মেশিন লার্নিং কি ? Machine Learning কি ? | মেশিন লার্নিং টিউটোরিয়াল

আপনি মানুষকে মেশিন লার্নিং সম্পর্কে কথা বলতে শুনেছেন কিন্তু এর মানে কি ? কেবল একটি অস্পষ্ট ধারণা আছে ! আপনি কি সহকর্মীদের সঙ্গে কথোপকথন এর মাধ্যমে অল্প সময়ে উপায় খুজতে ক্লান্ত?
আসুন এটি পরিবর্তন করি!

মেশিন লার্নিং কি ? / মেশিন লার্নিং কাকে বলে ?

মেশিন লার্নিং হল এমন একটি ধারণা/আইডিয়া যেখানে জেনেরিক অ্যালগরিদম আছে আর সেগুলি আপনার দেয়া সমস্যাটির সাথে সম্পর্কিত কোনও কাস্টম কোড না লিখেই কোনও ডেটা সম্পর্কে মজার কিছু বলতে পারে বা তথ্য দিতে পারে । কোড লেখার পরিবর্তে, আপনি জেনেরিক অ্যালগরিদমটিতে ডেটা/তথ্য ফিড করবেন এবং এটি ঐ তথ্যের ভিত্তিতে এটির নিজস্ব যুক্তি তৈরি করে নিবে ।

উদাহরণস্বরূপ, এক ধরনের অ্যালগরিদম হল শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম। এটা বিভিন্ন দলের মধ্যে তথ্য রাখতে পারে । একই শ্রেণীকরণ অ্যালগরিদম হস্তাক্ষর/হাতে লিখা সংখ্যা সনাক্ত করতে ও স্প্যাম ও নন স্পাম ইমেল শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে কোনও লাইন কোড পরিবর্তন না করেই । এটি একই অ্যালগরিদম কিন্তু এটিতে বিভিন্ন প্রশিক্ষণ ডেটা সরবরাহ করা হয়েছে তাই এটি বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ যুক্তি নিয়ে আসে।

ইমেজ প্রসেসিং , মেশিন লার্নিং

“মেশিন লার্নিং” একটি ছাতা স্বরূপ যা এই ধরনের সাধারণ/জেনেরিক অ্যালগরিদমগুলি আচ্ছাদন করে রাখে ।

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রকারভেদ

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দুই ধরনের । আপনি দুটি প্রধান বিভাগের মধ্যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে রাখতে/বিবেচ্য করতে পারেন । এদের মধ্যে পার্থক্য সাধারন, কিন্তু খুবই গুরুত্বপূর্ণ।

১. supervised learning ও ২.unsupervised learning

Supervised Learning :

ধরি , আপনি একজন রিয়েল এস্টেট এজেন্ট । আপনার ব্যবসা ক্রমবর্ধমান তথা বেড়েই যাচ্ছে , তাই আপনি আপনাকে সাহায্য করার জন্য নতুন ট্রেনি/ প্রশিক্ষক এজেন্ট নিয়োগ দিচ্ছেন । কিন্তু একটি সমস্যা আছে ! সমস্যাটি হলো আপনি একটি ঘরে নজর রাখার সাথে সাথেই একটি ঘর কতটা মূল্যবান তা বলে দিতে পারছেন কারণ আপনার কাছে ভাল ধারণা রয়েছে । তবে আপনার প্রশিক্ষকদের তো আপনার যে অভিজ্ঞতা আছে তা নেই তাই তারা তাদের বাড়িগুলি কীভাবে মূল্য নির্ধারণ করবে তা জানে না।

আপনার প্রশিক্ষকদের সাহায্য করতে (এবং হয়ত নিজস্ব অবকাশের জন্য নিজেকে মুক্ত করতে ), আপনি একটি ছোট অ্যাপ্লিকেশন লিখতে সিদ্ধান্ত নিয়েছেন যা আপনার এলাকায় থাকা বাড়িগুলোর মূল্য অনুমান করতে পারে যেটি আপনার এলাকার মাপ, আশপাশ, প্রতিবেশী ইত্যাদি এবং বিক্রয়কৃত অনুরূপ ঘরগুলির বিক্রয়মূল্য বিবেচনা করে করবে ।

তাই বিগত ৩ মাস ধরে লিখে/হিসাব রাখুন যখনই কেউ আপনার শহরে একটি বাড়ি বিক্রি করে । প্রতিটি বাড়ির জন্য বিস্তারিত বিবরণ লিখে রাখুন , যেমন – শয়নকক্ষ সংখ্যা, বর্গক্ষেত্রের আকার, আশেপাশের এলাকা , প্রতিবেশী ইত্যাদি। তবে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, চূড়ান্ত বিক্রয় মূল্য লিখে রাখা:

Machine Learning Bangla Tutorial

এই প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে, আমরা এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করতে চাই যা আপনার এলাকার অন্য একটি বাড়ির মূল্য অনুমান করতে পারে:

মেশিন লার্নিং টিউটোরিয়াল

একেই বলা হয় supervised learning. । আপনি জানেন যে প্রতিটি ঘর কতটাকায় বিক্রি হয়েছে, তাই অন্য কথায়, আপনি সমস্যার উত্তরটি জানতেন এবং যুক্তিটি খুঁজে বের করতে সেখানে থেকে পিছনে কাজ করতে পারেন।

আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করতে, আপনি আপনার মেশিনের লার্নিং অ্যালগরিদমে প্রতিটি ঘর সম্পর্কে প্রশিক্ষণের ডেটা ফিড করেন। অ্যালগরিদমটি মূল্য নির্ধারন করার জন্য গণিতের কোন ধরণের কাজ করা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছে।

ম্যাথ কুইজ

এই থেকে, আপনি কি নির্ধারন করতে পারবেন গণিত পরীক্ষার সমস্যাগুলো কী ধরনের ছিল? আপনি জানেন আপনাকে ” কিছু করতে/করা” দরকার ডান দিকে প্রতিটি উত্তর সঠিক পেতে বাম দিকের সংখ্যাগুলোর মাঝে গাণিতিক চিহ্ন বসানো।

supervised learning এ, আপনি কম্পিউটারকে আপনার জন্য সেই সম্পর্কে নির্ধারন করতে তৈরি করেন । এবং একবার যদি আপনি জানতে পারেন এই নির্দিষ্ট সমস্যার সেট সমাধান করতে কি গণিত প্রয়োজন ছিল , আপনি একই ধরনের অন্য কোন সমস্যার উত্তরও সহজেই দিতে পারবেন !

Unsupervised Learning

চলুন রিয়েল এস্টেট এজেন্টের মূল উদাহরণে ফিরে যাই। ধরি, আপনি যদি প্রতিটি বাড়ির জন্য বিক্রয় মূল্য জানেন না ? আপনি যদি বিক্রয়মূল্য ছাড়া শুধু প্রতিটি ঘরের আকার, অবস্থান, ইত্যাদি, জানের তখনও আপনি কিছু দুর্দান্ত কাজ করতে পারবেন । আর একেই unsupervised learning বলে ।

মেশিন লার্নিং বাংলা

এটি এমন একটি বিষয় যে আপনাকে কেউ কিছু কাগজপত্র দিল এবং সেখানে কিছু সংখ্যার একটি তালিকা আছে এবংএই বলছে যে “আমি আসলেই জানি না এই সংখ্যাগুলির অর্থ কী ? তবে তুমি হয়তো মজার কিছু তথ্য খুজে পেতে পারো যেমন, কোনও প্যাটার্ন বা গ্রূপ বা কোনো তথ্য – শুভকামনা !”

এই তথ্য দিয়ে কি করা যেতে পারে? নতুনদের জন্য, আপনার কাছে একটি অ্যালগরিদম থাকতে পারে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার ডেটাকে বিভিন্ন বাজার এর অংশ হিসেবে চিহ্নিত করতে পারে ।

সম্ভবত আপনি স্থানীয় কলেজের কাছে আশেপাশের বাড়ির ক্রেতারা ছোট ঘরগুলি পছন্দ করেন যাতে অনেকগুলি শয়নকক্ষ আছে তবে শহরতলির বাড়ির ক্রেতারা 3-শয্যাশয়ের ঘর পছন্দ করেন যাতে পর্যাপ্ত ফাকা জায়গা আছে । এই বিভিন্ন ধরণের গ্রাহকদের সম্পর্কে জ্ঞান আপনাকে মার্কেটিং কৌশলে সরাসরি সহায়তা করতে পারে ।

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *