মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা।
যা মানুষের শেখার উপায় অনুকরণ করার জন্য ডেটা এবং অ্যালগরিদম ব্যবহারের উপর ফোকাস করে, নিজেকে ধীরে ধীরে উন্নত করে।
মেশিন লার্নিং সহ IBM এর একটি সমৃদ্ধ ইতিহাস রয়েছে । গত কয়েক দশক ধরে, এই মেশিন লার্নিং পদ্ধতিতে ব্যবহার করে অনেক উদ্ভাবন সম্ভব হয়েছে তার মধ্যে, যেমন Netflix’s recommendation engine এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি। মেশিন লার্নিং ডেটা সায়েন্সের ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। যা সমাধানের বিকাশকে ত্বরান্বিত করে, যেমন TensorFlow এবং PyTorch.
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কি? বিস্তারিত পড়ুন।
ডেটা সায়েন্স কি?
ডেটা সায়েন্স হল এমন একটি ক্ষেত্র যা স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে পার্থক্য বের করার জন্য পদ্ধতি।
অ্যালগরিদম, সিস্টেম এবং টুলগুলির একটি সিরিজ ব্যবহার করে ডেটা থেকে কীভাবে অর্থ বের করতে হয় তা অধ্যয়ন করা- ডেটা সায়েন্স এর মূল উদ্দেশ্য।
সেই জ্ঞান তারপরে ব্যবসা, সরকার এবং অন্যান্য সংস্থাগুলিতে পণ্য, পরিষেবাগুলি উদ্ভাবন করতে, আরও ভাল অবকাঠামো ।
পাবলিক সিস্টেম তৈরি করতে এবং আরও অনেক কিছুতে প্রয়োগ করা হয়। মেশিন লার্নিং স্বায়ত্তশাসিতভাবে উপলব্ধ ডেটার বিরুদ্ধে অনেক সমাধান পরীক্ষা করে এবং সমস্যার জন্য সেরা সমাধান খুঁজে বের করে এবং একটি দরকারী মডেল বা প্রোগ্রাম তৈরি করে।
এর অর্থ হল মানুষের জন্য অত্যন্ত কঠিন সমস্যা সমাধানের জন্য মেশিন লার্নিং দুর্দান্ত হতে পারে।
এটি কার্যকর এবং নির্ভরযোগ্য উপায়ে জটিল বিষয় সম্পর্কে সিদ্ধান্ত জানাতে এবং সমাধান করতে পারে। মেশিন লার্নিং এর সম্ভাবনা অনেক। এই প্রযুক্তির জীবন বাঁচানোর এবং স্বাস্থ্যসেবা, কম্পিউটার নিরাপত্তা এবং আরও অনেক গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা সমাধানের সম্ভাবনা রয়েছে।
ডেটা সায়েন্স বনাম মেশিন লার্নিং: পার্থক্য কি?
ডেটা সায়েন্স হল এমন একটি ক্ষেত্র যা ডেটা অধ্যয়ন করে এবং কীভাবে এটি থেকে অর্থ বের করতে হয়।
যেখানে মেশিন লার্নিং এমন একটি ক্ষেত্র যা বোঝার এবং নির্মাণের পদ্ধতিগুলিকে নির্ধারণ করে যা কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ডেটা ব্যবহার করে। মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা।
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ডেটা বিজ্ঞানের অংশগুলিতে আধিপত্য বিস্তার করেছে। ডেটা বিশ্লেষণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে।
মেশিন লার্নিং ডেটা বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা সমাধান করে।
কিভাবে মেশিনলার্নিং কাজ করে
A Decision Process:
সাধারণভাবে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম শ্রেণীবিভাগ করতে ব্যবহৃত হয়।
কিছু ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে, যা লেবেল বা আনলেবেল করা যেতে পারে, যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ওই ডেটাগুলোর মধ্যে একটি সম্পর্ক বা প্যাটার্ন তৈরি করবে।
An Error Function:
এই ফাংশনটি ব্যবহার করে মূলত ত্রুটিপূর্ণ ফাংশনগুলোকে চিহ্নিত করতে পারে এবং সেটি সংশোধন করতে পারে।
A Model Optimization Process:
ডেটাগুলো সামঞ্জস্যপূর্ণ না হলে এই অ্যালগোরিদমটি পুনরায় মূল্যায়ন ও অপটিমাইজেশন প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে এবং ডেটাগুলোকে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে।
Kodular অ্যাপ ডেভেলপমেন্ট – ফ্রি কোর্স Join Now
মেশিন লার্নিং পদ্ধতি
মেশিন লার্নিং মডেল তিনটি প্রাথমিক বিভাগে পড়ে।
Supervised machine learning:
ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে বা সঠিকভাবে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের ব্যবহার করা হয়।
যখন মডেলে ইনপুট ডেটা দেওয়া হয়, মডেলটি যথাযথভাবে ফিট না হওয়া পর্যন্ত অ্যালগরিদম কাজ করে। মডেলটি ওভারফিটিং বা আন্ডারফিটিং এড়ায় তা নিশ্চিত করার জন্য ক্রস যাচাইকরণ প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে এটি করা হয়।
Unsupervised machine learning:
লেবেলবিহীন ডেটাসেটগুলিকে বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
এই অ্যালগরিদমগুলি মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই লুকানো প্যাটার্ন বা ডেটা গ্রুপিং তৈরি করে।
তথ্যের মধ্যে মিল এবং পার্থক্য তৈরি করার এই ক্ষমতা এটিকে অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ, ক্রস-সেলিং কৌশল, গ্রাহক বিভাজন এবং চিত্র এবং প্যাটার্ন বা ডেটা গ্রুপিং স্বীকৃতির জন্য এটিকে ব্যবহার করা হয়।
Semi-supervised learning:
এটি একটি বৃহত্তর, লেবেলবিহীন ডেটা সেট থেকে শ্রেণিবিন্যাস এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য একটি ছোট লেবেলযুক্ত ডেটা সেট ব্যবহার করে।
এটি অ্যালগরিদমের জন্য পর্যাপ্ত লেবেলযুক্ত ডেটা না থাকার সমস্যার সমাধান করতে পারে। পর্যাপ্ত ডেটা লেবেল করা খুব ব্যয়বহুল হলে এটি সাহায্য করে।
সাধারণ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম
অনেকগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাধারণত ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে রয়েছে:
নিউরাল নেটওয়ার্ক: নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিপুল সংখ্যক লিঙ্কযুক্ত প্রক্রিয়াকরণ নোড সহ মানুষের মস্তিষ্কের কাজ করার পদ্ধতি অনুকরণ করে।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে ভাল এবং প্রাকৃতিক ভাষা অনুবাদ, চিত্র স্বীকৃতি, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং চিত্র তৈরি সহ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
রৈখিক রিগ্রেশন: এই অ্যালগরিদমটি বিভিন্ন মানের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে সংখ্যাসূচক মানগুলির পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, কোন এলাকার জন্য ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে বাড়ির দামের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
লজিস্টিক রিগ্রেশন: এই অ্যালগরিদম শ্রেণীবদ্ধ প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের জন্য অনুমান করে, যেমন প্রশ্নের উত্তর “হ্যাঁ/না”।
এটি একটি প্রোডাকশন লাইনে শ্রেণীবিভাগ এবং মান নিয়ন্ত্রণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
ক্লাস্টারিং: ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ডেটাতে প্যাটার্ন সনাক্ত করতে পারে যাতে এটিকে শ্রেণিভুক্ত করা যায়।
ডেটা আইটেমগুলোর মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করে বিজ্ঞানীদের বিভিন্ন কাজে সাহায্য করে অ্যালগরিদম
ডিসিশন ট্রি: সংখ্যাসূচক মান অনুমান করা এবং ডেটা শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
ডিসিশন ট্রি একটি সুবিধা হল নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্ল্যাক বক্সের বিপরীতে এগুলিকে যাচাই করা এবং নিরীক্ষা করা সহজ।
Random forests: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম অনেকগুলি সিদ্ধান্ত ফলাফলগুলিকে একত্রিত করে একটি মান বা বিভাগের পূর্বাভাস দেয়।
অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ ডেভেলপমেন্ট – ফ্রি কোর্স Join Now
বাস্তব-বিশ্বের এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে
এখানে মেশিন লার্নিংয়ের কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যা আপনি প্রতিদিন সম্মুখীন হতে পারেন:
স্পিচ রিকগনিশন: এটি স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) বা স্পিচ-টু-টেক্সট নামেও পরিচিত।
এটি এমন একটি ক্ষমতা যা মানুষের বক্তৃতাকে লিখিত বিন্যাসে অনুবাদ করতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) ব্যবহার করে।
অনেক মোবাইল ডিভাইস ভয়েস অনুসন্ধান পরিচালনা করতে তাদের সিস্টেমে বক্তৃতা শনাক্তকরণ করতে স্পিচ রেকগনিশন ব্যবহার করা হয়।
গ্রাহক পরিষেবা: অনলাইন চ্যাটবটগুলি মানব এজেন্টদের প্রতিস্থাপন করছে, ওয়েবসাইট এবং সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলিতে গ্রাহকদের সম্পৃক্ততা সম্পর্কে আমাদের চিন্তাভাবনা পরিবর্তন করছে ৷
চ্যাটবটগুলি শিপিংয়ের মতো বিষয়গুলি সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের (FAQs) উত্তর দেয় বা ব্যক্তিগত পরামর্শ প্রদান করে। উদাহরণ ই-কমার্স সাইটে ভার্চুয়াল এজেন্ট অন্তর্ভুক্ত; মেসেজিং বট এই কাজগুলি সাধারণত ভার্চুয়াল সহকারী এবং ভয়েস সহকারী দ্বারা করা হয়।
কম্পিউটার ভিশন: এই এআই প্রযুক্তি কম্পিউটারকে ডিজিটাল ছবি, ভিডিও এবং অন্যান্য ভিজ্যুয়াল ইনপুট থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য সংগ্রহ করতে পারে। তারপর যথাযথ পদক্ষেপ নিতে সক্ষম করে।
কম্পিউটার ভিশনে সোশ্যাল মিডিয়াতে ফটো ট্যাগিং, স্বাস্থ্যসেবাতে রেডিওলজি ইমেজিং এবং স্বয়ংচালিত শিল্পে স্ব-চালিত গাড়ির অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।
সুপারিশ ইঞ্জিন: অতীতের ব্যবহার আচরণের ডেটা ব্যবহার করে, AI অ্যালগরিদমগুলি ডেটা প্রবণতাগুলি আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে। যা আরও কার্যকর ক্রস-সেলিং কৌশল বিকাশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই পদ্ধতিটি অনলাইন খুচরা বিক্রেতাদের দ্বারা চেকআউট প্রক্রিয়া চলাকালীন গ্রাহকদের প্রাসঙ্গিক পণ্য সুপারিশ করতে ব্যবহার করা হয়।
স্বয়ংক্রিয় স্টক ট্রেডিং: স্টক পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এআই-চালিত ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মগুলি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই প্রতিদিন হাজার হাজার বা এমনকি লক্ষ লক্ষ ট্রেড করে।
জালিয়াতি সনাক্তকরণ: ব্যাংক এবং অন্যান্য আর্থিক প্রতিষ্ঠান সন্দেহজনক লেনদেন সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়।
এটি ব্যবহার করার মাধ্যমে অস্বাভাবিক লেনদেন পর্যবেক্ষণ করা যায়। এর ফলে ব্যাংক জালিয়াতি খুব সহজেই ধরা যায়।
মেশিন লার্নিং এর চ্যালেঞ্জ
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি যেমন বিকশিত হয়েছে, এটি অবশ্যই আমাদের জীবনকে সহজ করে তুলেছে।
যাইহোক, ব্যবসায় মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা AI প্রযুক্তি সম্পর্কে অনেক নৈতিক উদ্বেগও উত্থাপন করেছে। এর মধ্যে কয়েকটি অন্তর্ভুক্ত:
প্রযুক্তিগত এককতা
যদিও এই বিষয়টি জনসাধারণের অনেক মনোযোগ আকর্ষণ করে, অনেক গবেষক অদূর ভবিষ্যতে AI-এর মানব বুদ্ধিমত্তাকে ছাড়িয়ে যাওয়ার ধারণা নিয়ে উদ্বিগ্ন।
প্রযুক্তিগত এককতাকে শক্তিশালী এআই বা সুপার ইন্টেলিজেন্স হিসাবেও উল্লেখ করা হয়।
দার্শনিক নিক বোস্ট্রাম সুপার ইন্টেলিজেন্সকে সংজ্ঞায়িত করেছেন “যে কোনো বুদ্ধি যা বৈজ্ঞানিক সৃজনশীলতা, সাধারণ প্রজ্ঞা এবং সামাজিক দক্ষতা সহ কার্যত প্রতিটি ক্ষেত্রে সর্বোত্তম মানব মস্তিষ্ককে ব্যাপকভাবে ছাড়িয়ে যায়।”
সমাজে সুপার ইন্টেলিজেন্স আসন্ন না হওয়া সত্ত্বেও, এটির ধারণা কিছু আকর্ষণীয় প্রশ্ন উত্থাপন করে । যেমন: এটা ভাবা অবাস্তব যে একটি চালকবিহীন গাড়ি কখনই দুর্ঘটনা ঘটবে না, কিন্তু সেই পরিস্থিতিতে কে দায়ী ?
আমাদের কি এখনও স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন বিকাশ করা উচিত, নাকি আমরা এই প্রযুক্তিটিকে আধা-স্বায়ত্তশাসিত যানগুলিতে সীমাবদ্ধ করব যা মানুষকে নিরাপদে গাড়ি চালাতে সহায়তা করে?
CPA Marketing Full Course Join Now
চাকরিতে এআই প্রভাব
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চাকরির চাহিদাকে অন্য এলাকায় স্থানান্তরিত করবে। এআই সিস্টেম পরিচালনা করতে সাহায্য করার জন্য ব্যক্তিদের প্রয়োজন হবে।
গ্রাহক পরিষেবার মতো চাকরির চাহিদা পরিবর্তনের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে এমন শিল্পগুলির মধ্যে আরও জটিল সমস্যার সমাধান করার জন্য এখনও লোকদের প্রয়োজন হবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ এবং চাকরির বাজারে এর প্রভাব মানুষকে নতুন ভূমিকায় রূপান্তর করতে সাহায্য করবে যা চাহিদা রয়েছে।
গোপনীয়তা
গোপনীয়তা, ডেটা সুরক্ষা এবং ডেটা সুরক্ষা প্রসঙ্গে আলোচনা এই উদ্বেগগুলি সাম্প্রতিক বছরগুলিতে নীতি নির্ধারকদের আরও অগ্রগতি করার অনুমতি দিয়েছে।
উদাহরণস্বরূপ,
2016 সালে, GDPR আইন তৈরি করা হয়েছিল ইউরোপীয় ইউনিয়ন এবং ইউরোপীয় অর্থনৈতিক অঞ্চলের লোকেদের ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষিত করার জন্য, ব্যক্তিদের তাদের ডেটার উপর আরও নিয়ন্ত্রণ দেয়৷ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, স্বতন্ত্র রাজ্যগুলি নীতিগুলি তৈরি করছে ।
যেমন :ক্যালিফোর্নিয়া কনজিউমার প্রাইভেসি অ্যাক্ট (CCPA), যা 2018 সালে চালু করা হয়েছিল এবং ব্যবসায়িকদের তাদের ডেটা সংগ্রহ সম্পর্কে গ্রাহকদের জানাতে হবে।
এই ধরনের আইন কোম্পানিগুলিকে পুনর্বিবেচনা করতে বাধ্য করেছে। তারা কীভাবে ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য সংরক্ষণ এবং ব্যবহার করে।
ফলস্বরূপ, নিরাপত্তায় বিনিয়োগগুলি ব্যবসার জন্য একটি ক্রমবর্ধমান অগ্রাধিকার হয়ে উঠেছে। কারণ তারা নজরদারি, হ্যাকিং এবং সাইবার আক্রমণের জন্য কোনও দুর্বলতা এবং সুযোগগুলি দূর করতে কাজ করছে।
Join Our Others Social Media
Mail 👉[email protected]
