ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের ওপর ডেটা নরমালাইজেশনের প্রভাব
ডেটা নরমালাইজেশন ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে শেখে তা পরিবর্তন করে দেয়।
আপনি যখন টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং (time series forecasting) নিয়ে কাজ করেন, তখন আপনার ডেটার স্কেল ভিন্ন ভিন্ন হতে পারে। একটি ভেরিয়েবল ০ থেকে ১ এর মধ্যে হতে পারে। অন্যটি ১০০ থেকে ১০০০ এর মধ্যে হতে পারে। স্কেলের এই পার্থক্য আপনার মডেলের জন্য সমস্যা তৈরি করে।
নরমালাইজেশন এই সমস্যাটি সমাধান করে। এটি সমস্ত ডেটা পয়েন্টকে একটি সদৃশ স্কেলে নিয়ে আসে।
কেন আপনার নরমালাইজেশন প্রয়োজন:
- এটি ট্রেনিংয়ের গতি বাড়ায়।
- এটি মডেলকে দ্রুত প্যাটার্ন খুঁজে পেতে সাহায্য করে।
- এটি বড় সংখ্যাগুলোকে ছোট সংখ্যাগুলোর ওপর প্রাধান্য বিস্তার করতে বাধা দেয়।
- এটি আপনার প্রেডিকশন বা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে।
সঠিক পদ্ধতি নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ। আপনাকে Min-Max scaling অথবা Z-score standardization-এর মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে। আপনার ডেটা ডিস্ট্রিবিউশনের ওপর ভিত্তি করে প্রতিটি পদ্ধতি আপনার মডেলকে ভিন্নভাবে প্রভাবিত করে।
আপনি যদি নরমালাইজেশন উপেক্ষা করেন, তবে আপনার নিউরাল নেটওয়ার্ক কনভার্জ (converge) করতে হিমশিম খাবে। আপনার এরর রেট (error rate) বেশি থাকবে এবং আপনার প্রেডিকশনগুলো অনির্ভরযোগ্য হয়ে পড়বে।
মডেল ট্রেনিং করার আগে আপনার ডেটা স্কেল করে নিন।
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi