আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম ডেটা সায়েন্স

আধুনিক প্রযুক্তি পছন্দ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, তথ্য বিজ্ঞান এবং বড় তথ্য এমন গুঞ্জন হয়ে উঠেছে যেগুলো নিয়ে সবাই কথা বলে কিন্তু কেউ পুরোপুরি বুঝতে পারে না। সাধারণ মানুষের কাছে এগুলো খুব জটিল মনে হয়। এই সমস্ত গুঞ্জন শব্দগুলি একজন ব্যবসায়িক নির্বাহী বা অ-প্রযুক্তিগত ব্যাকগ্রাউন্ডের ছাত্রের মতো শোনায়। লোকেরা প্রায়শই AI, ML এবং এর মতো শব্দ দ্বারা বিভ্রান্ত হয় তথ্য বিজ্ঞান. এই ব্লগে, আমরা এই প্রযুক্তিগুলিকে সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা করি যাতে আপনি সহজেই তাদের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারেন এবং কীভাবে ব্যবসায় ব্যবহার করা হচ্ছে।

কৃত্রিম বুদ্ধি (এআই) কী?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন দ্বারা মানুষের মস্তিষ্কের কাজ অনুকরণ বোঝায়। এটি একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে অর্জন করা হয়েছে যা মানুষের বুদ্ধি প্রদর্শন করতে পারে। একটি এআই মেশিন যে প্রাথমিক মানবিক কাজগুলি সম্পাদন করে তার মধ্যে যুক্তিযুক্ত যুক্তি, শেখা এবং স্ব-সংশোধন অন্তর্ভুক্ত। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেক অ্যাপ্লিকেশন সহ একটি বিস্তৃত ক্ষেত্র কিন্তু এটি কাজ করার জন্য সবচেয়ে জটিল প্রযুক্তির একটি। মেশিনগুলি স্বভাবতই স্মার্ট নয় এবং সেগুলি তৈরি করার জন্য, আমাদের মানুষের চিন্তাভাবনা অনুকরণ করার জন্য তাদের ক্ষমতায়নের জন্য আমাদের প্রচুর কম্পিউটিং শক্তি এবং ডেটা দরকার।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দুটি ভাগে বিভক্ত, সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সংকীর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা. জেনারেল AI বলতে বোঝায় মেশিনগুলিকে বুদ্ধিমান করে তোলার বিস্তৃত ক্রিয়াকলাপে যার মধ্যে চিন্তাভাবনা এবং যুক্তি জড়িত। অন্যদিকে ন্যারো এআই এর ব্যবহার জড়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি খুব নির্দিষ্ট কাজের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, সাধারণ AI বলতে এমন একটি অ্যালগরিদমকে বোঝায় যা সমস্ত ধরণের বোর্ড গেম খেলতে সক্ষম যখন সংকীর্ণ AI মেশিনের ক্ষমতার পরিসরকে দাবা বা স্ক্র্যাবলের মতো একটি নির্দিষ্ট গেমের মধ্যে সীমাবদ্ধ করবে। বর্তমানে, শুধুমাত্র সংকীর্ণ AI এর নাগালের মধ্যে রয়েছে ডেভেলপারদের এবং গবেষকরা। জেনারেল এআই হল গবেষকদের একটি স্বপ্ন এবং জনসাধারণের মধ্যে উপলব্ধি যা অর্জন করতে মানব জাতির জন্য অনেক সময় লাগবে (যদি কখনও সম্ভব হয়).

আরও পড়ুন: গ্রাহক সন্তুষ্টি উন্নতির জন্য আইওটি এবং এআই কীভাবে ব্যবহার করবেন?

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং (এমএল) হল একটি কম্পিউটার সিস্টেমের ক্ষমতা যা পরিবেশ থেকে শিখতে পারে এবং কোন স্পষ্ট প্রোগ্রামিং এর প্রয়োজন ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে নিজেকে উন্নত করতে পারে। মেশিন লার্নিং প্রদত্ত তথ্য থেকে আলগোরিদিমগুলি সক্রিয় করতে, অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে এবং সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করে পূর্বের বিশ্লেষণবিহীন তথ্যের উপর পূর্বাভাস দেওয়ার উপর মনোনিবেশ করে। মেশিন লার্নিং একাধিক পন্থা ব্যবহার করে সঞ্চালিত হতে পারে। এর তিনটি মৌলিক মডেল মেশিন লার্নিং তত্ত্বাবধানে, তত্ত্বাবধানহীন এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখা হয়।

তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, লেবেলযুক্ত ডেটা মেশিনগুলিকে বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যতের ডেটার জন্য ব্যবহার করতে সাহায্য করার জন্য ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি বিড়াল এবং কুকুরের ছবিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে চান তবে আপনি কয়েকটি লেবেলযুক্ত ছবির ডেটা খাওয়াতে পারেন এবং তারপরে মেশিনটি আপনার জন্য বাকি সমস্ত ছবি শ্রেণীবদ্ধ করবে। অন্যদিকে, তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, আমরা কেবল লেবেলবিহীন ডেটা রাখি এবং মেশিনকে বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে দেই। শক্তিবৃদ্ধি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি কর্মের মাধ্যমে পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে এবং তারপর ত্রুটি বা পুরস্কার বিশ্লেষণ করে। উদাহরণস্বরূপ, দাবা একটি খেলা বুঝতে একটি এমএল অ্যালগরিদম পৃথক পদক্ষেপ বিশ্লেষণ করবে না কিন্তু পুরো খেলা অধ্যয়ন করবে।

আরও পড়ুন: বর্ণনামূলক বনাম অনুমানমূলক বনাম প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স

ডেটা সায়েন্স কী?

ডেটা বিজ্ঞান ডেটার সেট থেকে প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টির নিষ্কাশন। এটি গণিতের মতো অনেক ক্ষেত্রের বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে, মেশিন লার্নিং, কম্পিউটার প্রোগ্রামিং, পরিসংখ্যান মডেলিং, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন, প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং শিক্ষা, অনিশ্চয়তা মডেলিং, ডেটা গুদামজাতকরণ, এবং ক্লাউড কম্পিউটিং. ডেটা বিজ্ঞান অগত্যা বড় ডেটা জড়িত নয়, তবে তথ্য যে বড় হচ্ছে তা বড় ডেটাকে একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক করে তোলে তথ্য বিজ্ঞান.

ডেটা বিজ্ঞান AI, ML এবং নিজের মধ্যে সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ডেটা চালিত কৌশল। এর অনুশীলনকারীরা তথ্য বিজ্ঞান সাধারণত গণিত, পরিসংখ্যান এবং প্রোগ্রামিং-এ দক্ষ (যদিও তিনটি ক্ষেত্রেই দক্ষতার প্রয়োজন নেই)। ব্যবসায়ের সাথে সম্পর্কিত ডেটা, অন্তর্দৃষ্টি এবং পারস্পরিক সম্পর্কের নিদর্শনগুলি আনতে ডেটা বিজ্ঞানীরা জটিল ডেটা সমস্যাগুলি সমাধান করেন।

আরও পড়ুন: ডেটা সায়েন্সের জন্য আর বনাম পাইথন

কৃত্রিম বুদ্ধি, মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিজ্ঞানের মধ্যে পার্থক্য:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা রোবোটিক্স থেকে টেক্সট বিশ্লেষণ পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশন সহ একটি খুব বিস্তৃত শব্দ। এটি এখনও বিবর্তনের অধীনে একটি প্রযুক্তি এবং আমাদের উচ্চ-স্তরের এআইয়ের লক্ষ্য করা উচিত কিনা তা নিয়ে তর্ক রয়েছে। মেশিন লার্নিং AI এর একটি উপসেট যা একটি সংকীর্ণ পরিসরের কার্যকলাপের উপর ফোকাস করে। এটা, আসলে, একমাত্র বাস্তব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বাস্তব বিশ্বের সমস্যায় কিছু অ্যাপ্লিকেশন সহ।

ডেটা বিজ্ঞান এর একটি উপসেট নয় মেশিন লার্নিং কিন্তু এটি ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং ভবিষ্যত সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ML ব্যবহার করে। এটি একত্রিত হয় মেশিন লার্নিং অন্যান্য শৃঙ্খলা সহ বিশাল তথ্য বিশ্লেষণ এবং ক্লাউড কম্পিউটিং. ডেটা বিজ্ঞান এর ব্যবহারিক প্রয়োগ মেশিন লার্নিং বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানের উপর সম্পূর্ণ ফোকাস সহ।

At NewGenApps, আমরা নতুন যুগের সমাধানগুলি বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করি যা এই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করে এবং আপনাকে বাস্তব-বিশ্বের ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে। আপনি যদি এমন একটি কোম্পানির সন্ধান করেন যা আপনার ডেটা থেকে বোধগম্য হতে পারে এবং আপনাকে আপনার ব্যবসার জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি দেয় তবে নির্দ্বিধায় যোগাযোগ করুন।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: