মেশিন লার্নিং (ML) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি সাবফিল্ড যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির বিকাশের উপর ফোকাস করে যা কম্পিউটারগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এমএল অ্যালগরিদমগুলি ডেটাতে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং তারপরে এই জ্ঞানটি জ্ঞাত ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা পদক্ষেপ নিতে ব্যবহার করে।
এর মূলে, ML গাণিতিক মডেল তৈরির সাথে জড়িত যা ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং সময়ের সাথে সাথে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে। এই মডেলগুলিকে প্রচুর পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যেখানে পছন্দসই আউটপুট বা ফলাফল জানা যায়। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, ML অ্যালগরিদমগুলি নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি সনাক্ত করতে পারে যা তাদের জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করতে এবং নতুন, অদেখা ডেটার উপর সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।
বিভিন্ন ধরনের ML অ্যালগরিদম রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব শক্তি এবং প্রয়োগ রয়েছে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষা একটি সাধারণ পদ্ধতি যেখানে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার অর্থ ইনপুট ডেটার সাথে পছন্দসই আউটপুট প্রদান করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্প্যাম ইমেল শ্রেণীবিভাগ সিস্টেমে, অ্যালগরিদমকে স্প্যাম বা স্প্যাম হিসাবে লেবেলযুক্ত ইমেলের ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে। এই ইমেলগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করে, অ্যালগরিদম দুটি বিভাগের মধ্যে পার্থক্য করতে শিখতে পারে এবং সেই অনুযায়ী নতুন, অদেখা ইমেলগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে।
অপরদিকে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, লেবেলবিহীন ডেটার উপর প্রশিক্ষণের অ্যালগরিদম জড়িত, যেখানে পছন্দসই আউটপুট অজানা। লক্ষ্য ডেটাতে লুকানো নিদর্শন বা কাঠামো আবিষ্কার করা। ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ, তাদের বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করতে পারে। এটি গ্রাহক বিভাজনে উপযোগী হতে পারে, যেখানে অ্যালগরিদম অনুরূপ পছন্দ বা আচরণ সহ গ্রাহকদের স্বতন্ত্র গোষ্ঠী সনাক্ত করতে পারে।
আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ধরনের এমএল অ্যালগরিদম হল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং। এই পদ্ধতিতে, একজন এজেন্ট একটি পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করতে এবং পদক্ষেপ গ্রহণের মাধ্যমে একটি পুরস্কার সংকেত সর্বাধিক করতে শেখে। এজেন্ট তার কর্মের উপর ভিত্তি করে পুরষ্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া পায়, এবং এটি সর্বোত্তম নীতি বা কৌশল শিখতে এই প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বিভিন্ন ডোমেনে সফলভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, যেমন রোবোটিক্স এবং গেম খেলা। উদাহরণস্বরূপ, আলফাগো, ডিপমাইন্ড দ্বারা তৈরি, বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন গো প্লেয়ারকে পরাজিত করতে শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা ব্যবহার করে।
এমএল অ্যালগরিদমগুলি তাদের শেখার শৈলীর উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। ব্যাচ লার্নিং একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং তারপরে নতুন ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখা মডেল ব্যবহার করে। অন্যদিকে অনলাইন লার্নিং, নতুন ডেটা উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে অ্যালগরিদমকে তার মডেল ক্রমাগত আপডেট করার অনুমতি দেয়। এটি এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে কার্যকর যেখানে ডেটা গতিশীল এবং সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়।
ML-এর বিভিন্ন শিল্পে বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। স্বাস্থ্যসেবায়, এমএল অ্যালগরিদম রোগ সনাক্ত করতে বা রোগীর ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ করতে পারে। ফাইন্যান্সে, ML জালিয়াতি সনাক্তকরণ, স্টক মার্কেটের পূর্বাভাস এবং ক্রেডিট স্কোরিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ML সুপারিশ সিস্টেমগুলিতেও ব্যবহৃত হয়, যেমন অনলাইন খুচরা বিক্রেতাদের দ্বারা নিযুক্ত এবং স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলি, সামগ্রীকে ব্যক্তিগতকৃত করতে এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে।
ML হল AI এর একটি সাবফিল্ড যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির বিকাশের উপর ফোকাস করে যা ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এটিতে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে লেবেলযুক্ত বা লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি জড়িত, যা তারপরে অবহিত ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা পদক্ষেপ নিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ML-এর বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদম রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে থাকা, তত্ত্বাবধানহীন, এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব শক্তি এবং প্রয়োগ রয়েছে। ML স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, সুপারিশ ব্যবস্থা এবং অন্যান্য অনেক ডোমেনে অগ্রগতি সক্ষম করে, অসংখ্য শিল্পে ব্যাপক ব্যবহার পেয়েছে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- টেক্সট টু স্পিচ (টিটিএস) কী এবং এটি কীভাবে এআই-এর সাথে কাজ করে?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন
আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:
- মাঠ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কার্যক্রম: EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং (সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামে যান)
- পাঠ: ভূমিকা (সম্পর্কিত পাঠে যান)
- বিষয়: মেশিন লার্নিং কি (সম্পর্কিত বিষয়ে যান)