মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগত বিভিন্ন অগ্রগতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। এটি মূলত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্থাৎ এআই এর একটি শাখা। একদম সহজ ভাবে বলতে গেলে মেশিন লার্নিং হচ্ছে মেশিনকে লার্ন করানো অর্থাৎ যন্ত্রকে শেখানো। তবে এই শেখানোর পদ্ধতিটা একটু ভিন্ন।
মেশিন লার্নিং কী?
বইয়ের ভাষায় এর সংজ্ঞা বেস জটিল। তবে আমরা সহজে বুঝতে চেষ্টা করব। মেশিন লার্নিং এমন একটি পদ্ধতি যেখানে প্রোগ্রাম বা অ্যালগরিদম ডেটার উপর ভিত্তি করে নিজেই নতুন কিছু শেখে। অর্থাৎ এটি এমন একটি প্রযুক্তি যা কম্পিউটারকে “নিজে থেকে শেখা” শিখায়। এটি ডেটা ব্যবহার করে মানুষ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং বিভিন্ন কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করতে পারে। বাস্তব জীবনে সমস্যা সমাধানের ক্ষেত্রে এটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে।
মেশিন লার্নিং এর প্রকারভেদ
মেশিন লার্নিং প্রধানত তিনটি আলাদা ধরনে বিভক্ত, যা ডেটার ধরন এবং শিক্ষার পদ্ধতির উপর নির্ভর করে।
সুপারভাইজড লার্নিং
সুপারভাইজড লার্নিং হচ্ছে মানুষের মত ধরে ধরে শিখানো। এটি এমন একটি পদ্ধতি যেখানে ডেটাসেটের ইনপুট এবং আউটপুট লেবেল থাকে। মডেলটি ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুটের প্যাটার্ন শিখে পূর্বানুমান বা সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে।
আনসুপারভাইজড লার্নিং
আনসুপারভাইজড লার্নিং-এ ডেটার কোন লেবেল থাকে না। মডেলটি ডেটার গঠন বা প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে নতুন তথ্য বের করে। এটি মূলত মেশিন ডেটার ভেতরে বিভিন্ন হিডেন সিমিলার গ্রুপকে চিহ্নিত করে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এমন একটি পদ্ধতি যেখানে মডেলটি পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাকশন করে শিখে। এটি মূলত সেলফ ড্রাইভ কার, রোবট ও বিভিন্ন গেইমস ইত্যাদিতে ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিতে মেশিন চক্রাকারে ক্রমাগত শিখতে থাকে।
কিভাবে কাজ করে?
এটি মূলত তিনটি প্রধান স্তরে কাজ করে। এটি সিস্টেম থেকে ডেটা সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণ করে এলগরিদমকে প্রশিক্ষিত করে এবং ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে পূর্বানুমান করতে পারে।
- ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণঃ ডেটা সংগ্রহ করে এটি বিশ্লেষণ ও প্রক্রিয়াকরণ করা হয়। এ স্তরে সেন্সর, ডাটাবেস, বা ইন্টারনেট থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এমনভাবে ফরম্যাট করা হয় যাতে এটি মডেল সহজেই বুঝতে পারে।
- মডেল প্রশিক্ষণঃ ডেটা ব্যবহার করে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা ডেটার প্যাটার্ন শনাক্ত করে। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়, যেমন রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদি। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন মডেলটি ভুল এবং সঠিক সিদ্ধান্তের মধ্যে পার্থক্য শিখে থাকে।
- ডেটা বিশ্লেষণঃ প্রশিক্ষিত মডেল নতুন ডেটা ব্যবহার করে পূর্বানুমান করতে পারে। মডেলটি নতুন ডেটার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে এবং পূর্বানুমান বা সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে।
গুরুত্ব ও প্রয়োজনীয়তা
- ডেটা বিশ্লেষণঃ বর্তমানে প্রতিদিন যেই পরিমাণ ডেটা উৎপন্ন হচ্ছে তা মেনুয়াল্যি বিশ্লেষণ করা প্রায় অসম্ভব। তবে এই প্রযুক্তি ডেটার এই জটিল প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে এবং সেগুলো থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করে আনতে সাহায্য করে।
- সিদ্ধান্ত গ্রহণঃ এই প্রযুক্তি সাহায্যে মেশিন মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই দ্রুত এবং কার্যকরী সিদ্ধান্ত নিতে পারে। যা আমাদের অনেক কাজ সহজ ও কম সময়ে সম্পন্ন করতে সাহায্য করছে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাঃ মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল ভিত্তি। এটি এমন সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম যা মানুষের মতো চিন্তা এবং শিখতে পারে।
মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি আমাদের জীবনযাত্রা এবং প্রযুক্তিগত বিভিন্ন ক্ষেত্রে পরিবর্তন আনছে। এর যথাযথ ব্যবহার আমাদের জীবনকে আরো সহজ করে তুলতে পারে। তবে এর চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় আমাদের সচেতন থাকতে হবে। এতক্ষন সাথে থাকার জন্য ধন্যবাদ। চাইলে আমাদের এআই ক্যাটেগরি থাকে ঘুরে আসতে পারেন।
কমেন্ট করুন