ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট

মেশিন লার্নিং

মেশিন লার্নিং ডেটা বিশ্লেষণের একটি অনুশীলন যা বিশ্লেষণাত্মক মডেল বিল্ডিংকে যান্ত্রিক করে। একটি লার্নিং মেশিন যা নিয়মিত তার কর্মকে সঠিক রাখতে এবং অন্তর্দৃষ্টি তাজা রাখতে শিখতে থাকে তা সত্য মেশিন লার্নিং পদ্ধতি. 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 বের করার অনুমতি দিয়েছে, অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা তাদের দেওয়া ডেটা থেকে বারবার অর্জন করে, যেখানে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা হচ্ছে না। মেশিন লার্নিং আইটি, স্বাস্থ্যসেবা, রসদ, শক্তি এবং এমনকি শিক্ষাসহ বিভিন্ন ব্যবস্থায় নতুন কৌশল এবং উত্পাদনশীলতা উন্মোচন করতে পারে। স্ব-শেখার অ্যালগো দ্বারা ব্যবসায়িক ব্যবস্থায় অভূতপূর্ব দক্ষতা পৌঁছে যাবে, এবং ব্যক্তিগত পর্যায়ে, স্মার্ট গ্যাজেটগুলি আসলে আমাদেরকে সবকিছুর জন্য নির্দেশ দেবে এবং আমাদের জীবনকে সহজ করতে সাহায্য করবে। মেশিন লার্নিং এটি 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।

    মেশিন লার্নিং নতুন কম্পিউটিং প্রযুক্তির জন্য ধন্যবাদ, অতীতের মতো আজকের মতো নয়। মডেলগুলি নতুন ডেটার সংস্পর্শে আসার সাথে সাথে এর পুনরাবৃত্তিমূলক দিক মেশিন লার্নিং এটি বেশ গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম। তারা তাদের পূর্ববর্তী গণনা থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে পুনরাবৃত্তিযোগ্য, নির্ভরযোগ্য ফলাফল এবং সিদ্ধান্ত তৈরি করে। মেশিন লার্নিং এই ধারণা থেকে জন্ম হয়েছিল যে কম্পিউটারে কাজ করার জন্য কোন নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রোগ্রাম না করেই শেখার ক্ষমতা রয়েছে, এটি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং গবেষকরা কম্পিউটার থেকে ডেটা থেকে শিখতে পারে কিনা তা দেখার উপায় তৈরি করছেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। মানুষ আগ্রহ পুনরুজ্জীবিত করেছে মেশিন লার্নিং ঠিক যেমন Bayesian বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিং সাশ্রয়ী মূল্যের ডেটা স্টোরেজ, আরও শক্তিশালী এবং সস্তা কম্পিউটেশনাল প্রসেসিং এবং ক্রমবর্ধমান বৈচিত্র্য এবং উপলব্ধ ডেটার পরিমাণের মতো কয়েকটি কারণের জন্য। এই সমস্ত জিনিসগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং দ্রুত মডেলগুলি তৈরি করা সম্ভব করেছে যা আরও জটিল এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রয়োজনে বড় স্কেলে আরও সঠিক এবং দ্রুত ফলাফল সরবরাহ করতে পারে। সুনির্দিষ্ট মডেল তৈরি করার মাধ্যমে, ব্যবসা এবং সংস্থাগুলির লাভজনক এবং সফল সুযোগগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়ার এবং এইভাবে ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার একটি ভাল সুযোগ রয়েছে মেশিন লার্নিং মূল শিল্পে একটি উল্লেখযোগ্য উপাদান।

    মেশিন লার্নিং একটি ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রাকৃতিক উপায়ে আমাদের সাথে জড়িত, যুক্তি এবং শেখার জন্য জ্ঞানীয় সিস্টেমগুলিকে সুবিধা দেয়৷ স্টক ট্রেড, নেটফ্লিক্স মুভি সুপারিশ, ইন্টারনেট বিজ্ঞাপন যা আমাদের ব্রাউজিং অভ্যাসের উপর ভিত্তি করে প্রদর্শিত হয় তা নিয়ে চিন্তা করুন - এইগুলি কীভাবে তার উদাহরণ মেশিন লার্নিং আমাদেরকে শক্তিশালী এবং সৃজনশীল উপায়ে বিশ্ব অন্বেষণ করতে সাহায্য করছে। এর আগে, মানবতার ইতিহাসের টার্নিং পয়েন্ট ছিল শিল্প বিপ্লব যা শিল্পগুলিকে আরও বেশি উত্পাদনশীল হয়ে আরও বেশি কর্মসংস্থান তৈরি করতে এবং এইভাবে সামগ্রিক জীবনযাত্রার মান বাড়াতে সক্ষম করেছিল। আজ, মেশিন লার্নিং বিশ্বের মুখোমুখি হতে যাচ্ছে যে ধরনের আরেকটি বিপ্লব. আমরা অটোমেশনের দ্বারপ্রান্তে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মূল খেলোয়াড় হচ্ছে এবং যদি জিনিসগুলি সঠিকভাবে করা হয়, মেশিন লার্নিং কোম্পানিগুলিকে তাদের ব্যবসা বাড়াতে এবং তাত্ক্ষণিকভাবে অন্তর্দৃষ্টি বিকাশ করতে সহায়তা করবে। শিল্প বিপ্লবের জন্য মত, মূল উপাদান মেশিন লার্নিং সহযোগিতা হল- সঠিক আউটপুট দেওয়ার জন্য একটি সফল প্রক্রিয়ার জন্য আমাদের একসঙ্গে কাজ করার জন্য একটি বুদ্ধিমান কর্মীবাহিনী প্রয়োজন। এখানে যে জনবলের কথা বলা হচ্ছে তাতে থাকবে ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, আইটি আর্কিটেক্ট, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী, ডেটা সায়েন্টিস্ট, ডেটা মাইনিং বিশেষজ্ঞ, সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর, এক্সিকিউটিভ, ডেভেলপার ইত্যাদি।

    আমরা ভালোভাবে সচেতন মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন যা আজ আমাদের জীবনে চলছে। একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য, এর অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং আশেপাশে ছিল কিন্তু সম্প্রতি যা বিকাশিত হয়েছে তা হল স্বয়ংক্রিয়ভাবে বড় ডেটাতে জটিল গাণিতিক গণনার প্রয়োগ করার ক্ষমতা, দ্রুত এবং বারবার। যে উদাহরণগুলির সাথে আমরা ইতিমধ্যে পরিচিত তা হল স্ব-চালিত Google গাড়ি, যেটি ব্যাপকভাবে প্রচারিত হয়েছিল এবং এর উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং. এটিতে একটি আধুনিক গাড়ির সমস্ত বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন অভিযোজিত ক্রুজ নিয়ন্ত্রণ, পার্কিং এবং নেভিগেটর সহকারী, কন্ঠ সনান্তকরণ এবং লেন সহকারী যা এটিকে সম্পূর্ণ স্বাধীন অপারেটিং গাড়ির কাছাকাছি করে তোলে। এছাড়াও Netflix এবং Amazon এর মতো অনলাইন সুপারিশ অফার, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং সমন্বয় মেশিন লার্নিং টুইটারে গ্রাহকরা আপনার সম্পর্কে কী বলছেন তা জানার জন্য ভাষাগত নিয়ম তৈরির মাধ্যমে, ন্যানোট্রনিক্স, যা উন্নত পরিদর্শনের জন্য অপটিক্যাল মাইক্রোস্কোপগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে, তাদের উত্পাদন গতি উন্নত করতে এবং তাদের রোবটিক অস্ত্রগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করে পুনর্বিবেচনা করুন, গ্রাহক বিভাজন সঠিকতা বৃদ্ধি করুন, গ্রাহকের জীবনকালের মূল্য ভবিষ্যদ্বাণী করুন , একজন ব্যবহারকারীর অ্যাপ-মধ্যস্থ অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করা, গ্রাহকের কেনাকাটার ধরণ সনাক্ত করা, স্বাস্থ্য ঝুঁকি মূল্যায়ন, ব্যক্তিগতকৃত যত্নের উন্নতি, এবং রোগ নির্ণয় আরও সঠিকভাবে এর সমস্ত দৈনন্দিন চিত্র মেশিন লার্নিং.

    একটি ভালো মেশিন লার্নিং সিস্টেমটি মৌলিক এবং উন্নত অ্যালগরিদম, স্কেলেবিলিটি, ডেটা প্রস্তুতির ক্ষমতা, এনসেম্বল মডেলিং এবং অটোমেশন এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। মেশিন লার্নিং সম্প্রতি "এ" এর অগ্রগতির কারণে অনেক খবরে রয়েছেগভীর জ্ঞানার্জন” যার মধ্যে রয়েছে গো গ্র্যান্ডমাস্টার লি সেডলের কাছে অনেক জনপ্রিয় AlphaGo-এর পরাজয় এবং মেশিন অনুবাদ এবং চিত্র স্বীকৃতির আশেপাশে অন্যান্য নতুন চিত্তাকর্ষক পণ্য। মেশিন লার্নিং প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করে, ডেটা পয়েন্ট বা পরামিতিগুলি পরিবর্তন করার জন্য আরও ক্ষমাশীল এবং বৃহত্তর জটিলতা এবং পরিবর্তনশীলতা সমর্থন করে। এই প্রক্রিয়াগুলির সাথে উৎপন্ন আউটপুট একাধিক ভিন্ন প্ল্যাটফর্মে বিরামহীনভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন বিশ্লেষণ সিস্টেম, ক্লাউড কম্পিউটিং, প্রান্ত নেটওয়ার্ক এবং এমবেডেড সিস্টেম। একটি যুগ থেকে একটি ধাপ পরিবর্তন যেখানে অন্তর্দৃষ্টিগুলি মূলত প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম-চালিত ছিল জ্ঞানীয় যুগে, যা ব্যবসা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে। মেশিন লার্নিং, IoT এবং AI একে অপরের সাথে সংযুক্ত ধরনের। আইওটি সুন্দরভাবে পরিপূরক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যখন রিয়েল-টাইম কম্পিউটিংয়ের কথা আসে। 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 দেখার 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 ধরনের আছে মেশিন লার্নিং যেগুলো তত্ত্বাবধানে, তত্ত্বাবধানহীন, এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা। এগুলি সম্পূর্ণ করার টাস্ক এবং প্রক্রিয়াটির সরলতার উপর নির্ভর করে বেছে নেওয়া 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, বসবাস এবং যোগাযোগের জন্য তৈরি এবং বিকাশ করি। আমরা স্মার্ট, বড় এবং ছোট সমস্যার নতুন সমাধান খোঁজার উদ্দেশ্য নিয়ে প্রকল্প গ্রহণ করি।

        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: