মেশিন লার্নিং বোঝার জন্য একটি শিক্ষানবিস গাইড

মেশিন লার্নিং কি?

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যার মধ্যে একটি কম্পিউটার এবং এর গণনা জড়িত। মেশিন লার্নিং -এ, কম্পিউটার সিস্টেমকে কাঁচা ডেটা দেওয়া হয়, এবং কম্পিউটার তার উপর ভিত্তি করে গণনা করে। Traditionalতিহ্যগত কম্পিউটার এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য হল যে traditionalতিহ্যগত সিস্টেমগুলির সাথে, একজন ডেভেলপার উচ্চ-স্তরের কোডগুলি অন্তর্ভুক্ত করেননি যা জিনিসগুলির মধ্যে পার্থক্য তৈরি করবে। অতএব, এটি নিখুঁত বা পরিমার্জিত গণনা করতে পারে না। কিন্তু একটি মেশিন লার্নিং মডেলে, এটি একটি উচ্চ পরিমার্জিত সিস্টেম যা উচ্চ-স্তরের ডেটা সহ সংযোজিত হয় যা মানুষের বুদ্ধিমত্তার সাথে মেলে এমন স্তরের চরম গণনা করে, তাই এটি অসাধারণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। এটিকে দুটি নির্দিষ্ট বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারে: তত্ত্বাবধানে এবং অনির্ধারিত। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আরেকটি বিভাগ আছে যাকে বলা হয় আধা-তত্ত্বাবধানে। মেশিন লার্নিং কি?

মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং কি?

তত্ত্বাবধানে এমএল

এই প্রকারের সাথে, একটি কম্পিউটারকে শেখানো হয় কি করতে হবে এবং কিভাবে এটি করতে হবে উদাহরণের সাহায্যে। এখানে, একটি কম্পিউটারকে প্রচুর পরিমাণে লেবেলযুক্ত এবং কাঠামোগত ডেটা দেওয়া হয়। এই সিস্টেমের একটি অপূর্ণতা হল যে একটি কম্পিউটার একটি নির্দিষ্ট কাজে বিশেষজ্ঞ হওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা দাবি করে। তথ্য যা ইনপুট হিসাবে কাজ করে বিভিন্ন অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সিস্টেমে যায়। একবার কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে এই ডেটাতে প্রকাশ করা এবং একটি নির্দিষ্ট কাজ আয়ত্ত করার পদ্ধতি সম্পন্ন হলে, আপনি একটি নতুন এবং পরিমার্জিত প্রতিক্রিয়ার জন্য নতুন ডেটা দিতে পারেন। এই ধরণের মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে লজিস্টিক রিগ্রেশন, কে-নিকটতম প্রতিবেশী, বহুপদী রিগ্রেশন, নিরীহ উপসাগর, এলোমেলো বন ইত্যাদি।

অনির্বাচিত এমএল

এই ধরণের সাথে, ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত ডেটা লেবেলযুক্ত বা কাঠামোগত নয়। এর মানে হল যে এর আগে কেউ ডেটার দিকে নজর দেয়নি। এর অর্থ এইও যে, ইনপুট কখনই অ্যালগরিদমে পরিচালিত হতে পারে না। ডেটা শুধুমাত্র মেশিন লার্নিং সিস্টেমে খাওয়ানো হয় এবং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন খুঁজে বের করার চেষ্টা করে এবং একটি প্রতিক্রিয়া দেয় যা পছন্দসই। পার্থক্য শুধু এই যে, কাজটি যন্ত্র দ্বারা হয়, মানুষের দ্বারা নয়। এই তত্ত্বাবধান না করা মেশিন লার্নিং -এ ব্যবহৃত কিছু অ্যালগরিদম হল একবচন মান পচন, শ্রেণিবিন্যাস ক্লাস্টারিং, আংশিক কমপক্ষে বর্গক্ষেত্র, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ, অস্পষ্ট উপায় ইত্যাদি। মেশিন লার্নিং কি?

শক্তিবৃদ্ধি শেখা

শক্তিবৃদ্ধি এমএল প্রচলিত সিস্টেমের অনুরূপ। এখানে, যন্ত্রটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ট্রায়াল এবং ত্রুটি নামক পদ্ধতির মাধ্যমে ডেটা খুঁজে বের করে। এর পরে, সিস্টেম নিজেই সিদ্ধান্ত নেয় যে কোন পদ্ধতিটি সবচেয়ে কার্যকর ফলাফলের সাথে সবচেয়ে কার্যকর হবে। মেশিন লার্নিংয়ে প্রধানত তিনটি উপাদান অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: এজেন্ট, পরিবেশ এবং ক্রিয়া। এজেন্ট হল একজন যিনি শিক্ষানবিশ বা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী। পরিবেশ হল বায়ুমণ্ডল যা এজেন্টের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, এবং ক্রিয়াগুলিকে সেই কাজ হিসাবে বিবেচনা করা হয় যা একজন এজেন্ট করে। এটি ঘটে যখন এজেন্ট সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি বেছে নেয় এবং তার উপর ভিত্তি করে এগিয়ে যায়।

এমএল এবং এর বিভিন্ন প্রকার সম্পর্কে আরও জানতে, সিঙ্গাপুরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোর্সে ভর্তি হন। মালয়েশিয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোর্সগুলি আপনাকে এমএল -এর ধরন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধরণ এবং তাদের প্রয়োগগুলি বুঝতে সাহায্য করবে।

Leave a Comment