সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
আমরা এখন মহাকাশের বিস্তৃতি এবং কম্পিউটারকে ধন্যবাদ সাবঅ্যাটমিক কণার মিনিটের জটিলতা গণনা করতে পারি।
গণনা এবং গণনার ক্ষেত্রে কম্পিউটার মানুষকে হারায়, সেইসাথে যৌক্তিক হ্যাঁ/না প্রক্রিয়া অনুসরণ করে, এর সার্কিট্রির মাধ্যমে আলোর গতিতে ইলেকট্রন ভ্রমণ করার জন্য ধন্যবাদ।
যাইহোক, আমরা প্রায়শই তাদের "বুদ্ধিমান" হিসাবে দেখি না কারণ, অতীতে, কম্পিউটার মানুষের দ্বারা শেখানো (প্রোগ্রাম করা) ছাড়া কিছুই করতে পারত না।
মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, বৈজ্ঞানিক এবং প্রযুক্তির শিরোনামে একটি গুঞ্জন শব্দ হয়ে উঠেছে।
মেশিন লার্নিং সর্বব্যাপী বলে মনে হয়, কিন্তু অনেক লোক যারা এই শব্দটি ব্যবহার করে তারা এটি কী, এটি কী করে এবং এটি কীসের জন্য সর্বোত্তম ব্যবহার করা হয় তা যথাযথভাবে সংজ্ঞায়িত করতে সংগ্রাম করবে।
এই নিবন্ধটি মেশিন লার্নিংকে স্পষ্ট করার চেষ্টা করে এবং সেইসঙ্গে কীভাবে প্রযুক্তিটি এত উপকারী তা ব্যাখ্যা করার জন্য কীভাবে কাজ করে তার বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ প্রদান করে।
তারপরে, আমরা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং পদ্ধতির দিকে তাকাব এবং ব্যবসার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় সেগুলি কীভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে তা দেখব।
অবশেষে, মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যত সম্পর্কে কিছু দ্রুত ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য আমরা আমাদের ক্রিস্টাল বলটির সাথে পরামর্শ করব।
মেশিন লার্নিং কী?
মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শৃঙ্খলা যা কম্পিউটারগুলিকে সেই প্যাটার্নগুলি কী তা স্পষ্টভাবে শেখানো ছাড়াই ডেটা থেকে প্যাটার্নগুলি অনুমান করতে সক্ষম করে৷
এই উপসংহারগুলি প্রায়শই ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন মানের মধ্যে সম্পর্ক চিত্রিত করার জন্য গাণিতিক মডেলগুলির বিকাশের উপর ভিত্তি করে।
এটিকে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং এর সাথে তুলনা করুন, যা নির্ধারক সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে, যেখানে আমরা স্পষ্টভাবে কম্পিউটারকে একটি নির্দিষ্ট কাজ করার জন্য অনুসরণ করার জন্য একটি নিয়মের সেট দিয়ে থাকি।
কম্পিউটার প্রোগ্রামিং এর এই পদ্ধতি নিয়ম ভিত্তিক প্রোগ্রামিং নামে পরিচিত। মেশিন লার্নিং নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং থেকে আলাদা এবং এর চেয়ে বেশি পারফর্ম করে যে এটি নিজেই এই নিয়মগুলি বের করতে পারে।
ধরে নিন আপনি একজন ব্যাঙ্ক ম্যানেজার যিনি তাদের লোনে একটি লোন আবেদন ব্যর্থ হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে চান।
একটি নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতিতে, ব্যাঙ্ক ম্যানেজার (বা অন্যান্য বিশেষজ্ঞ) স্পষ্টভাবে কম্পিউটারকে জানাবেন যে আবেদনকারীর ক্রেডিট স্কোর একটি নির্দিষ্ট স্তরের নিচে হলে, আবেদনটি বাতিল করা উচিত।
যাইহোক, একটি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম কেবলমাত্র ক্লায়েন্ট ক্রেডিট রেটিং এবং ঋণের ফলাফলের পূর্ববর্তী ডেটা বিশ্লেষণ করবে এবং এই থ্রেশহোল্ডটি নিজে থেকে কী হওয়া উচিত তা নির্ধারণ করবে।
মেশিন পূর্ববর্তী তথ্য থেকে শেখে এবং এইভাবে তার নিজস্ব নিয়ম তৈরি করে। অবশ্যই, এটি শুধুমাত্র মেশিন লার্নিং এর একটি প্রাইমার; বাস্তব-বিশ্বের মেশিন লার্নিং মডেলগুলি মৌলিক থ্রেশহোল্ডের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি জটিল।
তবুও, এটি মেশিন লার্নিং এর সম্ভাবনার একটি চমৎকার প্রদর্শনী।
কীভাবে ক মেশিন শিখতে?
জিনিসগুলি সহজ রাখতে, মেশিনগুলি তুলনামূলক ডেটাতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে "শিখতে"। আপনি বহির্বিশ্ব থেকে সংগ্রহ করেছেন এমন তথ্য হিসাবে ডেটা বিবেচনা করুন। একটি মেশিনকে যত বেশি ডেটা দেওয়া হয়, এটি তত বেশি "স্মার্ট" হয়ে যায়।
যাইহোক, সব তথ্য এক নয়। ধরে নিন আপনি একজন জলদস্যু যার জীবনের উদ্দেশ্য দ্বীপে সমাহিত সম্পদ উন্মোচন করা। আপনি পুরষ্কার সনাক্ত করতে যথেষ্ট পরিমাণ জ্ঞান চাইবেন।
এই জ্ঞান, ডেটার মতো, হয় আপনাকে সঠিক বা ভুল পথে নিয়ে যেতে পারে।
তথ্য/ডেটা যত বেশি অর্জিত হবে, তত কম অস্পষ্টতা থাকবে এবং এর বিপরীতে। ফলস্বরূপ, আপনি যে ধরণের ডেটা আপনার মেশিনকে খাওয়াচ্ছেন তা থেকে শেখার জন্য বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ।
যাইহোক, একবার যথেষ্ট পরিমাণ ডেটা প্রদান করা হলে, কম্পিউটার ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। যন্ত্রগুলি ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিতে পারে যতক্ষণ না এটি অতীত থেকে খুব বেশি বিচ্যুত না হয়।
কি ঘটতে পারে তা নির্ধারণ করতে ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে মেশিনগুলি "শিখে"।
যদি পুরানো ডেটা নতুন ডেটার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ হয়, তাহলে আপনি আগের ডেটা সম্পর্কে যা বলতে পারেন তা নতুন ডেটাতে প্রযোজ্য হতে পারে। যেন আপনি সামনের দিকে ফিরে তাকাচ্ছেন।
মেশিন লার্নিং এর ধরন কি কি?
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অ্যালগরিদমগুলিকে প্রায়শই তিনটি বিস্তৃত প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় (যদিও অন্যান্য শ্রেণিবিন্যাস স্কিমগুলিও ব্যবহার করা হয়):
- তত্ত্বাবধান শেখা
- নিরীক্ষণশিক্ষা
- শক্তিবৃদ্ধি শেখা
তত্ত্বাবধান শেখা
তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিং বলতে এমন কৌশল বোঝায় যেখানে মেশিন লার্নিং মডেলকে সুদের পরিমাণের জন্য সুস্পষ্ট লেবেল সহ ডেটার একটি সংগ্রহ দেওয়া হয় (এই পরিমাণকে প্রায়শই প্রতিক্রিয়া বা লক্ষ্য হিসাবে উল্লেখ করা হয়)।
AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষিত করার জন্য, আধা-তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটার মিশ্রণকে নিয়োগ করে।
আপনি যদি লেবেলবিহীন ডেটা নিয়ে কাজ করেন, তাহলে আপনাকে কিছু ডেটা লেবেল করতে হবে।
লেবেলিং হল সাহায্যের জন্য নমুনা লেবেল করার প্রক্রিয়া একটি মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ মডেল. লেবেলিং প্রাথমিকভাবে মানুষ দ্বারা করা হয়, যা ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে। যাইহোক, লেবেলিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার কৌশল আছে।
আমরা আগে আলোচনা করা ঋণ আবেদন পরিস্থিতি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি চমৎকার দৃষ্টান্ত। আমাদের কাছে প্রাক্তন লোন আবেদনকারীদের ক্রেডিট রেটিং (এবং সম্ভবত আয়ের মাত্রা, বয়স এবং আরও অনেক কিছু) সম্পর্কিত ঐতিহাসিক ডেটা ছিল সেইসাথে নির্দিষ্ট লেবেল যা আমাদের বলেছিল যে প্রশ্নে থাকা ব্যক্তি তাদের ঋণে খেলাপি হয়েছে কিনা।
রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ হল তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার কৌশলগুলির দুটি উপসেট।
- শ্রেণীবিন্যাস - এটি সঠিকভাবে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। স্প্যাম ফিল্টার একটি উদাহরণ. "স্প্যাম" একটি বিষয়গত বিভাগ হতে পারে—স্প্যাম এবং নন-স্প্যাম যোগাযোগের মধ্যে লাইনটি অস্পষ্ট—এবং স্প্যাম ফিল্টার অ্যালগরিদম ক্রমাগত আপনার প্রতিক্রিয়ার উপর নির্ভর করে নিজেকে পরিমার্জিত করে চলেছে (অর্থাৎ ইমেল যা মানুষ স্প্যাম হিসাবে চিহ্নিত করে)৷
- প্রত্যাগতি - এটি নির্ভরশীল এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ বোঝার জন্য সহায়ক। রিগ্রেশন মডেলগুলি বিভিন্ন ডেটা উত্সের উপর ভিত্তি করে সংখ্যাসূচক মানগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে, যেমন একটি নির্দিষ্ট কোম্পানির জন্য বিক্রয় রাজস্ব অনুমান। লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং বহুপদী রিগ্রেশন হল কিছু বিশিষ্ট রিগ্রেশন কৌশল।
নিরীক্ষণশিক্ষা
তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষায়, আমাদের লেবেলবিহীন ডেটা দেওয়া হয় এবং আমরা কেবল নিদর্শন খুঁজছি। আসুন ভান করি আপনি আমাজন। আমরা কি ক্লায়েন্ট ক্রয়ের ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে কোন ক্লাস্টার (অনুরূপ ভোক্তাদের গ্রুপ) খুঁজে পেতে পারি?
যদিও আমাদের কাছে একজন ব্যক্তির পছন্দ সম্পর্কে সুস্পষ্ট, চূড়ান্ত ডেটা নেই, এই উদাহরণে, কেবলমাত্র জেনে রাখা যে ভোক্তাদের একটি নির্দিষ্ট সেট তুলনামূলক পণ্য ক্রয় করে তা আমাদের ক্লাস্টারের অন্যান্য ব্যক্তিরাও কি কিনছে তার উপর ভিত্তি করে কেনার পরামর্শ দেওয়ার অনুমতি দেয়।
Amazon এর "আপনিও আগ্রহী হতে পারেন" ক্যারোজেল অনুরূপ প্রযুক্তি দ্বারা চালিত হয়।
আপনি একসাথে কি গ্রুপ করতে চান তার উপর নির্ভর করে, তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং ক্লাস্টারিং বা অ্যাসোসিয়েশনের মাধ্যমে ডেটা গ্রুপ করতে পারে।
- থলোথলো - তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ডেটাতে নিদর্শন অনুসন্ধান করে এই চ্যালেঞ্জটি অতিক্রম করার চেষ্টা করে। যদি একটি অনুরূপ ক্লাস্টার বা গোষ্ঠী থাকে, তবে অ্যালগরিদম তাদের একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতিতে শ্রেণিবদ্ধ করবে। পূর্ববর্তী ক্রয় ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ক্লায়েন্টদের শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করা এর একটি উদাহরণ।
- এসোসিয়েশন - তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা বিভিন্ন গোষ্ঠীর অন্তর্নিহিত নিয়ম এবং অর্থ বোঝার চেষ্টা করে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার চেষ্টা করে। একটি অ্যাসোসিয়েশন সমস্যার একটি ঘন ঘন উদাহরণ হল গ্রাহকের ক্রয়ের মধ্যে একটি লিঙ্ক নির্ধারণ করা। স্টোরগুলি কী পণ্যগুলি একসাথে কেনা হয়েছিল তা জানতে আগ্রহী হতে পারে এবং সহজে অ্যাক্সেসের জন্য এই পণ্যগুলির অবস্থান ব্যবস্থা করতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারে।
শক্তিবৃদ্ধি শেখার
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল একটি ইন্টারেক্টিভ সেটিংয়ে লক্ষ্য-ভিত্তিক সিদ্ধান্তগুলির একটি সিরিজ করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল শেখানোর একটি কৌশল। উপরে উল্লিখিত গেমিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে এটির চমৎকার চিত্র।
আপনাকে আগের হাজার হাজার দাবা গেমের AlphaZero ইনপুট করতে হবে না, প্রতিটিতে একটি "ভাল" বা "দরিদ্র" লেবেলযুক্ত পদক্ষেপ রয়েছে। এটিকে কেবল গেমের নিয়ম এবং লক্ষ্য শেখান এবং তারপরে এটিকে এলোমেলো কাজগুলি চেষ্টা করতে দিন।
ইতিবাচক শক্তিবৃদ্ধি এমন কার্যকলাপে দেওয়া হয় যা প্রোগ্রামটিকে লক্ষ্যের কাছাকাছি নিয়ে যায় (যেমন একটি শক্ত প্যান অবস্থান তৈরি করা)। যখন কাজগুলি বিপরীত প্রভাব ফেলে (যেমন রাজাকে অকালে স্থানান্তরিত করা), তখন তারা নেতিবাচক শক্তিবৃদ্ধি অর্জন করে।
সফ্টওয়্যার শেষ পর্যন্ত এই পদ্ধতি ব্যবহার করে গেম আয়ত্ত করতে পারেন.
শক্তিবৃদ্ধি শেখা রোবোটিক্সে রোবটকে জটিল এবং কঠিন থেকে প্রকৌশলী কর্মের জন্য শেখানোর জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি কখনও কখনও ট্র্যাফিক প্রবাহ উন্নত করতে ট্র্যাফিক সিগন্যালের মতো রাস্তার অবকাঠামোর সাথে একত্রে ব্যবহার করা হয়।
মেশিন লার্নিং দিয়ে কি করা যায়?
সমাজ এবং শিল্পে মেশিন লার্নিং ব্যবহার মানুষের প্রচেষ্টার বিস্তৃত পরিসরে অগ্রগতির ফলস্বরূপ।
আমাদের দৈনন্দিন জীবনে, মেশিন লার্নিং এখন Google-এর সার্চ এবং ইমেজ অ্যালগরিদমগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করে, যা আমাদের যখন প্রয়োজন তখন আমাদের প্রয়োজনীয় তথ্যের সাথে আরও সঠিকভাবে মেলাতে দেয়৷
মেডিসিনে, উদাহরণস্বরূপ, চিকিত্সকদের বুঝতে এবং কীভাবে ক্যান্সার ছড়ায় তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করার জন্য জেনেটিক ডেটাতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা হচ্ছে, যাতে আরও কার্যকর থেরাপির বিকাশের অনুমতি দেওয়া হয়।
গভীর স্থান থেকে ডেটা এখানে বিশাল রেডিও টেলিস্কোপের মাধ্যমে সংগ্রহ করা হচ্ছে - এবং মেশিন লার্নিং দিয়ে বিশ্লেষণ করার পরে, এটি আমাদের ব্ল্যাক হোলের রহস্য উদঘাটনে সহায়তা করছে।
খুচরা বিক্রেতার মেশিন লার্নিং ক্রেতাদের যে জিনিসগুলি অনলাইনে কিনতে চায় তার সাথে লিঙ্ক করে এবং দোকানের কর্মচারীদের ইট-এবং-মর্টার জগতে তাদের ক্লায়েন্টদের জন্য যে পরিষেবা প্রদান করে তা তৈরি করতে সহায়তা করে৷
যারা নিরপরাধকে আঘাত করতে চায় তাদের আচরণের পূর্বাভাস দিতে সন্ত্রাস ও চরমপন্থার বিরুদ্ধে যুদ্ধে মেশিন লার্নিং নিযুক্ত করা হয়।
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) বলতে মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে কম্পিউটারকে মানুষের ভাষায় আমাদের সাথে বোঝার এবং যোগাযোগ করার অনুমতি দেওয়ার প্রক্রিয়াকে বোঝায়, এবং এর ফলে অনুবাদ প্রযুক্তির পাশাপাশি ভয়েস-নিয়ন্ত্রিত ডিভাইসগুলি আমরা ক্রমবর্ধমানভাবে প্রতিদিন ব্যবহার করি, যেমন অ্যালেক্সা, গুগল ডট, সিরি এবং গুগল সহকারী।
একটি প্রশ্ন ছাড়াই, মেশিন লার্নিং প্রদর্শন করছে যে এটি একটি রূপান্তরকারী প্রযুক্তি।
আমাদের সাথে কাজ করতে এবং তাদের ত্রুটিহীন যুক্তি এবং অতিমানবীয় গতির সাহায্যে আমাদের নিজস্ব মৌলিকতা এবং কল্পনাকে বাড়িয়ে তুলতে সক্ষম রোবটগুলি এখন আর বিজ্ঞানের কল্পকাহিনী নয় – তারা অনেক ক্ষেত্রেই বাস্তবে পরিণত হচ্ছে।
মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে
1. সাইবারসিকিউরিটি
যেহেতু নেটওয়ার্কগুলি আরও জটিল হয়ে উঠেছে, সাইবার নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞরা অক্লান্ত পরিশ্রম করেছেন নিরাপত্তা হুমকির ক্রমবর্ধমান পরিসরের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে।
দ্রুত বিকশিত ম্যালওয়্যার এবং হ্যাকিং কৌশলগুলির মোকাবিলা করা যথেষ্ট চ্যালেঞ্জিং, কিন্তু ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) ডিভাইসগুলির বিস্তার সাইবার নিরাপত্তা পরিবেশকে মৌলিকভাবে রূপান্তরিত করেছে।
যে কোনো মুহূর্তে এবং যেকোনো স্থানে হামলা হতে পারে।
সৌভাগ্যক্রমে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সাইবার নিরাপত্তা ক্রিয়াকলাপগুলিকে এই দ্রুত বিকাশের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে সক্ষম করেছে৷
আনুমানিক বিশ্লেষণ দ্রুত সনাক্তকরণ এবং আক্রমণগুলি প্রশমিত করতে সক্ষম করুন, যখন মেশিন লার্নিং বিদ্যমান নিরাপত্তা ব্যবস্থায় অস্বাভাবিকতা এবং দুর্বলতা সনাক্ত করতে একটি নেটওয়ার্কের ভিতরে আপনার কার্যকলাপ বিশ্লেষণ করতে পারে।
2. গ্রাহক সেবা অটোমেশন
ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অনলাইন ক্লায়েন্ট পরিচিতি পরিচালনা করা অনেক সংস্থাকে চাপে ফেলেছে।
তারা প্রাপ্ত অনুসন্ধানের পরিমাণ এবং আউটসোর্সিং সমস্যাগুলির প্রথাগত পদ্ধতির পরিচালনা করার জন্য তাদের কাছে পর্যাপ্ত গ্রাহক পরিষেবা কর্মী নেই যোগাযোগ কেন্দ্র আজকের ক্লায়েন্টদের অনেকের জন্য এটি অগ্রহণযোগ্য।
চ্যাটবট এবং অন্যান্য স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি এখন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির অগ্রগতির জন্য এই চাহিদাগুলির সমাধান করতে পারে৷ সংস্থাগুলি জাগতিক এবং নিম্ন-অগ্রাধিকারমূলক ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে আরও উচ্চ-স্তরের গ্রাহক সহায়তা গ্রহণের জন্য কর্মীদের মুক্ত করতে পারে।
সঠিকভাবে ব্যবহার করা হলে, ব্যবসায় মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানকে স্ট্রীমলাইন করতে সাহায্য করতে পারে এবং ভোক্তাদের এমন সহায়ক সহায়তা প্রদান করতে পারে যা তাদের প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ব্র্যান্ড চ্যাম্পিয়ন হতে রূপান্তরিত করে।
3। যোগাযোগ
যেকোন ধরনের যোগাযোগের ক্ষেত্রে ত্রুটি এবং ভ্রান্ত ধারণাগুলি এড়ানো গুরুত্বপূর্ণ, তবে আজকের ব্যবসায়িক যোগাযোগের ক্ষেত্রে আরও বেশি।
সহজ ব্যাকরণগত ভুল, ভুল টোন, বা ভুল অনুবাদ ইমেল যোগাযোগ, গ্রাহক মূল্যায়নে বিভিন্ন সমস্যার কারণ হতে পারে ভিডিও কনফারেন্সিং, বা অনেক ফর্মে পাঠ্য-ভিত্তিক ডকুমেন্টেশন।
মেশিন লার্নিং সিস্টেমে মাইক্রোসফ্টের ক্লিপির মাথার দিনগুলির বাইরেও উন্নত যোগাযোগ রয়েছে।
এই মেশিন লার্নিং উদাহরণগুলি ব্যক্তিদের প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, রিয়েল-টাইম ভাষা অনুবাদ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি ব্যবহার করে সহজভাবে এবং সুনির্দিষ্টভাবে যোগাযোগ করতে সাহায্য করেছে।
যদিও অনেক ব্যক্তি স্বয়ংক্রিয় সংশোধন ক্ষমতা অপছন্দ করে, তারা বিব্রতকর ভুল এবং অনুপযুক্ত স্বর থেকে সুরক্ষিত থাকাকেও মূল্য দেয়।
4. অবজেক্ট রিকগনিশন
যদিও তথ্য সংগ্রহ এবং ব্যাখ্যা করার প্রযুক্তিটি বেশ কিছুদিন ধরে চলছে, কম্পিউটার সিস্টেমকে তারা কী দেখছে তা বুঝতে শেখানো একটি প্রতারণামূলকভাবে কঠিন কাজ বলে প্রমাণিত হয়েছে।
মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের কারণে ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ডিভাইসে অবজেক্ট রিকগনিশন ক্ষমতা যুক্ত করা হচ্ছে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ব-ড্রাইভিং অটোমোবাইল, অন্য একটি গাড়িকে দেখে চিনতে পারে, এমনকি প্রোগ্রামাররা রেফারেন্স হিসাবে ব্যবহার করার জন্য সেই গাড়িটির সঠিক উদাহরণ না দিলেও।
এই প্রযুক্তি এখন খুচরা ব্যবসায় ব্যবহার করা হচ্ছে চেকআউট প্রক্রিয়ার গতি বাড়ানোর জন্য। ক্যামেরা ভোক্তাদের কার্টে থাকা পণ্যগুলিকে শনাক্ত করে এবং তারা দোকান থেকে বের হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের অ্যাকাউন্টে বিল দিতে পারে।
৩. ডিজিটাল বিপণন
আজকের বিপণনের বেশিরভাগই অনলাইনে করা হয়, বিভিন্ন ডিজিটাল প্ল্যাটফর্ম এবং সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম ব্যবহার করে।
যেহেতু ব্যবসাগুলি তাদের ভোক্তাদের এবং তাদের ক্রয় আচরণ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে, বিপণন দলগুলি তাদের লক্ষ্য শ্রোতাদের একটি বিশদ চিত্র তৈরি করতে এবং কোন লোকেরা তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলি সন্ধান করতে বেশি আগ্রহী তা আবিষ্কার করতে সেই তথ্যগুলি ব্যবহার করতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিপণনকারীদের সেই সমস্ত ডেটা বোঝাতে, উল্লেখযোগ্য নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি আবিষ্কার করতে সহায়তা করে যা তাদের সম্ভাবনাকে শক্তভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে দেয়।
একই প্রযুক্তি বড় ডিজিটাল মার্কেটিং অটোমেশনের অনুমতি দেয়। নতুন সম্ভাব্য ভোক্তাদের গতিশীলভাবে আবিষ্কার করতে এবং সঠিক সময়ে এবং স্থানে তাদের প্রাসঙ্গিক বিপণন সামগ্রী সরবরাহ করার জন্য বিজ্ঞাপন সিস্টেমগুলি সেট আপ করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যত
মেশিন লার্নিং অবশ্যই জনপ্রিয়তা অর্জন করছে কারণ আরও ব্যবসা এবং বিশাল সংস্থাগুলি নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা বা জ্বালানী উদ্ভাবনের জন্য প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
এই ক্রমাগত বিনিয়োগ একটি বোঝাপড়া প্রদর্শন করে যে মেশিন লার্নিং ROI তৈরি করছে, বিশেষ করে উপরে উল্লিখিত কিছু প্রতিষ্ঠিত এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে।
সর্বোপরি, প্রযুক্তিটি যদি Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps ইত্যাদির জন্য যথেষ্ট ভালো হয়, তাহলে সম্ভাবনা রয়েছে যে এটি আপনার কোম্পানিকে তার ডেটার সর্বোচ্চ ব্যবহার করতেও সাহায্য করতে পারে।
নতুনের মতো মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি এবং চালু করা হয়েছে, আমরা শিল্প জুড়ে ব্যবহৃত অ্যাপ্লিকেশনের সংখ্যা বৃদ্ধির সাক্ষী হব।
এর সাথে ইতিমধ্যেই ঘটছে মুখ স্বীকৃতি, যা একসময় আপনার আইফোনে একটি নতুন ফাংশন ছিল কিন্তু এখন বিস্তৃত প্রোগ্রাম এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রয়োগ করা হচ্ছে, বিশেষ করে জননিরাপত্তা সম্পর্কিত।
মেশিন লার্নিং দিয়ে শুরু করার চেষ্টা করা বেশিরভাগ সংস্থার মূল চাবিকাঠি হল উজ্জ্বল ভবিষ্যতবাদী দৃষ্টিভঙ্গির অতীত দেখা এবং প্রযুক্তি আপনাকে সাহায্য করতে পারে এমন আসল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি আবিষ্কার করা।
উপসংহার
শিল্পোত্তর যুগে, বিজ্ঞানী এবং পেশাদাররা এমন একটি কম্পিউটার তৈরি করার চেষ্টা করছেন যা মানুষের মতো আচরণ করে।
চিন্তার যন্ত্র মানবতার জন্য AI এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অবদান; এই স্ব-চালিত মেশিনের অভূতপূর্ব আগমন কর্পোরেট অপারেটিং নিয়মগুলিকে দ্রুত রূপান্তরিত করেছে।
স্ব-চালিত যানবাহন, স্বয়ংক্রিয় সহকারী, স্বায়ত্তশাসিত উত্পাদনকারী কর্মচারী এবং স্মার্ট শহরগুলি সম্প্রতি স্মার্ট মেশিনগুলির কার্যকারিতা প্রদর্শন করেছে। মেশিন লার্নিং বিপ্লব, এবং মেশিন লার্নিংয়ের ভবিষ্যত আমাদের সাথে দীর্ঘকাল থাকবে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন