কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - Artificial intelligenceমেশিন লার্নিং - Machine learning

ক্যারিয়ার ইন মেশিন লার্নিং । AI এর মেইন গেইট ।

সাম্প্রতিক সময়গুলাতে পত্রিকাগুলোর হেডলাইনগুলো এমন  , “মানুষের বুদ্ধিমত্তার চেয়ে এগিয়ে যাবে যন্ত্র “। জোক্স্ টা হলো কম্পিউটার পৃথিবির দখল নিয়ে নিবে । কিন্তু ক্যারিয়ার হিসেবে AI কিন্তু মোটেই অবাস্তব কিছু নয় । মেশিন লার্নিং রিলেটেড জব গুলো বর্তমান সর্বোচ্চ পেমেন্ট প্রদান কারী জব সেক্টর গুলোর মধ্যে একটা ।

সাম্প্রতিক সময় গুলোতে  AI নিয়ে কিছু আবিষ্কার মানুষের মাঝে AI কে জনপ্রিয় করে তুলছে । বর্তমানে বাংলাদেশের প্রায় প্রত্যকে সাধারণ মানুষ কোন না কোন AI সার্ভিস ব্যাবহার করে । একটি ভবিষ্যত বাণি আছে যে ২০২০ সালের মধ্যে AI প্রায় ১.৭ মিলিয়ন চাকরি তুলে দিবে এর অর্ধ মিলিয়ন নতুন চাকরি যোগ করবে । যাই হোক আর্টিফেসিয়াল ইন্টিলিজেন্স কিন্তু একটা বলার মতো ক্যারিয়ার লাইফ প্রদান করতে সক্ষম । :)
যদি আপনি এই ফিল্ডে নতুন হন তবে বলে রাখি ,  AI হলো আমরা যেভাবে ম্যাশিনকে বুদ্ধি মত্তা দিতে পারি । এটা হলো একটা সফটওয়ার যা মানুষের মত করে শিখতে পারে । যেহেতু এটা কিছু ক্ষেত্রে অতি দ্রুত আর নিখুত ভাবে শিখতে পারে তাই মানুষ এর কাজ গুলো এরা দখল করে নিবে ।
মেশিন লার্নিং হল AI  এর একটি উপসেট । তাই মাঝে মাঝে  AI  কে মেশিন লার্নিং দ্বারা বুঝানো হতে পারে ।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম গুলো ট্রেইনিং ডেটাসেট দিয়ে মেশিন কে শিখাতে পারে । মেশিন লার্নিং কম্পিউটারকে দিয়ে এমন কাজ করাতে পারে যার জন্য সে আগে থেকে প্রোগ্রাম করা ছিলো না ।

মেশিন লার্নিং এর ৩ টা প্রধান ধাপ :

মেশিন লার্নিং এগেরিদম গুলো প্রতিনিয়ত পরিবর্তন হচ্ছে । প্রতিটি পরিবর্তন এর সাথে সাথে মেশিন লার্নিং হচ্ছে আগের থেকে উন্নত । মেশিন লার্নিং এর তিনটা মূল ধাপ রয়েছে ।

  1. প্রথম ধাপ হলো অতিত অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষা নেয়ার যোগ্যতা।
  2. দ্বিতীয় ধাপে আমাদের বর্তমান মেশিন লার্নিং প্রযুকি রয়েছে । এখানে মেশিন ফলস্ এলগরিদম থেকে আর অভিজ্ঞতা থেকে শিখে ।
  3. তৃতীয় ধাপে মেশিন বাইরের কোনো ডাটা ছাড়াই শিখতে পারে । Apple  এর Siri এই পদ্ধতিতে শিখে থাকে ।   

মেশিন লার্নিং এর সাবসেট : 

মেশিন লার্নিং পদ্ধতি গুলোকে ৩ টা প্রধান সাবসেটে বিভক্ত করা যায় । এদের ডেভেলপমেন্টের উপর মুটামুটি মেশিন লার্নিং এর overall উন্নতি গুলো নির্ভর করে । প্রতিটাসাবসেটেই আবার ক্যারিয়ার গঠন করার জন্য যথেষ্ট ক্ষেত্র আছে । সাবসেট ৩টি হলো :
  1. নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Networks) : নিউরাল নেটওয়ার্ক পদ্ধতিতে মেশিন ডাটা ক্লাসিফিকেশন করার মাধ্যমে শিখে , এই পদ্ধতি অনেকটা মানুষের শেখার পদ্ধতির মতো । এটা হলো বিভিন্ন ক্লাসিফিকেশন মডিউল এর সমন্ময় ।এর মাধ্যমে  Image processing করা যায় এবং High accuracy  এর মাধ্যমে কোনকিছু প্রেডিকশন করা যায় ।
  2. স্বাভাবিক ভাষা প্রসেসিং ( Natural Language Processing ) : এই পদ্ধতিতে মেশিন মানুষে ভাষা বুঝতে শিখে এটার ডেভেলপমেন্টের মাধ্যমেমেশিন বুঝতে শিখছে কিভাবে মানুষের সাথে ভাষার মাধ্যমে যোগাযোগ করা যায় ।
  3. ডিপ লার্নিং ( Deep learning ) : ডিপ লার্নিং হলো একটা অটোমেশন প্রক্রিয়া যােতে মেশিন লার্নিং টুলস গুলো ব্যবহার করা হয় । এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ডিসিশনে নিতে । Image Processing , NLP , Text to speech ইত্যাদি ক্ষেত্র গুলোতে Deep learning ব্যবহার করা হয় ।

যেসব ইন্ড্রস্টিগুলো বর্তমানে AI ব্যবহার করছে :

বর্তমানে আর্টিফেসিয়াল ইন্টিলিজেন্স এর বিভিন্ন অ্যাপলিকেশন বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হচ্ছে ।
স্ব-চালিত গাড়ি এর ব্যবহারের সবচেয়ে উত্তম উদাহরণ । তাছাড়াও বিভিন্ন ফরকাস্টিং বা পূর্ভাবাস সিস্টেম গুলো AI ব্যাপক হারে ব্যবহার হচ্ছে । ইন্ড্রাস্টি যেগুলোতে সর্বনিম্ম খরচে কাজ করতে হয় এখানে AI ব্যবহার খুবই লাভজনক । আবহাওয়ার পূর্ভাবাস AI এর মাধ্যমে খুবই নিখুত ভাবে করা যায় ।
বহু বড় বড় কম্পানি গুলো ইতোমধ্যেই AI এর ব্যপক ব্যাবহার করছে । এর তালিকায় রয়েছে GOOGLE,MICROSOFT,APPLE,AMAZON,TESLA -র মত কম্পানি গুলো । AI  এর পেছনে গবেষণায় তাদের মোট বাজেটে একটা বড় অংশ ব্যায় হয় ।

কিভাবে AI এ শুরু করতে হবে ?

ভালো , এখন যদি কেউ AI এ ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী হয় তবে প্রথম সাজেশন হলো গণিত দিয়ে শুরু করতে হবে । গনিতের পরিসংখ্য়ান বিষয়ে মুটামুটি একটা ভালেঅ জ্ঞান তৈরি করতে হবে ।
এরপর একটা প্রোগ্রমিং ল্যাংগুয়েজে দক্ষতা অর্জন করতে হবে । ডাটা প্রিপারেশন , ডাটা অ্যানালাইসিস বিষয়ে দক্ষতা অর্জন করতে হবে । AI এর জন্য Python,C++ সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করা হয় ।
AI রিলেটেড যতপ্রকারের কোর্স অনলাইনে পাওয়া যায় সেগুলো করতে হবে । Edx, coursera ফ্রিতে অনেকগুলো কোর্স পাওয়া যাবে । 

    লেখাটি কেমন লেগেছে আপনার?

    রেটিং দিতে হার্টের উপর ক্লিক করুন।

    গড় রেটিং / 5. মোট ভোট:

    আপনি প্রথম ভোটদাতা.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?

    2 টি মন্তব্য

    Leave a Reply

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

    Back to top button