Menu Close

মেশিন লার্নিংঃ

বর্তমান সময়ের একটা জনপ্রিয় বিষয় হচ্ছে মেশিন লার্নিং (Machine Learning)। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপশাখা। শব্দটি আর্থার স্যামুয়েল ১৯৫৯ সালে প্রথম ব্যবহার করেন। মেশিন লার্নিং হচ্ছে যখন কোন মেশিন নিজে থেকে কোন কিছু শিখতে পারে। মেশিনকে শেখার জন্য ট্রেইন ডাটা দেওয়া হয় যা থেকে মেশিন নিজে নিজে শিখতে পারে। এটি মুলত কম্পিউটার সায়েন্স ও গনিত শাখার উপর নির্ভর করে বানানো এমন একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যেটা নিজে থেকে নিজের কাজ শিখে নিতে পারে বা সাধারণ মানুষের মতো পূর্বের বর্তমান অবস্থা ইত্যদি সিসুয়েশন এর উপর ভিত্তি করে কোন কিছু শিখতে পারে বা করতে পারে। সাধারণ কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলোর মুলত যেভাবে লেখা হয় সেইভাবে অনবরত কাজ করে। কিন্তু মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বানানো কম্পিউটারের নিজিস্ব একটা বুদ্ধিমত্তা থাকে মানে এদের কাজ নির্দিষ্ট থাকে না। এটা মুলত পরিস্থিতির এর উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে এবং সেটাই আউটপুট হিসেবে দেখায়। কোন একটা মেশিনকে কিছু শেখানোর জন্য তার ডেটাবেসে কিছু তথ্য দিতে হয়। কিন্তু মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম সম্পূর্ণ কম্পিউটার তার নিজের প্রয়োজনীয় ডাটা পরিবেশ থেকে গ্রহণ করতে পারে এবং কম্পিউটার প্রোগ্রাম পিছনের করা ভুল থেকে শিখতে পারে ও তাকে দেওয়া পিছনের ট্রেইনিং ও বর্তমান সিসুয়েশন এর উপর ভিত্তি করে আউটপুট দিতে পারে।

আর এই প্রোসেসটা অনেকটা একটা শিশুর মত। কারন একটা শিশুকে ছোটবেলা থেকেই শেখানো হয় কোনটা ভালো কোনটা মন্দ, কোনটা করা উচিত কোনটা করা উচিত নয়, কোন কাজ গুলো বা জিনিসগুলো আমাদের জন্য বিপজ্জনক। এভাবেই এসব কম্পিউটার প্রতিটি ভুল থেকে শিক্ষা গ্ৰহন করে পরবর্তীতে সঠিকভাবে কাজ করতে পারে ও সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

প্রকারভেদঃ

মেশিনের শেখা ও মেশিনের আউটপুট বা রেজাল্ট দেওয়ার পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং সাধারণত দু-প্রকার (১) সুপারভাইসড মেশিন লার্নিং (২) আন-সুপারভাইসড লার্নিং

সুপারভাইসড মেশিন লার্নিংঃ

এখানে একটি ডাটাসেট দেওয়া থাকে এবং বলা হয় তা থেকে কি শিখতে হবে এবং আউটপুট কি হবে। এখানে ইনপুট আউটপুট জানা থাকে শুধুমাত্র ইনপুট নিয়ে সেটাকে প্রসেস করে সঠিক আউটপুট নিয়ে আসা হয়। এজন্য ‌সুপারভাইসড মেশিন লার্নিং এ ইনপুট ও আউটপুট এর সাথে সম্পর্ক রয়েছে। এখানে মেশিনকে কি শিখতে হবে এবং কি সিদ্ধান্ত নিতে হবে তা আগে থেকে জানা থাকে এখানে শুধু মেশিন দিয়ে এই সম্পূর্ণ কাজটাকে প্রোসেস করা হয়।

আন-সুপারভাইসড লার্নিংঃ

এখানে একটা আউটপুট কি হবে তা জানা থাকে না।শুধুমাত্র একটি ডাটাসেট দেওয়া থাকে মেশিনকে ট্রেইন করার জন্য।এই ডাটা সেট এর দেওয়া ডাটা থেকে মেশিন মুলত শিখে।এইটা মুলত ‌সুপারভাইসড মেশিন লার্নিং এর থেকে বেশী চ্যলেনজিং কারন এখানে মেশিনকে খুব ভালো ভাবে শেখাতে হয় কারণ এখানে আউটপুট কি হবে তা জানা থাকে না তাই সঠিক এলগরিদম ও ডাটা দিয়ে মেশিনকে ট্রেইন করতে হয়।

প্রোয়োগঃ

এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এর একটি উপশাখা হলেও এটি খুব বড় একটা বিষয় এবং এর ব্যবহার অনেক জায়গায় করা হয় তার মধ্যে উল্লেখযোগ্য হলো:

  • কৃষি
  • শরীরবিদ্যা
  • অ্যাডাপ্টিভ ওয়েবসাইট
  • কার্যকর কম্পিউটিং
  • বায়োইনফরমেটিক্স
  • ব্রেইন মেশিন ইন্টারফেস
  • কম্পিউটার ভিশন
  • উপাত্তের গুণ
  • ব্যবহারকারী আচরণ বিশ্লেষণ
  • কাঠামোগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ
  • রোবট লোকোমোশন
  • সার্চ ইঞ্জিন
  • অনলাইন এডাভার্টিজমেন্ট
  • বিপণন
  • বিমা

 

অন্যান্য পোস্টসমূহঃ

error: Content is protected !!