মেশিন লার্নিং: এটি কী এবং এর সাথে এর সম্পর্ক কী?

আজ আমরা আপনাকে আরও গভীরতার সাথে সেই পদগুলির মধ্যে একটি শিখতে চাই যা বিপ্লব ঘটেছে এবং আমরা সেগুলি যেমন জানি তেমন কিছু মিথস্ক্রিয়ায় বিপ্লব ঘটবে । আমরা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং এর সুনির্দিষ্ট শাখা, মেশিন লার্নিং বা অটোমেটিক লার্নিং সম্পর্কে কথা বলছি ।

আপনি জানেন যে, কম্পিউটিং সবসময় ধ্রুব বিবর্তনে থাকে এবং আমরা যা কিনতে পারি তা সাধারণত সম্ভব হিসাবে কাটিয়া প্রান্ত হয় না।

উদাহরণস্বরূপ, আমরা যখন পিসিআই-এক্সপ্রেসের ৪ র্থ প্রজন্মের বিকাশ করছি , গবেষকরা ইতিমধ্যে পিসিআই জেনার 5 বিকাশ করছেন এবং 6 তমের লাফটি অধ্যয়ন করছেন। এই একই কারণে এমন প্রযুক্তি আবিষ্কার করা অস্বাভাবিক কিছু নয় যেগুলি আমরা কখনও শুনিনি এমন কাজগুলি করতে জানতাম না।

তবে আমরা আরও কিছু করার আগে, আমরা যে বিষয়টির বিষয়ে কথা বলব তা সঙ্কুচিত করি কারণ, মেশিন লার্নিং কী?

সূচি সূচি

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি নির্দিষ্ট শাখা যেখানে স্বয়ংক্রিয় শেখার সক্ষম সিস্টেম তৈরি করা হয় ।

এই শাখাটি 80 এর দশকের কাছাকাছি সময়ে অধ্যয়ন ও বিকাশ শুরু করেছিল এবং আজ এটি বেশ উন্নত। এই একই কারণে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই অনেক বৈজ্ঞানিক এবং দৈনন্দিন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।

এই শাখায়, এআইগুলি এক বা একাধিক অ্যালগোরিদম দ্বারা গঠিত যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে এবং সে অনুযায়ী শিখতে সক্ষম। এই বিষয় দুটি প্রদত্ত মূল ধারণা:

• সিস্টেমটি অবশ্যই ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং দক্ষতার তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে যা এর জন্মের সময় নেই। বুদ্ধিমত্তা অবশ্যই স্বশাসিতভাবে কাজটি করতে সক্ষম হবে , এটি হ'ল মানুষের তদারকি ছাড়াই।

বাস্তব বিশ্বে আমাদের ব্যবহারিক উদাহরণ রয়েছে যেমন ইমেলগুলিতে স্প্যামের শ্রেণিবিন্যাস, অ্যামাজনের সম্পর্কিত সম্পর্কিত সুপারিশ বা কোম্পানির ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী। পরবর্তীটি একটি আকর্ষণীয় বিভাগ যা আরও বেশি সংখ্যক সংস্থাগুলি বাজি ধরেছে।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে আমরা দেখতে পাই যে একই ধরণের অন্যান্য ব্যবহারকারীর সাথে সম্পর্কের উন্নতি করার চেষ্টা করতে কোন প্যাটার্নগুলি অসন্তুষ্ট গ্রাহকগণ বা প্রাক্তন গ্রাহকদের চিহ্নিত করে । জ্যেষ্ঠতা, অভিযোগের সংখ্যা, চুক্তিবদ্ধ পরিকল্পনা এবং অন্যান্য নির্দিষ্ট প্রোফাইল তৈরির জন্য অধ্যয়ন করা হয়। এআই এর সিদ্ধান্তগুলি টানা গেলে, বিপণন বিশেষজ্ঞদের একটি গ্রুপ এই সমস্যাগুলি মোকাবেলায় একটি নির্দিষ্ট প্রচার তৈরি করতে পারে।

সুতরাং, সংস্থাটি নির্দিষ্ট অনুমানের উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের আকর্ষণ বা রাখার পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে এবং একটি প্রতিক্রিয়াশীল কৌশল থেকে প্র্যাকটিভ একটিতে চলে যায় । এটি একটি খুব আকর্ষণীয় কৌশল যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা , প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়?

একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রস্তুত করার জন্য এটি বিভিন্ন পর্যায়ে যেতে হবে :

1. এটি প্রথমে নিয়ন্ত্রিত পরিবেশের মধ্য দিয়ে যায় । এখানে আপনি প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং তাদের সম্পর্কিত ফলাফল প্রবেশ করুন যা দিয়ে আপনি ধারণাগুলির মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে পারেন। এই অংশটিকে তদারকি করা শিক্ষা বলা হয় । তারপরে আপনাকে একটি নিখরচায় এবং উত্তর না দেওয়া পরিবেশে রাখা হবে যেখানে এআই নিজেই একটি ফলাফল নির্বাচন করতে হবে। আপনার উত্তরগুলি সঠিক কিনা তা জেনে আপনি নিজের অ্যালগরিদমে নতুন নিয়ম তৈরি করেন। এই পর্যায়টিকে আনসপারভিসড লার্নিং বলা হয় । অবশেষে, তার জন্য এমন পরিবেশ প্রস্তুত করা হয় যেখানে সে বিপর্যস্ত হয়। যেমন, উদাহরণস্বরূপ, কম আলোকসজ্জা সহ চিত্রগুলি পৃথক করা আপনার পক্ষে কঠিন, সম্ভবত আপনি রাতের ছবি সহ প্রশিক্ষণ পাবেন। এই পর্বটিকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বলা হয় । আপনি ইন্টেলিজেন্সকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে চাইলে প্রক্রিয়াটি দ্বিতীয় ধাপ থেকে যতবার করা সম্ভব।

মেশিন লার্নিংয়ের উপর সাধারণীকরণ প্রকল্প

একটি বাস্তব উদাহরণ হ'ল একটি এআই দশ মিলিয়ন ফটো দেখানো এবং তাদেরকে বলা যে কোন কুকুর এবং কোনটি নয়। এখানে তিনি সম্পর্কিত করবেন যে কুকুরের সাধারণত পশম থাকে, তারা সাধারণত চার পায়ে যায় এবং জাতের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন আকার এবং আকার থাকে।

এর পরে, তাকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য এক মিলিয়ন ফটো দেওয়া হয় । এখানে আপনার অবশ্যই ফটোতে কুকুর আছে কিনা এবং আপনার ডাটাবেজে নতুন 'ধারণা' তৈরি করবেন কিনা তা অনুসারে আপনাকে অবশ্যই উত্তর দিতে হবে। এই নতুন ডেটা বাস্তবায়নের জন্য, গোয়েন্দা সংস্থা তার অ্যালগরিদমে নতুন নিয়ম প্রতিষ্ঠা করবে এবং এখন উদাহরণস্বরূপ, এটি কুকুর বিড়াল থেকে আলাদা করতে সক্ষম হবে।

অবশেষে, তার দক্ষতা অধ্যয়ন করা হয় এবং তার দুর্বল পয়েন্টগুলি প্রশিক্ষণের জন্য নতুন ফটো প্রস্তুত করা হয়।

অবশ্যই, এটি প্রদর্শনের জন্য একটি সহজ এবং খুব পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা তবে আরও পরীক্ষামূলক এবং অদ্ভুত পদ্ধতি রয়েছে।

টুই, টুইটার বট

সাম্প্রতিক পরীক্ষামূলক প্রশিক্ষণের একটি কেস ছিলেন টেই , মাইক্রোসফ্ট দ্বারা তৈরি একটি এআই, যা নিজেকে মানুষ হিসাবে প্রকাশ করতে শেখার জন্য ডিজাইন করেছিল ।

টিয়ের টুইটার প্রোফাইল

বটটি প্রথমে 19 বছর বয়সের মেয়ে হিসাবে কথা বলার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছিল এবং ২ 23 শে মার্চ, ২০১ 2016-এ তাকে টুইটারের অন্ধকার জায়গায় ছেড়ে দেওয়া হয়েছিল ।

আপনাকে সম্প্রদায়ে কথা বলার এবং আপনার প্রাপ্ত বার্তাগুলি এবং সেই সাথে ব্যবহারকারীদের সাথে আপনার কথোপকথনগুলি থেকে শিখতে প্রোগ্রাম করা হয়েছিল। তার পড়াশোনা প্রায় সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত ছিল, যদিও নেতিবাচক আচরণগুলি দেখানোর জন্য তাকে 16 ঘন্টা পরে প্রত্যাহার করতে হয়েছিল ।

জীবনের অল্প সময়ের মধ্যে তিনি ৯৯, ০০০ এরও বেশি টুইট করেছেন। যাইহোক, এই সামাজিক নেটওয়ার্কের ইচ্ছাকৃত আক্রমণাত্মক আচরণ তায়ে বর্ণবাদী এবং অন্যান্য বাক্যাংশগুলির সাথে প্রতিক্রিয়া জানানো শীঘ্রই দ্রুততর করে তুলেছিল ।

এক্ষেত্রে তদারকি করা পড়াশুনা এবং মৌলিক নিয়মের ধারাবাহিকটি যথাযথভাবে সংশোধন করা উচিত ছিল । সামাজিক নেটওয়ার্কের উদ্বেগজনক এবং আপত্তিকর সুরটি জেনে, টেইকে ব্যঙ্গাত্মক থেকে বাস্তবকে আলাদা করতে প্রস্তুত ছিলেন না। একই কারণে, কিছু ব্যবহারকারী সহজেই গোয়েন্দার "বুদ্ধিজীবী বাধা" "ভাঙ্গতে" পরিচালিত হয়েছিল।

বাস্তব বিশ্বে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন

আমরা ইতিমধ্যে আপনাকে এমন কয়েকটি দৈনন্দিন ব্যবহার সম্পর্কে বলেছি যা সম্ভবত আপনি ইতিমধ্যে মেশিন লার্নিং সম্পর্কে জানতেন, তবে অন্যান্য ক্ষেত্রে কী রয়েছে।

নীচে আপনি সর্বাধিক সাধারণ সমস্যাগুলির মধ্যে এই প্রযুক্তিটির ব্যবহারিক প্রয়োগগুলির একটি সিরিজ দেখতে পাবেন। অবশ্যই, তারা কাটিয়া প্রান্তের সমাধানগুলি রয়েছে, সুতরাং তাদের সাধারণত সাধারণত আরও বেশি অর্থের প্রয়োজন হয়।

স্বাস্থ্য

আমাদের শরীর সম্পর্কে তথ্য পড়তে সক্ষম নতুন ধরণের পোশাকের জন্য একটি প্রযুক্তি অধ্যয়নরত। এটি আমাদের নাড়ি, শ্বাস বা উদ্বেগ পড়তে সক্ষম হতে পারে ।

এই তথ্যগুলি একটি গোয়েন্দা দ্বারা পড়া হয় যা আসল সময়ে রোগীর অবস্থা মূল্যায়ন করে । সুতরাং আপনার যদি নির্দিষ্ট সময়ে হার্ট অ্যাটাকের মতো সমস্যা হয় তবে আপনি নির্ণয় করতে পারেন এবং / অথবা আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন ।

অন্যদিকে, আত্মঘাতী চিন্তা সনাক্ত করতে সক্ষম কিছু বট কিছু লোকের মধ্যে প্রয়োগ করা হয়েছে। বিখ্যাত ফেসবুক গোয়েন্দা কথোপকথন এবং আত্মঘাতী প্রবণতাগুলির নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার জন্য আপনার ক্রিয়াকলাপ পড়েন, যদিও এমন আরও কিছু সংস্করণ রয়েছে যা সেই ব্যক্তির আচরণ, তার স্বর এবং তার দেহের ভাষা আরও ঘনিষ্ঠভাবে অধ্যয়ন করে।

আর্থিক সংস্থান

অর্থনীতিতে, কিছু ব্যাংক এবং সংস্থাগুলি জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধের জন্য মেশিন লার্নিং- ভিত্তিক সমাধানগুলি ব্যবহার করেছে ।

অন্যদিকে, অনুরূপ কিছু আরও সহজে বিনিয়োগের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় । এটি কখন স্টক এবং অন্যান্য উপায়ে বিক্রয় বা ক্রয় করবেন তা সিদ্ধান্ত নিতেও ব্যবহৃত হয়।

মার্কেটিং

এটি আমরা ইতিমধ্যে উল্লেখ করেছি, তবে এটি এর অন্যতম পরিচিত অ্যাপ্লিকেশন।

এটি অ্যামাজনে বেশ কয়েকটি পণ্য দেখতে, ফেসবুক, গুগল বা ইনস্টাগ্রামে প্রবেশ করতে এবং আপনার বিজ্ঞাপনে কেবল সেই পণ্যটি দেখতে আপনার ক্ষেত্রে ঘটেছে। এটি কোনও কাকতালীয় ঘটনা নয়, যেহেতু সামাজিক নেটওয়ার্ক এবং গুগল বুদ্ধি প্রয়োগ করে যা আপনার ইতিহাস এবং আপনার সম্ভাব্য আগ্রহগুলি যেখানে তারা পারে সেখানে ক্যাপচার করার জন্য অধ্যয়ন করে ।

কিছু ব্যবহারকারী এটি ব্যবহারকারীর উপর 'আক্রমণ' করার এক অনুপ্রবেশজনক উপায় হিসাবে দেখেন এবং তারা আপনাকে একটি ধারণা দিয়ে বোমা মারার পরে অবাক হওয়ার কিছু নেই। তবে বিজ্ঞাপনটি আরও ব্যক্তিগত হওয়ায় বিজ্ঞাপনগুলি সেই দিকে এগিয়ে যাবে এবং বিজ্ঞাপনগুলি সম্ভাব্য ক্রেতাদের লক্ষ্যবস্তু করা হবে।

মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং

এই দুটি পদটি সাধারণত এক সাথে যায় তবে এগুলি একেবারে এক নয়। ভবিষ্যতের নিবন্ধগুলিতে আমরা এই দ্বিতীয় শব্দটির বিষয়ে কথা বলব, যেহেতু এটি এমন কিছু যা শেখার উপযুক্ত।

আমরা আপনাকে সুপারিশ করছি কীভাবে পরিষ্কারভাবে এবং সহজেই এএমডি ড্রাইভার আনইনস্টল করবেন

সাধারণভাবে, আমরা মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের সম্পর্ক স্থাপন করতে পারি। ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি আরও নির্দিষ্ট শাখা।

এটি সময় এবং অভিজ্ঞতার সাথে বিবর্তনের মতো মূল অংশগুলি ভাগ করে, তবে এর মধ্যে আরও একটি পার্থক্য রয়েছে।

সরলীকৃত গভীর শিক্ষা

ডেটা শেখার এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য এর ভিত্তি হ'ল বিভিন্ন স্তর ব্যবহার করে যা তারা নিউরোন হিসাবে কাজ করে। অতএব, আমরা প্রতিষ্ঠিত করতে পারি যে এই গোয়েন্দাগুলি সাধারণত আরও সংশোধিত হয়, তবে এটি আরও জটিল এবং ব্যয়বহুল ।

আপনি যদি এই বিষয়ে আরও আগ্রহী হন তবে ওয়েবসাইটে যান এবং ডিপ লার্নিং সম্পর্কিত আমাদের পরবর্তী নিবন্ধটি দেখুন।

আমরা স্কাইনেট থেকে কত দূরে?

সর্বাধিক স্বপ্নালু মনের জন্য আমাদের এই বিভাগটি রয়েছে ।

এটি বই, চলচ্চিত্র এবং অন্যান্যগুলিতে খুব পুনরাবৃত্তিযোগ্য একটি বিষয় । কোনও কিছুর জন্য নয় সাইবারপঙ্ক নামক একটি জেনার বা থিম নেই। তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বারা নিয়ন্ত্রিত সেই ভবিষ্যত ডিসস্টোপিয়াসমূহ থেকে অনেক দূরে, আমাদের মেশিনগুলির এখনও অনেক দীর্ঘ পথ যেতে হবে।

রিক অ্যান্ড মর্তির স্মার্ট রোবট

আজকের মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি ' দুর্বল এআই'র গ্রুপের অন্তর্ভুক্ত । যেমনটি আমরা দেখেছি, এই গোয়েন্দাগুলি কেবল নিদর্শনগুলি বুঝতে এবং সাধারণ ছাড়গুলি সক্ষম করতে সক্ষম। কিছু নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে আমাদের সমর্থন করার জন্য এগুলি খুব দরকারী, তবে তারা মোটেও স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম নয়।

অন্যদিকে আমাদের কাছে 'শক্তিশালী এআই' থাকবে , যারা ভবিষ্যতের গল্পগুলিতে প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে তারা মানুষের তুলনায় সমান বা অনেক বেশি বুদ্ধিমান। আমরা 'ম্যাট্রিক্স' , 'টার্মিনেটর' , 'শেল ইন শেল' বা 'হ্যালো' এর মতো জনপ্রিয় সংস্কৃতিতে উল্লেখযোগ্য উদাহরণ খুঁজে পেতে পারি। আসলে, এই তালিকায় দুটি কাজ রয়েছে যা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত; কোনটি অনুমান করুন?

আজ আমরা সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত এবং নিরাপদ গাড়ি বিকাশ করছি । আমরা ধারাবাহিকভাবে এগিয়ে চলেছি, তবে সম্পূর্ণ প্রযুক্তি থেকে তৈরি একটি সমান সত্য বিকাশের আমাদের এখনও একটি উপায় রয়েছে have

আপনি যদি এটি সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে আমাদের নিবন্ধটি দেখতে পারেন । এটি একটি আরও সাধারণ দৃষ্টিকোণ থেকে একটি পাঠ্য এবং আমরা এই প্রযুক্তির যে সম্ভাবনাগুলি পেয়েছি তার কিছুটা অধ্যয়ন করি।

মেশিন লার্নিংয়ের উপর চূড়ান্ত শব্দ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে আমাদের উপসংহার অনুরূপ , এটি স্পষ্ট যে ভবিষ্যত অনিশ্চিত। তবে এটি অনিবার্য যে প্রযুক্তিটি তার দক্ষতা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে বাস্তবায়নের জন্য পর্যালোচনা করা উচিত ।

অল্প অল্প করেই, প্রোগ্রাম প্রোগ্রাম এবং অ্যালগরিদম দ্বারা ইন্টারনেট আরও এবং আরও ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করা হবে। সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি আরও ভাল ক্যালিব্রেটেড হবে এবং আমাদের স্বাদ অনুসারে আরও সামগ্রী সরবরাহ করবে । এবং শেষ অবধি, জালিয়াতি বা এর মতো কোনও বিপদ হওয়ার সময় অনলাইনে সম্পর্কগুলি আরও সহজে সনাক্ত করে আরও সুরক্ষিত হবে ।

অন্যদিকে, অবাক হবেন না যে এই শতাব্দীটি যখন আইওটি (ইন্টারনেট অফ থিংস) জ্বলবে। এটি একটি ধারণা যা আমরা দীর্ঘকাল ধরে স্বপ্ন দেখছিলাম এবং এটি আরও নিকটবর্তী হচ্ছে। এছাড়াও, আইওটি হ'ল মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত কাটিং-এজ প্রযুক্তির একটি বৃহত দরদাতা , যদিও এরপরে এখনও সুরক্ষা সম্পর্কিত কিছু সামঞ্জস্যের অভাব রয়েছে ।

আমাদের পক্ষে, আমরা মনে করি এটি একটি ধীরে ধীরে বিবর্তন হবে এবং যতক্ষণ না আপনাকে যা ঘটছে সে সম্পর্কে অবহিত করা হবে, আপনার ভয়ের কিছু নেই। নতুন গাড়ি বা রেফ্রিজারেটর আপনার কাছে অদ্ভুত লাগতে পারে তবে আমি অবশ্যই মনে করি না যে আমরা 'শক্তিশালী এআই'র জাগরণ দেখব ।

আমরা বাজারের সেরা ল্যাপটপগুলি পড়ার পরামর্শ দিই

শেষ অবধি, আমাদের স্বীকার করতে হবে যে আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিংয়ের বিশেষজ্ঞ নই, তাই কিছু অদ্ভুত ডেটা দেখে অবাক হবেন না। আমরা যদি ভুল করে থাকি তবে আমাদের বলতে দ্বিধা করবেন না! সর্বোপরি, আমরা এখনও নিখুঁত মেশিন না।

এবং আপনি, আপনি মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধি সম্পর্কে কী ভাবেন? আপনি কোন দিক থেকে তাদের বাস্তবায়ন করা উচিত বলে মনে করেন? আপনার ধারণা নীচে ভাগ করুন।

চতুর ডেটাপ্যাডস্লাসেসিটাভ্যাটসনেউ হরফ