এমন একটি বিশ্বের কল্পনা করুন যেখানে ভিজ্যুয়াল ডেটা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে কম্পিউটারগুলি মানুষের চেয়ে বেশি নির্ভুল। কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রগুলি এই ধারণাটিকে বাস্তবে পরিণত করেছে৷
কম্পিউটার দৃষ্টি এবং মেশিন লার্নিং, AI এর দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। তারা মাঝে মাঝে একে অপরের সাথে বিভ্রান্ত হয়। তারা এমনকি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে.
যাইহোক, তারা স্বতন্ত্র পদ্ধতি সহ পৃথক এলাকা. এই পোস্টে, আমরা কম্পিউটার দৃষ্টি এবং এর মধ্যে বৈসাদৃশ্য নিয়ে আলোচনা করব মেশিন লার্নিং. আমরা এই আকর্ষণীয় AI সাবফিল্ডগুলি অন্বেষণ করার সাথে সাথে আমাদের সাথে যোগ দিন।
কেন আমরা এই পার্থক্য করতে হবে?
কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গুরুত্বপূর্ণ অংশ। তবুও, তাদের বিভিন্ন পদ্ধতি এবং উদ্দেশ্য রয়েছে। তাদের মধ্যে পার্থক্য জেনে আমরা AI এর সম্ভাব্যতা আরও ভালভাবে ব্যবহার করতে পারি।
এবং, আমরা আমাদের প্রকল্পের জন্য সঠিক প্রযুক্তি বেছে নিতে পারি।
একে একে একে একে দুজনের ওপরে যাওয়া যাক।
কম্পিউটার ভিশন বোঝা
ভিজ্যুয়াল জগতকে ব্যাখ্যা করার জন্য কম্পিউটারের ক্ষমতা কম্পিউটার ভিশন নামে পরিচিত। এটি ডিজিটাল ছবি এবং ভিডিও বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রশিক্ষণ কম্পিউটার অন্তর্ভুক্ত করে।
এই প্রযুক্তি মানুষের চোখ এবং মস্তিষ্ক কিভাবে কাজ করে সেভাবে কাজ করে। কম্পিউটার বস্তু, মুখ এবং নিদর্শন চিনতে পারে। তারা ফটো থেকে ডেটা বের করতে পারে। এবং, তারা অ্যালগরিদম এবং মডেল ব্যবহার করে ডেটা মূল্যায়ন করে।
স্বাস্থ্যসেবা, পরিবহন, বিনোদন এবং নিরাপত্তা সহ বেশ কয়েকটি শিল্প কম্পিউটার দৃষ্টি থেকে উপকৃত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কম্পিউটার দৃষ্টি চালকবিহীন গাড়িকে গাইড করতে এবং অসুস্থতা নির্ণয়ে ডাক্তারদের সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়।
কম্পিউটার দৃষ্টি সহ সম্ভাবনা সীমাহীন. এবং, আমরা কেবল তাদের সম্ভাবনা অন্বেষণ করতে শুরু করেছি।
কম্পিউটার ভিশনের প্রধান কাজ
চিত্র স্বীকৃতি
কম্পিউটার ভিশনের একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হল ইমেজ রিকগনিশন। এটি কম্পিউটার সিস্টেমকে শেখায় কিভাবে ডিজিটাল ছবি চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে হয়। এটি বোঝায় যে কম্পিউটারগুলি একটি ছবির উপাদানগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে সক্ষম।
তারা বস্তু, প্রাণী এবং মানুষের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে এবং তাদের যথাযথভাবে লেবেল করতে পারে।
বেশ কিছু শিল্প ইমেজ স্বীকৃতি নিয়োগ করে। উদাহরণস্বরূপ, অনুপ্রবেশকারীদের সনাক্ত করতে এবং ট্র্যাক করতে সুরক্ষা সিস্টেমে চিত্র স্বীকৃতি ব্যবহার করা হয়। এছাড়াও, এটি রেডিওগ্রাফিতে ডাক্তারদের রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসায় সহায়তা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
বস্তু সনাক্তকরণ
এটি একটি স্থির বা চলমান ভিজ্যুয়াল মিডিয়াতে আইটেমগুলি সনাক্তকরণ এবং সনাক্ত করার কৌশল। এই কাজের জন্য আবেদনের মধ্যে রয়েছে রোবট, স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি এবং নজরদারি। উদাহরণস্বরূপ, নেস্ট ক্যাম এটি একটি হোম সিকিউরিটি সিস্টেম যা গ্রাহকদের সতর্ক করে যখন এটি বস্তু সনাক্তকরণ ব্যবহার করে গতি বা শব্দ সনাক্ত করে।
সেগমেন্টেশন
একটি ছবিকে বিভক্ত করার প্রক্রিয়াটি এটিকে অনেকগুলি অংশে বিভক্ত করছে, প্রতিটি তার অনন্য বৈশিষ্ট্য সহ। এই চাকরির জন্য আবেদনের মধ্যে রয়েছে নথি বিশ্লেষণ, ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ এবং মেডিকেল ইমেজিং।
উদাহরণস্বরূপ, সুপরিচিত ছবি সম্পাদনা প্রোগ্রাম অ্যাডোবি ফটোশপ একটি চিত্রের মধ্যে বিভিন্ন উপাদানকে বিচ্ছিন্ন করতে এবং প্রতিটি উপাদানে বিভিন্ন প্রভাব প্রয়োগ করতে বিভাজন নিয়োগ করে।
মেশিন লার্নিং বোঝা
এর একটি উদাহরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং হয়। এটি কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে শেখায় এবং সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে। স্পষ্টভাবে কোডেড না হয়ে, এটি একটি নির্দিষ্ট কার্যকলাপে কম্পিউটারগুলিকে আরও ভাল হতে সাহায্য করার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি নিয়োগ করে৷
অন্যভাবে বলতে গেলে, মেশিন লার্নিং হল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া তাদের গাইড হিসাবে ডেটা গ্রহণ করার সময় কম্পিউটারগুলি নিজেরাই শিখতে পারে।
ডেটা, অ্যালগরিদম এবং প্রতিক্রিয়া হল মেশিন লার্নিংয়ের তিনটি প্রধান উপাদান। দ্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম নিদর্শন শনাক্ত করার জন্য প্রথমে একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ নিতে হবে। দ্বিতীয়ত, অ্যালগরিদম শেখা নিদর্শন ব্যবহার করে একটি নতুন ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে।
শেষ পর্যন্ত, এর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির প্রতিক্রিয়া পাওয়ার পরে, অ্যালগরিদম সামঞ্জস্য করে। এবং, এটি এর কার্যকারিতা বাড়ায়।
মেশিন লার্নিং প্রধান প্রকার
তত্ত্বাবধানে শেখার
তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেয়। সুতরাং, ইনপুট এবং ম্যাচিং আউটপুট জোড়া হয়। আউটপুটগুলির সাথে ইনপুট যুক্ত করতে শেখার পরে, অ্যালগরিদম নতুন ডেটা ব্যবহার করে ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে।
ছবি স্বীকৃতি, অডিও স্বীকৃতি, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলি তত্ত্বাবধানে শিক্ষা নিযুক্ত করে। অ্যাপলের ভার্চুয়াল সহকারী সিরি, উদাহরণস্বরূপ, আপনার আদেশগুলি ব্যাখ্যা করতে এবং তা পালন করার জন্য তত্ত্বাবধানে শিক্ষা নিযুক্ত করে।
অশিক্ষিত শিক্ষা
আনসুপারভাইসড লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট। এই ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম একটি ডেটাসেটে শেখানো হয় যেখানে ইনপুট এবং আউটপুটগুলি জোড়া হয় না। ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে, অ্যালগরিদমকে প্রথমে ডেটাতে প্যাটার্ন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক চিনতে শিখতে হবে।
ডেটা কম্প্রেশন, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং ক্লাস্টারিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাকে নিয়োগ করে। এই ক্ষেত্রে, মর্দানী স্ত্রীলোক ভোক্তাদের তাদের ক্রয়ের ইতিহাস এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ব্যবহার করে ব্রাউজিং অভ্যাসের উপর ভিত্তি করে পণ্যের সুপারিশ করে।
শক্তিবৃদ্ধি শেখা
এতে পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করা এবং পুরষ্কার এবং জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া পাওয়া জড়িত। অ্যালগরিদম এমন সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা অর্জন করে যা পুরষ্কার বাড়ায় এবং জরিমানা হ্রাস করে।
এই ধরনের মেশিন লার্নিং এর জন্য অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে রোবট, স্ব-চালিত গাড়ি এবং গেমিং। উদাহরণস্বরূপ, Google DeepMind এর AlphaGo সফ্টওয়্যারটি গো-এর গেম খেলতে শক্তিবৃদ্ধি শেখার নিয়োগ করে।
কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে সম্পর্ক
কিভাবে কম্পিউটার ভিশন টাস্ক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে?
অবজেক্ট শনাক্তকরণ এবং ছবি শ্রেণীকরণ সহ বেশ কিছু কম্পিউটার ভিশন কাজ, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। নিযুক্ত করা হয় যে মেশিন লার্নিং কৌশল একটি সাধারণ ফর্ম কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)।
এটি ছবিতে নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে পারে।
এই ক্ষেত্রে, গুগল ছবি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এটি উপস্থিত আইটেম এবং ব্যক্তিদের উপর ভিত্তি করে ফটোগ্রাফগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে।
বাস্তব জগতে কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং এর অ্যাপ্লিকেশন
বেশ কিছু বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন কম্পিউটার দৃষ্টি এবং মেশিন লার্নিংকে একত্রিত করে। একটি দুর্দান্ত উদাহরণ হল স্ব-চালিত গাড়ি। তারা কম্পিউটার দৃষ্টি দিয়ে রাস্তার জিনিসগুলি সনাক্ত করে এবং পর্যবেক্ষণ করে।
এবং, তারা সেই তথ্যের উপর ভিত্তি করে বিচার করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। Waymo অ্যালফাবেটের মালিকানাধীন একটি স্ব-চালিত গাড়ি সংস্থা। অবজেক্ট রিকগনিশন এবং ম্যাপিংয়ের জন্য, এটি কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং উভয়কে একত্রিত করে।
কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং চিকিৎসা শিল্পেও একসাথে ব্যবহৃত হয়। তারা পেশাদারদের চিকিৎসা ছবি পরীক্ষা করতে এবং রোগ নির্ণয়ে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, এফডিএ-অনুমোদিত ডায়াগনস্টিক টুল IDx-DR রেটিনার ছবি পরীক্ষা করতে এবং ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি খুঁজে পেতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এটি এমন একটি শর্ত যা উপেক্ষা করলে অন্ধত্ব হতে পারে।
মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার ভিশনের মধ্যে পার্থক্য
নিযুক্ত ডেটার ধরন
কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডেটার ধরন আলাদা। মেশিন লার্নিং সংখ্যাসূচক, পাঠ্য এবং অডিও ডেটা সহ বিভিন্ন ধরণের ডেটা পরিচালনা করতে পারে।
যাইহোক, কম্পিউটার দৃষ্টি শুধুমাত্র উপর মনোনিবেশ চাক্ষুষ তথ্য ছবি এবং ভিডিও মত.
প্রতিটি ক্ষেত্রের লক্ষ্য
মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার ভিশনের বিভিন্ন উদ্দেশ্য রয়েছে। কম্পিউটার ভিশনের প্রধান লক্ষ্য হল ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং বোঝা। এর মধ্যে রয়েছে অবজেক্ট রিকগনিশন, মোশন ট্র্যাকিং এবং ছবি বিশ্লেষণ।
যাইহোক, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সব ধরনের কার্যকলাপের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট হিসাবে কম্পিউটার ভিশন
যদিও এটি একটি পৃথক এলাকা, কম্পিউটার ভিশনকে মেশিন লার্নিংয়ের একটি অংশ হিসাবেও দেখা হয়।
মেশিন লার্নিং-এ ব্যবহৃত বেশ কিছু পদ্ধতি এবং সংস্থান গভীর জ্ঞানার্জন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ক্লাস্টারিং-ও কম্পিউটার দৃষ্টি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
সামনে উত্তেজনাপূর্ণ সম্ভাবনা
তাদের ছেদ করার সম্ভাবনা আরও আকর্ষণীয় হয়ে উঠছে। নতুন প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে, আমরা দর্শনীয় অ্যাপ্লিকেশন দেখতে আশা করতে পারি।
একটি ক্ষেত্র যেখানে এই ছেদ বিশেষভাবে আকর্ষণীয় তা হল রোবোটিক্স। কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং রোবটকে জটিল পরিবেশে নেভিগেট করার অনুমতি দিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
তারা আরও স্বাধীন হওয়ার সাথে সাথে বস্তু এবং মানুষের সাথে যোগাযোগ করবে। আমরা রোবট দেখতে আশা করতে পারি যেগুলি বিভিন্ন কাজে আরও দক্ষ।
আরেকটি আকর্ষণীয় সম্ভাবনা হল ভার্চুয়াল বাস্তবতা। ভিজ্যুয়াল ইনপুট সনাক্ত এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা সহ কম্পিউটার দৃষ্টি এবং মেশিন লার্নিং, মানুষকে ভার্চুয়াল পরিবেশের সাথে আরও স্বাভাবিকভাবে এবং স্বজ্ঞাতভাবে জড়িত হতে দেয়। আমরা এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলি দেখতে পাব যা আমাদের প্রকৃত এবং ভার্চুয়াল জগতগুলিকে মসৃণভাবে একত্রিত করতে দেয়। এটি বিনোদন, শিক্ষা এবং অন্যান্য উদ্দেশ্যে নতুন সম্ভাবনা নিয়ে আসবে।
কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের ভবিষ্যত অনেক প্রতিশ্রুতি রাখে। আমরা পরবর্তী বছরগুলিতে এই ডোমেনগুলির আরও উল্লেখযোগ্য ব্যবহার দেখতে পাব।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন