মেশিন লার্নিং কি, অ্যাপ্লিকেশন এবং এর প্রতিশ্রুতিশীল ভবিষ্যত

মেশিন লার্নিং কি জানতে পড়তে থাকুন। আমরা এমন একটি প্রযুক্তিগত যুগে বাস করছি যা শুধুমাত্র মানুষের জন্য নয়, মেশিনের জন্যও শিক্ষার পরিবর্তন ঘটাচ্ছে। আগে যা ইউটোপিয়া বলে মনে হত তা এখন বাস্তব।

এটি মেশিন লার্নিং নামে পরিচিত এবং এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা বিশ্লেষণ বোঝার উপায় পরিবর্তন করতে আসে। এটি একটি অপেক্ষাকৃত নতুন ধারণা, তবে এটি গবেষকদের আগ্রহকে ধরে রেখেছে।

এখন নতুন প্রবণতা এবং একটি প্রতিশ্রুতিশীল ভবিষ্যত আছে. সেজন্য এই প্রবন্ধে আমরা মেশিন লার্নিং কি, এর প্রয়োগ এবং গুরুত্ব নিয়ে কথা বলব।

মেশিন লার্নিং কি

মেশিন লার্নিং বা স্বয়ংক্রিয় শিক্ষা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যার প্রধান উদ্দেশ্য হল মানুষের সাহায্য বা হস্তক্ষেপ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং প্যাটার্ন শনাক্ত করা।

এটি বিভিন্ন কোড ডিকোড করতে শেখার জন্য একটি মেশিনের ক্ষমতা বোঝায়। যা চাওয়া হচ্ছে এমন সিস্টেম তৈরি করা যা কেবল বুদ্ধিমান নয়, নিজেকে স্বাধীন হিসাবেও দেখায়। প্রযুক্তির এই শাখাটি উদ্দেশ্য করে যে মেশিনগুলি এমন ফাংশনগুলি পূরণ করে যা একচেটিয়াভাবে নয় যার জন্য তারা ডিজাইন করা হয়েছে ।

অর্থাৎ, একটি মেশিন যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে একটি যৌক্তিক এবং স্বজ্ঞাত চিন্তা থাকতে পারে। এই তথ্য কোথা থেকে আসে? মানুষের। প্রতিদিন এবং অজ্ঞানভাবে আমরা মেশিনগুলিকে আমাদের কাছ থেকে শিখতে দিচ্ছি।

মেশিন লার্নিং আসলে কি?
মেশিন লার্নিং আসলে কি?

এটি ডেভেলপারদের দ্বারা ব্যবহৃত হয়, যারা সামাজিক নেটওয়ার্ক থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, উদাহরণস্বরূপ। সুতরাং মেশিন লার্নিং একটি ডেটা নমুনাকে ডেটা প্রোগ্রামে রূপান্তর করতে সক্ষম।

তবে শুধু তাই নয়, এটিকে দেওয়া তথ্য থেকে এটি নতুন অনুমান তৈরি করে। মেশিন লার্নিং যে কেউ ব্যবহার করতে পারে এবং দৈনন্দিন জীবনে বেশ জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

মেশিন শিখতে সক্ষম? মেশিন লার্নিং এর বিবর্তন

মেশিন লার্নিং বহু দশক থেকে বর্তমান দিন পর্যন্ত বিবর্তিত হয়েছে। এই মুহুর্তে এটির সম্ভাবনাকে কাজে লাগানো হচ্ছে তা সত্ত্বেও, সত্যটি হল কিছু সময়ের জন্য এটির প্রথম অগ্রগতি ছিল।

এটি 19 শতকে ফিরে আসে যখন বেইসের উপপাদ্য বলেছিল যে একটি ঘটনার ভবিষ্যদ্বাণী করার সম্ভাবনা রয়েছে; পূর্বশর্তের উপর ভিত্তি করে। পরবর্তীতে, এটি প্রোগ্রামিং এর ভিত্তি খুঁজে পায় , যেখানে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামযোগ্য নির্দেশাবলী কার্যকর করতে পারে।

অ্যালান টুরিংই প্রথম প্রশ্ন করেছিলেন যে মেশিনগুলি শিখতে সক্ষম কিনা । এটি 1950 সালে ঘটেছিল। তাই, মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত। প্রকৃতপক্ষে, এটির একটি খুব অনুরূপ উত্স রয়েছে কারণ সেই মুহুর্ত থেকে মেশিনগুলি সাধারণ মানুষের কাজগুলি করতে শুরু করে।

1960 এর দশকে মেশিন লার্নিং প্রাসঙ্গিকতা পেতে শুরু করে। পরে একদল গবেষক মানুষের নিউরাল নেটওয়ার্ক অনুকরণ করার ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেন। কিন্তু ততক্ষণে বিশ্লেষণ করার জন্য খুব কম ডেটা ছিল। সেই সময়কালে একটি সময় উদ্ভূত হয়েছিল যেটিকে শীত বা শীতকাল হিসাবে চিহ্নিত করা হয় ।

বিজ্ঞানীরা জানতেন না যে মেশিনগুলিকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে বা এটি ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা দেওয়ার জন্য কী করতে হবে। এমনকি মনে করা হয়েছিল যে এই কীর্তিটি অসম্ভব ছিল।

ইন্টারনেটের আগমনের আগ পর্যন্ত, কম্পিউটারের কম্পিউটিং শক্তি বাড়ানো হয়েছিল এবং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ইতিমধ্যেই প্রচুর পরিমাণে তথ্য উপলব্ধ ছিল।

এটি মেশিন ল্যার্নিংকে অধ্যয়ন এবং শোষণের ভিত্তি দিয়েছে এবং সবকিছুই ইঙ্গিত দেয় যে আমরা এখনও এর বিকাশের শীর্ষে পৌঁছাতে পারিনি।

মেশিন লার্নিং কিভাবে কাজ করে?

ডিকোডিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং কাজ করে। এইভাবে, মেশিনগুলি তাদের সংগ্রহ করা ডেটার মাধ্যমে তাদের নিজস্ব গণনা পেতে সক্ষম হয়। তাদের কাছে যত বেশি ডেটা থাকবে, তাদের ফলাফল তত বেশি নির্ভুল হতে পারে।

মেশিন লার্নিং অপারেশন প্রক্রিয়ার মধ্যে বিভিন্ন ধরনের শিক্ষা অন্তর্ভুক্ত থাকে। এর উদ্দেশ্য হল অনেক বেশি সঠিক উত্তর দিতে সক্ষম হওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকা।

সিধান্ত ট্রি

এটি একটি কাঠামো যা অনেকটা ফ্লো চার্টের মতো। মূলত, প্রতিটি পাতা (নোড) একটি বৈশিষ্ট্যের উপর একটি পরীক্ষা। প্রতিটি শাখার (টার্মিনাল) একটি ক্লাস ট্যাগ আছে। গাছের উপরের নোডকে রুট নোড বলে। সিদ্ধান্ত গাছ কম্পিউটার বিজ্ঞানের মৌলিক কাঠামোগুলির মধ্যে একটি।

রেডস বেয়েশিয়ানাস

এটি এক ধরনের উপস্থাপনা যা সিস্টেম দ্বারা শেখা যায়। এটি একটি সম্ভাব্য মডেল নিয়ে গঠিত, যা ভেরিয়েবলের একটি সেট এবং তাদের মধ্যে নির্ভরতা সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে। এটা বলা যেতে পারে যে বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কগুলি, তাদের কাঠামোর জন্য ধন্যবাদ, ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে নির্ভরতা সম্পর্ক স্থাপনের অনুমতি দেয়।

সমিতির নিয়ম

অ্যাসোসিয়েশন নিয়ম একটি প্রদত্ত ডেটা সেটের মধ্যে একটি সাধারণ হর খুঁজে পেতে পারে। এটি প্রায়শই ডেটা মাইনিংয়ে ব্যবহৃত হয়।

ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম

ডেটা তার বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়। এই ক্ষেত্রে, ডেটাতে এমন উপাদান রয়েছে যা তাদের নিজস্ব গোষ্ঠীর সাথে একই রকম করে তোলে, তবে তারা অন্যান্য ক্লাস্টার বা গোষ্ঠী থেকে আলাদা।

জেনেটিক আলগোরিদিম

এটি একটি হিউরিস্টিক উপায়। তারা প্রাকৃতিক নির্বাচনের মতো একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে নতুন ধরণের তথ্য তৈরি করে। অর্থাৎ, তারা ডেটা সংগ্রহ এবং ব্যাখ্যার কৌশল হিসাবে মিউটেশন এবং ক্রসব্রিডিং ব্যবহার করে।

সমর্থন ভেক্টর মেশিন

এই ধরনের স্বয়ংক্রিয় শিক্ষা বা মেশিন লার্নিং শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের জন্য পদ্ধতির একটি সিরিজ ব্যবহার করে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

তারা অনেক বেশি স্বাধীনভাবে শিখতে সক্ষম। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রাণীদের কাঠামোর উপর ভিত্তি করে। 2000 এর শেষে যখন এটি আরও প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে গভীর শিক্ষা বা গভীর শিক্ষার জন্য ধন্যবাদ । এই সিস্টেমের মাধ্যমে, মেশিনগুলি নিউরনের লিঙ্কগুলি ব্যবহার করে যা একটি চূড়ান্ত উদ্দীপনা তৈরি করতে একে অপরের সাথে সহযোগিতা করে। এই ক্ষেত্রে, এটা শেখার একটি ধরনের হবে।

মেশিন লার্নিং টিপস

তত্ত্বাবধানে শিক্ষা

এটি প্রশিক্ষণ তথ্য হিসাবে পরিচিত একটি সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে। এটির মধ্যে রয়েছে যে অ্যালগরিদম সিস্টেমের ইনপুট এবং আউটপুটগুলির মধ্যে একটি চিঠিপত্র তৈরি করে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার মাধ্যমে, প্রতিটি প্রদত্ত ডেটার (প্রশ্ন) জন্য একটি লেবেল (উত্তর) স্থাপন করা সম্ভব ।

এই তথ্যের মাধ্যমে সিস্টেমটি তাদের একত্রিত করতে এবং তার ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রস্তুত। এই ধরনের শেখার শ্রেণীবিভাগ হতে পারে , অর্থাৎ, এটি বিভিন্ন প্যাটার্নকে গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করে। অন্য প্রকারটি হল রিগ্রেশন দ্বারা , যা ফলাফল হিসাবে ডেটা অফার করে।

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা

এটি শেখার একটি উপায় যা মানুষের শেখার পদ্ধতির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ। এই ক্ষেত্রে, লেবেল তৈরি করার জন্য সিস্টেমটিকে নিদর্শনগুলি চিনতে সক্ষম হতে হবে। এটি প্রাথমিকভাবে বিমূর্ত এবং নিদর্শন বোঝার চেষ্টা করে।

আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা

এই পদ্ধতিতে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং তত্ত্বাবধানে শিক্ষা উভয়ই একত্রিত হয়। উদ্দেশ্য হ’ল সিস্টেমটি চিহ্নিত ডেটা বা অচিহ্নিত ডেটা থেকে উত্তর দিতে পারে।

শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা

এটি শেখার সবচেয়ে আকর্ষণীয় ফর্মগুলির মধ্যে একটি কারণ এটিতে তেমন তথ্যের প্রয়োজন হয় না তবে এটি পরীক্ষা এবং ত্রুটির উপর ভিত্তি করে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষায় , সিস্টেমটি পুরষ্কার এবং শাস্তির জন্য অনেক বেশি অনুকূল ফলাফল পেতে পারে।

অন্য কথায়, সিস্টেমটি বাইরের বিশ্ব থেকে প্রাপ্ত উদ্দীপনার মাধ্যমে শেখে। এটি থেকে, আপনি সুরক্ষা, স্বাধীনতা বিকাশ করতে পারেন এবং দ্রুত এবং আরও সঠিক প্রতিক্রিয়া দিতে পারেন।

মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন

আজকের বিশ্বে মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন প্রয়োগ রয়েছে। এত বেশি যে আপনি নিশ্চিতভাবে সেগুলি ব্যবহার করেছেন না জেনেই যে এটি মেশিন লার্নিং ছিল।

সবচেয়ে ঘন ঘন ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি হল চিকিৎসা নির্ণয়ের ক্ষেত্রে , এর সেন্সরগুলির জন্য ধন্যবাদ তারা বাস্তব সময়ে রোগীর স্বাস্থ্যের মূল্যায়ন করতে পারে।

উপরন্তু, ফলাফল সাধারণত অনেক বেশি সঠিক হয়। এর ব্যবহার সবচেয়ে উপযুক্ত চিকিৎসার তথ্য প্রদানের ক্ষমতা, সেইসাথে রোগের মিউটেশন শনাক্ত করতে বা রোগীর কোনো রোগে আক্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা আছে কিনা তা পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা পর্যন্ত প্রসারিত।

মেশিন লার্নিং বিপণন এবং বিক্রয় ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয় । আপনি কি কখনও একটি ওয়েবসাইটে প্রবেশ করেছেন এবং আপনার আগ্রহের পণ্যগুলির একটি তালিকা পেয়েছেন?

এর কারণ হল সিস্টেম আপনার কেনাকাটা মনে রাখতে পারে এবং আপনাকে একটি ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা দিতে পারে। মেশিন লার্নিং আপনার ক্রয়ের ইতিহাস বিশ্লেষণ করে এবং সেই তথ্যের ভিত্তিতে আপনাকে প্রচারের প্রস্তাব দেয়।

একইভাবে, এটি আমাদের আরও বুদ্ধিমান গাড়ি রাখার অনুমতি দেয় , কারণ তারা কেবল নিজেরাই চালাতে পারে না বরং তাদের মালিকদের পছন্দের জন্য একটি ব্যক্তিগতকৃত ড্রাইভিং অভিজ্ঞতাও অফার করে।

এটি সাধারণভাবে পরিবহনের ক্ষেত্রে প্রসারিত করা যেতে পারে, কারণ মেশিন লার্নিং আরও দক্ষ রুটের জন্য অনুমতি দেয়। যাইহোক, মূল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল অর্থের জগতে । বর্তমানে, ব্যাঙ্ক এবং আর্থিক পরিষেবাগুলি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে যে এটি কখন বিনিয়োগ করার উপযুক্ত সময় বা কীভাবে আর্থিক প্রতিষ্ঠানে জালিয়াতি রোধ করা যায়।

স্মার্টফোনের ভয়েস রিকগনিশন সিস্টেম এর অন্যতম সেরা উদাহরণ । এগুলি আপনার ডিভাইসে আপনার কাছে থাকা তথ্য থেকে শিখে, যা আপনি যখন একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন বা তাদের একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া সম্পাদন করতে বলেন তখন তারা আপনাকে আরও ভালভাবে বুঝতে দেয়।

মেশিন লার্নিং কেন গুরুত্বপূর্ণ

মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি বড় ডেটা প্রকাশ করেছে এমন সুবিধাগুলি কাজে লাগাতে সাহায্য করবে৷ দীর্ঘমেয়াদে সম্পদ ব্যবহার করতে কৌশলগত মান যোগ করার পাশাপাশি।

এর গুরুত্ব পূর্বাভাস তৈরি করতে বা প্রতিক্রিয়া দেওয়ার জন্য সময় কমানোর মধ্যেও রয়েছে। এটি মানুষের শেখার গতির সাথে তুলনা করে। মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে, যে সমস্ত প্রক্রিয়ার জন্য শেখার প্রয়োজন হয় সেগুলোকে ছোট করা যেতে পারে।

এ আই এবং মানুষ

এটি বিশেষত অর্থের মধ্যে সম্পাদিত প্রক্রিয়াগুলির জন্য একটি সুবিধার প্রতিনিধিত্ব করে। একটি বুদ্ধিমান সিস্টেম একটি জালিয়াতি, তহবিলের একটি অপসারণ বা একটি উচ্চ-রিটার্ন সুযোগ একজন ব্যক্তির তুলনায় অনেক দ্রুত সনাক্ত করতে পারে। তদুপরি, মেশিন লার্নিং ছাড়া আমাদের ইন্টারনেট দ্বারা অফার করা অনেক সুবিধা বা নতুন জ্ঞান অ্যাক্সেস করার সহজতা থাকবে না।

উদাহরণস্বরূপ, মেশিন লার্নিং ছাড়া, সার্চ ইঞ্জিন যেমন আমরা জানি সেগুলির অস্তিত্ব থাকবে না। এমনকি আমরা Amazon বা Netflixও ​​উপভোগ করব না, যা আমাদের রুচি ও আগ্রহের জন্য আমাদের সম্পর্কিত বিষয়বস্তু দেখাতে সক্ষম হতে পারে। এই ওয়েবসাইটগুলি কাজ করে কারণ আমরা যখন একটি চলচ্চিত্র দেখি বা একটি পণ্য কিনি তখন আমরা তথ্য প্রদান করি।

মেশিন লার্নিং এর আশ্চর্যের মধ্যে এটির ব্যবহার প্রায় অসীম হতে পারে। সবকিছু ইঙ্গিত দেয় যে ভবিষ্যতে নতুন সৃষ্টি এবং প্রযুক্তি বিকাশ করা গুরুত্বপূর্ণ হবে, যেহেতু ব্যবহারকারীরা এর সুবিধা এবং সুবিধার প্রতি গ্রহণযোগ্য হয়েছে৷

আমরা সকলেই এমন একটি অভিজ্ঞতা পছন্দ করি যা আমাদের প্রয়োজনের জন্য ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রতিক্রিয়াশীল, যা গ্রাহক পরিষেবার দিকে নিয়ে যায়। মেশিন লার্নিংয়ের সাথে, সমস্ত স্তরে বিক্রয় বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে। কারন?

এটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে আমরা কোন প্রয়োজনকে সন্তুষ্ট করতে আগ্রহী এবং কোন উপায়ে।

মেশিন লার্নিং, ডেটা মাইনিং এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে পার্থক্য

মেশিন লার্নিং, ডাটা মাইনিং এবং ডিপ লার্নিং এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল তারা সবাই ডাটা প্রাপ্ত করার চেষ্টা করে, কিন্তু বিভিন্ন পদ্ধতিতে।

মেশিন লার্নিং

ডেটা কীভাবে গঠন করা হয় তা বোঝার চেষ্টা করে । এই ক্ষেত্রে, শেখার সহজে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে যেহেতু, সাধারণভাবে, এটি ডেটা থেকে শেখার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতির প্রয়োজন হয়।

মেশিন লার্নিং সংজ্ঞায়িত করার একটি মোটামুটি ব্যবহারিক উপায় নিম্নরূপ: ডেটা বিশ্লেষণ করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই উপক্ষেত্র পরিসংখ্যানগত কৌশল ব্যবহার করে।

ডেটা মাইনিং

এটি ডেটাতে অজানা নিদর্শন সনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন অঞ্চল থেকে পদ্ধতি ব্যবহার করে। ডাটা মাইনিং ডাটা ম্যানিপুলেশন এবং স্টোরেজের সাথেও সম্পর্কিত।

ডেটা মাইনিং, যেমনটি এটিও পরিচিত, প্রাথমিক জ্ঞান আবিষ্কার করার উদ্দেশ্য সামান্য অধ্যয়নের ক্ষেত্রে বা সেসব ক্ষেত্রে যেখানে তথ্য দুষ্প্রাপ্য বা শূন্য।

ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং ডেটা সংগ্রহ করার জন্য যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে তাতে মিল রয়েছে। যাইহোক, প্রধান পার্থক্য হল যে ডেটা মাইনিং প্রায় মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই কাজ করতে পারে।

ডেটা মাইনিং সাধারণত বিক্রয় নিদর্শন বা আর্থিক ব্যবস্থায় সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়। এমনকি আপনি একটি শিল্প বা কোম্পানির ভবিষ্যত প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন।

গভীর জ্ঞানার্জন

মানুষের সম্পৃক্ততা ছাড়াই গভীর শিক্ষা কাজ করে । এই গভীর শিক্ষার মাধ্যমে, শব্দ, টেক্সট, ইমেজ, অন্যদের মধ্যে, শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে. এটি মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগের একটি ফর্ম।

এখানেই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়। এটি যা করে তা হল তাদের বিচ্ছিন্ন স্তর, সংযোগ এবং ডেটা প্রচারের দিকনির্দেশ রয়েছে। বর্তমানে, এটি চিকিৎসা নির্ণয় বা সামাজিক সমস্যা চিহ্নিত করার জন্য এটি ব্যবহার করার প্রস্তাব করা হয়েছে। যাইহোক, গভীর শিক্ষার সবচেয়ে সাধারণ প্রয়োগ হল স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাষা অনুবাদ করা।

মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যত

নতুন প্রযুক্তির ভবিষ্যতে মেশিন লার্নিং একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে। এটি আমাদের জীবনে একটি ধ্রুবক হওয়ার হুমকি দেয়, এটিকে আরও সহজ করার উদ্দেশ্যে দৈনন্দিন জীবনে প্রবেশ করে। আমরা দেখেছি, মেশিন লার্নিং হল এই উদ্দেশ্যে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই কম্পিউটারের শেখার ক্ষমতা।

এবং এখন বিকাশকারীরা এটিকে অন্য স্তরে নিয়ে যেতে চায়: আপনাকে কথোপকথন শক্তি দিন। অতএব, মেশিনগুলিকে আরও কার্যকরভাবে কথা বলতে, সংলাপ করতে এবং যোগাযোগ করতে সক্ষম করার প্রচেষ্টার লক্ষ্য।

অনেকের কাছে, এটি একটি পাগল ধারণা বলে মনে হয়, কিন্তু মেশিন লার্নিং সহ একটি মেশিন সম্পর্কে চিন্তা করাও এক শতাব্দী আগে পাগল ছিল৷ এছাড়াও, ভিডিও গেমের মতো অন্যান্য ক্ষেত্রেও এর প্রভাব রয়েছে বলে আশা করা হচ্ছে। প্রকৃতপক্ষে, মাইক্রোসফ্ট ফ্লাইট সিমুলেটর , একটি ফ্লাইট সিমুলেশন গেমের আগমনের সাথে প্রত্যাশা অনেক বেশি।

ডাটা চালিত! এই গেমটি সময়ের সাথে সাথে বিবর্তিত হওয়ার ক্ষমতা থাকবে। যে পরিমাণ Bing মানচিত্র আপডেট করা হয়েছে। এটি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার একটি দুর্দান্ত উপায়। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে আমরা নতুন সাংস্কৃতিক প্রবণতা খুঁজে পেতে এবং সনাক্ত করতে পারি। তার অংশের জন্য, এই বছরের শেষে এটি 20 বিলিয়ন ডলারের বেশি রাজস্ব রেকর্ড করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

উপসংহার

মেশিন লার্নিং হল মানুষের জীবনের শত শত দিক উন্নত করার জন্য কীভাবে প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে তার একটি উদাহরণ। এর বিবর্তন বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে একটি ইতিবাচক দিক কারণ এটি আমাদের দেখায় যে কোন অসম্ভব জিনিস নেই।

এখন আমাদের অপেক্ষা করতে হবে কিভাবে গবেষকরা আমাদের অবাক করে এবং আগামী বছরগুলিতে মেশিন লার্নিং এর নতুন অ্যাপ্লিকেশন দেখতে পায়।