মেশিন লার্নিং কি এবং কেন এটি আপনার কাজ নিতে পারে

2024 লেখক: Malcolm Clapton | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-17 03:48

নতুন অ্যালগরিদম কম্পিউটারগুলিকে এমন সমস্যাগুলি সমাধান করতে দেয় যা আগে শুধুমাত্র মানুষের জন্য সম্ভব ছিল৷ একদিকে, এটি আমাদের জন্য দুর্দান্ত সুবিধা নিয়ে আসবে, অন্যদিকে, আমাদের প্রত্যেকের জন্য নতুন চ্যালেঞ্জ। আপনাকে অবাক করে দিয়ে অগ্রগতি রোধ করতে, সতর্ক থাকুন এবং পরিস্থিতি দেখুন।

সম্প্রতি অবধি, প্রোগ্রামারদের জটিল এবং খুব সুনির্দিষ্ট নির্দেশাবলী লিখতে হয়েছিল এমনকি কম্পিউটারগুলিকে সহজতম কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করার জন্য।

ভাষাগুলি সর্বদা বিকশিত হয়েছে, তবে এই ক্ষেত্রে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হল কোডের সাথে কাজ করার সরলীকরণ। এখন কম্পিউটার আগের মতো প্রোগ্রাম করা যায় না, তবে এমনভাবে সেট আপ করা যায় যাতে তারা নিজেরাই শিখে যায়।

মেশিন লার্নিং নামে পরিচিত এই প্রক্রিয়াটি একটি বাস্তব প্রযুক্তিগত অগ্রগতি হওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয় এবং যে কাউকে প্রভাবিত করতে পারে, তাদের কার্যকলাপের ক্ষেত্র নির্বিশেষে। অতএব, বিষয়টি বুঝতে আমাদের প্রত্যেকের জন্য এটি কার্যকর হবে।

মেশিন লার্নিং কি

মেশিন লার্নিং একটি প্রোগ্রামারকে একটি কম্পিউটারকে বিশদভাবে ব্যাখ্যা করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে যে কীভাবে একটি সমস্যা সমাধান করা যায়। পরিবর্তে, কম্পিউটারকে নিজেই সমাধান খুঁজে বের করতে শেখানো হয়। মূলত, মেশিন লার্নিং হল পরিসংখ্যানের একটি অত্যন্ত জটিল প্রয়োগ যা ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে এবং সেগুলি থেকে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে।

মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস 1950 এর দশকে, যখন কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা কম্পিউটারকে চেকার খেলতে শেখাতে সক্ষম হন। তারপর থেকে, কম্পিউটিং শক্তির পাশাপাশি, কম্পিউটার চিনতে এবং তৈরি করতে পারে এমন প্যাটার্ন এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জটিলতা এবং এটি সমাধান করতে পারে এমন সমস্যাগুলি বেড়েছে।

অ্যালগরিদম প্রথমে প্রশিক্ষণ ডেটার একটি সেট পায় এবং তারপর অনুরোধগুলি প্রক্রিয়া করতে এটি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আপনার গাড়িতে তাদের বিষয়বস্তুর বিবরণ সহ বেশ কয়েকটি ফটো লোড করতে পারেন, যেমন "এই ফটোতে একটি বিড়াল দেখায়" এবং "এই ফটোতে একটি বিড়াল নেই"। এর পরে যদি কম্পিউটারে নতুন ছবি যুক্ত করা হয় তবে এটি নিজেই বিড়ালের সাথে ছবি সনাক্ত করতে শুরু করবে।

অ্যালগরিদম উন্নতি অব্যাহত. সঠিক এবং ভ্রান্ত স্বীকৃতির ফলাফল ডাটাবেসে প্রবেশ করে এবং প্রতিটি প্রক্রিয়াকৃত ছবির সাথে প্রোগ্রামটি আরও স্মার্ট হয়ে ওঠে এবং কাজটি আরও ভালভাবে মোকাবেলা করে। মোটকথা, এটা শেখা।

কেন মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ

এখন মেশিনগুলি নিরাপদে সেই এলাকায় প্রয়োগ করা যেতে পারে যেগুলি আগে শুধুমাত্র মানুষের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য বলে বিবেচিত হত। যদিও প্রযুক্তি এখনও আদর্শ থেকে অনেক দূরে, নীচের লাইন হল যে কম্পিউটারগুলি ক্রমাগত উন্নতি করছে। তত্ত্বে, তারা অনির্দিষ্টকালের জন্য বিকশিত হতে পারে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের মূল ধারণা।

মেশিনগুলি চিত্রগুলি দেখতে এবং তাদের শ্রেণীবদ্ধ করতে শেখে, যেমন উপরের ছবির উদাহরণে। তারা এই চিত্রগুলির পাঠ্য এবং সংখ্যাগুলি, সেইসাথে মানুষ এবং স্থানগুলিকে চিনতে পারে৷ তদুপরি, কম্পিউটারগুলি কেবল লিখিত শব্দগুলিকেই চিহ্নিত করে না, তবে আবেগের ইতিবাচক এবং নেতিবাচক ছায়া সহ তাদের ব্যবহারের প্রেক্ষাপটও বিবেচনা করে।

অন্যান্য জিনিসের মধ্যে, মেশিনগুলি আমাদের শুনতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। আমাদের স্মার্টফোনে ভার্চুয়াল সহকারী - তা সে Siri, Cortana বা Google Now - প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে যুগান্তকারী মূর্ত করে এবং বিকশিত হতে থাকে৷

উপরন্তু, কম্পিউটার লিখতে শেখে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই সংবাদ নিবন্ধ তৈরি করছে। তারা আর্থিক এবং এমনকি খেলাধুলা সম্পর্কে লিখতে পারে।

এই ধরনের ফাংশন ডেটা এন্ট্রি এবং শ্রেণীবিভাগের উপর ভিত্তি করে সমস্ত কার্যকলাপ পরিবর্তন করতে পারে যা আগে শুধুমাত্র মানুষের জন্য সম্ভব ছিল। যদি একটি কম্পিউটার একটি চিত্র, নথি, ফাইল বা অন্য বস্তুকে চিনতে পারে এবং সঠিকভাবে বর্ণনা করতে পারে, তাহলে এটি অটোমেশনের জন্য যথেষ্ট সুযোগ উন্মুক্ত করে।

কিভাবে মেশিন লার্নিং আজ ব্যবহার করা হয়

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই মুগ্ধ করতে সক্ষম।

মেডিসিশন বৃহৎ সম্প্রদায়ের বিভিন্ন রোগের ঝুঁকির কারণগুলি গণনা করতে তাদের ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, অ্যালগরিদম আটটি ভেরিয়েবল চিহ্নিত করেছে যেগুলি ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে যে ডায়াবেটিসে আক্রান্ত রোগীর হাসপাতালে ভর্তির প্রয়োজন আছে কিনা।

অনলাইন স্টোরগুলিতে সঠিক পণ্যটি অনুসন্ধান করার পরে, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে আপনি দীর্ঘ সময়ের জন্য ইন্টারনেটে এই পণ্যটির বিজ্ঞাপন দেখতে পাচ্ছেন। এই বিপণন ব্যক্তিগতকরণ আইসবার্গের টিপ মাত্র। কোম্পানিগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইমেল, কুপন, অফার পাঠাতে পারে এবং প্রতিটি ক্লায়েন্টের জন্য পৃথকভাবে তৈরি করা সুপারিশগুলি প্রদর্শন করতে পারে। এই সব আরো মৃদুভাবে ভোক্তা কিনতে ধাক্কা.

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, এর সাহায্যে, ব্যবহারকারীদের প্রয়োজনীয় তথ্য দ্রুত সরবরাহ করার জন্য সহায়তা পরিষেবাগুলিতে কর্মচারীদের প্রতিস্থাপন করা হয়। উপরন্তু, এই ধরনের অ্যালগরিদম আইনজীবীদের জটিল ডকুমেন্টেশনের পাঠোদ্ধার করতে সাহায্য করে।

সম্প্রতি জরিপ করেছে আইবিএম। স্বয়ংচালিত কোম্পানির প্রধান। তাদের মধ্যে 74% 2025 সালের মধ্যে রাস্তায় স্মার্ট গাড়ির উপস্থিতি আশা করছে।

এই ধরনের গাড়িগুলি ইন্টারনেট অফ থিংস ব্যবহার করে মালিক এবং তাদের আশেপাশের সম্পর্কে তথ্য পাবে। এই ডেটার উপর ভিত্তি করে, তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাপমাত্রা, অডিও, চেয়ারের অবস্থান এবং অন্যান্য সেটিংস পরিবর্তন করতে সক্ষম হবে। স্মার্ট কারগুলি উদীয়মান সমস্যাগুলি নিজেরাই সমাধান করবে, স্বাধীনভাবে গাড়ি চালাবে এবং ট্র্যাফিক এবং রাস্তার অবস্থার উপর ভিত্তি করে সুপারিশ করবে।

ভবিষ্যতে মেশিন লার্নিং থেকে কী আশা করা যায়

ভবিষ্যতে মেশিন লার্নিং আমাদের জন্য যে সম্ভাবনাগুলি উন্মুক্ত করবে তা প্রায় অন্তহীন। এখানে কিছু চিত্তাকর্ষক উদাহরণ আছে.

• একটি ব্যক্তিগতকৃত স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা যা রোগীদের তাদের জেনেটিক কোড এবং জীবনধারার উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা সেবা প্রদান করে।
• নিরাপত্তা সফ্টওয়্যার যা সর্বোচ্চ নির্ভুলতার সাথে হ্যাকার আক্রমণ এবং ম্যালওয়্যার সনাক্ত করে।
• বিমানবন্দর, স্টেডিয়াম এবং অনুরূপ অবস্থানের জন্য কম্পিউটারাইজড নিরাপত্তা ব্যবস্থা যা সম্ভাব্য হুমকি শনাক্ত করে।
• স্ব-চালিত গাড়ি যা মহাকাশে নিজেদেরকে অভিমুখী করে ট্রাফিক জ্যাম এবং দুর্ঘটনার সংখ্যা কমিয়ে দেয়।
• উন্নত জালিয়াতি বিরোধী সিস্টেম যা আমাদের অ্যাকাউন্টে অর্থ সুরক্ষিত করতে পারে।
• সর্বজনীন অনুবাদক যা আমাদের স্মার্টফোন এবং অন্যান্য স্মার্ট ডিভাইস ব্যবহার করে সঠিক এবং দ্রুত অনুবাদ পেতে দেয়।

কেন আপনার মেশিন লার্নিং এর দিকে খেয়াল রাখা উচিত

যদিও অনেকে নতুন প্রযুক্তির আবির্ভাবের সাথে এই সুযোগগুলি অনুভব করবে, বেশিরভাগই বুঝতে চাইবে না যে এটি কীভাবে ভিতরে থেকে কাজ করে। তবে আমরা সবাই সতর্ক থাকি। প্রকৃতপক্ষে, সমস্ত সুবিধার পাশাপাশি, আরও অগ্রগতি শ্রমবাজারের জন্য বাস্তব পরিণতি নিয়ে আসবে।

মেশিন লার্নিং, ক্রমবর্ধমান পরিমাণ ডেটার উপর ভিত্তি করে যা পৃথিবীর প্রায় প্রতিটি ব্যক্তি তৈরি করে, পেশাগুলি সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করবে। অবশ্যই, এই উদ্ভাবনগুলি অনেক লোকের কাজকে সহজ করবে, তবে এমন লোকও থাকবে যারা তাদের চাকরি থেকে বঞ্চিত হবে। অ্যালগরিদমগুলি ইতিমধ্যেই ইমেলের প্রতিক্রিয়া জানাচ্ছে, চিকিৎসা চিত্রগুলিকে ব্যাখ্যা করছে, মামলা মোকদ্দমায় সাহায্য করছে, ডেটা বিশ্লেষণ করছে ইত্যাদি৷

মেশিনগুলি তাদের নিজস্ব অভিজ্ঞতা থেকে শেখে, তাই প্রোগ্রামারদের আর প্রতিটি অস্বাভাবিক পরিস্থিতির জন্য কোড লিখতে হবে না। এই শেখার ক্ষমতা, রোবোটিক্স এবং মোবাইল প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে, কম্পিউটারগুলিকে আগের চেয়ে আরও ভালভাবে জটিল কাজগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম করবে৷

কিন্তু মানুষ যখন যন্ত্রকে ছাড়িয়ে যাবে তখন তাদের কী হবে?

অনুসারে. ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরাম, কম্পিউটার এবং রোবটগুলি আগামী পাঁচ বছরে মানুষের হাতে থাকা পাঁচ মিলিয়ন চাকরি দখল করবে।

সুতরাং, মেশিন লার্নিং কীভাবে কর্মপ্রবাহকে পরিবর্তন করছে সেদিকে আমাদের নজর রাখতে হবে। আপনি কে তা বিবেচ্য নয়: একজন আইনজীবী, একজন ডাক্তার, একজন সহায়তা কর্মী, একজন ট্রাক চালক, বা অন্য কেউ৷ পরিবর্তন সবাইকে প্রভাবিত করতে পারে।

কম্পিউটারগুলি যখন কাজ নেওয়া শুরু করে তখন অপ্রীতিকর আশ্চর্য এড়াতে সর্বোত্তম উপায় হল সক্রিয়ভাবে চিন্তা করা এবং প্রস্তুতি নেওয়া।