটি মূল্যায়ন করুন।
- Unsupervised Learning মডেল:
- ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেমন K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering ব্যবহার করে ডেটা ক্লাস্টার তৈরি করুন।
- PCA এবং Cluster Visualization এর মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ করুন।
KNIME-এ এই দুই ধরনের মডেল তৈরির জন্য যথাযথ নোড এবং কনফিগারেশন ব্যবহার করে আপনি সহজেই মেশিন লার্নিং কাজ করতে পারবেন।
Read more
