সাইকিট-লার্ন

সাইকিট-লার্ন (পূর্বে সাইকিটস.লার্ন এবং স্কলার্ন নামেও পরিচিত) একটি ফ্রি এবং ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, যা পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য তৈরি করা হয়েছে।ফ্যাবিয়ান পেড্রেগোসা, গায়েল বারোক্স, আলেকজান্দ্রে গ্রামফোর্ট, ভিনসেন্ট মিশেল, বের্ট্রান থিরিওন, অলিভিয়ার গ্রিসেল, মাত্যিউ ব্লন্ডেল, পিটার প্রেটেনহোফার, রন ওয়েইস, ভিনসেন্ট ডুবুর্গ, জেক ভ্যানডারপ্লাস, আলেকজান্দ্রে পাসোস, ডেভিড কুর্নাপ, মাত্যিউ পেরট, এদুয়ার্দ ডুশেনি; "সাইকিট-লার্ন: মেশিন লার্নিং ইন পাইথন," জার্নাল অফ মেশিন লার্নিং রিসার্চ, ২০১১, খণ্ড ১২, পৃষ্ঠা ২৮২৫–২৮৩০; http://jmlr.org/papers/v12/pedregosa11a.html, সর্বশেষ অ্যাক্সেস: ৬ মে ২০২৫।
এটি বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবদ্ধকরণ, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন, র‍্যান্ডম ফরেস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং, কে-মিন্স এবং ডিবিস্ক্যান। এটি পাইথন এর নামপাই এবং সাইপাই গাণিতিক ও বৈজ্ঞানিক লাইব্রেরির সাথে একীভূত হতে ডিজাইন করা হয়েছে। সাইকিট-লার্ন একটি নামফোকাস দ্বারা অর্থায়নকৃত প্রকল্প।"নামফোকাস স্পন্সরড প্রজেক্টস", নামফোকাস, সর্বশেষ অ্যাক্সেস: ২৫ অক্টোবর ২০২১।

 সংক্ষিপ্ত বিবরণ 
সাইকিট-লার্ন প্রকল্পটি শুরু হয়েছিল সাইকিটস.লার্ন নামে, যা ফরাসি তথ্য বিজ্ঞানী ডেভিড কুর্নাপেরর পরিচালনায় একটি গুগল সামার অফ কোড প্রকল্প। প্রকল্পটির নাম সাইকিট ধারণা থেকে এসেছে, যা সাইপাই-এর জন্য আলাদাভাবে তৈরি এবং বিতরণকৃত তৃতীয় পক্ষের এক্সটেনশন।জান্তো ড্রেইজার, "সাইকিট-লার্ন"।
প্রাথমিক কোডবেস পরে অন্যান্য ডেভেলপারদের দ্বারা পুনর্লিখিত হয়। ২০১০ সালে, ফরাসি ইনস্টিটিউট ফর রিসার্চ ইন কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড অটোমেশন-এ কার্যরত ফ্যাবিয়ান পেড্রেগোসা, গায়েল বারোক্স, আলেকজান্দ্রে গ্রামফোর্ট এবং ভিনসেন্ট মিশেল প্রকল্পের নেতৃত্ব গ্রহণ করেন এবং ১ ফেব্রুয়ারি, ২০১০ তারিখে লাইব্রেরির প্রথম পাবলিক সংস্করণ প্রকাশ করেন।"আমাদের সম্পর্কে—সাইকিট-লার্ন ০.২০.১ ডকুমেন্টেশন", scikit-learn.org।
২০১২ সালের নভেম্বর মাসে, সাইকিট-লার্ন এবং সাইকিট-ইমেজ দুটি "ভালভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা এবং জনপ্রিয়" scikits লাইব্রেরি হিসেবে বিবেচিত হয়।এলি ব্রেসার্ট, সাইপাই এবং নামপাই: ডেভেলপারদের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি, ও'রিলি, ২০১২, পৃষ্ঠা ৪৩, ISBN ৯৭৮-১-৪৪৯৩-৬১৬২-৪। ২০১৯ সালে, এটি উল্লেখ করা হয় যে সাইকিট-লার্ন গিটহাব-এ অন্যতম জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি।"দ্য স্টেট অফ দ্য অক্টোভার্স: মেশিন লার্নিং", GitHub Blog, ২৪ জানুয়ারি ২০১৯, সর্বশেষ অ্যাক্সেস: ১৭ অক্টোবর ২০১৯।

 বৈশিষ্ট্য 
 সুপ্রতিষ্ঠিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডাটা প্রি-প্রসেসিং পদ্ধতির বিস্তৃত তালিকা (যেমন: ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং)
 সাধারণ ডাটা-সায়েন্স কাজের জন্য সহায়ক পদ্ধতি, যেমন: ট্রেন এবং টেস্ট সেটে ডাটা ভাগ করা, ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চ
 মেশিন লার্নিং মডেল চালানোর একটি সুসংহত পদ্ধতি (estimator.fit() এবং estimator.predict()), যা বিভিন্ন লাইব্রেরির মাধ্যমে বাস্তবায়নযোগ্য
 একটি ঘোষণামূলক উপায়ে ডাটা সায়েন্স প্রক্রিয়া কাঠামোবদ্ধ করা (Pipeline), যেখানে ডাটা প্রি-প্রসেসিং এবং মডেল ফিটিং অন্তর্ভুক্ত

 উদাহরণ 
একটি র‍্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ার ফিট করার উদাহারণ:
>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>> classifier = RandomForestClassifier(random_state=0)
>>> X = [[ 1,  2,  3],  # 2 samples, 3 features
...      [11, 12, 13]]
>>> y = [0, 1]  # classes of each sample
>>> classifier.fit(X, y)
RandomForestClassifier(random_state=0)

 ব্যবহার 
সাইকিট-লার্ন মূলত পাইথনে লেখা হয়েছে এবং হাই-লেভেল লিনিয়ার অ্যালজেব্রা ও অ্যারে অপারেশনের জন্য নামপাই ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে। তাছাড়া, কিছু প্রধান অ্যালগরিদমের কর্মদক্ষতা বৃদ্ধির জন্য সাইথন-এ লেখা হয়েছে। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন সাইথন র‍্যাপারের মাধ্যমে LIBSVM দ্বারা বাস্তবায়িত হয়, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং লিনিয়ার সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন LIBLINEAR-এর অনুরূপ র‍্যাপারের মাধ্যমে পরিচালিত হয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, পাইথন ব্যবহার করে এই পদ্ধতিগুলোকে প্রসারিত করা সম্ভব নাও হতে পারে। সাইকিট-লার্ন পাইথনের বিভিন্ন লাইব্রেরির সাথে ভালোভাবে সংযুক্ত হয়, যেমন: ম্যাটপ্লটলিব এবং প্লটলি গ্রাফিক্স তৈরির জন্য, নামপাই অ্যারে ভেক্টরাইজেশনের জন্য, প্যান্ডাস ডাটা ফ্রেমের জন্য, সহ আরও অনেক লাইব্রেরি।

 তথ্যসূত্র 

বিষয়শ্রেণী:প্রোগ্রামিং ভাষা