ডিজিটালাইজড বিশ্বের আলোচ্য বিষয়গুলির মধ্যে একটি, যা সাম্প্রতিক বছরগুলিতে জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে, তা হল মেশিন লার্নিং, অর্থাৎ মেশিন লার্নিং৷ মেশিন লার্নিং কি, যা ব্যাঙ্কিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির পরিপ্রেক্ষিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা এবং ব্যাঙ্কিং সেক্টরে অনেক সুবিধা প্রদান করে?
মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং, যাকে এক ধরনের অ্যাপ্লিকেশন হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যেখানে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি প্রশিক্ষণ ডেটা এবং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্যাটার্ন শিখতে পারে, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপ-শাখা। অ্যাপ্লিকেশন, যা মানুষের গতিবিধি অনুকরণ করে, প্রোগ্রামিং ছাড়াই অভিজ্ঞতার মাধ্যমে শেখার লক্ষ্য রাখে। প্রশিক্ষণ ডেটা এবং অ্যালগরিদমগুলির জন্য ধন্যবাদ, এটি ডেটা সনাক্ত করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজগুলি সম্পূর্ণ করে৷
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং, প্রথমবার IBM গবেষক আর্থার স্যামুয়েল 1959 সালে ব্যবহার করেছিলেন, যা বর্তমানে ব্যবহৃত Google অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং সিরির মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির ভিত্তি তৈরি করে৷ মেশিন লার্নিং, যাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপ-শাখা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, কম্পিউটারকে মানুষের মতো চিন্তা করতে এবং নিজের কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে।
কম্পিউটারকে মানুষের মতো চিন্তা করার জন্য, মানুষের মস্তিষ্কের ভিত্তিতে তৈরি অ্যালগরিদমগুলির সমন্বয়ে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়।
মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার কি কি?
আজকের বিশ্বে, যেখানে প্রযুক্তির বিকাশ ঘটছে এবং ডিজিটালাইজেশন প্রক্রিয়া দ্রুত ছড়িয়ে পড়ছে, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রায় প্রতিটি ক্ষেত্রেই ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি অনেক ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং এর সম্মুখীন হতে পারেন, বিশেষ করে অনলাইন শপিং, সোশ্যাল মিডিয়া অ্যাপ্লিকেশন, ব্যাঙ্কিং এবং ফিনান্স সেক্টর, স্বাস্থ্য এবং শিক্ষা। মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলিকে আরও ভালভাবে জানার জন্য, আমরা আপনার জন্য কয়েকটি উদাহরণ তালিকাভুক্ত করেছি:
- ASR (অটোমেটিক স্পিচ রিকগনিশন): মানুষের ভয়েসকে টেক্সটে রূপান্তর করতে NLP প্রযুক্তি ব্যবহার করে ডিজাইন করা হয়েছে (লিংক NLP বিষয়বস্তুর সাথে লিঙ্ক করা যেতে পারে), ASR মোবাইল ডিভাইস থেকে ভয়েস কল করা বা অন্য পক্ষের কাছে কথোপকথনের আকারে পৌঁছাতে সক্ষম করে। বার্তা
- গ্রাহক পরিষেবা: গ্রাহক যোগাযোগের জন্য ডিজাইন করা অনলাইন কথোপকথন রোবটগুলি মেশিন লার্নিংয়ের সবচেয়ে প্রয়োগযোগ্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি। অনলাইন কথোপকথন রোবট গ্রাহকদের প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত পরামর্শ প্রদান করতে পারে। ই-কমার্স সাইটে মেসেজিং রোবট, ভার্চুয়াল এবং ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ভালো উদাহরণ।
ডিপ লার্নিং কি?
ডিপ লার্নিং, যা মেশিন লার্নিং এর একটি উপ-শাখা হিসাবে বিবেচিত হয়, এটি এমন একটি কৌশল যা অ্যালগরিদম এবং বিশাল ডেটাসেট ব্যবহার করে প্যাটার্ন তৈরি করে এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই এই প্যাটার্নগুলির উপযুক্ত উত্তর দেয়। ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রায়ই গভীর শিক্ষার সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে বড় এবং জটিল ডেটা বিশ্লেষণ করতে, জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে এবং ছবি, পাঠ্য এবং অডিওতে মানুষের চেয়ে দ্রুত সাড়া দেয়।
ডিপ লার্নিং টেকনিক ডিভাইসগুলিকে অডিও, টেক্সট বা ইমেজ ইনপুট থেকে ফিল্টার করতে, শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখায়। গভীর শিক্ষার জন্য ধন্যবাদ, স্মার্ট হোম ডিভাইসগুলি ভয়েস কমান্ড বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে পারে এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন পথচারীদের অন্যান্য বস্তু থেকে আলাদা করতে পারে। ডিপ লার্নিং টেকনিক একটি প্রোগ্রামেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে যাতে মেশিনে মানুষের ফ্যাক্টর ছাড়াই সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা থাকে। গভীর শিক্ষা, যার ব্যবহারের ক্ষেত্র দিন দিন বাড়ছে; ভয়েস এবং ফেস রিকগনিশন সিস্টেম, গাড়ির অটোপাইলট, চালকবিহীন যানবাহন, অ্যালার্ম সিস্টেম, স্বাস্থ্য খাত, চিত্রের উন্নতি এবং সাইবার হুমকি বিশ্লেষণের মতো অনেক ক্ষেত্রেই তার কণ্ঠস্বর রয়েছে।
মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য কি?
যদিও মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর ধারণাগুলি প্রায়ই একে অপরের সাথে ব্যবহার করা হয়, তবে তাদের আলাদা বৈশিষ্ট্য রয়েছে। প্রধান পার্থক্য প্রক্রিয়াকৃত ডেটা পরিমাণ। মেশিন লার্নিংয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অল্প পরিমাণ ডেটাই যথেষ্ট। গভীর শিক্ষায়, ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা বিকাশের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। তদনুসারে, মেশিন লার্নিংয়ে উচ্চ কম্পিউটেশনাল পাওয়ারের প্রয়োজন নেই, যেখানে অনেক ম্যাট্রিক্স গুণন অপারেশন গভীর শিক্ষার কৌশলে ব্যবহৃত হয়।
মেশিন লার্নিং দক্ষতা অর্জনের জন্য, ব্যবহারকারীদের দ্বারা বৈশিষ্ট্যগুলি সংজ্ঞায়িত এবং তৈরি করা প্রয়োজন। গভীর শিক্ষার কৌশলে, বৈশিষ্ট্যগুলি ডেটা থেকে শেখা হয় এবং সিস্টেম নিজেই নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে। মেশিন লার্নিং আউটপুট; যদিও এটি শ্রেণীবিভাগ বা স্কোরের মতো সংখ্যাসূচক মান নিয়ে গঠিত, গভীর শিক্ষার কৌশলে আউটপুট; পাঠ্য, অডিও বা স্কোরের আকারে ভিন্ন হতে পারে।
মন্তব্য প্রথম হতে