আপনি যদি একজন সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং মেজর, ডেটা সায়েন্স গবেষক, বা সাধারণভাবে প্রযুক্তি উত্সাহী হন তবে আপনাকে অবশ্যই মেশিন লার্নিং নামে পরিচিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) শীর্ষস্থানীয় উপ-ক্ষেত্র সম্পর্কে সচেতন হতে হবে।
সাধারণ প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং স্পিচ রিকগনিশন থেকে স্মার্ট ইন্টিগ্রেটেড ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট পর্যন্ত AI এর অনেক আকর্ষণীয় অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কেও আপনাকে অবশ্যই সচেতন থাকতে হবে। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি এবং আরও অনেক কিছু মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের প্রচেষ্টায় সম্ভব হয়েছে৷
এই প্রবন্ধটি এই প্রকৌশলী কারা, তারা কী করে এবং একজন দক্ষ এমএল ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার জন্য আপনার জন্য কী কী দক্ষতা প্রয়োজন তা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা কী করেন?
মেশিন লার্নিং (ML) প্রকৌশলীরা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য AI সিস্টেম তৈরি করার জন্য সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামিং প্রযুক্তির সাথে বিশ্লেষণাত্মক এবং সমস্যা সমাধানের গাণিতিক দক্ষতা একত্রিত করে। প্রদত্ত প্রয়োজনীয়তা অনুসারে ডেটার সাথে কাজ করতে এবং রূপান্তর করতে এবং প্রদত্ত ডেটাসেটে একটি মডেলের আকারে এমএল অ্যালগরিদম তৈরি, প্রশিক্ষণ, যাচাই এবং পরীক্ষা করার জন্য একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ারকে ডেটা বিশ্লেষক হিসাবে কাজ করতে হবে।
এই ধরনের প্রকৌশলীরা প্রযুক্তি বিভাগের একটি কোম্পানির সাথে স্বাধীনভাবে প্রোগ্রামার হিসেবে বা অত্যাধুনিক এমএল সমস্যা নিয়ে গবেষক হিসেবে কাজ করতে পারে। যেভাবেই হোক, এমএল ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে যোগ্যতা অর্জনের জন্য বেশ কিছু দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে। এই দক্ষতা নিচে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে.
5 এমএল দক্ষতা থাকতে হবে
1. সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ
ML এর পূর্বশর্তগুলির মধ্যে একটি হল সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান সহ বিষয়গুলির মধ্যবর্তী বোঝা। এটি প্রয়োজনীয় কারণ এমএল অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি এই গাণিতিক নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে এবং সেগুলি ছাড়া তৈরি করা যায় না।
সম্ভাব্যতা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যখন এটি ইনপুট, আউটপুট এবং বাস্তব-বিশ্বের অনিশ্চয়তার সাথে মোকাবিলা করার ক্ষেত্রে আসে। এমএল-এ ব্যবহৃত সম্ভাব্যতার কিছু নীতির মধ্যে রয়েছে শর্তাধীন সম্ভাব্যতা, বেইস নিয়ম, সম্ভাবনা এবং স্বাধীনতা। পরিসংখ্যান আমাদেরকে ML মডেল নির্মাণের জন্য প্রয়োজনীয় ব্যবস্থা প্রদান করে যার মধ্যে রয়েছে গড়, মধ্যক, প্রকরণ, বন্টন (একজন, স্বাভাবিক, দ্বিপদী, পয়সন), এবং হাইপোথিসিস পরীক্ষা সহ বিশ্লেষণ পদ্ধতি।
2. প্রোগ্রামিং এর মৌলিক বিষয়
এমএল এর আরেকটি পূর্বশর্ত হল প্রোগ্রামিং সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা। এতে স্ট্যাক, সারি, মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারে, ট্রি, গ্রাফ, ইত্যাদি এবং অনুসন্ধান, বাছাই, অপ্টিমাইজেশান, গতিশীল প্রোগ্রামিং ইত্যাদি সহ অ্যালগরিদম সহ ডেটা স্ট্রাকচারগুলির একটি ন্যায্য বোঝার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আপনার ভাষা নির্বাচন করুন
শর্তাবলী প্রোগ্রামিং ভাষা, ML-এর জন্য শেখার জন্য সবচেয়ে ভাল হল পাইথন এর পরে জাভা। এর কারণ হল উপলব্ধ কোড, ফ্রেমওয়ার্ক এবং সম্প্রদায়ের সাহায্যের ক্ষেত্রে পাইথনের সবচেয়ে বড় অনলাইন সমর্থন রয়েছে।
আপনার আইডিই জানুন
পরবর্তী ধাপ হল একটি ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDE) এর সাথে নিজেকে পরিচিত করা। যেহেতু আমরা মোটামুটি বড় পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করছি আপনার IDE একটি সাধারণ কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (CLI) হতে পারে না বরং ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডের মতো একটি টুল বা Jupyter নোটবুক. পাইথনের মতো, জুপিটার-এর সর্বশ্রেষ্ঠ অনলাইন সমর্থন রয়েছে এবং অনেক ML প্রশিক্ষকও শিক্ষাগত উদ্দেশ্যে ব্যবহার করেন।
লাইব্রেরি বুঝুন
লাইব্রেরি হল সম্পদের একটি সংগ্রহ যা ব্যবহার করার আগে একটি প্রোগ্রামে আমদানি করতে হবে। TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ইত্যাদির মতো অনেকগুলি ML লাইব্রেরি রয়েছে৷ প্রোগ্রামিংকে আরও সহজ এবং আরও ইন্টারেক্টিভ করার জন্য ML এবং ডেটা হ্যান্ডলিং লাইব্রেরিগুলি সম্পর্কে একজন ML ইঞ্জিনিয়ারের ভাল ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ৷
3. ডেটা মডেলিং এবং মূল্যায়ন
ML-এর অপরিহার্য অংশগুলির মধ্যে একটি হল একটি প্রদত্ত ডেটাসেটের অন্তর্নিহিত কাঠামো অনুমান করার প্রক্রিয়া যাতে দরকারী প্যাটার্নগুলি, যেমন পারস্পরিক সম্পর্ক, ক্লাস্টার, ইজেনভেক্টরগুলি খুঁজে পাওয়া যায়। আমাদের রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ, এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ সহ ডেটা দৃষ্টান্তগুলির বৈশিষ্ট্যগুলির পূর্বাভাস দিতে হবে। একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ারকে একটি নির্ভুলতা মেট্রিক এবং কৌশল ব্যবহার করে একটি প্রদত্ত মডেলের মূল্যায়ন করতে সক্ষম হতে হবে।
4. মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা
ML এর আরেকটি অপরিহার্য অংশ হল ML অ্যালগরিদম প্রয়োগ করতে সক্ষম হচ্ছে। এটি লক্ষণীয় যে আপনার নিজের মডেল তৈরি করা অস্বাভাবিক কারণ বেশ কয়েকটি এমএল মডেল এবং বাস্তবায়ন ইতিমধ্যেই কেরাস এবং স্কিট-লার্নের মতো লাইব্রেরিতে উপলব্ধ। যাইহোক, এই মডেলগুলিকে সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতিতে এবং ডেটাসেট অনুসারে প্রয়োগ করার জন্য দক্ষতা এবং সাধারণভাবে এমএল মডেলগুলির একটি ভাল স্তরের বোঝার প্রয়োজন।
একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ারকে বিভিন্ন পদ্ধতির আপেক্ষিক সুবিধা এবং অসুবিধা এবং ওভারফিটিং, আন্ডারফিটিং, পক্ষপাত এবং ভিন্নতা সমস্যাগুলির মতো সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সম্পর্কেও সচেতন হতে হবে।
5. নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করুন
নিউরাল নেটওয়ার্ক (NNs) হল ML এর একটি সাব-ফিল্ডের অংশ যা নামে পরিচিত গভীর জ্ঞানার্জন এবং অপরিহার্য এমএল দক্ষতার ক্ষেত্রে এটি আরও বর্ধিত প্রয়োজন। যাইহোক, ML-এর আরও ব্যবহারিক প্রয়োগে, আমাদের AI সিস্টেমের জন্য আরও শক্তিশালী মডেল তৈরি করার জন্য আমাদের NN সম্পর্কে কিছু বোঝার প্রয়োজন।
একটি NN শক্তিশালী এমএল মডেল তৈরি করতে স্তর এবং নিউরন ব্যবহার করে। একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ারের এনএন তৈরি, প্রশিক্ষণ, যাচাই এবং পরীক্ষা করতে সক্ষম হওয়া উচিত।
উপসংহার
আপনি এখন কে একটি ভাল বোঝা উচিত মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা হলেন, তারা কী করেন এবং আপনার যাত্রা শুরু করার জন্য আপনার জন্য কী কী দক্ষতা প্রয়োজন। আপনাকে সম্ভাব্যতা, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, প্রোগ্রামিং, ডেটা মডেলিং, অ্যালগরিদম অ্যাপ্লিকেশন এবং এর সাথে ভালভাবে পারদর্শী হতে হবে নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্মাণ শক্তিশালী AI এবং ML সমাধান তৈরি করতে।
নিবন্ধটি সহায়ক ছিল কিনা এবং একজন দক্ষ এমএল ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা কী বলে আপনি মনে করেন তা আমাদের মন্তব্যে জানান।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন