কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
কেন অনেক মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য বিশাল সংখ্যক চিত্র ফাইল গুরুত্বপূর্ণ?
উত্তর:
যে সমস্ত সংস্থাগুলি তাদের প্রথম মেশিন লার্নিং (এমএল) বিনিয়োগে জড়িত হতে দেখছে, তাদের পুরো প্রক্রিয়াটি কিছুটা রহস্যজনক এবং রহস্যজনক বলে মনে হতে পারে। অনেক লোকের জন্য, মেশিন লার্নিং আসলে কীভাবে কাজ করে এবং ব্যবসায়ের জন্য এটি ঠিক কী করবে তা কল্পনা করা সত্যিই কঠিন।
কিছু ক্ষেত্রে, যিনি মেশিন লার্নিংয়ের গবেষণা করছেন তাদের যদি এমএল প্রকল্পগুলির জন্য ঝরঝরে ডিজিটাল ধারকগুলিতে সংগ্রহ করা বিপুল সংখ্যক চিত্র ফাইলগুলি বিবেচনা করা হয় তখন তারা এপিফেনি হতে পারে। Thats কারণ "চিত্র ফাইল" ধারণা এমএল কল্পনা করতে সহায়তা করে। এই সম্পর্কে চিন্তাভাবনা আমাদের কীভাবে খুব শীঘ্রই আমাদের বিশ্বে এই ধরণের প্রযুক্তি প্রয়োগ করা হবে সে সম্পর্কে আরও বুঝতে সহায়তা করে।
সংক্ষিপ্ত উত্তরটি হ'ল এই বিশাল সংখ্যক চিত্র ফাইলগুলি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা প্রশিক্ষণের সেটগুলি উপস্থাপন করে - কম্পিউটারটি শেখার সাথে সাথে কাজ করতে হবে এমন প্রাথমিক ডেটার সেটগুলি। তবে এর চেয়ে আরও কিছুটা আছে। চিত্রগুলি এত মূল্যবান কেন?
চিত্রগুলি এত মূল্যবান হওয়ার একটি কারণ হ'ল বিজ্ঞানীরা চিত্র প্রক্রিয়াকরণে অনেক অগ্রগতি করেছেন। তবে এর বাইরেও তারা ছবিতে যা আছে তার ভিত্তিতে ফলাফলগুলি সনাক্ত করতে মেশিনগুলিকে সহায়তা করার ক্ষেত্রেও অগ্রগতি করেছিল।
উদাহরণস্বরূপ, যে কেউ জেনারেটর এবং বৈষম্যমূলক ইঞ্জিন সহ গভীর জেদী নেটওয়ার্কগুলির বিষয়ে শুনেছেন সে কম্পিউটার কীভাবে ভিজ্যুয়াল ডেটা এবং চিত্রগুলি পড়তে এবং বুঝতে পারে সে সম্পর্কে কিছুটা বোঝে। তারা আগের মতো পিক্সেলগুলি পড়ছিল না - তারা আসলে চিত্রটি দেখছে এবং উপাদানগুলি সনাক্ত করছে। উদাহরণস্বরূপ, মুখের স্বীকৃতি সম্পর্কে ভাবেন - কম্পিউটারটি আপনার মতো দেখতে শেখে এবং ছবিগুলিতে আপনাকে সনাক্ত করে - পাশাপাশি আপনার আশেপাশেরগুলিকেও। এটি অনেকগুলি চিত্র এবং পুনরাবৃত্ত প্রশিক্ষণের সংশ্লেষের মাধ্যমে প্রায়শই সম্ভব হয়েছিল যা একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের ভিত্তি তৈরি করে।
যখন স্টেকহোল্ডাররা কোনও পরিকল্পনা এবং ধারণা সনাক্ত করে, এবং প্রাসঙ্গিক সমস্ত চিত্র সংগ্রহ করে সংগ্রহ করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে রাখে, তারা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া চালানোর জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অপরিসীম ক্ষমতা অর্জন করতে পারে।
কোনও সংস্থার কোনও ওয়েব ক্রলারের মাধ্যমে ইন্টারনেটে এমন কোনও ছবি খুঁজে পেতে পারে যাতে কোনও নির্দিষ্ট গ্রাহক থাকতে পারে, এমন একটি ফাইল তৈরি করতে যাতে গ্রাহকদের পরিচয় এবং তার পছন্দগুলি এবং প্রবণতাগুলি প্রদর্শিত হয়। এমনকি ডাইরেক্ট মেইল বা অন্যান্য সরাসরি বিপণন স্বয়ংক্রিয় করতে সংস্থা এই তথ্য ব্যবহার করতে পারে। আপনি যখন এটি সম্পর্কে এটি ভাবতে শুরু করেন, তখন সহজেই চিত্রের স্বীকৃতি এবং সনাক্তকরণের সেই প্রক্রিয়াটি সমস্ত প্রকারের কার্যকারিতার সাথে কীভাবে আবদ্ধ হতে পারে তা কম্পিউটারেরা কম্পিউটারকে এমন অনেক কিছু করতে দেয় যা মানুষের জন্য সমস্ত কিছু করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল been আমাদের রেকর্ড ইতিহাস। উপরের ধরণের সেটআপগুলির সাথে গ্রাহক গবেষণার উদাহরণ গ্রহণ করে, মানুষকে মোটেই জড়িত হতে হবে না: কম্পিউটারটি "ওয়েবে চলে যেতে পারে" এবং তার মালিকদের বা ডেটাধারীদের কাছে ফিরে রিপোর্ট করতে পারে।
যেকোন ব্যক্তি যিনি মেশিন লার্নিংয়ের গভীর জলে ভাসতে জড়িত ছিলেন তার জন্য, ভর ইমেজ ডেটা মাইনিংয়ের ধারণাটি বোঝার ফলে মেশিন লার্নিং পাওয়ারকে কাজে লাগানো এবং এন্টারপ্রাইজে কীভাবে এটি ব্যবহার করা যায় তা কীভাবে ব্যবহার করা যায় তা নির্ধারণের জন্য একটি রোড ম্যাপের একটি ভাল প্রথম পদক্ষেপ সরবরাহ করে।