সেগমেন্টেশন হলো একটি গবেষণা ক্ষেত্র যেখানে ডেটা বা তথ্য বিভাগ করা হয় পৃথক সেগমেন্টের সাথে। এই ক্ষেত্রে সেগমেন্টগুলি একটি সেরা দৃশ্য তৈরি করতে সাহায্য করে। ক্রেজি টাইম রেজাল্টে সেগমেন্টেশন এই একই ধারণা থাকে, কিন্তু এটি একটি মনোভাবিক রেজাল্ট না, এটি হল মাপশাড় ক্লাসিফিকেশন রেজাল্ট।
সেগমেন্টেশন গবেষণা ক্ষেত্রে অনেক কাজ হয়েছে এবং তা নিয়ে অনেকভাবে সমাধান নেওয়া হয়েছে। কিন্তু কিছু ভূল ধারণা এখনো রয়েছে, এবং যারা এই ক্ষেত্রে কাজ করেছেন তারা সেগুলি সহ ভুল ধারণা করেছেন। এই অনুসন্ধানে আমি এই ভুল ধারণা বিষয়ক আলোচনা করব।
একটি আদর্শ টাস্ক সেগমেন্টেশন সমস্যা হলো ত্রিধাতুক মনোহারির প্রিমারি অর্থে তাদের সেগমেন্ট ঠিকমত করে নেয়া। তারা এটি সেগমেন্ট হওয়া উচিত মনে করে কিন্তু সঠিক সেগমেন্ট হয়না। এটি হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, মনে হয় এই ক্লাস এর কোন ডেটা প্রাপ্ত সেগমেন্টে আসে না, তাদের অন্যভাবের crazy time মধ্যে অংশ করার দরকার হতে পারে।
অন্য একটি ভুল ধারণা হলো একটি মডেল যে কেবল একটি টাইম দীর্ঘ অংশের জন্য সম্মানীত হলো। এটি যদি একই টাইম-ভেবে কোন আদর্শ গবেষণার ছবির সেগমেন্টেশন হয়, তাহলে এই ধারণা ভ্রান্ত কারণ এটি সত্যি হতে পারে না।
একটি মানোব্য ভুল ধারণা হলো মানুষের বীতির দিকে সেগমেন্টেশন করা। এটি থাকতে পারে টেক্সট সেগমেন্টেশনে, যখন তেমন বীতি নেই তখন তা সেগমেন্ট হবেনা।

সমাধান

এই ভুল ধারণাগুলি কর্মরতব্পূর্ণ করা জরুরি। এই এই সমস্যাগুলি কমপ্লেক্স হওয়া উচিৎ। তবে সাধারণভাবে এদের জন্য কিছু পদক্ষেপ নিতে পারে।

1. অধীনষ্ঠ ক্লাসিফায়িং মডেল ব্যবহার করা
2. ডিপ লার্নিং সেগমেন্টেশন মোডেল প্রশিক্ষণ দিতে প্রয়োজনীয় ডেটা চাইতে হতে পারে
3. সঞ্চালনার ডিটেকশন এবং আরএমএ সুনির্দেশনা প্রদান করতে পারে সেগমেন্টেশন অজানা দিকে।

তারা হতে পারে ভৌতিকভাবে আলাদা করা, তবে এগুলি পূরণ করতে পারে এই ভুল ধারণাগুলি সমাধান করার জন্য।

নোট

সেগমেন্টেশন এ ভুল ধারণাগুলি কর্মরতব্পূর্ণ করার জন্য অনেকগুলি পদক্ষেপ নেয়া হয়েছে। তবে এই সমস্যাগুলি এখনো ঘোষণা করা হয়েছে।
পরবর্তী প্রশ্ন হলো, ভাবছেন কি কিভাবে এই সমস্যাগুলি পাত্তন করা যাবে?