মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ: কীভাবে একটি স্বয়ংক্রিয় ভবিষ্যতের জন্য প্রস্তুত

চিত্র: স্টেডোরেট / শাটারস্টক

ক্রমবর্ধমান ডিজিটাল অর্থনীতিতে দ্রুত পরিবর্তনশীল ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপ সম্পর্কে দৃ understanding় বোঝার জন্য বোর্ডের সদস্য এবং নির্বাহকদের প্রয়োজন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অবশ্যই একটি গুরুত্বপূর্ণ স্টেকহোল্ডার। যে সমস্ত সংস্থাগুলি একটি স্বয়ংক্রিয় ভবিষ্যতের জন্য প্রস্তুত করতে চায় তাদের এআই সম্পর্কে সম্পূর্ণ বোঝা উচিত। যাইহোক, এআই একটি ছাতা পদ যা বিভিন্ন শাখাকে কভার করে, যার প্রতিটি সংস্থাকে কিছুটা ভিন্ন উপায়ে প্রভাবিত করে।

আমরা যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে নজর দিই, তবে এটি তিনটি পৃথক ক্ষেত্রে বিভক্ত করা যেতে পারে:

  1. রোবোটিকস যা শারীরিক বিশ্বের সাথে ডিল করে এবং সরাসরি মানুষের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। রোবোটিক্সের সাহায্যে আমরা বিভিন্নভাবে আমাদের কাজকে উন্নত করতে পারি। ফোর্ডের এক্সোস্কেলটন বা বোস্টন ডায়নামিক্সের সহায়তা রোবট সহ।
  2. জ্ঞানীয় সিস্টেম যা মানব বিশ্বের সাথে ডিল করে। চ্যাটবটগুলি এআই এর অংশ হিসাবে একটি জ্ঞানীয় সিস্টেমের একটি ভাল উদাহরণ। চ্যাটবটগুলি কীভাবে লক্ষ্য অর্জনে মানুষ এবং মেশিনগুলি একসাথে কাজ করে তার একটি স্পষ্ট উদাহরণ। একটি চ্যাটবোট একটি যোগাযোগ ইন্টারফেস যা ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলি কথোপকথনের অনুমতি দেয়।
  3. মেশিন লার্নিং যা তথ্য জগতের সাথে সম্পর্কিত। যন্ত্রগুলি শেখার জন্য ডেটা ব্যবহার করে এবং মেশিন লার্নিংয়ের উদ্দেশ্য এই ডেটা থেকে অর্থ অর্জন করা। মেশিন লার্নিং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে যাতে মেশিনগুলি মেশিনগুলির সাথে উন্নত করতে পারে। মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপসেট গভীর শিখন, যা মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে সক্ষম করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় রোবোটিকস, জ্ঞানীয় সিস্টেম এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিরামবিহীন সংহত থাকে।

চিত্র 1: কৃত্রিম বুদ্ধি - গোয়েল অ্যান্ড ডেভিস, 2019 থেকে অভিযোজিত

মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ

আসুন এই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি: আমরা গভীরভাবে জেনে নিই: মেশিন লার্নিং। মেশিন লার্নিংয়ের লক্ষ্য হ'ল ডেটা থেকে অর্থ অর্জন করা। সুতরাং, ডেটা মেশিন লার্নিং আনলক করার মূল চাবিকাঠি। মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সাতটি ধাপ রয়েছে এবং প্রতিটি পদক্ষেপটি ডেটা সম্পর্কে:

চিত্র 2: মেশিন লার্নিংয়ের 7 টি ধাপ

1. তথ্য অধিগ্রহণ

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অনেক প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন (হয় লেবেলযুক্ত, যার অর্থ তদারকি করা শেখা, বা চিহ্নবিহীন, যার অর্থ নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ)। ডেটা অর্জন বা যাচাইকরণও আমার নতুন ডি 2 + এ 2 মডেলের প্রথম পদক্ষেপ।

2. তথ্য প্রস্তুত

একা কাঁচা ডেটা খুব বেশি কার্যকর নয়। ডেটা অবশ্যই প্রস্তুত, সাধারণকরণ, ডি-সদৃশ এবং ত্রুটি ও বিকৃতি দূর করতে হবে। সঠিক ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে কিনা বা ডেটা অনুপস্থিত রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে তথ্যের ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি নিদর্শনগুলি এবং বহিরাগতদের সন্ধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

3. একটি মডেল নির্বাচন করুন

তৃতীয় ধাপটি সঠিক মডেলটি নির্বাচন করা। এমন অনেকগুলি মডেল রয়েছে যা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হতে পারে। মডেলটি নির্বাচন করার সময়, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে মডেলটি ব্যবসায়ের উদ্দেশ্য পূরণ করে। মডেলটির কতটা প্রস্তুতি প্রয়োজন, এটি কতটা নির্ভুল এবং মডেলটি কতটা মাপযোগ্য। আরও জটিল মডেল সবসময় একটি ভাল মডেল হয় না। সর্বাধিক ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, কে এভারেজ, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ), সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনস (এসভিএম), নিষ্পাপ বেইস, এলোমেলো বন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।

4. প্রশিক্ষণ

আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং করে। লক্ষ্যটি হ'ল আপনার প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করা এবং ধীরে ধীরে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি উন্নত করা। প্রতিটি ওজন এবং প্রিলোড আপডেট চক্র একটি প্রশিক্ষণ পদক্ষেপ। তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিং ট্যাগযুক্ত নমুনা ডেটা ব্যবহার করে মডেল তৈরি করে, যখন আনট্যান্ডেন্ডেড মেশিন লার্নিং অচেনা ডেটা (পরিচিত বা ট্যাগযুক্ত ফলাফলের উল্লেখ ছাড়াই) থেকে সিদ্ধান্তগুলি আনার চেষ্টা করে।

5. মূল্যায়ন

প্রশিক্ষণের পরে, মডেলটি মডেলটি মূল্যায়ন করে। এটির কার্যকারিতা যাচাই করতে একটি অব্যবহৃত নিয়ন্ত্রণ রেকর্ডের বিরুদ্ধে পরীক্ষামূলকভাবে মেশিন লার্নিং প্রয়োজন। এটি প্রকৃত বিশ্বে মডেল কীভাবে কাজ করে তার প্রতিনিধি হতে পারে, তবে এটি হওয়ার দরকার নেই। বাস্তব বিশ্বে ভেরিয়েবলের সংখ্যা যত বেশি, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা বৃহত্তর হওয়া উচিত।

6. পরামিতি টিউনিং

আপনার মডেলটি মূল্যায়ন করার পরে, আপনাকে এআই উন্নত করতে প্রাথমিকভাবে সেট করা প্যারামিটারগুলি পরীক্ষা করা উচিত। প্রশিক্ষণের চক্রের সংখ্যা বাড়ানো আরও সঠিক ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। যাইহোক, আপনি কখন একটি মডেল যথেষ্ট ভাল তা নির্ধারণ করা উচিত, অন্যথায় আপনি আরও মডেলটিকে অনুকূলিত করবেন। এটি একটি পরীক্ষামূলক প্রক্রিয়া।

7. ভবিষ্যদ্বাণী

আপনি তথ্য সংগ্রহ, উপাত্ত প্রস্তুতি, মডেল নির্বাচন, প্রশিক্ষণ এবং মডেলের মূল্যায়ন, পাশাপাশি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সম্পন্ন করার পরে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যবহার করে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় এসেছে is এগুলি চিত্রের স্বীকৃতি থেকে শব্দার্থবিজ্ঞান পর্যন্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি পর্যন্ত সমস্ত ধরণের পূর্বাভাস হতে পারে।

চূড়ান্ত চিন্তা

মেশিন লার্নিং সফ্টওয়্যারটিকে ফলাফলগুলি আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সক্ষম করে। আগামী বছরে সমস্ত ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া না হলে এটি অনেকের উন্নতি করবে will এভাবে মেশিন লার্নিং আগামীকালকের স্বয়ংক্রিয় সংস্থার একটি অবিচ্ছেদ্য অঙ্গ হয়ে উঠেছে। সর্বদা দ্রুত হার্ডওয়্যারকে ধন্যবাদ, আরও ভাল পূর্বাভাস সহ আরও শক্তিশালী মডেলগুলি দেখা যায়।

দুর্ভাগ্যক্রমে, পক্ষপাতদুষ্ট ডেটা এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের ধন্যবাদ, পক্ষপাতদুষ্ট মডেলগুলির চ্যালেঞ্জ কখনও বেশি দূরে নয়। ব্যবসায়ের প্রকৃতপক্ষে এআই থেকে উপকৃত হওয়ার জন্য, তাদের অবশ্যই নিশ্চিত করা উচিত যে তাদের মডেল এবং ডেটা পক্ষপাতমুক্ত, ভাল প্রশিক্ষিত এবং মূল্যায়ন করা এবং সঠিকভাবে প্রান্তিক করা আছে। তবেই সংস্থাগুলি মেশিন লার্নিং দ্বারা সত্যই উপকৃত হতে পারে।

আমি যদি আপনার দৃষ্টি আকর্ষণ করতে সক্ষম হয়েছি তবে এই মন্তব্যটি আপনাকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা বর্ণনা করে বা এই বিষয়বস্তুর আরও বেশি জানতে আমার সাপ্তাহিক নিউজলেটারটি সাবস্ক্রাইব করুন:

ডাঃ মার্ক ভ্যান রিজমেনাম ডেটাফ্লোকের প্রতিষ্ঠাতা এবং বড় ডেটা, ব্লকচেইন এবং এআইয়ের জন্য বিশ্বব্যাপী স্বীকৃত স্পিকার। তিনি একজন কৌশলবিদ এবং তিনটি পরিচালনার বইয়ের লেখক: থিঙ্ক বিগার, ব্লকচেইন এবং আগামীকালকের সংস্থা of আমার সর্বশেষ বইয়ের একটি ফ্রি প্রাকদর্শন এখানে পাওয়া যাবে। লিঙ্কডইনে আমার সাথে সংযুক্ত থাকুন বা টুইটারে হ্যালো বলুন এবং এই গল্পটি উল্লেখ করুন।

আপনি যদি পরামর্শের কাজ বা বক্তৃতা সম্পর্কে আমার সাথে কথা বলতে চান তবে আপনি https://vanrijmenam.nl এ যোগাযোগ করতে পারেন