মেশিন লার্নিং (Machine Learning)
মেশিন লার্নিং (Machine Learning) হলো এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে কম্পিউটার সিস্টেম ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে পারে এবং অভিজ্ঞতা অধিগ্রহণ করতে পারে। মেশিন লার্নিংের মূল লক্ষ্য হলো ডেটা থেকে প্যাটার্ন শিখতে এবং এই প্যাটার্নের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্ত নিতে। এটি মূলত তিনটি ধাপে বিভক্ত হতে পারে: ডেটা প্রস্তুতি, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা।
মেশিন লার্নিংের প্রকার
সুপারভাইজড লার্নিং (Supervised Learning):
- এখানে সিস্টেম প্রশিক্ষণের সময় লেবেলযুক্ত ডেটা দেয়া হয়।
- লেবেলযুক্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে মডেল প্রশিক্ষণ পেয়ে এবং পূর্বাবস্থিত ডেটার উপর পরীক্ষা করে সিদ্ধান্ত নিয়ে।
- উদাহরণ: হাতে লেখা অক্ষর চিত্র দেওয়া হয়ে থাকে এবং সিস্টেম অক্ষরের শ্রেণীকরণ করতে হয়।
আনসুপারভাইজড লার্নিং (Unsupervised Learning):
- এখানে সিস্টেমের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় না এবং কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা উপস্থাপন করা হয় না।
- সিস্টেমটি অনুপাতিত ডেটা থেকে প্যাটার্ন সম্পর্কিত তথ্য তৈরি করতে সক্ষম হয়।
- উদাহরণ: বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করা যাবে, উচ্চতা এবং ওজন ভিত্তিক গাণিতিক মডেল।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (Reinforcement Learning):
- এখানে সিস্টেম একটি পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে প্রেরিত হয়।
- সিস্টেম তার কর্ম বা পদক্ষেপের ফলাফল থেকে শিখে যায়।
- উদাহরণ: একটি রোবট যা একটি কঠিন পরিস্থিতিতে চালিয়ে যাওয়া হয়।
মেশিন লার্নিংের অনুশীলন
- ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি: মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়া শুরু হয় ডেটা সংগ্রহ করে এবং তা প্রস্তুত করে।
- মডেল প্রশিক্ষণ: তারপরে, প্রশিক্ষণ অংশে, মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় সংগ্রহিত ডেটার উপরে।
- মডেল পরীক্ষা এবং সংশোধন: সংগ্রহিত ডেটা ব্যবহার করে মডেলকে পরীক্ষা এবং সংশোধন করা হয়।
মেশিন লার্নিংের অ্যাপ্লিকেশন
- চিকিত্সা এবং স্বাস্থ্যসেবা: রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা পরামর্শ।
- বিতর্কিত বিশ্লেষণ: অ্যাকাউন্ট স্প্যাম ফিল্টার, বিতর্কিত অ্যানালাইসিস।
- বাণিজ্য: সংগ্রহকৃত ডেটার ভিত্তিতে বাজার বৈশ্লেষিকী, গ্রাহক পরিচালনা।
0 Comments