ব্যাগিং এবং বুস্টিং-এর পার্থক্য কী?

ব্যাগিং (Bagging)

ব্যাগিংকে বুটস্ট্র্যাপ অ্যাগ্রিগেশন ও বলা হয়। এটি একটি এমব্লেম লার্নিং মেথড যা সাধারণত নয়েজি ডেটাসেটের ভিতরে ভ্যারিয়্যান্স কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। ব্যাগিং-এ, ট্রেইনিং সেট থেকে ডেটার একটি র‍্যান্ডম স্যাম্পল রিপ্লেসমেন্টসহ সিলেক্ট করা হয় অর্থাৎ একক ডেটা পয়েন্ট একাধিকবার সিলেক্ট করা যায়।

একাধিক ডেটা স্যাম্পল জেনারেট হওয়ার পর, এই উইক মডেলগুলো আলাদা আলাদা ট্রেইন করা হয় এবং টাস্ক রিগ্রেশন বা ক্লাসিফিকেশনের এলিমেন্টের ওপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, সেই প্রেডিকশনগুলোর এভারেজ একটি আরও দক্ষ অনুমান দেয়।

র‍্যান্ডম ফরেস্ট হলো ব্যাগিং-ওভার একটি এক্সটেনশন। এটি এক ধাপ বেশি নেয় র‍্যান্ডম সাবসেট অফ রেকর্ডস প্রেডিক্ট করতে। এটি সকল ফিচার ব্যবহার করার বদলে টรี ডেভেলপ করার জন্য র‍্যান্ডম সিলেকশন অফ ফিচারস তৈরি করে। যখন এর কাছে অনেক র‍্যান্ডম ট্রি থাকে, তখন তাকে র‍্যান্ডম ফরেস্ট বলা হয়।

ব্যাগিং ডিপ লার্নিং মডেলসের সাথে ফিনান্স মার্কেটেও লিভারেজ করা হয়েছে, ক্রিটিক্যাল ফাংশন অটোমেট করতে, যেমন- ফ্রড ডিটেকশন, ক্রেডিট রিস্ক কম্পিউটেশন এবং অপশন প্রাইসিং ইস্যু।

এই রিসার্চ демонস্ট্রেট করে কীভাবে ব্যাগিং বেশ কয়েকটি মেশিন লার্নিং টেকনিকের মধ্যে লিভারেজ করা হয়েছে লোন ডিফল্ট রিস্ক তৈরি করতে। এই স্টাডি বুঝতে পারে কীভাবে ব্যাগিং রিস্ক মিনিমাইজ করতে সাহায্য করে ক্রেডিট কার্ড ফ্রড এড়াতে ব্যাংকিং এবং ফিনান্সিয়াল ইনস্টিটিউশনে।

বুস্টিং (Boosting)

বুস্টিং হলো একটি অন্য এমব্লেম প্রসেস প্রেডিক্টরসের একটি সেট তৈরি করতে। অন্য কথায়, এটি কনsekutিভ ট্রি ফিট করে, সাধারণত র‍্যান্ডম স্যাম্পল, এবং প্রতিটি ফেজে, উদ্দেশ্য হলো পূর্বের ট্রি থেকে নেট এরর সমাধান করা।

বুস্টিং সাধারণত সুপারভাইজড লার্নিং টেকনিকতে বায়াস এবং ভ্যারিয়্যান্স কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি অ্যালগরিদম ফ্যামিলি ডিফাইন করে যা উইক লার্নার (বেস লার্নার) কে স্ট্রং লার্নার-এ রূপান্তর করে। উইক লার্নার হলো ক্লাসিফায়ার যেগুলো আসল ক্লাসিফিকেশনের সাথে ছোট প্রমাণে সঠিক, যখন স্ট্রং লার্নার হলো ক্লাসিফায়ার যেগুলো আসল ক্লাসিফিকেশনের সাথে ভালোভাবে কোরিলেটেড।

তুলনামূলক বিশ্লেষণ: ব্যাগিং vs বুস্টিং