TensorFlow হল Google প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে সংযোগে অ্যালগরিদম, ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন ইত্যাদি বাস্তবায়নে ব্যবহৃত হয়।
'tensorflow' প্যাকেজটি উইন্ডোজে নিচের কোড দিয়ে ইনস্টল করা যায়:
pip install tensorflow
টেনসর TensorFlow-এ ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি একটি ফ্লো ডায়াগ্রামে এজ সংযোগ করতে সাহায্য করে। এই ফ্লো ডায়াগ্রামকে 'Data flow graph' বলা হয়। টেনসরসমূহ আসলে মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারে বা একটি লিস্ট।
রিগ্রেশন সমস্যার উদ্দেশ্য হল একটি কন্টিনিউয়াস বা ডিসক্রিট ভেরিয়েবলের আউটপুট পূর্বাভাস করা, যেমন দাম, সম্ভাবনা, বৃষ্টি হবে কিনা ইত্যাদি।
আমরা যে ডেটাসেট ব্যবহার করছি তা 'Auto MPG' ডেটাসেট। এতে ১৯৭০ এবং ১৯৮০ দশকের অটোমোবাইলদের ফুয়েল এফিশিয়েন্সি রয়েছে। এতে ওজন, হর্সপাওয়ার, ডিসপ্লেসমেন্ট ইত্যাদি অ্যাট্রিবিউট রয়েছে। এর সাহায্যে আমাদের নির্দিষ্ট যানবাহনların ফুয়েল এফিশিয়েন্সি পূর্বাভাস করতে হবে।
নিচের কোড চালাতে আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারের মাধ্যমে পাইথন কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এটি শূন্য কনফিগারেশনের সাথে ফ্রি GPU অ্যাক্সেস প্রদান করে (Graphical Processing Units)। Colaboratory Jupyter Notebook-এর উপরে তৈরি।
নিচে কোড স্নিপেট দেওয়া হলো যেখানে দেখানো হয়েছে TensorFlow ব্যবহার করে Auto MPG ডেটাসেটে ফুয়েল এফিশিয়েন্সি পূর্বাভাসের জন্য ডেটা কিভাবে ক্লিন করা যায়:
উদাহরণ
print("Data cleaning has begun")
dataset.isna().sum()
dataset = dataset.dropna()
dataset['Origin'] = dataset['Origin'].map({1: 'USA', 2: 'Europe', 3: 'Japan'})
print("Data cleaning complete!")
dataset = pd.get_dummies(dataset, prefix='', prefix_sep='')
print("A sample of dataset after data cleaning :")
dataset.head(4)
কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
আউটপুট
Data cleaning has begun Data cleaning complete! A sample of dataset after data cleaning -
| MPG | Cylinders | Displacement | horsepower | weight | Acceleration | Model Year | Europe | Japan | USA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 18.0 | 8 | 307.0 | 130.0 | 3504.0 | 12.0 | 70 | 0 | 0 | 1 |
| 1 | 15.0 | 8 | 350.0 | 165.0 | 3693.0 | 11.5 | 70 | 0 | 0 | 1 |
| 2 | 18.0 | 8 | 318.0 | 150.0 | 3436.0 | 11.0 | 70 | 0 | 0 | 1 |
| 3 | 16.0 | 8 | 304.0 | 150.0 | 3433.0 | 12.0 | 70 | 0 | 0 | 1 |
ব্যাখ্যা
ডেটা ক্লিনিং 'nan' ডেটাসেট থেকে মুছে ফেলার মাধ্যমে শুরু হয়।
'map' ফাংশন ব্যবহার করে লেবেল কলামের নামের সাথে ম্যাপ করা হয়।
ডেটা ক্লিনিং-এর পর ডেটাসেটের একটি নমুনা কনসোলে প্রদর্শিত হয়।
