Waffles (machine learning)
ওয়াফলস হল ব্রিগহাম ইয়ং বিশ্ববিদ্যালয়ে তৈরি মেশিন লার্নিং অপারেশন সম্পাদনের জন্য কমান্ড-লাইন সরঞ্জামগুলির একটি সংগ্রহ। এই সরঞ্জামগুলি সি + +-এ লেখা এবং জিএনইউ লেসার জেনারেল পাবলিক লাইসেন্সের অধীনে উপলব্ধ। বর্ণনা ওয়াফলস মেশিন লার্নিং টুলকিটে মেশিন লার্নিং, ডেটা মাইনিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং সম্পর্কিত বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের জন্য কমান্ড-লাইন সরঞ্জাম রয়েছে। ওয়াফলসের প্রাথমিক লক্ষ্য হল এমন সরঞ্জাম সরবরাহ করা যা লিখিত পরীক্ষা-নিরীক্ষা বা প্রক্রিয়াগুলিতে ব্যবহার করা সহজ। উদাহরণস্বরূপ, ওয়াফলসের অন্তর্ভুক্ত তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি বহুমাত্রিক লেবেল, শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশনকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুপস্থিত মানগুলি আরোপ করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োজনীয় ফিল্টার প্রয়োগ করে ডেটাকে এমন একটি প্রকারে রূপান্তরিত করে যা অ্যালগরিদম সমর্থন করতে পারে, যাতে নির্বিচারে শেখার অ্যালগরিদমগুলি নির্বিচারে ডেটা সেটগুলির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য অনেক মেশিন লার্নিং টুলকিট একই ধরনের কার্যকারিতা প্রদান করে, তবে ব্যবহারকারীকে একটি নির্দিষ্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করার জন্য ডেটা ফিল্টার এবং রূপান্তরগুলি স্পষ্টভাবে কনফিগার করতে হয়। ওয়াফলস-এ প্রদত্ত অ্যালগরিদমগুলির স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের নিজস্ব পরামিতিগুলি (অতিরিক্ত গণনামূলক ওভারহেডের খরচ সহ) সুর করার ক্ষমতাও রয়েছে। যেহেতু ওয়াফলস স্ক্রিপ্ট-সক্ষমতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাই এটি ইচ্ছাকৃতভাবে একটি গ্রাফিকাল পরিবেশে তার সরঞ্জামগুলি উপস্থাপন করা এড়িয়ে চলে। তবে, এতে একটি গ্রাফিক্যাল "উইজার্ড" সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা ব্যবহারকারীকে একটি কমান্ড তৈরি করতে গাইড করে যা একটি পছন্দসই কাজ সম্পাদন করবে। এই উইজার্ড আসলে অপারেশনটি সম্পাদন করে না, তবে ব্যবহারকারীকে কমান্ড টার্মিনাল বা স্ক্রিপ্টে যে কমান্ডটি তৈরি করে তা পেস্ট করতে হয়। এই নকশাকে অনুপ্রাণিত করার ধারণাটি হল ব্যবহারকারীকে একটি গ্রাফিকাল ইন্টারফেসে "লক" হওয়া থেকে বিরত রাখা। সমস্ত ওয়াফলস সরঞ্জামগুলি একটি সি + + ক্লাস লাইব্রেরিতে কার্যকারিতার চারপাশে পাতলা মোড়ক হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। এটি ন্যূনতম প্রচেষ্টায় স্ক্রিপ্টেড প্রক্রিয়াগুলিকে নেটিভ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে রূপান্তর করা সম্ভব করে তোলে। 2005 সালে মুক্ত উৎস প্রকল্প হিসেবে ওয়াফলস প্রথম মুক্তি পায়। সেই সময় থেকে, এটি ব্রিঘাম ইয়ং বিশ্ববিদ্যালয়ে তৈরি করা হয়েছে, যার একটি নতুন সংস্করণ প্রায় প্রতি 6-9 মাস অন্তর প্রকাশিত হয়। ওয়াফলস কোনও সংক্ষিপ্ত নাম নয়-ঐতিহাসিক কারণে খাবারের নামে টুলকিটের নামকরণ করা হয়েছিল। অন্যান্য জনপ্রিয় ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং টুলকিটের বিপরীতে ওয়াফলসের কিছু সুবিধার মধ্যে রয়েছেঃ ওয়াফলস তার সরঞ্জামগুলিকে সহজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ফর্ম্যাট সম্পর্কিত অনেক সমস্যার যত্ন নেয়। যেহেতু এটি সি + +-এ প্রয়োগ করা হয়েছে, তাই এর অনেকগুলি অ্যালগরিদম বিশেষভাবে দ্রুত। এছাড়াও, কোনও ভার্চ্যুয়াল মেশিনের উপর নির্ভরতার অভাব অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের সাথে একত্রে স্থাপন করা সহজ করে তোলে। ওয়াফলসে অন্তর্ভুক্ত কার্যকারিতা খুব বিস্তৃত, যার মধ্যে রয়েছে মাত্রা হ্রাস, সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং, ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ক্লাস্টারিং, তত্ত্বাবধানে শেখা, অপ্টিমাইজেশন, রৈখিক বীজগণিত, ডেটা রূপান্তর, চিত্র এবং সংকেত প্রক্রিয়াকরণ, নীতি শিক্ষণ এবং বিরল ম্যাট্রিক্স ক্রিয়াকলাপের জন্য অ্যালগরিদম। অসুবিধাগুলি যদিও ওয়াফলস উল্লেখযোগ্য প্রস্থ প্রদান করে, তবে এতে অনেক টুলকিটের গভীরতার অভাব রয়েছে যা মেশিন লার্নিংয়ের একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। উদাহরণস্বরূপ, ওয়েকা (মেশিন লার্নিং) টুলকিট ওয়াফলস সরবরাহ করার চেয়ে অনেক বেশি শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম সরবরাহ করে। ওয়াফলসের শুধুমাত্র একটি সীমিত গ্রাফিকাল ইন্টারফেস রয়েছে। আরও দেখুন ওয়েকা (মেশিন লার্নিং) র্যাপিডমাইনার (পূর্বে YALE (এখনও আরেকটি লার্নিং এনভায়রনমেন্ট)), জাভা লিস্ট অফ ন্যুমেরিকাল অ্যানালাইসিস সফ্টওয়্যার রেফারেন্স ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং সফ্টওয়্যার ফ্রি সায়েন্স সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশন ফ্রি ডেটা বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার