আমরা জানি মানুষ তার আগের অভিজ্ঞতা থেকে সে কে এবং মেশিন মানুষের দেওয়া নির্দেশ অনুযায়ী কাজ করে । কিন্তু মানুষ যদি মেশিন কে শেখাতে পারে যে আগের কোনো তথ্য বা ফলাফল থেকে কিভাবে কোন জিনিস শেখা যায় , তাহলে মেশিন কে দিয়ে কোন পরিশ্রম ছাড়াই অনেক জটিল কাজ করানো সম্ভব।
মেশিনের এই নিজের থেকে শেখার ধারণাটি কেই বলা হয় মেশিন লার্নিং।
মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে কোন কম্পিউটার সিস্টেমকে এমন ভাবে প্রোগ্রাম করা যাতে সেটি আগের কোনো তথ্য বা ফলাফল এর ওপর ভিত্তি করে নিজের কাজ করার ধরন পরিবর্তন করতে পারে।
আমরা জানি আজ কম্পিউটার প্রযুক্তির কত উন্নত হয়েছে। আগেই জে কাজ টা একজন ব্যক্তি জন্য বেশ সময়সাপেক্ষ ব্যাপার ছিল, সেই কাজটি আর যদি কম্পিউটার নিমিষের মধ্যে করে ফেলতে পারে।
তবে যাই হোক এখন পর্যন্ত মানুষের গর্ব ছিল সে নিজে থেকে কোন একটি বিষয় শিখতে পারে এবং সেই শিক্ষার উপর নির্ভর করে সে কোন সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কিন্তু এখন কম্পিউটার ও নিজের থেকে বিভিন্ন জিনিস শিখতে পারে।
কম্পিউটারে আজ অনেক প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়, তার মধ্যে একটি হল মেশিন লার্নিং, যার সম্পর্কে আমরা আজ জানব।
মেশিন লার্নিং কি
মেশিন লার্নিং হল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এর সাহায্যে একটি অ্যাপ্লিকেশন, বিভিন্ন ডিভাইসকে তাদের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং পরবর্তীতে সেই শিক্ষার ওপর নির্ভর করে তাদের কাজকর্মের উন্নতি ঘটাতে সাহায্য করে।
যদি আমরা সাধারণ ভাষায় বলি, মেশিন লার্নিং এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে ব্যবহারকারী মেশিন দ্বারা তার ইচ্ছামত কাজ সম্পন্ন করতে পারে। এই প্রক্রিয়ায় মেশিন মানুষের মত বিভিন্ন জিনিস শিখতে পারে এবং এর জন্য কোন ব্যক্তির প্রয়োজন হয় না।
এক্ষেত্রে মেশিনের শেখার পদ্ধতি মানুষের থেকে একটু আলাদা, মেশিন কোন জিনিস প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ এবং তথ্যের মাধ্যমে শেখে।
প্রাত্যহিক জীবনে মেশিন লার্নিং এর একটি উদাহরণ হল- আপনি যখন অন্যায় কিছু কেনাকাটা করেন, তারপর থেকে একই ধরনের জিনিসের বিজ্ঞাপন বিভিন্ন জায়গায় দেখতে পান।
এটি এক ধরনের মেশিন লার্নিং।
এক্ষেত্রে মেশিন আপনার কেনাকাটা করার ধরন কে পর্যবেক্ষণ করে সে অনুযায়ী বিভিন্ন বিজ্ঞাপন আপনার সামনে প্রস্তুত করে ।
মেশিন লার্নিং এর ধরন
মেশিন লার্নিং প্রধানত ৩ টি ভাগে বিভক্ত করা সম্ভব:
1 Supervised Learning
এইপধতিতে একটি লেবেল ডেটা ইনপুট হিসেবে দেওয়া হয়। এই ইনপুট ডেটা লেভেল এটি হলো কোন একটি নির্দিষ্ট সিচুয়েশনের পরিপ্রেক্ষিতে সঠিক উত্তর। অর্থাৎ কোন একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সঠিক উত্তর কি হওয়া উচিত কম্পিউটার এই উদাহরণের থেকেই শিখে। এবং ভবিষ্যতে যদি এই ধরনের পরিস্থিতির সম্মুখীন হয় তবে ওই উদাহরণগুলি মতন উত্তর দেয়। এই উত্তর গুলি সাধারনত হ্যাঁ অথবা না হয়।
2 Unsupervised Learning
এই পধতিতে কোন রকম তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়না তার পরিবর্তে একটি অ্যালগরিদমের ওপর নির্ভর করা হয়। এক্ষেত্রে কোনরকম উদাহরণ উত্তর ইনপুট আকারে দেওয়া হয় না, অ্যালগরিদম প্রোগ্রামের উপর নির্ভর করে উত্তর দেয়।
3 Reinforcement Learning
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর ক্ষেত্রে এমন একটি স্বনির্ভর অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যা নিজে থেকে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম। এই অ্যালগরিদম গুলি খুব জটিল মেশিন অ্যালগরিদম যা নিজের থেকে কোন সফটওয়্যার তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, Auto Driving Car যা বিভিন্ন জায়গায় এবং বিভিন্ন জিনিস দেখে এবং বুঝতে পারে।
মেশিন লার্নিং এর কিছু উদাহরণ
মেশিন লার্নিং এর সর্বোত্তম উদাহরণ হল- ধরুন আপনি একজন মোবাইল বিক্রেতা এবং আপনাকে আপনার দোকানের জন্য মোবাইল অর্ডার করতে হবে।
আপনি কিসের ভিত্তিতে মোবাইল অর্ডার করবেন? এর জন্য আপনি আপনার পুরনো রেকর্ড দেখতে পাবেন এবং এর পরে আপনি সেই অনুযায়ী পরবর্তী মাসের জন্য অর্ডার দেবেন।
আমরা যদি মেশিনের সাহায্যে এই প্রক্রিয়া টি করতে চাই, তাহলে প্রথমে আমরা মেশিনকে আগের বেশ কয়েক মাস বা বছরের ডেটা দেব এবং সেই ডেটা অনুযায়ী মেশিন হিসাব করে বের করবে আগামী মাস বা আগামী কয়েক মাস কতগুলো মোবাইল আমাদের প্রয়োজন হতে পারে।
মেশিন লার্নিং কোর্স
বর্তমানে মেশিন লার্নিং শেখার জন্য অনেক ইনস্টিটিউট তাদের পাঠক্রমের মধ্যে মেশিন লার্নিং বিষয়টি সংযুক্ত করেছে। আপনি আপনার ইচ্ছামত যেকোনো একটি মেশিন লার্নিং কোর্সের নাম নথিভুক্ত করতে পারেন।
এই কোষগুলির সাধারণত 220+ ঘন্টার মত হয়ে থাকে এবং প্রতি সপ্তাহে 120 ঘন্টা করতে হতে পারে।