কন্টেন্ট
- মেশিন কী শিখছে?
- মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে
- মেশিন লার্নিং কেন এত গুরুত্বপূর্ণ
- হিউম্যান বায়াসস
- ভবিষ্যত কী?
- সারাংশ
সূত্র: অ্যাগ্রাড্রু / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
মেশিন লার্নিংয়ের প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে তবে এটি কার্যকর হওয়ার জন্য এটি অবশ্যই যথাযথভাবে প্রয়োগ করা উচিত।
মেশিন লার্নিং একটি বিশেষ ধরণের অ্যালগরিদম যা ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। যেহেতু আমরা বিভিন্ন উত্স থেকে আরও ডেটা সংগ্রহ করি, মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আরও সঠিকভাবে তৈরি করতে পারে। তবে, এমন সমস্যাগুলি রয়েছে যাগুলি যত্ন সহকারে পরীক্ষা করাও দরকার।
মেশিন কী শিখছে?
বিষয়টিতে গভীর গভীরতা নেওয়ার আগে মেশিন লার্নিং আসলে কী তা জানা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা গণনার মাধ্যমে এবং প্রদত্ত তথ্যের নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করে শেখার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি এখন এমন মেশিন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা অনেকগুলি পরিশীলিত অ্যালগরিদমের সাহায্যে নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে, মেশিনগুলি জ্ঞান অর্জন করতে সক্ষম হবে, বাস্তব জগতকে অন্বেষণ করে বিভিন্ন জিনিস জানবে, তারা যে জ্ঞান অর্জন করবে এবং সে সম্পর্কে আরও অনেক কিছু জানতে পারে। এই ক্ষমতাগুলি মেশিনকে ভাবতে, বুঝতে এবং তেমনিভাবে তাদের আশেপাশের জায়গা থেকে শিখতে, প্রতিটি ধারণার পিছনে যুক্তি খুঁজে পেতে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং তারপরে সেই অনুযায়ী ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে।
মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে
এই ধারণাটি আসলে খুব নতুন নয়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সেট ছাড়া অন্য কিছু নয় যা প্রদত্ত ডেটা পুল থেকে শিখতে এবং এর উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। ডেটা এবং পূর্বাভাসের নির্ভুলতা এক সাথে চলে যায়, সুতরাং আরও ডেটার সাথে আমরা আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী পাই।
যেমন, এটির পরিচালনা পরিচালনা করার জন্য এটি কোনও পূর্বনির্ধারিত নিয়মের প্রয়োজন হয় না। এই ধারণাটি অবিচ্ছিন্নভাবে কাজ করে। উন্নততর ফলাফল পাওয়ার জন্য এটি বিভিন্ন ধরণের পরিশীলিত অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা সেটে প্রয়োগ করে। এই অবিচ্ছিন্ন এবং পুনরাবৃত্তি চক্রটি একটি নির্দিষ্ট সমস্যার সঠিক সমাধানের পূর্বাভাস এবং চূড়ান্তভাবে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পার্শ্ববর্তীভাবে সাবধানে বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।
মেশিন লার্নিং কেন এত গুরুত্বপূর্ণ
এর উত্তরটি কয়েকটি কারণের মধ্যে রয়েছে যা এই ধারণাটিকে সফল করার মূল কারণ। আসুন এই কারণগুলিতে এক নজর দেওয়া যাক:
গণনার কৌশলগুলিও মুরের আইন অনুসারে ধীরে ধীরে অগ্রসর হচ্ছে। আইবিএম, এনভিআইডিআইএ এবং অন্যান্যগুলির মতো বিভিন্ন সংস্থা গণনার পদ্ধতিগুলি উন্নত করতে বিভিন্ন উদ্ভাবন বিকাশ করছে। এই অগ্রগতিগুলি আরও ভাল পদ্ধতিতে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য গণনা কৌশল তৈরি করতে সহায়তা করে।
অ্যালগরিদমগুলিতে কয়েকটি পদ্ধতির ব্ল্যাক বাক্স হিসাবে অভিহিত করা হয়, যা ডেটাগুলির একক পয়েন্ট এবং প্রক্রিয়াটির বোঝার উপর নির্ভর করে। সাধারণত, একটি কালো বাক্স একটি সিস্টেম বা অ্যালগরিদম যা কেবল নেওয়া ইনপুট এবং সরবরাহিত আউটপুট অনুসারে দেখা যায়। এই অ্যালগরিদম বা সিস্টেমগুলি অভ্যন্তরীণ কাজগুলি বা তাদের পিছনে যুক্তিগুলির কোনও দর্শন দেয় না, যার ফলে কেবল অস্বচ্ছতা (কালো) দেওয়া হয়। এগুলি কোনও সংস্থার জন্য প্রযুক্তিগত এবং সাংস্কৃতিক সমস্যা তৈরি করতে পরিচিত।
যদি ডেটা উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যায় তখন কোনও ব্ল্যাক বক্সের পদ্ধতির মাধ্যমে কাজ করা হয়, তবে বোঝার অভাবের কারণে সিস্টেমটি ঝুঁকিতে পড়তে পারে। মডেল কেন ব্যর্থ হয় তা ব্যাখ্যা করা খুব কঠিন এবং এটি সংস্থাগুলির বৃদ্ধি যথেষ্ট পরিমাণে ফিরিয়ে আনতে পারে।
প্রযুক্তিগত debtsণ, প্রোগ্রামিং সম্পর্কিত ক্ষেত্রে, স্বল্পমেয়াদে কার্যকর করা কোডটি প্রায়শই সর্বোত্তম সামগ্রিক সমাধানের পরিবর্তে প্রায়শই বেছে নেওয়া হয় refer এটি সাধারণত প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে খুব খারাপ দৃষ্টিভঙ্গি এবং এ জাতীয় কোড পরে গভীরতর সমস্যা বিকাশ করতে পারে, যাকে debtsণ হিসাবে আখ্যায়িত করা হয়।
প্রকৃতিতে স্ব-অনুকূলকরণ না করায় এই সিস্টেমগুলি সময়ের সাথে সাথে একটি প্রযুক্তিগত debtণ জমা করতে পারে। প্রযুক্তিগত debtsণগুলি নিজেকে পাইপলাইনের জঙ্গলগুলি, জড়িয়ে পড়া, অঘোষিত গ্রাহকগণ, লুকানো প্রতিক্রিয়ার লুপগুলি, ডেটা নির্ভরতা যা অপব্যবহারযোগ্য ইত্যাদি etc. এই debtsণ হ্রাস করতে পারে এমনভাবে অ্যালগরিদম পরিকল্পনা করার জন্য ভারসাম্যের মধ্যে গণিতবিদ এবং ইঞ্জিনিয়ারদের নিয়োগ দিয়ে সমাধান করা যেতে পারে। (মেশিন লার্নিং বাস্তবায়িতকারীদের আরও তথ্যের জন্য, ডেটা সায়েন্টিস্টস: টেক ওয়ার্ল্ডের নতুন রক স্টারস দেখুন))
হিউম্যান বায়াসস
অ্যালগরিদমগুলির নির্বাচন মানুষ দ্বারা সম্পন্ন হয় এবং এইভাবে, পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে। এটি এমন পরিস্থিতির দিকে নিয়ে যেতে পারে যেখানে একটি অনুচিত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি দল যার সদস্যরা সকলেই একই স্কুল থেকে স্নাতক হয়েছিলেন তাদের একই অ্যালগরিদমগুলির সেট সেট করার প্রবণতা থাকবে। সুতরাং আপনার দলকে বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদমিক বৈচিত্র সহ ইনজেকশন দেওয়া বা একসাথে অনেকগুলি পৃথক অ্যালগরিদম নিয়োগ করা ভাল।
ভবিষ্যত কী?
আমাদের বিশ্বটি ধীরে ধীরে নতুন এবং বিকশিত প্রযুক্তির সহায়তায় নিজেকে রূপান্তরিত করছে। মেশিন লার্নিং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় পর্যাপ্ত সহায়তা সরবরাহ করে আপনার গন্তব্যে ড্রাইভকে গাইড করতে সহায়তা করবে। এটি কেবলমাত্র কোনও সংস্থার ব্যয় হ্রাস করতে সহায়তা করবে না, সমস্ত জরিপ এবং ডেটা আমলে নিয়ে ব্যবসায়ের মান উন্নত করার সঠিক উপায়ও প্রদর্শন করবে। এটি ভবিষ্যতে আরও ভাল সমাধান সরবরাহ করার প্রতিশ্রুতিবদ্ধ বৈশিষ্টগুলি দেখায়।
সারাংশ
মেশিন লার্নিং এমন একটি ধারণা যা প্রচুর মনোযোগ জোগাড় করে এবং সম্ভবত সমস্ত হাইপকে বেঁচে রাখবে। এটি খুব রূপান্তরকারী, সুতরাং এটি কোনও ব্যবসায়ের জন্য কোনও ওয়ার্কফ্লোতে কাজ করার ক্ষমতা রাখে। এই পরিষেবাটি সঠিক উপায়ে সংহত করার জন্য যে কোনও সংস্থা উল্লেখযোগ্য সুবিধা দেখতে পাবে। তবে এটিকে সঠিকভাবে সংহত করার জন্য মুদ্রার উভয় দিক সম্পর্কে জানা খুব গুরুত্বপূর্ণ।