light mode
night mode
কেরাস ডিপ লার্নিং (Deep Learning with Keras)
Deep Learning এবং Keras এর পরিচিতি Deep Learning কী এবং এর ভূমিকা Keras কী এবং এর বৈশিষ্ট্য Keras এবং TensorFlow এর সম্পর্ক Keras এর সুবিধা এবং ব্যবহার ক্ষেত্র Keras ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Keras এবং TensorFlow ইনস্টলেশন (pip ব্যবহার করে) GPU এবং CPU তে Keras কনফিগার করা Keras Backend এবং Version Management Python IDE (Jupyter Notebook, Google Colab) সেটআপ Keras এর মৌলিক ধারণা মডেল, লেয়ার, এবং অপটিমাইজার এর ধারণা Sequential এবং Functional API Hyperparameters এবং তাদের ভূমিকা Activation Functions এর ভূমিকা Keras তে বেসিক Neural Network তৈরি Sequential মডেল তৈরি করা Dense লেয়ার ব্যবহার করে Simple Neural Network তৈরি Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Softmax) মডেল কম্পাইল, ট্রেনিং এবং ইভালুয়েশন Data Preprocessing এবং Augmentation ডেটা লোড করা (CSV, Image, Text) ডেটা Normalization এবং Standardization Data Augmentation Techniques Training, Validation এবং Test Split Convolutional Neural Networks (CNN) CNN কী এবং কিভাবে কাজ করে? Convolutional Layers এবং Pooling Layers Image Classification এর জন্য CNN তৈরি করা CNN মডেল Training এবং Performance Evaluation Recurrent Neural Networks (RNN) RNN কী এবং এর বেসিক ধারণা Simple RNN, LSTM এবং GRU এর মধ্যে পার্থক্য Time Series এবং Sequential Data এর জন্য RNN ব্যবহার RNN মডেল Training এবং Evaluation Transfer Learning এবং Pretrained মডেল Transfer Learning কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? Pretrained মডেল (VGG, ResNet, Inception) ব্যবহার Transfer Learning এর মাধ্যমে Custom মডেল তৈরি Pretrained মডেল ফাইন-টিউন করা Functional API দিয়ে Complex মডেল তৈরি Functional API কী এবং এর ব্যবহার Multiple Inputs এবং Outputs এর জন্য মডেল তৈরি Complex Networks (Residual Networks, Inception Modules) Functional API দিয়ে মডেল Training এবং Evaluation Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? Learning Rate, Batch Size, এবং Epoch কনফিগারেশন Grid Search এবং Random Search এর মাধ্যমে Hyperparameter Tuning Keras Tuner দিয়ে Hyperparameter Optimization Keras তে Callbacks এবং Early Stopping Callbacks কী এবং কিভাবে কাজ করে? ModelCheckpoint এবং EarlyStopping ব্যবহার Learning Rate Scheduler এবং ReduceLROnPlateau Custom Callbacks তৈরি এবং ব্যবহার Model Evaluation এবং Visualization মডেল Accuracy এবং Loss Visualization (Matplotlib, Seaborn) Confusion Matrix তৈরি এবং বিশ্লেষণ Precision, Recall, F1-Score এর ক্যালকুলেশন ROC-AUC Curve এবং Model Performance Metrics Autoencoders এবং Dimensionality Reduction Autoencoders কী এবং কিভাবে কাজ করে? Simple Autoencoder মডেল তৈরি Anomaly Detection এবং Feature Extraction এর জন্য Autoencoder Dimensionality Reduction Techniques (PCA, t-SNE) Generative Adversarial Networks (GANs) GAN কী এবং এর বেসিক ধারণা Generator এবং Discriminator মডেল তৈরি GAN মডেল Train এবং Evaluate করা Advanced GAN Techniques (DCGAN, WGAN) Natural Language Processing (NLP) এবং Text Classification NLP এর ভূমিকা এবং বেসিক ধারণা Text Data Preprocessing (Tokenization, Padding, Embedding) LSTM/GRU ব্যবহার করে Text Classification Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) Keras তে Time Series এবং Forecasting মডেল Time Series ডেটা Preprocessing LSTM ব্যবহার করে Time Series Prediction Sequence-to-Sequence মডেল Training Advanced Techniques for Time Series Forecasting Model Deployment এবং Production মডেল Export করা (HDF5, SavedModel) Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি Distributed Training এবং Multi-GPU Support Distributed Training কী এবং কিভাবে কাজ করে? Keras তে Multi-GPU এবং Multi-node Training কনফিগার করা Data Parallelism এবং Model Parallelism Large-scale Model Training Techniques Keras এবং TensorFlow Lite Integration TensorFlow Lite কী এবং কেন প্রয়োজন? Keras মডেলকে TensorFlow Lite এ কনভার্ট করা Mobile এবং Embedded Devices এ মডেল ডেপ্লয়মেন্ট TensorFlow Lite এর জন্য Performance Optimization Keras তে Custom Layers এবং Loss Functions Custom Layers তৈরি এবং ব্যবহার Custom Loss Functions তৈরি এবং ব্যবহার Advanced Layers (Attention, Transformer, etc.) তৈরি করা Custom Layers এবং Functions এর Performance Tuning Reinforcement Learning মডেল তৈরি Reinforcement Learning এর বেসিক ধারণা Deep Q-Learning এবং Policy Gradient Methods Keras-RL ব্যবহার করে Simple RL মডেল তৈরি Advanced RL Techniques (A3C, DDPG, PPO) Keras এর Best Practices মডেল ডিজাইন এবং আর্কিটেকচার Best Practices Data Preprocessing এবং Augmentation Best Practices Training এবং Evaluation Best Practices মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এবং Monitoring Best Practices

Text Data Preprocessing (Tokenization, Padding, Embedding)

Machine Learning - কেরাস ডিপ লার্নিং (Deep Learning with Keras) Natural Language Processing (NLP) এবং Text Classification |
192
192

Text Data Preprocessing হল একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা মেশিন লার্নিং বা ডীপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে টেক্সট ডেটাকে উপযুক্ত ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করতে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে টেক্সট ক্লিনিং, tokenization, padding, এবং embedding সহ অন্যান্য ধাপ অন্তর্ভুক্ত থাকে। চলুন, এই ধাপগুলির বিস্তারিত আলোচনা করি।

1. Tokenization

Tokenization হল একটি প্রক্রিয়া, যেখানে একটি বড় টেক্সট স্ট্রিংকে ছোট ছোট ইউনিট (যেমন শব্দ বা অক্ষর) বা tokens-এ ভাগ করা হয়। এটি মডেলের জন্য টেক্সট ডেটাকে যথাযথভাবে বিশ্লেষণ করা এবং এর উপাদানগুলোকে সনাক্ত করা সহজ করে।

শব্দ (Word) বা অক্ষর (Character) Tokenization:

  • Word Tokenization: এখানে একটি টেক্সটকে আলাদা আলাদা শব্দে বিভক্ত করা হয়।
  • Character Tokenization: এখানে একটি টেক্সটকে অক্ষরে বিভক্ত করা হয়।

Tokenization উদাহরণ:

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

# উদাহরণ টেক্সট
texts = ["I love machine learning", "Machine learning is amazing"]

# Tokenizer তৈরি করা
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# টোকেনাইজড শব্দগুলি দেখা
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
print(sequences)

Output:

[[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6]]

এখানে, শব্দগুলি ইন্টিজারে রূপান্তরিত হয়েছে (যেমন, "I" → 1, "love" → 2, "machine" → 3, ইত্যাদি)। texts_to_sequences() মেথডের মাধ্যমে টেক্সটকে সিকোয়েন্স আকারে রূপান্তরিত করা হয়েছে।

2. Padding

Padding হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে টোকেনাইজড সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য সমান করার জন্য এক বা একাধিক প্যাডিং যুক্ত করা হয়। বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং মডেল সমান দৈর্ঘ্যের ইনপুট ডেটা চায়, তাই এই ধাপটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। pad_sequences() ফাংশনটি ব্যবহার করে আমরা সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য সমান করতে পারি।

Padding উদাহরণ:

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Padding করার আগে সিকোয়েন্স
sequences = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]

# Padding
padded_sequences = pad_sequences(sequences, padding='post')
print(padded_sequences)

Output:

[[1 2 3 0]
 [4 5 0 0]
 [6 7 8 9]]

এখানে, padding='post' ব্যবহার করা হয়েছে, যার মানে হল যে, প্যাডিং সিকোয়েন্সের শেষে যোগ হবে। এছাড়া, আপনি padding='pre' ব্যবহার করে প্যাডিং সিকোয়েন্সের শুরুতে যোগ করতে পারেন।

3. Embedding

Embedding হল একটি টেকনিক যা একটি শব্দ বা টোকেনকে একটি সুনির্দিষ্ট ডেনস ভেক্টরে রূপান্তরিত করে। এটি শব্দের গাণিতিক উপস্থাপনা, যা শব্দের মধ্যে সম্পর্ককে ধরতে সাহায্য করে। Keras এ Embedding লেয়ার ব্যবহার করা যায় যা অটোমেটিকভাবে টোকেন ভেক্টর তৈরি করে এবং মডেল প্রশিক্ষণের সময় এটি শিখে নেয়।

Embedding Layer Example:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

# মডেল তৈরি করা
model = Sequential()

# Embedding layer (input_dim: vocabulary size, output_dim: embedding dimensions)
model.add(Embedding(input_dim=10, output_dim=8, input_length=4))

# Flattening এবং fully connected layer যোগ করা
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()

Explanation:

  • input_dim: ভোকাবুলারির সাইজ (যতগুলি আলাদা শব্দ বা টোকেন আপনার ডেটাতে থাকবে)।
  • output_dim: শব্দের জন্য ব্যবহৃত ভেক্টরের দৈর্ঘ্য বা embeddings এর সাইজ।
  • input_length: সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য।

Embedding লেয়ার শব্দকে একটি গাণিতিক ভেক্টরে রূপান্তরিত করবে, যা মডেলটি শিখে নিতে সক্ষম। এখানে মডেলটি শুধুমাত্র একটি সিকোয়েন্সে 4 টোকেন নিয়ে কাজ করবে এবং প্রতিটি টোকেনের জন্য 8 ডাইমেনশনাল embedding তৈরি করবে।

4. Full Example

এখানে একটি পূর্ণাঙ্গ উদাহরণ দেওয়া হলো, যাতে আমরা টোকেনাইজেশন, প্যাডিং এবং এমবেডিং একত্রে ব্যবহার করে একটি টেক্সট ডেটাসেট প্রিপ্রসেস করি।

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

# উদাহরণ টেক্সট ডেটা
texts = ["I love machine learning", "Deep learning is fun", "Machine learning is great"]

# Tokenizer তৈরি করা
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# টোকেনাইজড সিকোয়েন্স
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Padding করা
padded_sequences = pad_sequences(sequences, padding='post')

# মডেল তৈরি করা
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10, output_dim=8, input_length=padded_sequences.shape[1]))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# মডেল সারাংশ
model.summary()

# মডেল প্রশিক্ষণ (এই উদাহরণে আমরা টার্গেট ডেটা দেব না)
# model.fit(padded_sequences, target_data, epochs=10)

5. সারাংশ

  • Tokenization: টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট ইউনিটে (যেমন, শব্দ বা অক্ষর) বিভক্ত করার প্রক্রিয়া।
  • Padding: টোকেনাইজড সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য সমান করা, যাতে মডেলটিতে সমান আকারের ইনপুট পাঠানো যায়।
  • Embedding: প্রতিটি টোকেনকে একটি ডেনস ভেক্টরে রূপান্তরিত করা, যাতে শব্দের সম্পর্ক বুঝতে মডেলটি সক্ষম হয়।

এই প্রক্রিয়াগুলি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য টেক্সট ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ অংশ।

Content added By
Md Azizur Rahman

Read more

NLP এর ভূমিকা এবং বেসিক ধারণা LSTM/GRU ব্যবহার করে Text Classification Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)

or

Don't have an account? Register

Promotion