কন্টেন্ট
- ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং: ব্রড অ্যান্ড ন্যারো টার্মিনোলজি
- ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং দক্ষতা সেটগুলি
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- কিভাবে স্পট মেশিন লার্নিং
- দুটি কাটিং-এজ ডিসিপ্লিনস
সূত্র: এলনুর / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং মূল উপায়ে আলাদা। কিছু উপায়ে, একজনকে অন্যটির উপসেট হিসাবে দেখা যেতে পারে। উভয়ই বর্তমান আইটি অগ্রগতিতে গুরুত্বপূর্ণ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা ম্যানেজমেন্টের এই নতুন বিশ্বে আইটি বিশ্বে সর্বাধিক ব্যবহৃত কিছু শর্ত দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া সহজ।
উদাহরণস্বরূপ, ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের একে অপরের সাথে অনেকগুলি সম্পর্ক রয়েছে। অবাক হওয়ার কিছু নেই যে এই শাখাগুলির কেবল একটি উত্তীর্ণ জ্ঞান থাকা অনেক লোকেরা কীভাবে একে অপরের থেকে আলাদা তা নির্ধারণ করতে সমস্যা করবে।
নীতি হিসাবে এবং প্রযুক্তিগত পদ্ধতির হিসাবে মেশিন লার্নিং থেকে ডেটা বিজ্ঞানকে পৃথক করার সর্বোত্তম উপায়।
ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং: ব্রড অ্যান্ড ন্যারো টার্মিনোলজি
প্রথমত, ডেটা সায়েন্স সত্যই প্রযুক্তির একটি বিস্তৃত ওভারচার্চিং ক্যাটাগরি যা বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন প্রকল্প এবং সৃষ্টিকে অন্তর্ভুক্ত করে। (ডেটা বিজ্ঞানের কাজের সাথে কী জড়িত তার আরও তথ্যের জন্য, কাজের ভূমিকা দেখুন: ডেটা সায়েন্টিস্ট))
ডেটা সায়েন্স মূলত বড় ডেটা নিয়ে কাজ করার অনুশীলন। এটি মুর আইন হিসাবে আবির্ভূত হয়েছিল এবং আরও দক্ষ স্টোরেজ ডিভাইসগুলির প্রসারণের ফলে সংস্থাগুলি এবং অন্যান্য পক্ষগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে। তারপরে, হ্যাডোপের মতো বড় ডেটা প্ল্যাটফর্ম এবং সরঞ্জামগুলি ডেটা ম্যানেজমেন্ট কীভাবে কাজ করে তা পরিবর্তন করে কম্পিউটিংকে নতুনভাবে সংজ্ঞা দিতে শুরু করে। এখন, ক্লাউড এবং ধারককরণের পাশাপাশি ব্র্যান্ডের নতুন মডেলগুলির সাথে, বিগ ডেটা আমরা যেভাবে কাজ করি এবং কীভাবে বেঁচে থাকি তার একটি বড় চালক হয়ে উঠেছে।
এর সর্বাধিক আকারে, ডেটা সায়েন্স হ'ল আমরা সেই ডেটাটি পরিচালনা করার উপায় থেকে এটি পরিষ্কার করা এবং এটি পরিমার্জন করা থেকে অন্তর্দৃষ্টি আকারে এটি ব্যবহার করার জন্য রেখেছি।
মেশিন লার্নিংয়ের সংজ্ঞা অনেক সংকীর্ণ। মেশিন লার্নিংয়ে, প্রযুক্তিগুলি "শিক্ষণ" হিসাবে বর্ণিত মানবিক জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলি অনুকরণ করার জন্য, প্রযুক্তিগুলি ডেটা গ্রহণ করে এবং এটিকে অ্যালগরিদমগুলির মাধ্যমে রাখে other অন্য কথায়, ডেটা গ্রহণ করে এবং এর উপর প্রশিক্ষিত হয়ে কম্পিউটার কম্পিউটার নিজস্ব ফলাফল সরবরাহ করতে সক্ষম হয় , যেখানে প্রযুক্তিগুলি প্রোগ্রামাররা স্থাপন করা প্রক্রিয়াগুলি থেকে শিখেছে বলে মনে হয়।
ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং দক্ষতা সেটগুলি
ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং এর বিপরীতে অন্য উপায় হ'ল এই দক্ষতাগুলির মধ্যে যে কোনও ক্ষেত্রে পেশাদারদের জন্য সর্বাধিক মূল্যবান বিভিন্ন দক্ষতার দিকে নজর দেওয়া।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
একটি সাধারণ sensক্যমত্য রয়েছে যে ডেটা বিজ্ঞানীরা গভীর বিশ্লেষণাত্মক এবং গণিতের দক্ষতা, ডাটাবেস প্রযুক্তির সাথে অভিজ্ঞতা, এবং পাইথন বা অন্যান্য প্যাকেজগুলির মতো প্রোগ্রামিং ভাষার জ্ঞান যা বড় ডেটা পার্স করার জন্য ব্যবহৃত হয় সেগুলি থেকে উপকৃত হয়।
সিম্পিলিয়ার্নে শ্রীহরি সাসিকুমার লিখেছেন, "যে কেউ (ডেটা সায়েন্স) এ শক্তিশালী ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী তাদের তিনটি বিভাগে বিশ্লেষণ, প্রোগ্রামিং এবং ডোমেইন জ্ঞানের মূল দক্ষতা অর্জন করা উচিত। "এক স্তরের গভীরতর দিকে যেতে, নিম্নলিখিত দক্ষতা আপনাকে ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কুলুঙ্গি তৈরি করতে সহায়তা করবে: পাইথন, এসএএস, আর (এবং) স্কালার শক্তিশালী জ্ঞান, এসকিউএল ডাটাবেস কোডিংয়ের হাতে অভিজ্ঞতা, থেকে কাঠামোগত ডেটা দিয়ে কাজ করার ক্ষমতা বিভিন্ন উত্স যেমন ভিডিও এবং সোশ্যাল মিডিয়া, একাধিক বিশ্লেষণমূলক ফাংশন (এবং) মেশিন লার্নিংয়ের জ্ঞান বোঝে ”"
মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষ থেকে বিশেষজ্ঞরা প্রায়শই ডেটা মডেলিং দক্ষতা, সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যান জ্ঞান এবং বিস্তৃত প্রোগ্রামিং দক্ষতা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সরঞ্জামদানে সহায়ক সরঞ্জাম হিসাবে উল্লেখ করেন।
কিভাবে স্পট মেশিন লার্নিং
এখানে মূল কীটি হ'ল সমস্ত ধরণের জিনিস ডেটা বিজ্ঞানের কাজকে অন্তর্ভুক্ত করে, তবে কম্পিউটারের ইনপুটগুলি শিখতে সহায়তা করার জন্য আপনার যদি খুব কঠোর ব্যবস্থা না করা হয় তবে এটি মেশিন লার্নিং নয়।
যখন এটি স্থানে থাকে, এটি এমন কিছু আশ্চর্যজনকভাবে সক্ষম সিস্টেম তৈরি করে যা আমাদের জীবনে বিস্তৃত প্রভাব ফেলতে পারে।
“আমরা মেশিন লার্নিং দিয়ে যা করি তার বেশিরভাগ অংশ পৃষ্ঠের নীচে ঘটে থাকে,” আমাজন প্রতিষ্ঠাতা জেফ বেজোস এই ধরণের সিস্টেমের কিছু প্রয়োগ সম্পর্কে ইঙ্গিত করে বলেছিলেন। "মেশিন লার্নিং আমাদের চাহিদা পূর্বাভাস, পণ্য অনুসন্ধানের র্যাঙ্কিং, পণ্য এবং ব্যবসায়ের সুপারিশ, মার্চেন্ডাইজিং প্লেসমেন্টস, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, অনুবাদ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য আমাদের অ্যালগরিদমগুলিকে চালিত করে। যদিও কম দেখা যায়, মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ প্রভাব এই ধরণের হবে - নিঃশব্দে তবে অর্থপূর্ণভাবে মূল ক্রিয়াকলাপগুলিকে উন্নত করে। "
এখানে সর্বাধিক সহায়ক উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্কের উত্থান - এটি মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়া স্থাপনের একটি সাধারণ এবং জনপ্রিয় পদ্ধতি।
এর সর্বাধিক প্রাথমিক আকারে, নিউরাল নেটওয়ার্ক কৃত্রিম নিউরনের স্তরগুলি নিয়ে গঠিত। প্রতিটি পৃথক কৃত্রিম নিউরনের জৈবিক নিউরনের সমতুল্য কার্যকারিতা রয়েছে - তবে সিনাপেস এবং ডেন্ড্রাইটগুলির পরিবর্তে এর ইনপুট, একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন এবং শেষ ফলাফল রয়েছে।
নিউরাল নেটওয়ার্কটি মানুষের মস্তিষ্কের মতো কাজ করার জন্য তৈরি করা হয় এবং মেশিন লার্নিং পেশাদাররা প্রায়শই এই মডেলটি মেশিন লার্নিংয়ের ফলাফল তৈরি করতে ব্যবহার করেন।
তবে, মেশিন লার্নিংয়ের একমাত্র উপায় এটি নয়। আরও কিছু প্রাথমিক যন্ত্র মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে কেবলমাত্র কম্পিউটারকে বিস্তৃত ফটোগ্রাফ দেখানো (বা এটি অন্য কাঁচা ডেটা সরবরাহ করা), তদারকি করা মেশিন লার্নিং এবং লেবেল ডেটা ব্যবহারের প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে ধারণাগুলি ইনপুট করা এবং কম্পিউটারকে শেষ পর্যন্ত পার্থক্য করতে সক্ষম করে ভিজ্যুয়াল ক্ষেত্রে বিভিন্ন আকার বা আইটেম। (মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলির জন্য, মেশিন লার্নিং 101 পরীক্ষা করে দেখুন))
দুটি কাটিং-এজ ডিসিপ্লিনস
উপসংহারে, মেশিন লার্নিং তথ্য বিজ্ঞানের একটি মূল্যবান অঙ্গ। তবে ডেটা বিজ্ঞান ভাস্টার সীমান্ত এবং মেশিন লার্নিং সঞ্চালিত কনগুলির প্রতিনিধিত্ব করে।
এক উপায়ে, আপনি বলতে পারেন যে মেশিন লার্নিং কখনই বড় ডেটা ছাড়া ঘটে না। বড় ডেটা নিজেই মেশিন লার্নিং তৈরি করে নি, যদিও - পরিবর্তে, আমরা সম্মিলিতভাবে এত বেশি ডেটা সংগ্রহ করার পরে আমরা প্রায় কীভাবে এটি করতে পারি তা জানতাম না, শীর্ষস্থানীয় লোকেরা এই বায়ো-সিমুলেটিং প্রক্রিয়াগুলিকে একটি সুপারচার্জড পদ্ধতিতে নিয়ে আসে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান।
এখানে আরও একটি ভাল জিনিস মনে রাখবেন যে তথ্য বিজ্ঞান দুটি প্রধান উপায়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে - আমরা মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে গ্রহণ করতে পারি, কম্পিউটারগুলি আমাদের জন্য চিন্তাভাবনা করতে দেয়, বা আমরা ডেটা সায়েন্সকে আরও একটি মানবিক কেন্দ্রিক পদ্ধতির দিকে ফিরিয়ে আনতে পারি যেখানে কম্পিউটার কেবল ফলাফল উপস্থাপন করে এবং আমরা মানুষ হিসাবে সিদ্ধান্ত নিই।
এটি আজকের শীর্ষস্থানীয় কিছু উদ্ভাবক সহ কিছু বিশেষজ্ঞদের নেতৃত্ব দিচ্ছে, আমরা কীভাবে এই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করি তার আরও প্রাণবন্ত হিসাবরক্ষণের জন্য ফোন করতে।
"(এআই) প্রায় যে কেউ জানেন তার থেকে অনেক বেশি সক্ষম এবং উন্নতির হার তাত্পর্যপূর্ণ," ইলন মাস্কের বরাত দিয়ে বলা হয়েছে, মেশিন লার্নিং এবং এআই প্রোগ্রামগুলির তদারকি প্রয়োজন।
যাইহোক, ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই আমরা সমাজ হিসাবে প্রযুক্তিতে যে অগ্রগতি অর্জন করছি তার মূল অঙ্গ।