মেশিন লার্নিং 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। এটি একটি শক্তিশালী টুল যা মেশিনগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে জটিল ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করতে, প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।
এর মূলে, মেশিন লার্নিং এর সাথে কম্পিউটারগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে এবং সময়ের সাথে সাথে একটি নির্দিষ্ট কাজে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করার জন্য পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির ব্যবহার জড়িত। এটি এমন মডেল তৈরির মাধ্যমে অর্জন করা হয় যা ডেটা থেকে সাধারণীকরণ করতে পারে এবং নতুন, অদেখা ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এই মডেলগুলিকে লেবেলযুক্ত বা লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, নিযুক্ত শেখার অ্যালগরিদমের ধরণের উপর নির্ভর করে।
বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে, প্রতিটি বিভিন্ন ধরনের কাজ এবং ডেটার জন্য উপযুক্ত। তত্ত্বাবধানে শিক্ষা এমন একটি পদ্ধতি যেখানে মডেলটিকে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যেখানে প্রতিটি ইনপুট একটি সংশ্লিষ্ট আউটপুট বা লেবেলের সাথে যুক্ত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্প্যাম ইমেল শ্রেণীবিভাগের টাস্কে, অ্যালগরিদমকে স্প্যাম বা স্প্যাম হিসাবে লেবেল করা ইমেলের ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। মডেলটি তখন নতুন, অদেখা ইমেলগুলিকে প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে শিখে নেওয়া নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করতে শেখে।
অপরদিকে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণের মডেল জড়িত। লক্ষ্য হল আউটপুট বা লেবেল সম্পর্কে কোনো পূর্ব জ্ঞান ছাড়াই ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন বা কাঠামো আবিষ্কার করা। ক্লাস্টারিং হল একটি সাধারণ তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশল, যেখানে অ্যালগরিদম একই ধরনের ডেটা পয়েন্টগুলিকে তাদের অন্তর্নিহিত মিল বা পার্থক্যের ভিত্তিতে একত্রিত করে।
আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ধরনের মেশিন লার্নিং হল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং। এই পদ্ধতিতে, একজন এজেন্ট একটি পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করতে এবং পদক্ষেপ গ্রহণের মাধ্যমে একটি পুরস্কার সংকেত সর্বাধিক করতে শেখে। এজেন্ট পরিবেশ অন্বেষণ করে, পুরষ্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া পায় এবং সময়ের সাথে ক্রমবর্ধমান পুরষ্কার সর্বাধিক করার জন্য তার ক্রিয়াগুলি সামঞ্জস্য করে। গেম খেলা, রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর মতো কাজে এই ধরনের শিক্ষা সফলভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে।
মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন শিল্প জুড়ে বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। স্বাস্থ্যসেবাতে, এটি রোগের ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে, চিকিৎসা চিত্রগুলিতে প্যাটার্ন সনাক্ত করতে বা চিকিত্সার পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকৃত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ফিনান্সে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ক্রেডিট স্কোরিং এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে। অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, কম্পিউটার দৃষ্টি, সুপারিশ সিস্টেম এবং আরও অনেক কিছু।
মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপক্ষেত্র যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির বিকাশের উপর ফোকাস করে যা কম্পিউটারগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এটি লেবেলযুক্ত বা লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির ব্যবহার জড়িত এবং এতে বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদম রয়েছে যা বিভিন্ন কাজ এবং ডেটার জন্য উপযুক্ত। মেশিন লার্নিং-এর শিল্প জুড়ে অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যা এটিকে জটিল সমস্যা সমাধান এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার করে তোলে।
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)