মেশিন লার্নিং কিভাবে কাজ করে?

এই যুগে, মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ। এলমেশিন লার্নিং ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করতে এবং গ্রাহকদের আচরণ বুঝতে সাহায্য করে। এটি নতুন পণ্যের বিকাশেও সহায়তা করে। মেশিন লার্নিং (ML) হল অন্যতম প্রধান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি।

এটি একটি শেখার ভিত্তির মধ্যে পুনরাবৃত্ত প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেয়। এই প্রশিক্ষণের ফলে ভবিষ্যদ্বাণী করা (একটি শব্দ, একটি চিত্র, ইত্যাদি) বা স্বয়ংক্রিয় কাজগুলি (একটি প্রশ্নের উত্তর, গাড়ি চালানো স্বয়ংক্রিয় ইত্যাদি) করার জন্য ডিজাইন করা একটি কম্পিউটার মডেল তৈরি হয়।

সমস্ত বড় কোম্পানি মেশিন লার্নিং এর দিকে ঝুঁকছে। অ্যামাজন, ফেসবুক এবং গুগলের মতো কোম্পানিগুলো মেশিন লার্নিংকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে। আসুন দেখি কিভাবে মেশিন লার্নিং কাজ করে।

মেশিন লার্নিং কি?

অনেক সংজ্ঞা আছে, কিন্তু আমি আপনাকে সহজ কথায় সেগুলি দেব। মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি রূপ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটারকে অতীত অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে শেখায়, যেমন একজন মানুষের করে।

এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, কম্পিউটার তার নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং ডেটা অন্বেষণ করে নিজেকে উন্নত করতে পারে। যাইহোক, কিছু কোডিং এর জন্য ন্যূনতম মানুষের সম্পৃক্ততা প্রয়োজন।

প্রাথমিক পর্যায়ে অনেক পরীক্ষা ছিল। ডেটা এবং শেখার বিষয়ে কয়েকটি তত্ত্ব ছিল এবং কম্পিউটার কীভাবে সেগুলিকে চিনতে পারে।

কিন্তু আজকের বিশ্বে, মেশিন লার্নিং আরও জটিল হচ্ছে। তবে আপনাকে এই মৌলিক অভিজ্ঞতাগুলিও জানতে হবে।

Cমেশিন লার্নিং কি কাজ করে?

মেশিন লার্নিং দীর্ঘকাল ধরে চলছে। যাইহোক, অ্যালগরিদম দিন দিন আরও জটিল হচ্ছে। সাম্প্রতিক উন্নয়ন এই তথ্য আরো দ্রুত এবং দক্ষতার প্রয়োগ করা হয়.

অ্যাপ্লিকেশনগুলি কঠিন। একজন স্নাতক যিনি এই সমস্ত কাজগুলি একটি পরিশীলিত উপায়ে করতে পারেন তিনি অন্য প্রোগ্রামারদের থেকে এক ধাপ এগিয়ে। বড় কোম্পানিগুলি তাদের প্রতিযোগীদের থেকে এগিয়ে থাকার জন্য এই প্রোগ্রামারদের প্রয়োজন।

এমন কোন কাজ নেই যা মেশিন লার্নিং দিয়ে সম্পন্ন করা যায় না। মেশিন লার্নিং এর সাহায্যে, নির্দিষ্ট প্যাটার্ন স্থাপন করা যেতে পারে। এবং ভবিষ্যতে, এটি ন্যূনতম মিথস্ক্রিয়া সহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করবে।

মেশিন লার্নিং আসার পরে, কোম্পানিগুলি তাদের প্রক্রিয়াগুলিকে রূপান্তরিত করছে, যা আগে মানুষের দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল। কয়েকটি উদাহরণ আছে।

• গ্রাহক কল যোগদান
• কারিকুলাম জীবন পর্যালোচনা
• ছবি স্বীকৃতি
• কন্ঠ সনান্তকরণ
• চিকিৎসাবিদ্যা নির্ণয়ের
• পরিসংখ্যানগত সালিশ
• ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ
• নিষ্কাশন.

মেশিন লার্নিং দুটি কৌশল ব্যবহার করে

মেশিন লার্নিং দ্বারা ব্যবহৃত দুটি প্রধান কৌশল রয়েছে। তারা নিম্নলিখিত.

তত্ত্বাবধানে শিক্ষা-

এই কৌশলে, AI আগের ডেটা সংগ্রহ করে। এটি মেশিন লার্নিং স্থাপনার আউটপুট সংগ্রহ এবং উত্পাদন করতেও সহায়তা করে। সহজ কথায়, তত্ত্বাবধানে শেখা হল আমরা মানুষ কীভাবে জিনিস শিখি।

আমরা কিছু ভুল করি এবং তা শিখে এবং বিশ্লেষণ করার পরে সঠিক কাজ করি। এটি একইভাবে কম্পিউটার বিভিন্ন জিনিস শেখে।

আমরা মানুষ কম্পিউটারে বিভিন্ন তথ্য সরবরাহ করি। এটাকেই আমরা বলি প্রশিক্ষণ সেট।

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা-

এই কৌশলটি অজানা ডেটা প্যাটার্ন খুঁজে পেতে সাহায্য করে এবং তারপরে ত্রুটি খুঁজে পেতে সাহায্য করে। অ্যালগরিদম সাধারণত লেবেলবিহীন উদাহরণ সহ অন্তর্নিহিত কাঠামো বোঝার চেষ্টা করে। তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং-এ দুটি ভিন্ন কাজ রয়েছে।

গ্রুপিং

এই শিক্ষায়, মানুষ প্রথমে ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করার চেষ্টা করে। তারপর তাদের ক্লাস্টারে পরিণত করুন। এবং অবশেষে, এটি তাদের একে অপরের সাথে একই রকম তবে অন্যান্য ক্লাস্টার থেকে আলাদা করার চেষ্টা করে। এটা বাজার বিভাজন জন্য দরকারী.

আকার হ্রাস

এই মডেলটি প্রশিক্ষণে আরও কার্যকর। এই কৌশলটি আরও ভাল অভিজ্ঞতা এবং ব্যাখ্যার জন্য অনুরূপ বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করার অনুমতি দেয়।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে

আজকাল মেশিন লার্নিংয়ের এক হাজার অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। ডেটা এন্ট্রি থেকে জটিল ঝুঁকি মূল্যায়ন, মেশিন লার্নিং সবই করে। বিশ্ব স্বয়ংক্রিয় জিনিসের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা গাড়িতে অটোপাইলট পছন্দ করি।

অনেক গ্রাহক সেবা এবং গ্রাহক সেবা ফাংশন আছে যে মেশিন

শিক্ষানবিশ একটি ভাল ক্যারিয়ার পাথ পরিচালনা এবং তৈরি করতে সহায়তা করে।

Google এবং Amazon থেকে ভয়েস রিকগনিশন মেশিন লার্নিং এর একটি অ্যাপ্লিকেশন। প্রচুর সংখ্যক অভ্যন্তরীণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা একটি সংস্থাকে তার প্রক্রিয়াগুলিকে বাড়িয়ে তুলতে দেয়, যা ম্যানুয়াল কাজের চাপ কমাতেও সহায়তা করে।

মেশিন লার্নিংয়ের সবচেয়ে দরকারী জিনিসগুলির মধ্যে একটি হল ত্রুটিগুলি খুঁজে বের করা৷ কখনও কখনও জটিল নিদর্শন বা বিশ্লেষণগুলি দেখার সময়, মানুষের চোখ ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে পারে না, তবে কম্পিউটার তাদের সনাক্ত করতে পারে।

মেশিন লার্নিং নিখুঁত মানের পরিষেবা, দক্ষ পরিষেবা এবং উদ্ভাবনী পণ্য সরবরাহ করাও সম্ভব করে তোলে। এটি মানব কর্মীদের এটি করার জন্য মুক্ত করে। এই প্রযুক্তিগুলি হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, গভীর শিক্ষা, কম্পিউটার দৃষ্টি এবং মেশিন লার্নিং।

একজন মানুষ স্প্রেডশীট সংগঠিত বা নিদর্শন সনাক্ত করতে ভাল হতে পারে। কিন্তু এটি বৃহৎ ডেটা সেট বিশ্লেষণ ও পরীক্ষা করতে পারে না।

এআই অ্যালগরিদম বড় ডেটা সনাক্ত করতে এবং পরীক্ষা করতে পারে এবং দ্রুত বিশ্লেষণ করতে পারে। মেশিন লার্নিং ছাড়া, এটা সম্ভব নয়.

মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য কী?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের মনের অনুকরণের লক্ষ্য। সেখান থেকে, মেশিন লার্নিং এই লক্ষ্য অর্জনের একমাত্র হাতিয়ার।

এটি মেশিনটিকে লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য উদাহরণগুলি গ্রহণ করতে দেয়, উদাহরণস্বরূপ চিত্র বা ভিডিওগুলি একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির ক্ষেত্রে পথচারী ক্রসিং চিনতে পারে৷

কিন্তু এই কৌশলটির সীমা রয়েছে। এটা জটিল যুক্তি বাহিত করার অনুমতি দেয় না. তাই নামের যোগ্য একটি AI-এর দিকে যাওয়ার জন্য এটিকে অন্যান্য পদ্ধতির সাথে যুক্ত করা প্রয়োজন।

শেখার ক্ষেত্রে অবশ্যই খুব শক্তিশালী, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অবশ্য নির্ভরযোগ্য পরিপূরক নয় এবং কিছু ক্ষেত্রে পক্ষপাতদুষ্ট বা অযৌক্তিক ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে (উদাহরণ: একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ী একটি রাউন্ডএবউবটি ভুল পথে নিয়ে যাচ্ছে)।

তাই অন্যান্য পদ্ধতির সাথে গভীর শিক্ষার সংমিশ্রণে আগ্রহ, পূর্বনির্ধারিত ব্যবসায়িক নিয়মের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতীকী AI, আমাদের উদাহরণে হাইওয়ে কোড, যা তার যুক্তিকে পরিমার্জিত করার জন্য নেটওয়ার্কে ইনজেকশন করা হবে।

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা

মেশিন লার্নিং এর জন্য সবচেয়ে কার্যকরী প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ হল পাইথন এবং আর. ডেটা বিজ্ঞানীরা এই দুটি ভাষার সাথে পরিচিত। তবে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অন্যান্য ভাষাও রয়েছে।

বিভিন্ন প্রকল্পের জন্য বিভিন্ন ভাষার প্রয়োজন হয়। AI সরঞ্জামগুলি কাজ সম্পাদনের জন্য সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি। গিটহাবের মতে, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা হল পাইথন।

পাইথন ডেটা বিশ্লেষণ এবং খনির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি আপনাকে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেল এবং অ্যালগরিদম বিকাশ করতে দেয়। পাইথন ক্লাস্টারিং, শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং মাত্রা হ্রাস করার অনুমতি দেয়। সংগঠনটি পাইথন গুরুত্বপূর্ণ, এবং সে শেখা তুলনামূলকভাবে সহজ পাইথন।

উপসংহার ইন

মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ব্যবসায়িকদের গ্রাহকদের আচরণ এবং ব্যবসায়িক অপারেটিং মডেলের প্রবণতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি দেয়, যখন নতুন পণ্যের বিকাশকে সমর্থন করে।

আজকের অনেক নেতৃস্থানীয় কোম্পানি, যেমন Facebook, Google, এবং Uber, মেশিন লার্নিংকে তাদের ক্রিয়াকলাপের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত করছে। মেশিন লার্নিং অনেক কোম্পানির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রতিযোগিতামূলক পার্থক্যকারী হয়ে উঠেছে।

আপনি যদি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে চান। পাইথন শেখা শুরু করুন এবং সময়ের সাথে সাথে আপনি একজন পেশাদার হয়ে উঠবেন। কিছু না বুঝলে নির্দ্বিধায় মন্তব্য করুন।