Feature scaling
বৈশিষ্ট্য স্কেলিং হল একটি পদ্ধতি যা স্বাধীন চলক বা তথ্যের বৈশিষ্ট্যগুলির পরিসীমা স্বাভাবিক করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা প্রসেসিং-এ, এটি ডেটা নরমালাইজেশন নামেও পরিচিত এবং সাধারণত ডেটা প্রিপ্রসেসিং ধাপের সময় সঞ্চালিত হয়। অনুপ্রেরণা যেহেতু কাঁচা তথ্যের মানগুলির পরিসীমা ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়, তাই কিছু মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে, স্বাভাবিককরণ ছাড়া উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনগুলি সঠিকভাবে কাজ করবে না। উদাহরণস্বরূপ, অনেক শ্রেণীবিভাগ ইউক্লিডীয় দূরত্ব দ্বারা দুটি বিন্দুর মধ্যে দূরত্ব গণনা করে। যদি বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটির মানগুলির একটি বিস্তৃত পরিসীমা থাকে তবে দূরত্বটি এই বিশেষ বৈশিষ্ট্য দ্বারা পরিচালিত হবে। অতএব, সমস্ত বৈশিষ্ট্যের পরিসীমা স্বাভাবিক করা উচিত যাতে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য চূড়ান্ত দূরত্বের প্রায় আনুপাতিকভাবে অবদান রাখে। বৈশিষ্ট্য স্কেলিং প্রয়োগ করার আরেকটি কারণ হল যে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট এটি ছাড়া তুলনায় বৈশিষ্ট্য স্কেলিংয়ের সাথে অনেক দ্রুত একত্রিত হয়। বৈশিষ্ট্য স্কেলিং প্রয়োগ করাও গুরুত্বপূর্ণ যদি নিয়মিতকরণ লস ফাংশনের অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয় (যাতে সহগগুলিকে যথাযথভাবে শাস্তি দেওয়া হয়)। পদ্ধতি পুনরুদ্ধার (ন্যূনতম-সর্বাধিক স্বাভাবিকীকরণ) মিনি-ম্যাক্স স্কেলিং বা মিনি-ম্যাক্স স্বাভাবিকীকরণ নামেও পরিচিত, পুনরুদ্ধার সবচেয়ে সহজ পদ্ধতি এবং [0,1] বা [−1,1]-এ পরিসীমা স্কেল করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির পরিসীমা পুনরুদ্ধার করে। লক্ষ্য পরিসীমা নির্বাচন করা নির্ভর করে তথ্যের প্রকৃতির উপর। [0,1]-এর ন্যূনতম-সর্বোচ্চের সাধারণ সূত্রটি এইভাবে দেওয়া হয়েছেঃ যেখানে একটি মূল মান, স্বাভাবিক মান। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমাদের কাছে শিক্ষার্থীদের ওজনের তথ্য রয়েছে এবং শিক্ষার্থীদের ওজন [160 পাউন্ড, 200 পাউন্ড]। এই তথ্য পুনর্বিবেচনার জন্য, আমরা প্রথমে প্রতিটি শিক্ষার্থীর ওজন থেকে 160 বিয়োগ করি এবং ফলাফলকে 40 দিয়ে ভাগ করি (সর্বোচ্চ এবং ন্যূনতম ওজনের মধ্যে পার্থক্য)। মানগুলির একটি নির্বিচারে সেট [a, b] এর মধ্যে একটি পরিসীমা পুনর্বিবেচনার জন্য, সূত্রটি হয়ে যায়ঃ ন্যূনতম-সর্বোচ্চ মানগুলি কোথায়। গড় স্বাভাবিককরণ যেখানে একটি মূল মান, স্বাভাবিককৃত মান, সেই বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের গড়। স্বাভাবিককরণের আরেকটি রূপ রয়েছে যা মানক বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত হয় যাকে প্রমিতকরণও বলা হয়। প্রমিতকরণ (জেড-স্কোর স্বাভাবিককরণ) মেশিন লার্নিং-এ আমরা বিভিন্ন ধরনের তথ্য পরিচালনা করতে পারি, যেমন। চিত্রের তথ্যের জন্য অডিও সংকেত এবং পিক্সেল মান, এবং এই তথ্য একাধিক মাত্রা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। বৈশিষ্ট্য মানসম্মতকরণের ফলে তথ্যের প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মান শূন্য-অর্থ (যখন সংখ্যায় গড় বিয়োগ করা হয়) এবং একক-বৈচিত্র্য থাকে। এই পদ্ধতিটি অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে (যেমন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক) স্বাভাবিককরণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। গণনার সাধারণ পদ্ধতি হল প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য বিতরণ গড় এবং মানক বিচ্যুতি নির্ধারণ করা। এরপর আমরা প্রতিটি বৈশিষ্ট্য থেকে গড় বিয়োগ করি। তারপর আমরা প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানগুলিকে (গড় ইতিমধ্যেই বিয়োগ করা হয়েছে) তার আদর্শ বিচ্যুতি দ্বারা ভাগ করি। মূল বৈশিষ্ট্য ভেক্টর কোথায়, সেই বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের গড়, এবং তার আদর্শ বিচ্যুতি। একক দৈর্ঘ্যে স্কেলিং আরেকটি বিকল্প যা মেশিন-লার্নিংয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় তা হল একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের উপাদানগুলিকে এমনভাবে স্কেল করা যাতে সম্পূর্ণ ভেক্টরের দৈর্ঘ্য এক হয়। এর অর্থ সাধারণত ভেক্টরের ইউক্লিডীয় দৈর্ঘ্য দ্বারা প্রতিটি উপাদানকে ভাগ করাঃ কিছু প্রয়োগে (যেমন, হিস্টোগ্রাম বৈশিষ্ট্য) বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের এল1 আদর্শ (অর্থাৎ, ট্যাক্সিক্যাব জ্যামিতি) ব্যবহার করা আরও ব্যবহারিক হতে পারে। এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যদি নিম্নলিখিত শেখার পদক্ষেপে স্কেলার মেট্রিককে দূরত্ব পরিমাপ হিসাবে ব্যবহার করা হয়। মনে রাখবেন যে এটি শুধুমাত্র জন্য কাজ করে। অ্যাপ্লিকেশন স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টে, বৈশিষ্ট্য স্কেলিং কখনও কখনও অ্যালগরিদমের অভিসারের গতি উন্নত করতে পারে। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে, এটি সাপোর্ট ভেক্টর খুঁজে বের করার সময় কমাতে পারে। লক্ষ্য করুন যে বৈশিষ্ট্য স্কেলিং এসভিএম ফলাফল পরিবর্তন করে। আরও দেখুন নর্মালাইজেশন (পরিসংখ্যান) স্ট্যান্ডার্ড স্কোর এফ. এম. এল. এল. আর, ফিচার স্পেস ম্যাক্সিমাম লাইকিলিহুড লিনিয়ার রিগ্রেশন রেফারেন্স আরও পড়ুন ফিচার স্কেলিং মেশিন লার্নিং স্ট্যাটিস্টিক্যাল ডেটা ট্রান্সফর্মেশন নিয়ে অ্যান্ড্রু এন. জি-এর বক্তৃতা