সীসা তথ্য-NewGenApps প্রত্যয়িত অংশীদার

Leadinfo প্রত্যয়িত অংশীদার হতে পেরে গর্বিত!

ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট

বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং ডেটা সায়েন্স

কৃত্রিম গোয়েন্দা এবং মেশিন লার্নিং

এআর এবং ভিআর সলিউশন

সমস্ত পরিষেবা দেখুন 

মেশিন লার্নিং

মেশিন লার্নিং হল ডেটা বিশ্লেষণের একটি অনুশীলন যা বিশ্লেষণাত্মক মডেল বিল্ডিংকে যান্ত্রিক করে। একটি লার্নিং মেশিন যা নিয়মিত তার কর্ম সঠিক রাখতে এবং অন্তর্দৃষ্টি তাজা রাখতে শেখা রাখে তা হল একটি প্রকৃত মেশিন লার্নিং সিস্টেম। প্রতিটি অ্যাকশন এবং অ-অ্যাকশন ফিডের সাথে লার্নিং মেশিনে ডেটা খাওয়ানো হয় এবং তারপর ক্রমাগত মানুষের বা ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই কাজটি স্বয়ংক্রিয় হয়ে যায়। মেশিন লার্নিং কম্পিউটারগুলিকে লুকানো অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে অনুমতি দিয়েছে, অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা তাদের দেওয়া ডেটা থেকে বারবার অর্জন করে, যেখানে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা হচ্ছে না। মেশিন লার্নিং আইটি সহ বিভিন্ন সিস্টেমে নতুন কৌশল এবং উত্পাদনশীলতা উন্মোচন করতে পারে, স্বাস্থ্যসেবা, রসদ, শক্তি এবং এমনকি শিক্ষা। স্ব-শিক্ষা অ্যালগো দ্বারা ব্যবসায়িক ব্যবস্থায় অভূতপূর্ব দক্ষতা পৌঁছে যাবে, এবং ব্যক্তিগত পর্যায়ে, স্মার্ট গ্যাজেটগুলি আসলে আমাদের সবকিছুর জন্য নির্দেশ দেবে এবং আমাদের জীবনকে সহজ করতে সাহায্য করবে। মেশিন লার্নিং এমন একটি বিজ্ঞান যা একেবারেই নতুন নয় কিন্তু এখন নতুন গতি পাচ্ছে।

    মেশিন লার্নিং ডেভেলপার

    একটি চ্যালেঞ্জ যে কোণার চারপাশে ঘোরে তা হ'ল এই মেশিনগুলি আসলে কাঠামোগত ও কাঠামোগত ডেটা এবং মানের অ্যালগরিদমের প্রাপ্যতার সাথে মোকাবেলা করতে পারে কিনা। এবং যদি তারা করে, ফলাফল অভাবনীয় হবে। যে পরিবর্তনগুলি সংঘটিত হবে তার মাত্রা আমরা পূর্বাভাস দিতে পারি, আসল রূপান্তরটি লক্ষণীয় হবে। তবে এই সমস্তগুলি অবশ্যই যথেষ্ট পরিমাণে সময় নেওয়ার দাবি করে।

    আজকের মেশিন লার্নিং অতীতের মতো ছিল না, নতুন কম্পিউটিং প্রযুক্তির জন্য ধন্যবাদ। যেহেতু মডেলগুলি নতুন তথ্য প্রকাশ করে, মেশিন লার্নিং এর পুনরাবৃত্তিমূলক দিকটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম। তারা তাদের প্রদান করা পূর্ববর্তী গণনা থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে পুনরাবৃত্তিযোগ্য, নির্ভরযোগ্য ফলাফল এবং সিদ্ধান্ত তৈরি করে। মেশিন লার্নিং এই ধারণা থেকে জন্মগ্রহণ করে যে কম্পিউটারে আসলে কোন নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রোগ্রাম না করে শেখার ক্ষমতা আছে, এটি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে কম্পিউটার থেকে তথ্য শিখতে পারে কিনা তা দেখার উপায় তৈরি করছেন। সাশ্রয়ী মূল্যের ডেটা স্টোরেজ, আরও শক্তিশালী এবং সস্তা কম্পিউটেশনাল প্রসেসিং এবং ক্রমবর্ধমান বৈচিত্র্য এবং উপলব্ধ ডেটার পরিমাণের মতো কিছু কারণের জন্য মানুষ বায়েসিয়ান বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের মতো মেশিন লার্নিংয়ের প্রতি আগ্রহ পুনরুজ্জীবিত করেছে। এই সমস্ত বিষয়গুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং দ্রুত এমন মডেল তৈরি করা সম্ভব করেছে যা আরও জটিল এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রয়োজনে বৃহত্তর স্কেলে আরও সঠিক এবং দ্রুত ফলাফল সরবরাহ করতে পারে। সুনির্দিষ্ট মডেল তৈরি করে, ব্যবসা এবং সংগঠনগুলির লাভজনক এবং সফল সুযোগগুলি স্বীকৃতি দেওয়ার এবং ঝুঁকি কমানোর একটি ভাল সুযোগ রয়েছে যাতে মেশিন লার্নিংকে মূল উপাদান হিসাবে পরিণত করা যায় শিল্প.

    মেশিন লার্নিং একটি ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রাকৃতিক উপায়ে আমাদের সাথে জড়িত, যুক্তি এবং শিখতে জ্ঞানীয় সিস্টেমগুলিকে সহায়তা করে। স্টক ট্রেড, নেটফ্লিক্স মুভির সুপারিশগুলি, ইন্টারনেট বিজ্ঞাপনগুলি যা আমাদের ব্রাউজিং অভ্যাসের উপর ভিত্তি করে দেখান - এই সমস্ত উদাহরণ মেশিন লার্নিং কীভাবে আমাদের শক্তিশালী এবং সৃজনশীল উপায়ে বিশ্বকে আবিষ্কার করতে সহায়তা করে তার উদাহরণ। এর আগে মানবতার ইতিহাসের টার্নিং পয়েন্টটি ছিল শিল্প বিপ্লব যা শিল্পকে আরও বেশি উত্পাদনশীল হয়ে এবং এভাবে সামগ্রিক জীবনযাত্রার মান বাড়িয়ে আরও বেশি কর্মসংস্থান তৈরি করতে সক্ষম করেছিল। আজ, মেশিন লার্নিং এমন আরও একটি বিপ্লব যার মুখোমুখি বিশ্ব চলছে। আমরা অটোমেশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল খেলোয়াড় হওয়ার প্রান্তে রয়েছি এবং যদি জিনিসগুলি সঠিকভাবে করা হয় তবে মেশিন লার্নিং সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসা বৃদ্ধিতে এবং তাত্ক্ষণিক অন্তর্দৃষ্টি বিকাশে সহায়তা করবে। শিল্প বিপ্লবের মতো, মেশিন লার্নিংয়ের মূল উপাদানটি হ'ল সহযোগিতা- একটি সঠিক প্রক্রিয়াটি সঠিক সঠিক আউটপুট দেওয়ার জন্য আমাদের একত্রে একটি চৌকস শ্রমশক্তি প্রয়োজন। এখানে যে কর্মশালার কথা বলা হচ্ছে তাতে ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, আইটি আর্কিটেক্ট, ব্যবসায়ী ব্যবহারকারী, ডেটা বিজ্ঞানী, ডেটা মাইনিং বিশেষজ্ঞ, সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর, এক্সিকিউটিভ, ডেভেলপার ইত্যাদি থাকবে here

    আমরা আজ আমাদের জীবনে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্পর্কে ভালভাবে অবগত রয়েছি। দীর্ঘদিন ধরে, মেশিন লার্নিংয়ের অ্যালগরিদমগুলি প্রায় ছিল তবে সম্প্রতি যা বিকাশ হয়েছে তা হ'ল স্বয়ংক্রিয়ভাবে জটিল গাণিতিক গণনাগুলিকে বড় ডেটাতে দ্রুত এবং বারবার প্রয়োগ করার ক্ষমতা। আমরা ইতিমধ্যে পরিচিত যে উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হ'ল স্ব-ড্রাইভিং গুগল গাড়ি, এটি প্রচন্ডভাবে হাইপাইড ছিল এবং মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে। এটিতে অ্যাডাপটিভ ক্রুজ নিয়ন্ত্রণ, পার্কিং এবং নেভিগেটর সহায়ক, স্পিচ স্বীকৃতি এবং লেন সহকারীগুলির মতো আধুনিক গাড়ীর সমস্ত বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা একে সম্পূর্ণ স্বাধীন অপারেটিং গাড়ির নিকটে পরিণত করে। এছাড়াও নেটফ্লিক্স এবং অ্যামাজন থেকে আসা অনলাইন সুপারিশ অফারগুলি, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ভাষাগত নিয়ম তৈরির সাথে মেশিন লার্নিং সমন্বিত টুইটার, ন্যানোট্রনিক্সে গ্রাহকরা আপনার সম্পর্কে কী বলছেন তা জানতে, যা উন্নত পরিদর্শনগুলির জন্য অপটিকাল মাইক্রোস্কোপগুলি স্বয়ংক্রিয় করে তোলে, রিথিং রোবোটিকস তাদের উত্পাদন উন্নত করতে এটি ব্যবহার করে তাদের রোবোটিক বাহুগুলির গতি এবং প্রশিক্ষণ, গ্রাহক বিভাগের যথাযথতা বৃদ্ধি, গ্রাহকের আজীবন মূল্য সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা, ব্যবহারকারীর অ্যাপ্লিকেশন অভিজ্ঞতাকে অনুকূলকরণ করা, গ্রাহক শপিংয়ের ধরণগুলি সনাক্তকরণ, স্বাস্থ্য ঝুঁকির মূল্যায়ন করা, ব্যক্তিগত যত্নের উন্নতি করা এবং রোগগুলি আরও সঠিকভাবে নির্ণয় করা মেশিনের প্রতিদিনের চিত্রণ are শেখা।

    একটি ভাল মেশিন লার্নিং সিস্টেম মৌলিক এবং উন্নত অ্যালগরিদম, স্কেলেবিলিটি, ডেটা প্রস্তুতি ক্ষমতা, এনসেম্বল মডেলিং এবং অটোমেশন এবং পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়া দ্বারা তৈরি করা হয়। মেশিন লার্নিং সম্প্রতি "ডিপ লার্নিং" এর অগ্রগতির কারণে অনেকটা খবরের মধ্যে রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে আলফাগোর গো গ্র্যান্ডমাস্টার লি সেডলের পরাজয় এবং মেশিন ট্রান্সলেশন এবং ইমেজ রিকগনিশনকে ঘিরে অন্যান্য নতুন চিত্তাকর্ষক পণ্য। মেশিন লার্নিং প্রচুর পরিমাণে ডেটা গ্রাস করে, ডেটা পয়েন্ট বা প্যারামিটার পরিবর্তনের ক্ষেত্রে অধিক ক্ষমাশীল এবং বৃহত্তর জটিলতা এবং পরিবর্তনশীলতা সমর্থন করে। এই প্রক্রিয়ার সঙ্গে উত্পন্ন আউটপুট বিশ্লেষণ সিস্টেমের মত একাধিক ভিন্ন প্ল্যাটফর্ম জুড়ে নির্বিঘ্নে প্রয়োগ করা যেতে পারে, ক্লাউড কম্পিউটিং, এজ নেটওয়ার্ক এবং এমবেডেড সিস্টেম। একটি যুগ থেকে একটি পদক্ষেপ পরিবর্তন যেখানে অন্তর্দৃষ্টি ছিল মূলত প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম-চালিত একটি জ্ঞানীয় যুগে, যা ব্যবসা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে। মেশিন লার্নিং, আইওটি এবং এআই একে অপরের সাথে সংযুক্ত। রিয়েল-টাইম কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রে আইওটি সুন্দরভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিপূরক। মানবজাতি শীঘ্রই সম্পূর্ণরূপে হাঁটার মেশিন দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে যারা আমাদের চেয়ে অনেক বেশি বুদ্ধিমান হবে। মেশিনগুলি ইতোমধ্যেই বিভিন্ন কাজে ব্যবসা শুরু করেছে এবং আগামী সময়ে, আমরা দেখতে পাব যান্ত্রিক রূপান্তরের একটি waveেউ আমাদের দৈনন্দিন জীবনেও পরিবর্তন এনেছে। এই মানব ডায়নামোগুলি তাদের প্রাপ্ত ডেটা থেকে উপলব্ধি তৈরি করে এবং এমন পদ্ধতিতে যা মানুষ কখনোই পারে না তা থেকে জীবনের দিকে তাকানোর আমাদের উপায় পরিবর্তন করবে। এর অর্থ এই যে মেশিনগুলি প্রকৃতপক্ষে প্রক্রিয়ায় পরিবর্তন, খরচ সাশ্রয় এবং অটোমেশনের বৃহত্তর এবং সাহসী স্তরের ফলে প্রায় সব কিছুতেই মানুষের শক্তিকে ছাড়িয়ে যাবে। ইমেজ এবং ভয়েস রিকগনিশন সিস্টেম বিভিন্ন চ্যানেল জুড়ে ব্যক্তিদের স্বীকৃতি দেবে এবং একটি জরিপ অনুযায়ী, দ্রুত বর্ধনশীল কোম্পানিগুলির কর্মীদের তুলনায় বেশি স্মার্ট মেশিন থাকবে।

      এমএল ডেভেলপারদের মডেল

      প্রাথমিকভাবে তিনটি ভিন্ন ধরণের মেশিন লার্নিং রয়েছে যা তদারকি করা, নিরীক্ষণ করা এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখা হয়। এগুলি প্রক্রিয়াটির সম্পূর্ণতা এবং সরলতার জন্য কাজের উপর নির্ভর করে চয়ন করা হয়। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, লার্নিং অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই উত্তর দেওয়া হয় যখন ডেটা পড়ার সময় প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের সঠিক ফলাফল মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় স্পষ্টভাবে লেবেল করা হয়। এটি উত্তর খোঁজার পরিবর্তে সম্পর্ক খুঁজে বের করতে চায় যাতে এটি সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে বা ডেটা পয়েন্টগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে যখন অনিয়ন্ত্রিত ডেটা পয়েন্টগুলি শুরু করা হয়। আমিn তত্ত্বাবধানে না শেখা, প্রশিক্ষণের সময় শেখার অ্যালগরিদম উত্তর দেওয়া হয় না এবং পারস্পরিক সম্পর্ক এবং নিদর্শন সনাক্ত করার মধ্যে মূল্য রয়েছে। এটি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে অর্থপূর্ণ সম্পর্ক খুঁজে বের করার লক্ষ্য। শেষ প্রকারটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং যা তদারকি করা এবং নিরীক্ষণযোগ্য শেখার মধ্যে একটি মিশ্রণ। এটি পরিবেশের সাথে সংযোগ প্রয়োজন এবং পূর্বের দুটি তুলনায় আরও জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়। ব্যাকগ্যামন, জুজু এবং গো এর কয়েকটি বিখ্যাত উদাহরণ হ'ল লজিক গেম এবং ডেটা পরিবেশ দ্বারা এজেন্টকে প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং নিজেই শিখতে দেয়।

        আমাদের প্রকল্প হাইলাইট

        আমরা কাজ করি, জীবন যাপন করি এবং গড়ে তুলি যোগাযোগ। আমরা স্মার্ট, বড় এবং ছোট সমস্যার নতুন সমাধান খোঁজার উদ্দেশ্য নিয়ে প্রকল্প গ্রহণ করি।

        এই শেয়ার করুন