SVM, Logistic regression

SVM

Support Vector Machines (SVM) হলো এক ধরনের মেশিন লার্নিং মডেল, যা কম্পিউটারকে শেখায় কিভাবে ডেটা বা তথ্য থেকে সিদ্ধান্ত নিতে হয়। এটি মূলত দুটি গ্রুপ বা শ্রেণীকে আলাদা করতে সাহায্য করে। আসুন সহজভাবে দেখি কিভাবে SVM কাজ করে।

কিভাবে SVM কাজ করে:

1. তথ্য সংগ্রহ: ধরো তোমার কাছে কিছু ডেটা আছে, যেমন কিছু ছবি। কিছু ছবিতে বিড়াল আছে আর কিছু ছবিতে কুকুর আছে। এখন তুমি চাও কম্পিউটার যেন নতুন ছবি দেখে বুঝতে পারে, সেটা বিড়ালের ছবি নাকি কুকুরের।

2. শ্রেণী বিভাজন: SVM এই কাজটি করার জন্য দুই গ্রুপকে আলাদা করতে চেষ্টা করে। এটি একটি সরল রেখা (বা বড় ডেটার ক্ষেত্রে সমতল) তৈরি করে, যা বিড়াল আর কুকুরের ছবিগুলোকে আলাদা করে রাখে। এই সরল রেখা হলো “হাইপারপ্লেন।” এটি এমনভাবে রেখা টানে যাতে বিড়ালের সব ছবি একপাশে এবং কুকুরের সব ছবি অন্যপাশে থাকে।

3. Support Vectors: হাইপারপ্লেনকে সঠিকভাবে আলাদা করতে কিছু ডেটা পয়েন্ট গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যেগুলো রেখার সবচেয়ে কাছে থাকে। এদেরই বলা হয় “Support Vectors।” এরা ঠিক করে দেয় রেখাটা কেমন হবে।

4. নতুন তথ্য বিশ্লেষণ: এখন, যখন তোমার কাছে একটি নতুন ছবি আসে, SVM দেখে সেটি রেখার কোন দিকে পড়ছে। যদি রেখার বিড়ালপাশে পড়ে, তাহলে SVM বলবে এটি বিড়ালের ছবি, আর কুকুরপাশে পড়লে বলবে এটি কুকুরের ছবি।

উদাহরণ:

ধরো, তুমি স্কুলের মাঠে দুইটা দল করেছো, একদিকে ছাত্ররা আর অন্যদিকে ছাত্রীরা। তুমি SVM ব্যবহার করে ঠিক করবে কোনটি ছাত্রদের গ্রুপ আর কোনটি ছাত্রীর। এটি একটি সরল রেখা দিয়ে মাঠে দুই গ্রুপকে আলাদা করবে। এরপর কেউ নতুন ছাত্র বা ছাত্রী এলে, তুমি সহজেই বুঝতে পারবে সে কোন গ্রুপে যাবে।

SVM এমন একটি শক্তিশালী মডেল যা জটিল ডেটাকে সহজভাবে আলাদা করতে পারে এবং মেশিনকে শেখানোর জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন: ছবি শনাক্তকরণ, ইমেইল স্প্যাম ফিল্টারিং ইত্যাদিতে।

===========

Logistic regression :

.

Logistic regression হলো এক ধরনের মডেল, যা কম্পিউটারকে শেখায় কিভাবে কোন কিছু ঘটবে বা ঘটবে না, তা অনুমান করতে।

ধরো, তুমি বৃষ্টির পূর্বাভাস দিতে চাও। তোমার কাছে কিছু তথ্য আছে যেমন: আকাশে মেঘ আছে কি না, তাপমাত্রা কেমন, বাতাসের গতি কত ইত্যাদি। Logistic regression এই তথ্যগুলোকে দেখে বলে দিতে পারে, বৃষ্টি হবে নাকি হবে না।

এখন, Logistic regression সবসময় দুটি ফলাফল দেয়—হবে বা হবে না। এটাকে “হ্যাঁ-না” ধরণের উত্তর দেয়ার মডেল বলা যায়। ধরো, তোমার কাছে ৭০% সম্ভাবনা আছে যে বৃষ্টি হবে। Logistic regression এই সম্ভাবনার ভিত্তিতে ঠিক করে দেয়, বৃষ্টি হবে (হ্যাঁ) নাকি হবে না (না)।

কিভাবে কাজ করে? ১. প্রথমে, এটি বিভিন্ন তথ্য (যেমন মেঘ, তাপমাত্রা) নেয়। ২. তারপর এটি হিসাব করে, এই তথ্যের ভিত্তিতে সম্ভাবনা কত। ৩. শেষে, সম্ভাবনা যদি ৫০% এর বেশি হয়, তাহলে বলবে “হ্যাঁ, বৃষ্টি হবে।” আর ৫০% এর কম হলে বলবে “না, বৃষ্টি হবে না।”

এটি এমনভাবেই কাজ করে যেন সহজে কম্পিউটার কোনো সিদ্ধান্ত নিতে পারে, ঠিক যেমন আমরা অনুমান করি।

.

regression কি

==========

Regression হলো এমন একটি পদ্ধতি যা আমাদের বলে দেয়, কোনো একটি সংখ্যা বা মান কী হতে পারে। এটি মূলত পূর্বের তথ্য দেখে ভবিষ্যতের কোনো মান অনুমান করে।

ধরো, তুমি আইসক্রিমের বিক্রি দেখতে চাও। তোমার কাছে আগের সপ্তাহের তথ্য আছে, যেমন প্রতিদিন তাপমাত্রা কেমন ছিল এবং সেই দিন কত আইসক্রিম বিক্রি হয়েছিল। এখন, যদি তুমি জানতে চাও আগামীকাল তাপমাত্রা যদি ৩০ ডিগ্রি হয়, তাহলে কত আইসক্রিম বিক্রি হতে পারে, সেটা জানার জন্য Regression ব্যবহার করতে পারো।

কিভাবে কাজ করে? ১. প্রথমে, Regression পুরনো ডেটা (যেমন তাপমাত্রা ও বিক্রির সংখ্যা) দেখে। 2. এরপর, সেই ডেটার মধ্যে একটি সম্পর্ক খুঁজে বের করে। যেমন, তাপমাত্রা বাড়লে আইসক্রিম বিক্রি কীভাবে বাড়ে বা কমে। 3. শেষে, যখন তুমি নতুন তাপমাত্রা দাও (যেমন ৩০ ডিগ্রি), তখন তা দেখে বলে দিতে পারে কত আইসক্রিম বিক্রি হবে।

Regression এমন কাজের জন্য খুবই দরকারি যেখানে আমরা সংখ্যা বা মানের পূর্বাভাস দিতে চাই, যেমন: বাড়ির দাম, কোনো পণ্যের বিক্রি, বা পরীক্ষায় প্রাপ্ত নম্বর।

.

রিগ্রেশন এবং কোরিলেশন এর মাঝে পার্থক্য কি

=========================

Regression এবং Correlation দুটোই ডেটার মধ্যে সম্পর্ক খোঁজার পদ্ধতি, কিন্তু এদের কাজ ও উদ্দেশ্য আলাদা। সহজভাবে বললে:

1. Correlation (কোরিলেশন):

কী খোঁজে: এটি শুধু বলে দেয় দুইটি জিনিসের মধ্যে সম্পর্ক আছে কি না এবং সেই সম্পর্ক কতটা শক্তিশালী।

উদাহরণ: যদি তাপমাত্রা বাড়ে, তাহলে আইসক্রিম বিক্রি বাড়ে—এটা একটা সম্পর্ক। Correlation দেখে, তাপমাত্রা আর আইসক্রিম বিক্রির মধ্যে এই সম্পর্ক কতটা শক্তিশালী।

ফলাফল: Correlation এর ফলাফল +১ থেকে -১ এর মধ্যে হয়। +১ মানে দুই জিনিস খুব ভালোভাবে একই দিকে চলে (যেমন: তাপমাত্রা বাড়লে আইসক্রিম বিক্রি বাড়ে), আর -১ মানে উল্টো দিকে যায় (যেমন: তাপমাত্রা বাড়লে গরম চা বিক্রি কমে)।

2. Regression (রিগ্রেশন):

কী খোঁজে: এটি শুধু সম্পর্ক খোঁজে না, বরং ভবিষ্যতে কোনো একটি মান কেমন হবে তা অনুমানও করে।

উদাহরণ: Regression দেখে বলবে, তাপমাত্রা যদি ৩৫ ডিগ্রি হয়, তাহলে কত আইসক্রিম বিক্রি হবে।

ফলাফল: এটি একটি নির্দিষ্ট মান দেয়, যা বলে দেয়, একটি বিষয় পরিবর্তিত হলে অন্যটি কতটা পরিবর্তিত হবে। যেমন, তাপমাত্রা ৫ ডিগ্রি বাড়লে আইসক্রিম বিক্রি ১০টি বাড়তে পারে।

পার্থক্যগুলো সহজভাবে:

Correlation শুধু বলে দেয়, দুটি জিনিসের মধ্যে সম্পর্ক আছে কি না এবং সেই সম্পর্ক কতটা মজবুত।

Regression বলে দেয়, একটি বিষয় বদলালে অন্যটি কতটা বদলাবে, এবং ভবিষ্যতের কোনো মানের পূর্বাভাস দেয়।

Correlation দেখে শুধু সম্পর্ক বোঝা যায়, আর Regression সেই সম্পর্কের ভিত্তিতে ভবিষ্যতে কী ঘটবে তা জানায়।

.

facebook এর প্রেক্ষাপটে লজিস্টিক regression এর বাস্তব উদাহরণ দাও

=======================

Facebook-এ Logistic Regression এর বাস্তব উদাহরণ হলো স্প্যাম মেসেজ শনাক্ত করা।

ধরো, প্রতিদিন হাজার হাজার মেসেজ আসে, আর কিছু মেসেজ স্প্যাম হতে পারে (যেগুলো আমরা চাই না)। Facebook চাইলে এই স্প্যাম মেসেজগুলোকে আলাদা করতে। Logistic Regression ব্যবহার করে এটি কিভাবে কাজ করে, তা সহজভাবে বোঝাই:

কিভাবে Logistic Regression কাজ করে Facebook-এ:

1. ডেটা সংগ্রহ: প্রথমে Facebook বিভিন্ন মেসেজের তথ্য দেখে, যেমন কোন মেসেজগুলো স্প্যাম ছিল, কোনগুলো না ছিল। এর মধ্যে কিছু বৈশিষ্ট্য দেখে যেমন:

মেসেজে অদ্ভুত লিংক আছে কি না।

মেসেজে অনেক বেশি বিজ্ঞাপন বা প্রলোভনমূলক শব্দ আছে কি না।

মেসেজে প্রাপক বা প্রেরকের পরিচিতি।

2. সম্ভাবনা নির্ধারণ: Logistic Regression এই বৈশিষ্ট্যগুলো দেখে, মেসেজটি স্প্যাম হওয়ার সম্ভাবনা কত তা নির্ধারণ করে।

3. সিদ্ধান্ত নেওয়া: যদি মডেল বলে, ৭০% সম্ভাবনা আছে যে এটি স্প্যাম, তাহলে Facebook ওই মেসেজকে স্প্যাম হিসেবে চিহ্নিত করবে। আর যদি ৩০% সম্ভাবনা থাকে, তাহলে সেটিকে স্বাভাবিক মেসেজ হিসেবে গণ্য করা হবে।

বাস্তব উদাহরণ:

ধরো, তোমার কাছে একটি মেসেজ এসেছে যেখানে লেখা, “আপনি একটি বড় পুরস্কার জিতেছেন! এখানে ক্লিক করুন!” Logistic Regression এই মেসেজের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য (যেমন অজানা লিংক, পুরস্কার জেতার কথা ইত্যাদি) দেখে জানাবে, এটি স্প্যাম হওয়ার কতটা সম্ভাবনা আছে। যদি ৯০% সম্ভাবনা থাকে যে এটি স্প্যাম, Facebook সেটিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্প্যাম ফোল্ডারে পাঠাবে।

এভাবে Logistic Regression Facebook-এর মতো প্ল্যাটফর্মে স্প্যাম বা ভুয়া মেসেজ সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যাতে ব্যবহারকারীরা নিরাপদে এবং স্বাভাবিকভাবে মেসেজ আদান-প্রদান করতে পারে