লাইটজিবিএম

**লাইটজিবিএম** (**LightGBM**), যা **লাইট গ্রেডিয়েন্ট-বুস্টিং মেশিন** (**Light Gradient-Boosting Machine**)-এর সংক্ষিপ্ত রূপ, হলো মেশিন লার্নিং-এর জন্য একটি মুক্ত ও উন্মুক্ত উৎসের ডিস্ট্রিবিউটেড গ্রেডিয়েন্ট-বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি মূলত মাইক্রোসফট কর্তৃক তৈরি করা হয়েছিল। এটি ডিসিশন ট্রি বা সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অ্যালগরিদমের ওপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এটি র‍্যাঙ্কিং, শ্রেণিবিন্যাস ও অন্যান্য মেশিন লার্নিং কাজে ব্যবহৃত হয়। এর তৈরির মূল লক্ষ্য হলো কর্মদক্ষতা ও মাপযোগ্যতা (scalability) নিশ্চিত করা।
## সংক্ষিপ্ত বিবরণ
লাইটজিবিএম ফ্রেমওয়ার্কটি বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদম সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে জিবিটি (GBT), জিবিডিটি (GBDT), জিবিআরটি (GBRT), জিবিএম (GBM), মার্ট (MART) এবং আরএফ (RF)। লাইটজিবিএম-এ এক্সজিবুস্ট-এর (XGBoost) অনেক সুবিধা বিদ্যমান, যেমন স্পার্স অপ্টিমাইজেশন, সমান্তরাল প্রশিক্ষণ (parallel training), একাধিক লস ফাংশন, রেগুলারাইজেশন, ব্যাগিং এবং আর্লি স্টপিং। এই দুইয়ের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হলো ট্রি বা বৃক্ষ গঠনের পদ্ধতিতে। অধিকাংশ অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কের মতো লাইটজিবিএম লেভেল-ওয়াইজ (স্তরভিত্তিক বা সারি অনুযায়ী) বৃক্ষ বৃদ্ধি করে না। এর পরিবর্তে এটি লিফ-ওয়াইজ (পাতা অনুযায়ী) বৃক্ষ বৃদ্ধি করে। এটি বৃদ্ধির জন্য সেই পাতাকেই বেছে নেয় যার ডেল্টা লস সবচেয়ে বেশি।

তাছাড়া, এক্সজিবুস্ট বা অন্যান্য ইমপ্লিমেন্টেশনের মতো লাইটজিবিএম বহুল ব্যবহৃত সর্টেড-বেজড (সাজানো-ভিত্তিক) ডিসিশন ট্রি লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে না, যা সাজানো ফিচার মানের ওপর ভিত্তি করে সেরা স্প্লিট পয়েন্ট খোঁজে। এর পরিবর্তে লাইটজিবিএম একটি উচ্চমানের অপ্টিমাইজড হিস্টোগ্রাম-ভিত্তিক ডিসিশন ট্রি লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে, যা কর্মদক্ষতা ও মেমরি ব্যবহারের ক্ষেত্রে দারুণ সুবিধা প্রদান করে। লাইটজিবিএম অ্যালগরিদমটি গ্রেডিয়েন্ট-বেজড ওয়ান-সাইড স্যাম্পলিং (GOSS) এবং এক্সক্লুসিভ ফিচার বান্ডলিং (EFB) নামক দুটি নতুন কৌশল ব্যবহার করে। এই কৌশলগুলো উচ্চমাত্রার নির্ভুলতা বজায় রেখে অ্যালগরিদমটিকে দ্রুত চলতে সাহায্য করে।

লাইটজিবিএম লিনাক্স, উইন্ডোজ এবং ম্যাকওএস-এ কাজ করে এবং এটি সি++, পাইথন, আর এবং সি# সমর্থন করে। এর সোর্স কোড এমআইটি লাইসেন্স-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত এবং এটি গিটহাবে পাওয়া যায়।
## গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক ওয়ান-সাইড স্যাম্পলিং
গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহারের সময় মডেলের সম্ভাব্য কনফিগারেশনের স্থানটিকে একটি উপত্যকা হিসেবে কল্পনা করা হয়, যেখানে উপত্যকার সর্বনিম্ন অংশটি হলো সেই মডেল যা তথ্যের (data) সাথে সবচেয়ে নির্ভুলভাবে খাপ খায়। এই রূপক অর্থে, উপত্যকাটি কতটা নিচে নেমেছে তা জানার জন্য একজন ব্যক্তি বিভিন্ন দিকে হাঁটাচলা করেন।

সাধারণত, গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টে উপত্যকার ঢাল বা স্লোপ গণনা করার জন্য তথ্যের সম্পূর্ণ সেট ব্যবহার করা হয়। তবে, এই বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতিতে ধরে নেওয়া হয় যে প্রতিটি ডাটা পয়েন্ট বা তথ্যবিন্দু সমানভাবে তথ্যবহুল।

বিপরীতে, গ্রেডিয়েন্ট-বেজড ওয়ান-সাইড স্যাম্পলিং (GOSS) — যা প্রথমত গ্রেডিয়েন্ট-বুস্টেড ডিসিশন ট্রি-এর জন্য তৈরি করা হয়েছিল — প্রতিটি তথ্য সমানভাবে তথ্যবহুল এই ধারণার ওপর নির্ভর করে না। পরিবর্তে, এটি ছোট গ্রেডিয়েন্ট (অগভীর ঢাল) যুক্ত ডাটা পয়েন্টগুলোকে কম তথ্যবহুল হিসেবে বিবেচনা করে এবং সেগুলোকে র‍্যান্ডমলি বা দৈবচয়ন ভিত্তিতে বাদ দিয়ে দেয়। এর লক্ষ্য হলো সেই তথ্যগুলোকে ছেঁকে ফেলা যা হয়তো নয়েজ (noise) দ্বারা প্রভাবিত হয়েছে। এটি মডেলটিকে তথ্যের অন্তর্নিহিত সম্পর্কগুলো আরও নির্ভুলভাবে ফুটিয়ে তুলতে সাহায্য করে।
## এক্সক্লুসিভ ফিচার বান্ডলিং
এক্সক্লুসিভ ফিচার বান্ডলিং (EFB) হলো কার্যকর ফিচারের সংখ্যা কমানোর একটি নিয়ার-লসলেস (প্রায় তথ্যক্ষতিহীন) পদ্ধতি। একটি স্পার্স ফিচার স্পেসে অনেক ফিচার প্রায়ই এক্সক্লুসিভ বা একচেটিয়া হয়, যার অর্থ হলো তারা খুব কমই একসাথে অশূন্য (nonzero) মান গ্রহণ করে। ওয়ান-হট এনকোড করা ফিচারগুলো এক্সক্লুসিভ ফিচারের একটি চমৎকার উদাহরণের অন্তর্ভুক্ত।

উচ্চমাত্রার নির্ভুলতা বজায় রেখে কর্মদক্ষতা বৃদ্ধির লক্ষ্যে ইএফবি এই ফিচারগুলোকে একত্রে বান্ডল করে বা গুচ্ছবদ্ধ করে ডাটার ডাইমেনশনালিটি বা মাত্রা কমিয়ে দেয়। অনেকগুলো এক্সক্লুসিভ ফিচারের এই গুচ্ছকে যখন একটি একক ফিচারে রূপান্তর করা হয়, তখন তাকে এক্সক্লুসিভ ফিচার বান্ডল বলা হয়।
## আরও দেখুন
* ট্যাবপিএফএন (TabPFN)
* এমএল.নেট (ML.NET)
* ডেটা বিনিং
* ক্যাটবুস্ট (CatBoost)
* সাইকিট-লার্ন (scikit-learn)

## তথ্যসূত্র

## আরও পড়ুন
* 
* 
* 

## বহিঃসংযোগ
* গিটহাব - microsoft/LightGBM
* লাইটজিবিএম - মাইক্রোসফট রিসার্চ

বিষয়শ্রেণী:ফলিত মেশিন লার্নিং
বিষয়শ্রেণী:ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং সফটওয়্যার
বিষয়শ্রেণী:সি++ এ প্রোগ্রাম করা মুক্ত সফটওয়্যার
বিষয়শ্রেণী:মাইক্রোসফটের মুক্ত সফটওয়্যার
বিষয়শ্রেণী:মাইক্রোসফট রিসার্চ
বিষয়শ্রেণী:উন্মুক্ত উৎসের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
বিষয়শ্রেণী:এমআইটি লাইসেন্স ব্যবহারকারী সফটওয়্যার
বিষয়শ্রেণী:২০১৬-এর সফটওয়্যার
বিষয়শ্রেণী:পাইথনে প্রোগ্রাম করা মুক্ত সফটওয়্যার