কেরাস টিউটোরিয়াল
কেরাস টিউটোরিয়াল
ভূমিকা
কেরাস (Keras) একটি উচ্চ-স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্ক API, যা টেনসরফ্লো (TensorFlow), থিয়ানো (Theano) এবং সিএনটিকে (CNTK) এর মতো ব্যাকএন্ডের উপরে নির্মিত। এটি মেশিন লার্নিং (Machine Learning) এবং ডিপ লার্নিং (Deep Learning) মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। কেরাস ব্যবহার করা সহজ এবং দ্রুত প্রোটোটাইপিংয়ের (prototyping) জন্য উপযুক্ত। এই টিউটোরিয়ালে, আমরা কেরাসের মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করব।
কেরাসের সুবিধা
কেরাস ব্যবহারের কিছু প্রধান সুবিধা নিচে উল্লেখ করা হলো:
- ব্যবহার সহজ: কেরাসের API খুবই সহজবোধ্য এবং নতুনদের জন্য শেখা সহজ।
- মডুলারিটি: কেরাস বিভিন্ন লেয়ার (layer) এবং মডেল তৈরির জন্য মডুলার কম্পোনেন্ট সরবরাহ করে, যা ব্যবহারকারীকে নিজের প্রয়োজন অনুযায়ী মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে।
- এক্সটেনসিবিলিটি: কেরাস সহজেই নতুন লেয়ার, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন (activation function) এবং অপটিমাইজার (optimizer) যুক্ত করার সুবিধা দেয়।
- ব্যাকএন্ডের নমনীয়তা: কেরাস টেনসরফ্লো, থিয়ানো এবং সিএনটিকে-এর মতো একাধিক ব্যাকএন্ড সমর্থন করে।
- বৃহৎ সম্প্রদায়: কেরাসের একটি বিশাল এবং সক্রিয় কমিউনিটি রয়েছে, যা সমস্যা সমাধানে এবং শেখার ক্ষেত্রে সহায়ক।
কেরাস ইনস্টলেশন
কেরাস ইনস্টল করার জন্য প্রথমে পাইথন (Python) এবং পিপ (pip) ইনস্টল করা থাকতে হবে। এরপর নিচের কমান্ডটি ব্যবহার করে কেরাস ইনস্টল করা যেতে পারে:
```bash pip install keras ```
যদি আপনি টেনসরফ্লো ব্যাকএন্ড ব্যবহার করতে চান, তবে টেনসরফ্লোও ইনস্টল করতে হবে:
```bash pip install tensorflow ```
কেরাসের মূল উপাদান
কেরাসে মডেল তৈরির জন্য প্রধানত তিনটি উপাদান ব্যবহৃত হয়:
১. মডেল (Model): এটি নিউরাল নেটওয়ার্কের কাঠামো সংজ্ঞায়িত করে। ২. লেয়ার (Layer): এটি মডেলের বিল্ডিং ব্লক। প্রতিটি লেয়ার একটি নির্দিষ্ট কাজ করে, যেমন ডেটা প্রসেসিং বা ফিচার এক্সট্রাকশন (feature extraction)। ৩. অ্যাক্টিভেশন ফাংশন (Activation Function): এটি লেয়ারের আউটপুট নির্ধারণ করে।
মডেল তৈরি
কেরাসে একটি মডেল তৈরি করার জন্য সিকোয়েনশিয়াল (Sequential) API অথবা ফাংশনাল (Functional) API ব্যবহার করা যেতে পারে।
সিকোয়েনশিয়াল API
সিকোয়েনশিয়াল API একটি সরলরৈখিক মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত। এখানে লেয়ারগুলি ক্রমানুসারে যোগ করা হয়।
উদাহরণ:
```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784)) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
```
এই কোডটি একটি সিকোয়েনশিয়াল মডেল তৈরি করে, যেখানে দুটি ডেন্স (Dense) লেয়ার রয়েছে। প্রথম লেয়ারের ১২৮টি নিউরন (neuron) এবং রেক্টिफাইড লিনিয়ার ইউনিট (ReLU) অ্যাক্টিভেশন ফাংশন রয়েছে। ইনপুট ডাইমেনশন (input dimension) ৭৮৪। দ্বিতীয় লেয়ারের ১০টি নিউরন এবং সফটম্যাক্স (softmax) অ্যাক্টিভেশন ফাংশন রয়েছে। মডেলটি ‘categorical_crossentropy’ লস (loss) ফাংশন, ‘adam’ অপটিমাইজার (optimizer) এবং ‘accuracy’ মেট্রিক (metric) ব্যবহার করে কম্পাইল (compile) করা হয়েছে।
ফাংশনাল API
ফাংশনাল API আরও জটিল মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত, যেখানে একাধিক ইনপুট বা আউটপুট থাকতে পারে অথবা লেয়ারগুলির মধ্যে একাধিক সংযোগ থাকতে পারে।
উদাহরণ:
```python from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense
- ইনপুট লেয়ার
input_layer = Input(shape=(784,))
- প্রথম ডেন্স লেয়ার
dense_layer_1 = Dense(128, activation='relu')(input_layer)
- দ্বিতীয় ডেন্স লেয়ার
dense_layer_2 = Dense(10, activation='softmax')(dense_layer_1)
- মডেল তৈরি
model = Model(inputs=input_layer, outputs=dense_layer_2)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
```
এই কোডটি একটি ফাংশনাল মডেল তৈরি করে, যেখানে একটি ইনপুট লেয়ার এবং দুটি ডেন্স লেয়ার রয়েছে। ইনপুট লেয়ারটি ৭৮৪ ডাইমেনশনের ডেটা গ্রহণ করে। প্রথম ডেন্স লেয়ারের ১২৮টি নিউরন এবং ReLU অ্যাক্টিভেশন ফাংশন রয়েছে। দ্বিতীয় ডেন্স লেয়ারের ১০টি নিউরন এবং সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন ফাংশন রয়েছে। মডেলটি ‘categorical_crossentropy’ লস ফাংশন, ‘adam’ অপটিমাইজার এবং ‘accuracy’ মেট্রিক ব্যবহার করে কম্পাইল করা হয়েছে।
ডেটা প্রস্তুতি
মডেল প্রশিক্ষণের আগে ডেটা প্রস্তুত করা জরুরি। এর মধ্যে ডেটা লোড (load) করা, ডেটা পরিষ্কার করা এবং ডেটা রূপান্তর (transform) করা অন্তর্ভুক্ত।
উদাহরণ:
```python import numpy as np from keras.datasets import mnist
- MNIST ডেটাসেট লোড করা
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
- ডেটা রিসেপ (reshape) করা
x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784)
- ডেটা নরমালাইজ (normalize) করা
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
- লেবেল ওয়ান-হট এনকোডিং (one-hot encoding) করা
from keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) ```
এই কোডটি MNIST ডেটাসেট লোড করে, ডেটা রিসেপ করে, নরমালাইজ করে এবং লেবেল ওয়ান-হট এনকোডিং করে।
মডেল প্রশিক্ষণ
ডেটা প্রস্তুত করার পরে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। প্রশিক্ষণের সময়, মডেল ডেটা থেকে শিখে এবং তার ওজন (weights) আপডেট করে।
উদাহরণ:
```python model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ```
এই কোডটি মডেলকে ১০টি epochs এবং ৩২ এর ব্যাচ সাইজের (batch size) জন্য প্রশিক্ষণ দেয়।
মডেল মূল্যায়ন
প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয়। এর জন্য টেস্ট ডেটা ব্যবহার করা হয়।
উদাহরণ:
```python loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy) ```
এই কোডটি টেস্ট ডেটার উপর মডেলের লস এবং অ্যাকুরেসি মূল্যায়ন করে এবং অ্যাকুরেসি প্রিন্ট করে।
বিভিন্ন ধরনের লেয়ার
কেরাসে বিভিন্ন ধরনের লেয়ার রয়েছে, যা বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ লেয়ার নিয়ে আলোচনা করা হলো:
- ডেন্স (Dense): এটি একটি সাধারণ ফুলি কানেক্টেড (fully connected) লেয়ার।
- কনভল্যুশনাল (Convolutional): এটি ইমেজ প্রসেসিংয়ের (image processing) জন্য ব্যবহৃত হয়। কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক
- পুলিং (Pooling): এটি ফিচার ম্যাপের (feature map) আকার কমাতে ব্যবহৃত হয়। পুলিং লেয়ার
- রিকারেন্ট (Recurrent): এটি সিকোয়েন্সিয়াল ডেটা (sequential data) যেমন টেক্সট (text) এবং টাইম সিরিজ (time series) প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। রিক recurrent নিউরাল নেটওয়ার্ক
- এমবেডিং (Embedding): এটি শব্দ বা অন্যান্য ডিসক্রিট ভেরিয়েবলকে (discrete variable) ভেক্টর (vector) উপস্থাপনায় রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়। ওয়ার্ড এমবেডিং
- ড্রপআউট (Dropout): এটি ওভারফিটিং (overfitting) কমাতে ব্যবহৃত হয়। ড্রপআউট রেগুলারাইজেশন
অপটিমাইজার (Optimizer)
কেরাসে বিভিন্ন ধরনের অপটিমাইজার রয়েছে, যা মডেলের ওজন আপডেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ অপটিমাইজার নিয়ে আলোচনা করা হলো:
- অ্যাডাম (Adam): এটি একটি জনপ্রিয় অপটিমাইজার, যা দ্রুত এবং স্থিতিশীল প্রশিক্ষণ প্রদান করে। অ্যাডাম অপটিমাইজার
- এসজিডি (SGD): এটি একটি মৌলিক অপটিমাইজার, যা ধীরে ধীরে প্রশিক্ষণ প্রদান করে তবে ভালো ফলাফল দিতে পারে। স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট
- আরএমএসপ্রপ (RMSprop): এটি অ্যাডামের মতো একটি অপটিমাইজার, যা ভালো ফলাফল দিতে পারে। আরএমএসপ্রপ অপটিমাইজার
লস ফাংশন (Loss Function)
কেরাসে বিভিন্ন ধরনের লস ফাংশন রয়েছে, যা মডেলের ত্রুটি পরিমাপ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ লস ফাংশন নিয়ে আলোচনা করা হলো:
- ক্যাটেগোরিক্যাল ক্রসএন্ট্রপি (Categorical Crossentropy): এটি মাল্টি-ক্লাস ক্লাসিফিকেশন (multi-class classification) সমস্যার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- বাইনারি ক্রসএন্ট্রপি (Binary Crossentropy): এটি বাইনারি ক্লাসিফিকেশন (binary classification) সমস্যার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- মিন স্কয়ার্ড এরর (Mean Squared Error): এটি রিগ্রেশন (regression) সমস্যার জন্য ব্যবহৃত হয়।
কেরাসের আরও কিছু গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য
- ডেটা অগমেন্টেশন (Data Augmentation): এটি প্রশিক্ষণের ডেটার পরিমাণ বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয়, যা মডেলের সাধারণীকরণ (generalization) ক্ষমতা উন্নত করে।
- কলব্যাক (Callback): এটি প্রশিক্ষণের সময় বিভিন্ন কাজ করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন মডেল সংরক্ষণ (save) করা বা লার্নিং রেট (learning rate) কমানো।
- টেনসরবোর্ড (TensorBoard): এটি প্রশিক্ষণের অগ্রগতি নিরীক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে কেরাসের সম্পর্ক
কেরাস এবং অন্যান্য ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কগুলি বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ভবিষ্যৎ ফলাফলPredict করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ করে, একটি মডেল তৈরি করা যেতে পারে যা নির্দিষ্ট শর্তের অধীনে সম্ভাব্য ফলাফল সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে। এই ক্ষেত্রে, কেরাস মডেলগুলি টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (technical indicator), ভলিউম ডেটা (volume data) এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ কৌশলগুলি ব্যবহার করে, ট্রেডাররা বাজারের গতিবিধি বুঝতে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
উপসংহার
কেরাস একটি শক্তিশালী এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব ডিপ লার্নিং API, যা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে। এই টিউটোরিয়ালে, আমরা কেরাসের মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করেছি। আশা করি, এই টিউটোরিয়ালটি আপনাকে কেরাস শিখতে এবং আপনার নিজস্ব মডেল তৈরি করতে সাহায্য করবে।
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
