বন্ধুরা, আপনারা অনেকেই মেশিন লার্নিং সম্পর্কে শুনে থাকবেন এবং আপনি যদি জেনে না থাকেন যে মেশিন লার্নিং কি, তাহলে এই আর্টিকেলের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আপনি জানতে পারবেন এটি কী এবং কীভাবে কাজ করে। সুতরাং এই নিবন্ধটি সম্পূর্ণ পড়ুন যাতে আপনি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে ভালভাবে জানতে পারেন।
মেশিন লার্নিংয়ের এমন অনেক সুবিধা রয়েছে যা আমরা আমাদের দৈনন্দিন কাজে ব্যবহার করি। তাই আজ আমি ভাবলাম মেশিন লার্নিং কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আপনাকে তথ্য সরবরাহ করব , যা আপনার পক্ষে এটিকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করবে। তাহলে চলুন দেরি না করে শুরু করা যাক এবং জেনে নেওয়া যাক মেশিন লার্নিং কি?
Machine Learning কি? (What Is Machine Learning In Bangla)
মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের এমন একটি কৌশল যাতে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম এমনভাবে ডিজাইন করা হয় যাতে সেই প্রোগ্রামটি নিজের থেকে নতুন জিনিস শিখতে পারে এবং প্রয়োজনের সময় নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কম্পিউটার ক্ষেত্রের এই কৌশলটিকে মেশিন লার্নিং বলা হয়।
যেহেতু মেশিন লার্নিং নিজেই মেশিন লার্নিং করে থাকে। তাই এতে যেকোন অ্যাপ্লিকেশন বা সফটওয়্যার এমনভাবে তৈরি করা হয় যে এটি তার প্রোগ্রামে কোনো ধরনের হস্তক্ষেপ ছাড়াই নতুন জিনিস শিখতে পারে এবং সময় পেলে সেই ডেটা সম্পর্কিত তথ্যের পূর্বাভাস দিতে পারে বা আউটপুট দিতে পারে।
এই শিক্ষায় ডেটার পর্যবেক্ষণ থেকে শুরু হয়, উদাহরণস্বরূপ সরাসরি অভিজ্ঞতা, বা নির্দেশনা, ডেটাতে প্যাটার্নগুলি খুঁজে পেতে এবং ভবিষ্যতে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ করে তোলে।
মেশিন লার্নিং এর মূল লক্ষ্য হল কিভাবে কম্পিউটারগুলি কোন মানুষের হস্তক্ষেপ বা সহায়তা ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখে যায় যাতে তারা সেই অনুযায়ী তাদের ক্রিয়াগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে।
Machine Learning কত প্রকার ও কি কি?
Machine Learning-কে প্রধানত কয়েকটি ভাগে বিভক্ত করা হয়েছে –
Supervised machine learning
এই ধরণের অ্যালগরিদমে, মেশিনটি তার অতীতে যা শিখেছে তা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করে, যাতে তারা লেবেলযুক্ত উদাহরণ ব্যবহার করে যাতে তারা ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে।
একটি পরিচিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে, এই শেখার অ্যালগরিদম এক ধরনের অনুমানকৃত ফাংশন তৈরি করে যা সহজেই আউটপুট মান সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
সিস্টেম তাদের পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য যে কোনও নতুন ইনপুটের লক্ষ্য সরবরাহ করতে পারে। এই লার্নিং অ্যালগরিদম ফলিত আউটপুটকে সঠিক, উদ্দেশ্যপ্রণোদিত আউটপুটের সাথে তুলনা করে এবং ত্রুটি খুঁজে বের করে যাতে তারা সেই অনুযায়ী মডেলটিকে পরিবর্তন করতে পারে।
Unsupervised machine learning
মেশিন লার্নিংয়ের এই অ্যালগরিদমে, ডেটাসেট সম্পূর্ণরূপে লেবেল করা হয় না যাতে আউটপুট সম্পূর্ণরূপে নিশ্চিত না হয়। এই অ্যালগরিদমটি বড় ডেটাসেট থেকে লুকানো ডেটা বের করতে ব্যবহৃত হয়।
আনসুপারভাইজড লার্নিং-এ, মেশিন নিজেই ডেটা থেকে নতুন প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে পেতে থাকে। এবং তার ডেটাসেটে পরিবর্তন করতে থাকে। মেশিনটি শেখার জন্য এতে খুব কম তথ্য দেওয়া হয় এবং এটি একই ডেটা থেকে অনেক কিছু শিখতে থাকে।
Semi-supervised machine learning
এই অ্যালগরিদমটি তত্ত্বাবধান করা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা উভয়ের মধ্যে পড়ে। যেহেতু তারা প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন উভয় ডেটাই ব্যবহার করে – সাধারণত অল্প পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটা এবং প্রচুর পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করা হয়।
যে সিস্টেমগুলি এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে তারা খুব সহজেই শেখার সঠিকতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
সাধারণত, আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা বেছে নেওয়া হয় যখন অর্জিত লেবেলযুক্ত ডেটার জন্য দক্ষ এবং প্রাসঙ্গিক সংস্থানগুলির প্রয়োজন হয় যাতে এটি তাদের প্রশিক্ষণ দিতে পারে এবং তাদের কাছ থেকে শিখতে পারে। অন্যথায়, লেবেলবিহীন ডেটা অর্জনের জন্য অতিরিক্ত সম্পদের প্রয়োজন হয় না।
Reinforcement machine learning
এই অ্যালগরিদমগুলি বেশ আলাদা এবং আজকের উন্নত প্রযুক্তিতে এগুলি সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করা হচ্ছে। এগুলি এমনভাবে স্বনির্ভর অ্যালগরিদম যা তাদের নিজের থেকে সম্পূর্ণ ভিন্ন সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম। এই জাতীয় প্রোগ্রামগুলি অনেক ভুল করে এবং তাদের ভুল এবং অভিজ্ঞতা দিয়ে তাদের প্রোগ্রামগুলিকে উন্নত করতে থাকে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বেশ জটিল, যা প্রয়োজনে তৈরি করা সফ্টওয়্যারকেও পরিবর্তন করতে পারে। এর একটি উদাহরণ Auto Driving car হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা সর্বদা নতুন এলাকায় যায় এবং সর্বদা বিভিন্ন জিনিস দেখে এবং বেছে থাকে।
তাই এর ডাটাবেসও পরিবর্তন হতে থাকে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি মেশিন লার্নিং ভিত্তিক গাড়ি থাকে, যা চলার সময় রাস্তায় একটি বোর্ডের সাথে মারামারি করে, তবে এটি তার অ্যালগরিদমে একটি প্রতিক্রিয়া পাঠাবে যে ড্রাইভিং করার সময় বোর্ডটিকে সংরক্ষণ করতে হবে। মানে যন্ত্র তার মধ্যে সম্পূর্ণ নতুন জিনিস শিখে এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী তার প্রয়োগ করে।
Machine Learning কিভাবে কাজ করে?
মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে তা শুনতে আপনার কাছে এটি খুব আকর্ষণীয় মনে হতে পারে। তাহলে চলুন জেনে নেওয়া যাক। আপনারাদের মধ্যে সবাই নিশ্চয়ই অনলাইন শপিং করেছেন, যেখানে লক্ষ লক্ষ মানুষ প্রতিদিন ই-কমার্স ওয়েবসাইট ভিজিট করে এবং তাদের পছন্দের জিনিস কেনে।
কারণ এখানে আপনি ব্র্যান্ড, রঙ, দামের সীমা এবং আরও অনেক কিছুর সীমাহীন পরিসর দেখতে পাচ্ছেন। কিন্তু আমাদেরও একটা ভালো অভ্যাস আছে যে আমরা আমাদের জিনিসগুলো এভাবে কিনি না, বরং অনেক জিনিস আগে দেখে সঠিকটা বেছে নিই। এটি দেখতে, আমাদের অনেক item খুলতে হবে।
আমাদের এই অভ্যাসটি অনেক বিজ্ঞাপনী প্ল্যাটফর্ম দ্বারা লক্ষ্য করা হয়েছে, যাতে আমরা প্রস্তাবিত তালিকায় এই জাতীয় item গুলি দেখতে পাই, যা আমরা আগে অনুসন্ধান করেছিলাম। এতে আপনার অবাক হওয়ার দরকার নেই কারণ এটি কোন মানুষই করছে না, বরং এই কাজটি এমনভাবে প্রোগ্রাম করা হয়েছে যাতে এটি আমাদের কার্যকলাপ রেকর্ড করতে পারে।
এই জন্য, মেশিন লার্নিং আমাদের জন্য খুব দরকারী কারণ এটি আমাদের আচরণ পড়ে এবং সেই অনুযায়ী নিজের অভিজ্ঞতা থেকে প্রোগ্রাম করে। অতএব, উপলভ্য ডেটা যত ভাল, শেখার মডেলগুলি তত ভাল প্রস্তুত হবে। আর সেই অনুযায়ী গ্রাহকরাও উপকৃত হবেন।
আমরা যদি ঐতিহ্যের বিজ্ঞাপনের কথা বলি তখন সংবাদপত্র, ম্যাগাজিন, রেডিও এতে বিশিষ্ট ছিল, কিন্তু এখন প্রযুক্তি পরিবর্তন হচ্ছে এবং এটিও স্মার্ট হয়ে উঠছে যা এটি লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন (অনলাইন বিজ্ঞাপন সিস্টেম) দিয়ে কাজ করছে।
এটি একটি অত্যন্ত কার্যকর পদ্ধতি যা শুধুমাত্র লক্ষ্য শ্রোতাদের উপর এর বিজ্ঞাপন দেখায়, যাতে রূপান্তর হার বেশি হয়।
এটি শুধুমাত্র অনলাইন শপিং সম্পর্কে নয়, মেশিন লার্নিং স্বাস্থ্যসেবা শিল্পেও প্রচুর কাজে ব্যবহার করা হয়।
গবেষকরা এবং বিজ্ঞানীরা এখন এমন মডেল তৈরি করেছেন যা মেশিনগুলিকে ক্যান্সারের মতো বড় রোগ সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেয়। এর জন্য, তারা এই মেশিনগুলিতে ক্যান্সার কোষের ছবিগুলিকে খাওয়ানো হয়েছে, যা বাস্তবে বাতিল কোষের বিভিন্ন বৈচিত্র্য রয়েছে।
যার কারণে এই এমএল সিস্টেমগুলি ক্যান্সার কোষ সনাক্ত করতে রোগীদের পরীক্ষার সময় ব্যবহার করা হয়। যা মানুষের জন্য করতে অনেক সময় নেয়। এ কারণে খুব অল্প সময়ে বিপুল সংখ্যক রোগীর ক্যান্সার পরীক্ষা করা যায়।
এছাড়াও, আইএমডিবি রেটিং, গুগল ফটো, গুগল লেন্সের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়। এটা শুধু আপনার উপর নির্ভর করে আপনি কোথায় এবং কিভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে চান।
মেশিন লার্নিং-এ সঠিক মডেল তৈরি করতে কম্পিউটারের সঠিক পরিমাণ ডেটা যেমন পাঠ্য, ছবি, অডিও প্রয়োজন। এতে যত ভালো এবং উন্নত মানের ডেটা থাকবে, মেশিন লার্নিং তত ভালো হবে। এর জন্য, অ্যালগরিদমগুলি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে অতীতের অভিজ্ঞতা থেকে মেশিনটি ভবিষ্যতের ক্রিয়া সম্পাদন করতে সক্ষম হয়।
Machine Learning -এর ইতিহাস
আজ যদিও মেশিন লার্নিং অনেক এগিয়ে গেছে। কিন্তু আজ থেকে প্রায় 71 বছর আগে, ব্রিটিশ গণিতবিদ অ্যালানটুরিংয়ের মনে মেশিন লার্নিংয়ের ধারণা এসেছিল।
1950 সালে, অ্যালানটুরিং এই ধারণা নিয়ে এসেছিলেন যে মেশিনগুলিও আমাদের মানুষের মতো ভাবতে পারে, এর পরে তিনি দ্য ইমিটেশন গেম তৈরি করেছিলেন, যেখানে তিনি তিনটি আলাদা ঘরে দুটি মানুষ এবং একটি কম্পিউটার তৈরি করেছিলেন এবং প্রথম ব্যক্তিটি আকারে ছিল।
সেখানে একটি টেক্সট বার্তা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে ব্যবহৃত হয়, এখনে একটি রোবট এবং একজন মানুষ উভয়ই আগের ব্যক্তির জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছিল, কিন্তু এখন তিনজনই আলাদা ঘরে থাকায়, আগের ব্যক্তি যে প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করছিল তা বুঝতে পারেনি। উত্তরটি মানব বা কম্পিউটার দ্বারা দেওয়া হয়। অ্যালান টুরিং বিশ্বাস করতেন যে প্রথম ব্যক্তি যদি বুঝতে না পারে যে দ্বিতীয় ব্যক্তি উত্তর দিচ্ছে নাকি কম্পিউটার, তাহলে প্রমাণিত হবে যে কম্পিউটারও মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে।
1952 সালে, কম্পিউটার বিজ্ঞানী আর্থার স্যামুয়েল IBM কোম্পানিতে সেভেন চেকার্স নামে একটি গেম তৈরি করেছিলেন, যে গেমটি নিজে নিজে শিখে ভাল হয়ে উঠছিল।
1958 সালে কম্পিউটার প্রোগ্রামার ফ্র্যাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট Perceptron নামে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করেছিলেন, যা প্যাটার্ন ক্যাপচার করতে এবং প্যাটার্ন চিনতে ব্যবহার করে। আজকের ফিঙ্গার প্রিন্ট লক এবং ফেস লক এই নীতিতে কাজ করে।
1979 সালে স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটির কয়েকজন ছাত্র মিলে স্ট্যানফোর্ড কার্ট নামে একটি রোবট তৈরি করেন। এর বিশেষ বিষয় ছিল যে এটি তার পথে আসা সবকিছু সনাক্ত করে তার পথ পরিবর্তন করতে পারে।
1985 সালে টেরি সেজনোস্কি নামে একজন কম্পিউটার প্রোগ্রামার নেট টক নামে একটি প্রোগ্রাম তৈরি করেছিলেন, এর বিশেষ বিষয় ছিল এই প্রোগ্রামটি নিজেই ইংরেজি শব্দ শিখতে এবং বলতে পারে। পরবর্তীতে এতে অনেক পরিবর্তন আসে এবং আজ আমরা একে Google Assistance এবং Siri নামে চিনি।
Artificial Intelligence VS Machine Learning
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং বর্তমানে শিল্পে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। প্রায়শই লোকেরা এই দুটি শব্দকে বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করে। তবে আমি বলে রাখি যে এই দুটির ধারণা সম্পূর্ণ ভিন্ন। তো চলুন জেনে নিই এই দুটির পার্থক্য সম্পর্কে।
Artificial Intelligence: Artificial Intelligence দুটি শব্দ ব্যবহার করা হয়েছে “কৃত্রিম” এবং “বুদ্ধিমত্তা”। কৃত্রিম মানে যা মানুষের তৈরি এবং যা প্রাকৃতিক নয়। সেখানে বুদ্ধিমত্তা মানে চিন্তা করার ক্ষমতা বা বোঝার ক্ষমতা।
অনেকের মনে একটা ভুল ধারণা আছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি সিস্টেম, কিন্তু বাস্তবে তা সত্য নয়। AI সিস্টেমে প্রয়োগ করা হয়।
যদিও AI এর অনেকগুলি সংজ্ঞা রয়েছে, তবে একটি সংজ্ঞাও রয়েছে যে “এটি এমন এক ধরণের গবেষণা যেখানে এটি জানা যায় যে কীভাবে কম্পিউটার বা অন্য কোনও সিস্টেমকে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে যাতে এই কম্পিউটারগুলি নিজেরাই ভাবনা চিন্তা করতে পারে যা মানুষ বর্তমানে করে।
এই কারণেই এটি বুদ্ধি যেখানে আমরা মেশিনে মানুষের সমস্ত ক্ষমতা যুক্ত করতে পারি।
Machine Learning: মেশিন লার্নিং হল এমন এক ধরনের লার্নিং যেখানে মেশিন স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে নিজে নিজে শিখে থাকে।
এটি AI -এর এক ধরনের প্রয়োগ যা সিস্টেমকে সেই ক্ষমতা দেয় যাতে তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নতি করতে পারে। এখানে আমরা একটি প্রোগ্রাম তৈরি করতে পারি যা একই প্রোগ্রামের ইনপুট এবং আউটপুট একত্রিত করে ডিজাইন করা হয়েছে।
মেশিন লার্নিং এর একটি সহজ সংজ্ঞা হল যে “মেশিন লার্নিং” হল এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যেখানে মেশিন অভিজ্ঞতা থেকে শেখে কিছু ক্লাস টাস্ক টি এবং একটি পারফরম্যান্স পরিমাপ করে যদি শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষমতা সেই টাস্কে থাকে যা ক্লাসে থাকে এবং যা P পরিমাপ করা হয় এবং অভিজ্ঞতা দ্বারা উন্নত হয়।
Artificial Intelligence এবং Machine Learning-এর মধ্যে পার্থক্য কি?
| ARTIFICIAL INTELLIGENCE | MACHINE LEARNING |
| AI এর পূর্ণ রূপ হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, যেখানে বুদ্ধিমত্তাকে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এমন একটি ক্ষমতা যেখানে জ্ঞান অর্জন করা হয় এবং প্রয়োগ করা হয়। | ML-এর পূর্ণ রূপ হল মেশিন লার্নিং, যা এক ধরনের বৈশিষ্ট্য হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যার দ্বারা অভিজ্ঞতা থেকে জ্ঞান এবং দক্ষতা অর্জন করা হয়। |
| কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি বিশাল ক্ষেত্র। | ML হল AI এর একটি ছোট অংশ যা অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সিস্টেমকে শেখায়। |
| এর উদ্দেশ্য সাফল্যের সুযোগ বাড়ানো নাকি এর accuracy বাড়ানো। | এর লক্ষ্য সাফল্যের সুযোগ বাড়ানো এবং এর নির্ভুলতা নয়, যখন এর লক্ষ্য সঠিকতা বাড়ানো এবং তারা সাফল্যের দিকে খুব বেশি মনোযোগ দেয় না। |
| এর প্রধান লক্ষ্য হল প্রাকৃতিক বুদ্ধিমত্তার অনুকরণ করা যাতে এটি জটিল সমস্যার সমাধান করতে পারে। | এর প্রধান লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট কাজ থেকে ডেটা শেখা যাতে এটি সেই নির্দিষ্ট কাজের জন্য মেশিনের কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করতে পারে। |
| AI নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে পারে। | Machine Learning সিস্টেমকে ডেটা থেকে নতুন জিনিস শিখতে দেয়। |
| AI সিস্টেমকে তিনটি ভাগে ভাগ করা হয়েছে, আর্টিফিশিয়াল ন্যারো ইন্টেলিজেন্স, আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স এবং আর্টিফিশিয়াল সুপার ইন্টেলিজেন্স। | Machine Learning চারটি বিভাগে বিভক্ত, যথা Supervised ,Unsupervised, Semi-supervised এবং Reinforcement Machine learning. |
| কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষাগুলি হল Python, Java এবং Julia. | মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা হল Python, C++ এবং Javascript. |
মেশিন লার্নিং কিভাবে শিখব?
আপনি যদি একজন কম্পিউটার স্টুডেন্ট হন বা কম্পিউটারের ক্ষেত্রে ক্যারিয়ার গড়তে চান তাহলে আপনার মনে নিশ্চয়ই প্রশ্ন এসেছে যে কিভাবে মেশিন লার্নিং শেখা যায় এবং এতে ক্যারিয়ারের সম্ভাবনা কি কি? কিন্তু এটি শেখার আগে আপনার কম্পিউটারের প্রাথমিক জ্ঞান থাকা খুবই জরুরী, যা আপনি ছোট কম্পিউটার কোর্স করে শিখতে পারেন।
কম্পিউটার কোর্স করা ছাড়াও, আপনি নিজে নিজে একটি অনলাইন কোর্সও করতে পারেন বা আপনি YouTube এবং Google এর সাহায্য নিতে পারেন। এর পরে আপনাকে প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ পড়তে হবে কারণ এটি দিয়ে আপনি মেশিন লার্নিংয়ের প্রোগ্রাম বা সফ্টওয়্যার তৈরি করবেন।
আপনি C ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শুরু করতে পারেন কারণ এটি অন্যান্য ভাষার তুলনায় সহজ এবং মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম তৈরিতেও খুবই সহায়ক। এবং তারপরে এই প্রোগ্রামিং ভাষার বেসিক জানার পরে, আপনার অনলাইন বা অফলাইন কোর্স করা উচিত।
আপনি যদি অফলাইনে মেশিন লার্নিং কোর্স করতে যান তবে আপনাকে কিছু টাকা Admission Fee দিতে হবে তবে অনলাইনের মাধ্যমে আপনি বিনামূল্যে মেশিন লার্নিং শিখতে পারেন।
মেশিন লার্নিং-এর সুবিধা
- বর্তমানে, মেশিন লার্নিং অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে। যার মধ্যে রয়েছে আর্থিক খাত, স্বাস্থ্য, খুচরা, সোশ্যাল মিডিয়া, রোবট, অটোমেশন এবং গেমিং অ্যাপ্লিকেশন ইত্যাদি।
- দৈনন্দিন জীবনে আমরা অনেক সময় সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহার করি। যার মধ্যে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়। Facebook এবং Google তাদের পূর্ববর্তী অনুসন্ধান কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের প্রাসঙ্গিক বিজ্ঞাপন দেখানোর জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এবং ইউটিউবে ভিডিও ফলাফলও এর দ্বারা প্রভাবিত হয়।
- এই কৌশলটি সময় বাঁচায় এবং সীমিত সংস্থানগুলিতে আরও ভাল ফলাফল উপস্থাপন করে।
- অনেক সোর্স প্রোগ্রাম মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অ্যালগরিদমের উপযোগিতা বাড়াতে সাহায্য করে।
- কোনো গতিশীল এবং অনুকূল পরিস্থিতি না থাকলেও এটি বহুমাত্রিক বা বহু-বৈচিত্র্য ডেটা পরিচালনা করার ক্ষমতা রাখে।
Machine Learning -এর অসুবিধা
- কোন পদক্ষেপ নেওয়া উচিত, কখন এবং কোন পরিস্থিতিতে তা পরীক্ষা করার জন্য বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কৌশল জানা প্রয়োজন।
- মেশিন লার্নিং এর কার্যকারিতা পরীক্ষা বা নির্ধারণ করার জন্য ফলাফলের ব্যাখ্যা করা একটি চ্যালেঞ্জিং কাজ।
- মেশিন লার্নিং আরও বেশি সময়ের দাবি এবং পর্যায়ক্রমিক আপডেটের প্রয়োজন। এবং প্রতিটি ক্ষেত্রে এটি ব্যবহার করা সহজ নয়।
- বিজ্ঞানীরা মেশিন লার্নিংয়ের উচ্চ স্তর আবিষ্কার করতে শুরু করেছেন।
Machine Learning -এর ভবিষ্যৎ
মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যত সত্যিই খুব উজ্জ্বল। এটি সেই প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি যার সীমা আমাদের মতো মানুষের দ্বারা সেট করা হয়। এর মানে হল যে আমাদের কল্পনা যত বড় হবে, তত বেশি আমরা আমাদের কাজের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে পারি।
আমাদের পুরোনো প্রজন্ম যেগুলোকে অসম্ভব মনে করত অনেক কিছুই এখন আমাদের বর্তমান হয়ে উঠেছে। এছাড়াও, সময়ের সাথে সাথে, আমরা এমন কিছুর অভিজ্ঞতাও পেয়েছি যা এক সময় স্বপ্ন ছিল।
ব্যক্তিগতভাবে, আমি মনে করি যে মেশিন লার্নিং একটি অনুঘটকের মতো হতে পারে যা আমাদের ভবিষ্যত পরিবর্তন করতে সহায়ক হতে চলেছে। আমরা মেশিন লার্নিংয়ের উপর এতটাই নির্ভরশীল হয়ে পড়েছি যে তাদের ছাড়া জীবন কল্পনার বাইরে বলে মনে হয়।
আজকে আমরা কি শিখলাম ?
আশা করি, এই নিবন্ধে আপনি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে সম্পূর্ণ তথ্য পেয়ে গেছেন। আমরা আজকে এই নিবন্ধটির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং কি? এটা কিভাবে কাজ করে? এবং মেশিন লার্নিংয়ের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলিও জানলাম। আশা করি যে আপনাদের এই নিবন্ধটি ভালো লেগেছে।