অ্যালগরিদম তৈরি করা যা ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে, ফলাফলের পূর্বাভাস দেয় এবং সিদ্ধান্ত নেয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিংয়ের মূল বিষয়। এই প্রক্রিয়ায় ডেটা ব্যবহার করে মডেলদের প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং তাদের প্যাটার্ন সাধারণীকরণ এবং নতুন, অদেখা ডেটার উপর সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেওয়া জড়িত। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এবং স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর পরিপ্রেক্ষিতে, এই ক্ষমতা আরও শক্তিশালী এবং মাপযোগ্য হয়ে ওঠে।
শুরু করার জন্য, আসুন অ্যালগরিদমগুলির ধারণাটি অনুসন্ধান করি যা ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে। মেশিন লার্নিং-এ, একটি অ্যালগরিদম হল গাণিতিক নির্দেশাবলীর একটি সেট যা একটি আউটপুট তৈরি করতে ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করে। প্রথাগত অ্যালগরিদমগুলি সুনির্দিষ্ট নিয়ম অনুসরণ করার জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা হয়, কিন্তু মেশিন লার্নিং-এ, অ্যালগরিদমগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ডেটা থেকে শেখে। তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটাতে প্যাটার্ন, সম্পর্ক এবং প্রবণতা আবিষ্কার করে।
শেখার প্রক্রিয়ায় সাধারণত দুটি প্রধান ধাপ জড়িত: প্রশিক্ষণ এবং অনুমান। প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, একটি মেশিন লার্নিং মডেল একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সংস্পর্শে আসে, যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পরিচিত ফলাফল বা লক্ষ্য মানের সাথে যুক্ত থাকে। মডেলটি ডেটার বৈশিষ্ট্য বা গুণাবলী বিশ্লেষণ করে এবং সঠিক ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে এর অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে। এই সমন্বয় প্রায়ই গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে করা হয়।
মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, এটি নতুন, অদেখা তথ্যের অনুমান বা পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। মডেলটি ইনপুট ডেটা নেয়, শেখা পরামিতিগুলি ব্যবহার করে এটি প্রক্রিয়া করে এবং প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে যে নিদর্শনগুলি শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে একটি ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত তৈরি করে। উদাহরণ স্বরূপ, গ্রাহক লেনদেনের ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত একটি মেশিন লার্নিং মডেল ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে একটি নতুন লেনদেন প্রতারণামূলক বা অতীতের ডেটা থেকে যে নিদর্শনগুলি শিখেছে তার ভিত্তিতে নয়৷
সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন কৌশল এবং মডেলের উপর নির্ভর করে। এর মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং আরও অনেক কিছু। প্রতিটি মডেলের তার শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে এবং মডেলের পছন্দ নির্দিষ্ট সমস্যা এবং হাতে থাকা ডেটার উপর নির্ভর করে।
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং স্কেলে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপনের জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। এটি বিভিন্ন পরিষেবা এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এই ধরনের একটি পরিষেবা হল সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণী, যা আপনাকে আপনার প্রশিক্ষিত মডেলগুলি স্থাপন করতে এবং অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা বা স্কেলিং সংক্রান্ত সমস্যাগুলি নিয়ে চিন্তা না করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।
সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাহায্যে, আপনি সহজেই আপনার প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে একীভূত করতে পারেন, তাদের রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেয়৷ অন্তর্নিহিত অবকাঠামো স্বয়ংক্রিয়ভাবে চাহিদার ভিত্তিতে স্কেল করে, উচ্চ প্রাপ্যতা এবং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে। এই পরিমাপযোগ্যতা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যখন বৃহৎ পরিমাণ ডেটা বা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি পূর্বাভাস অনুরোধের সাথে কাজ করে।
অ্যালগরিদম তৈরি করা যা ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে, ফলাফলের পূর্বাভাস দেয় এবং সিদ্ধান্ত নেয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিংয়ের একটি মৌলিক দিক। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং, এর সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণী সহ, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ এবং স্থাপনের জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে৷ ডেটা এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের শক্তির ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি আনলক করতে পারে, সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে এবং উদ্ভাবন চালাতে পারে।
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