প্রজেক্ট টাইটানিক - ৪
Previousসেন্টিমেন্ট এনালাইসিস ডাটাসেট -৩Nextটুইটারের টুইট দিয়ে প্রাকৃতিক দুর্যোগের মেশিন লার্নিং মডেল-৫
Last updated
Last updated
১৬৫৭২টি সাবমিশনের মধ্যে আমার অবস্থান ৪২২৫ এবং মডেল একুরেসি ৭৭%
আমি যেই ডাটাসেটটি বইয়ে পরে মেশিন লার্নিং ব্যাপার প্রথম আগ্রহী হয়ে উঠি সেটি হচ্ছে এই টাইটানিকের ডাটাসেট। খুব সহজ ভাবে বলতে গেলে টাইটানিকের ৮৯১ জন যাত্রীর প্রোফাইলিং এর উপরে প্রেডিক্ট করতে হবে ৮৯২ - ১৩০৯ তম যাত্রীদের মাঝে কারা সারভাইভ করতে পারবে। মানে কারা কারা বাঁচতে বাড়বে।
আমি খুব আশাবাদী ছিলাম প্রজেক্ট টাইটানিকের মডেল একুরেসি ১০০% এর মতো থাকবে। হয় নাই। কিন্তু সেটাতে আমার দুঃখ নেই।
সত্যি কথা বলতে ২ বছর আগে যেই দুঃখ নিয়ে R কে pc থেকে রিমুভ করেছিলাম, সেই দুঃখ কিছুটা হলেও মিটে গেছে। জুলিয়াস কে ইউজ করে ১৬৫৭২টি সাবমিশনের মধ্যে অবস্থান ৪২২৫ করতে পারি, মডেলের accuracy-ও বাড়াতে পারবো, এতটুকু কনফিডেন্স এখন আমার আছে। বুঝে গিয়েছি, মডেলের পিছনে আরো একটু সময় আরো যত্ন করে দিতে হবে; accuracy না বেড়ে যাবে কোথায় ?
যারা টাইটানিকের সেই গল্পটা জানতে চান যেটি পরে আমি আগ্রহী হয়েছিলাম দেখতে পারেন এখানে
বইপত্র পড়া , ভিডিও দেখা, কোর্স করা - এই সব গুলোর সাথে আরেকটা ব্যাপার যুক্ত করবেন। প্রতিদিন একটা না একটা ডাটাসেট নিয়ে প্র্যাকটিস।(ছোট হোক অথবা বড় ) সেটি AI based সফটওয়্যার দিয়েই হোক অথবা ট্রাডিশনাল মেথড (আমার মতো R অথবা পাইথন ) ইন্সটল করেই হোক। পরিবর্তন বুঝতে পারবেন কিছুদিন পরেই।
কম্পিটিশন এর বিস্তারিত :
