মেশিন লার্নিং: এটি কী, কীভাবে কাজ করে এবং এর কী কী প্রয়োগ রয়েছে?

El যন্ত্রের ব্যবহার প্রত্যেকের দৈনন্দিন জীবনের এক অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে।এবং মানবজাতির আরও সহজ ও ফলপ্রসূ জীবনের সন্ধানে, নিজে নিজে শিখতে সক্ষম যন্ত্র তৈরি করা হয়েছে।

এটাই হলো আসল কথা। মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিংয়ের একটি উন্নত শাখা যা কম্পিউটারকে প্রোগ্রাম না করেই শেখার ক্ষমতা দেয়।মানুষকে আরও সর্বোত্তম সেবা প্রদানের উদ্দেশ্যে।

নিম্নলিখিত অনুচ্ছেদগুলিতে, আমরা মেশিন লার্নিং বিষয়টি নিয়ে আরও গভীরভাবে আলোচনা করব। এবং আপনার দৈনন্দিন জীবনে ব্যবহৃত মেশিনগুলো যে সমস্ত শিক্ষণ পদ্ধতি প্রয়োগ করে, সেগুলোর ক্ষেত্রেও।

মেশিন লার্নিং কী এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই শাখাটি কী কাজে ব্যবহৃত হয়?

এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা এর মাধ্যমে মেশিন প্যাটার্ন উদ্ঘাটন করে পূর্বাভাস দিতে পারে।মূলত খুব কম বা কোনো তত্ত্বাবধান ছাড়াই ব্যবহারকারীর কাছ থেকে শেখা।

2021 সালে, এই প্রযুক্তিটি দৈনন্দিন জীবনের বহু যন্ত্রপাতিতে প্রয়োগ করা হয়েছিল।যেমন সুপারিশগুলিতে নেটফ্লিক্স বা স্পটিফাইয়ের মতো প্ল্যাটফর্ম, এবং বুদ্ধিদীপ্ত উত্তর অ্যালেক্সার মতো সহকারীরা o গুগল সহকারী. সংক্ষেপে, এটি এমন একগুচ্ছ প্রোটোকল যা একটি মেশিনকে ব্যবহারকারীর আচরণের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যালগরিদম তৈরি করতে সাহায্য করে। এবং আরও দ্রুত ও ব্যক্তিগতকৃত পরিষেবা প্রদানের জন্য এটি পূর্বাভাস করার ক্ষমতা।

মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে এবং ইন্টারনেটে আমাদের অভিজ্ঞতার উপর এর প্রভাব কতটা?

চিরায়ত কম্পিউটার পদ্ধতির বিপরীতে, যেখানে কোনো যন্ত্রকে একটি কাজ সম্পাদন করার জন্য নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দিয়ে প্রোগ্রাম করা প্রয়োজন ছিল, ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলি মেশিন লার্নিং তারা অধিকাংশ কাজ নিজেরাই সম্পাদন করে। এগুলো সিস্টেমের সাথে ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে সংগৃহীত তথ্যের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় গণনা সম্পাদন করে, এবং তারা যত বেশি তথ্য সংগ্রহ করবে, গণনা তত নির্ভুল হবে এবং তাদের পূর্বাভাসও তত ভালো হবে।

আজকাল দৈনন্দিন জীবনের প্রায় সব ক্ষেত্রেই মেশিন লার্নিং এতটাই ওতপ্রোতভাবে জড়িয়ে গেছে, এর সাহায্য না নিয়ে ইন্টারনেট ব্যবহার করা কার্যত অসম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, মেশিন লার্নিং উপস্থিত রয়েছে গুগল সার্চ থেকে স্মার্ট সুপারিশআপনার স্মার্টফোনের মুখ শনাক্তকরণ, el স্পার্ম ছাকুনি আপনার ইমেল থেকেঅন্যান্য অনেক দিকের মধ্যে।

মেশিন লার্নিংয়ের ইতিহাস: এর জন্ম কখন হয়েছিল এবং প্রথম কোন প্রোগ্রামগুলো তৈরি করা হয়েছিল?

যদিও সম্প্রতি এর ব্যবহার প্রসারিত হয়েছে, মেশিন লার্নিংয়ের উৎপত্তি ১৯৫০-এর দশকে হয়েছিল। যখন বিখ্যাত অ্যালান ট্যুরিং “টিউরিং টেস্ট” তৈরি করেছিলেন, এমন একটি পরীক্ষা, যাতে উত্তীর্ণ হতে হলে, এটি একটি যন্ত্রকে এমনভাবে বাধ্য করত যাতে তা একজন মানুষকে এই বিশ্বাস করাতে পারে যে, সে অন্য একজন ব্যক্তির মুখোমুখি দাঁড়িয়ে আছে।তারপর, ১৯৫২ সালে, আর্থার স্যামুয়েল প্রথম গতিশীল অ্যালগরিদম লিখেছিলেন যা শিখতে সক্ষম ছিল।চেকার খেলার এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করে, যা প্রতিটি খেলার সাথে সাথে তার কৌশল উন্নত করত।

পরবর্তীতে, ১৯৫৬ সালে অনুষ্ঠিত একটি সম্মেলনে, “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” পরিভাষাটি প্রথমবারের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। কম্পিউটার বিজ্ঞানের এই নতুন শাখাটির আনুষ্ঠানিক নাম হিসেবে, যা নিয়ে গবেষণা চলছিল। প্রযুক্তির এই শাখাটির জন্য ১৯৭০-এর দশক একটি কঠিন সময় ছিল। অল্প কিছু আবিষ্কারের তুলনায় বিনিয়োগকারীদের অযৌক্তিক প্রত্যাশার কারণে।

১৯৬৭ সালে অ্যালগরিদম তৈরি না হওয়া পর্যন্ত এই অবস্থা অব্যাহত ছিল। নিকটতম প্রতিবেশীএটি সুপারভাইজড লার্নিং-এর একটি রূপ যা পূর্বাভাস বা নতুন নমুনার শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ব্যবহৃত হত। ১৯৮০-এর দশকে, প্রথম বিশেষায়িত নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির আবির্ভাব ঘটে, এর ঠিক পরেই এই বিষয়ে আগ্রহ তৈরি হয়। মেশিন লার্নিং দ্বিতীয়বারের মতো ব্যাপকভাবে হ্রাস পাবে, একবিংশ শতাব্দীর প্রথম বছরগুলো পর্যন্ত সমর্থন হারাচ্ছিল.

প্রথম বছরগুলিতে 2000, বিশেষত ২০০৩ সালে, গুগল একটি ফাইল সিস্টেম তৈরি করেছিল যার নাম “গুগল ফাইল সিস্টেম” এবং ২০০৪ সালে এটি তার ফাইল প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থা সম্পন্ন করে, যার নাম মানচিত্র তৈরি করুন ও হ্রাস করুন। এরপর, ২০০৬ সালে অ্যাপালেচিয়ান বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রকৌশলীরা গুগলের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ মডেলটিকে পূর্ণতা দান করেন। প্রথম বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মের সাথে খোলা উৎস, যাকে হ্যাডুপ বলা হয়।

বর্তমানে, el মেশিন লার্নিং এটি ব্যবসায়িক জগতের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ গঠন করে।ছোট, নতুন প্রতিষ্ঠিত ব্যবসা থেকে শুরু করে সকল খাতের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উপস্থিত থাকার কারণে, এমনকি বড় কোম্পানিগুলোও তাদের কার্যপ্রণালী হালনাগাদ করে.

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম: এগুলো কী এবং এখন পর্যন্ত কী কী প্রকারভেদ রয়েছে?

El মেশিন লার্নিং বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদম দ্বারা গঠিত। যেগুলো বিভিন্ন শেখার গতি এবং পদ্ধতি প্রদান করে যে মেশিনগুলো সেগুলো ব্যবহার করে.

সর্বাধিক ব্যবহৃতগুলোর মধ্যে রয়েছে:

সুপারভিসাডো

El তত্ত্বাবধানাধীন মেশিন লার্নিং এটি এক ধরণের স্বয়ংক্রিয় শিক্ষা যা গবেষকদের বুঝতে সাহায্য করে যে, অ্যালগরিদমগুলো কীভাবে ব্যবহারকারীদের দেওয়া তথ্য ব্যাখ্যা করতে শেখে।

এই ধরনের মেশিন লার্নিংয়ের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলো হলো:

• অ্যালগরিদম দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত ডেটার পরিচিতি, নামকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাস এগুলোর জন্য মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন।
• অ্যালগরিদমগুলো থেকে প্রাপ্ত আউটপুট ডেটা প্রত্যাশিত। যেহেতু ইনপুট ডেটা যিনি প্রবেশ করিয়েছেন, তিনিই সেটিকে শ্রেণিবদ্ধ করেছেন।
• এই অ্যালগরিদম ইনপুট গ্রহণ করে শ্রেণিবিন্যাস ডেটা, যেগুলো কোনো বস্তুকে বিভিন্ন শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করার সুযোগ দেয়; এবং রিগ্রেশন ডেটাযা আপনাকে একটি সংখ্যাসূচক মান অনুমান করতে দেয়।

এস্তে এই ধরনের মেশিন লার্নিং নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টের পূর্বাভাস প্রদানে সহায়তা করে। এবং প্রত্যাশিত ফলাফল অর্জনের জন্য সুনির্দিষ্ট।

এই ধরনের শিক্ষার বাস্তব প্রয়োগগুলোর মধ্যে আমরা নিম্নলিখিত বিষয়গুলো তুলে ধরতে পারি:

• বীমা কোম্পানি: তারা কোনো দাবির খরচ নির্ধারণ করতে এটি ব্যবহার করে।
• ব্যাংকিং সত্তা: এটি তাদেরকে জালিয়াতির মূল্যায়ন ও শনাক্তকরণ করতে সক্ষম করে।
• সাধারণভাবে কোম্পানিগুলো: এর মাধ্যমে যন্ত্রপাতির বিকল হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া যায়।

তত্ত্বাবধানহীন

তত্ত্বাবধানাধীন রূপের বিপরীতে, এই ধরনের অ্যালগরিদমগুলোতে মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয় না।প্রবেশ করানো ডেটাতে অশ্রেণীবদ্ধ উপাদান থাকে এবং অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেগুলোর মধ্যে প্যাটার্ন অনুসন্ধান করে।

এর সবচেয়ে অসামান্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে:

• প্রবেশ করানো ডেটা এগুলোকে শ্রেণিবদ্ধ বা চিহ্নিত করা হয় না।
• এতে মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয় না। কাজ করতে.
• এতে অ্যালগরিদম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ক্লাস্টারিং, যা আউটপুট ডেটাকে বিভিন্ন গ্রুপে শ্রেণীবদ্ধ করে, এবং নিয়মাবলী ব্যাখ্যা করে এমন সমিতি এবং প্রবেশ করানো ডেটার মধ্যেকার প্যাটার্ন।

তত্ত্বাবধানবিহীন মেশিন লার্নিংয়ের বাস্তব প্রয়োগ অন্যান্য ধরনের চাহিদা পূরণ করে:

• সত্ত্বা ব্যাংকিং: এটি ব্যাংক গ্রাহকদের প্রকারভেদে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়।
• স্বাস্থ্য কেন্দ্র: বিভিন্ন মানদণ্ড অনুযায়ী রোগীদের শ্রেণিবিভাগ করে।
• স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম: এটি স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলোর জন্য সিরিজ বা সঙ্গীতের সুপারিশ ব্যবস্থা গঠন করে।

চাঙ্গা

এটি একটি আচরণগত মনোবিজ্ঞানের পদ্ধতি মেশিন লার্নিং-এ স্থানান্তরিত, যেখানে মেশিনগুলো নিজে থেকেই শেখে। পুরস্কার ও শাস্তির উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত নিয়মকানুন ও আচরণবিধি অনুসরণ করা।

শক্তিশালী যন্ত্র স্বরযন্ত্রের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলো হলো:

• এটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। আচরণগত মনোবিজ্ঞান।
• এটি যন্ত্রটিকে ক্ষমতা দেয় অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিন.
• এটি একটি সিস্টেমের উন্নয়নের উপর আলোকপাত করে, যাকে বলা হয় "প্রতিনিধি"যা তার পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে এবং পুরস্কার ব্যবহার করে নিজের আচরণ পরিবর্তন করার মাধ্যমে নিজের কর্মদক্ষতা উন্নত করতে চায়।

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের কিছু বাস্তব প্রয়োগ হলো:

• নেভিগেশন সিস্টেম: এটি স্বচালিত যানবাহন, ড্রোন এবং এমনকি রোবটের নেভিগেশন সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়।
• নকশার পরিমার্জন: খরচ কমাতে বা গুণমান বাড়াতে যন্ত্রাংশ তৈরি এবং উপকরণ নির্বাচনে এটি ব্যবহৃত হয়।
• সম্পদ ব্যবস্থাপনা: এর মাধ্যমে আপনি মজুদের হিসাব বা কর্মীদের পালাবদল পরিচালনা করতে পারেন।

আধা-তত্ত্বাবধানে শেখা

এটি একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা এটি শ্রেণীবদ্ধ এবং অশ্রেণীবদ্ধ উভয় প্রকার ডেটার ইনপুট ব্যবহার করে।.

সাধারণত, পূর্বেরটির অল্প পরিমাণের সাথে পরেরটির অধিক পরিমাণ একত্রিত করলে শেখার নির্ভুলতা ব্যাপকভাবে উন্নত হতে পারে:

• তাদের কেবল প্রয়োজন আংশিক মানব তত্ত্বাবধান।
• The লেবেলযুক্ত ডেটা একটি ক্ষুদ্র অংশকে প্রতিনিধিত্ব করে প্রবেশ করানো সমস্ত প্রশিক্ষণ ডেটার।
• তাদের অ্যালগরিদম এগুলো সুপারভাইজড এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর মতো একই উদ্দেশ্য পূরণ করে।

The এই ধরণের বাস্তব প্রয়োগ মেশিন লার্নিং এগুলো সুপারভাইজড এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর অনুরূপ।পার্থক্যটা হলো, এটি অন্য দুটি পদ্ধতির চেয়ে বেশি নির্ভুল ও সস্তা হতে পারে।

ট্রান্সডাকশন

এটি সুপারভাইজড লার্নিং-এর অনুরূপ একটি শিক্ষণ ব্যবস্থা, কিন্তু পার্থক্য হলো এর শেখার মানদণ্ড, অর্থাৎ ইনপুট ডেটা, এগুলো ডেটার শ্রেণীবিভাগের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ ডেটার পূর্বাভাস দিতে এবং সেগুলোকে নতুন ইনপুট ডেটার সাথে তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়। এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারিক প্রয়োগ হলো কিছু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক টেক্সটে। স্মার্ট কীবোর্ডপাশাপাশি গুগলের মতো সার্চ ইঞ্জিনগুলোর পূর্বাভাসও।

একাধিক কার্য

এটি এমন একটি শেখার পদ্ধতি যা এর মূল লক্ষ্য হলো পূর্বে সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করে ইতোমধ্যে দেখা সমস্যাগুলোর অনুরূপ সমস্যার সমাধান করা। সংক্ষেপে, এটি একই সাথে একাধিক শিক্ষণীয় কাজ সমাধান করে এবং ভবিষ্যতের কাজ সমাধানের ক্ষেত্রে নিজের দক্ষতা বাড়ানোর জন্য সেগুলোর মধ্যেকার সাদৃশ্য খুঁজে বের করে। এই পদ্ধতিটি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য দ্রুততম পদ্ধতিগুলোর মধ্যে একটি। এবং এটি শেখার দক্ষতা ও পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করে।

মেশিন লার্নিং কৌশল: মেশিনকে শেখানোর জন্য ব্যবহৃত প্রধান কৌশলগুলো কী কী?

ভিতরে মেশিন লার্নিং বহু কৌশল ব্যবহার করা হয় প্রবেশ করতে অ্যালগরিদমগুলিতে তথ্যযাতে তারা তাদের নিজেদের গণনা করতে পারে, প্রবেশ করানো তথ্যের শ্রেণীবিভাগ নির্বিশেষে.

আসুন নিম্নলিখিত বিষয়গুলো দেখি:

রিগ্রেশন

এস্তে এই পদ্ধতিটি সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং-এর অনুরূপ।এবং এতে একটি সংখ্যাসূচক মানের পূর্বাভাস বা ব্যাখ্যা অন্তর্ভুক্ত থাকে। পূর্বে প্রবেশ করানো ডেটা বা সেটগুলিকে ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, রিগ্রেশন লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োগকারী একটি অ্যালগরিদম ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে কোনো বৈশিষ্ট্যের মান গণনা করতে পারে, যা এগুলো একই ধরনের বৈশিষ্ট্যসম্পন্ন সম্পত্তির পূর্ববর্তী মূল্য।

সিদ্ধান্ত গাছ

একটি ডিসিশন ট্রি ব্যবহার করুন পর্যবেক্ষণ ম্যাপিংয়ের জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল হিসাবে উক্ত তথ্য সম্পর্কে একটি চূড়ান্ত সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর লক্ষ্যে প্রবেশ করানো তথ্যের উপর ভিত্তি করে। মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করার জন্য এটি অন্যতম কার্যকরী একটি পদ্ধতি। কারণ এটি আপনাকে অতীতের সিদ্ধান্তগুলো কল্পনা করতে এবং সেগুলোকে ভবিষ্যতের সমস্যাগুলোর সাথে তুলনা করতে সাহায্য করে।

দল

এটি তত্ত্বাবধানবিহীন মেশিন লার্নিং-এর বিভাগের অন্তর্ভুক্ত। এর উদ্দেশ্য হলো মেশিনকে দিয়ে একই ধরনের বৈশিষ্ট্যসম্পন্ন ডেটার সেটগুলোকে দলবদ্ধ বা শ্রেণিবদ্ধ করানো। অ্যালগরিদমকে এই শ্রেণিবিন্যাসটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পাদন করার অনুমতি দেওয়া। যেহেতু এটি অ্যালগরিদম দ্বারা সম্পাদিত একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া, তাই সমস্যাগুলির সমাধানের গুণমান মূল্যায়ন করার একমাত্র উপায় হলো অ্যালগরিদম দ্বারা উৎপাদিত ডেটার আংশিক দৃশ্যায়নের মাধ্যমে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

এটি একটি শিক্ষণ মডেল জীবের স্নায়ুতন্ত্রে নিউরনের গঠন ও বিন্যাসের উপর ভিত্তি করেমূলত, এটি নিউরনের একটি নেটওয়ার্ক যা উপস্থাপিত সমস্যার সমাধান দেওয়ার জন্য একে অপরের সাথে সহযোগিতা করে। প্রতিটি সংযোগের একটি পরিবর্তনশীল সাংখ্যিক মান থাকে যা উপস্থাপিত উদ্দীপনার সাথে খাপ খাইয়ে নেয়। এবং তাদেরকে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে দিন। এই বছর 2000, ডিপ লার্নিং-এর প্রবর্তন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ককে নতুন গুরুত্ব দিয়েছে।

জেনেটিক আলগোরিদিম

এই শেখার পদ্ধতিটি হল এটি প্রাকৃতিক নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে গঠিত। এগুলো হলো এমন সমস্যা-সমাধান প্রক্রিয়া যা এই প্রক্রিয়াটিকে অনুকরণ করতে ডেটা গ্রুপিং ব্যবহার করে। এগুলো ডেটা ও তথ্যের রূপান্তর এবং ব্যাখ্যার পদ্ধতি প্রয়োগ করে। যা প্রাকৃতিক নির্বাচনের মিউটেশন এবং ক্রসিং ওভারের সাথে তুলনা করা যেতে পারে, উপস্থাপিত সমস্যার একটি ভালো সমাধান উপস্থাপন করতে পারে এমন নতুন ডেটা তৈরি করা।

মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগ: কোন কোন খাত ও কোম্পানিতে এই নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করা যেতে পারে?

বর্তমানে, এর সাথে স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলির ব্যাপক বিতরণ এবং স্বায়ত্তশাসিত প্রক্রিয়া, el মেশিন লার্নিং এটি সকলের দৈনন্দিন জীবনের এক অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে।

মেশিন লার্নিংয়ের বাস্তব জগতে বিভিন্ন ধরনের প্রয়োগ রয়েছে, যার মধ্যে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য কয়েকটি নিচে বর্ণনা করা হলো:

মেডিকেল রোগ নির্ণয়

স্বয়ংক্রিয় শিক্ষা ব্যবস্থা রোগ নির্ণয়ের বিকাশের জন্য মেডিকেল ইমেজের বিশ্লেষণের পরিপূরক হিসেবে চিকিৎসা ক্ষেত্রে এগুলো ব্যবহৃত হয়।প্যাথলজি রিপোর্টের উপর ভিত্তি করে এমন একটি গবেষণা নথিভুক্ত করা হয়েছে, যেখানে একটি যন্ত্র আনুষ্ঠানিকভাবে রোগ নির্ণয়ের আগেই একদল রোগীর দেহে উচ্চ শতাংশ ক্যান্সার শনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছিল এবং যন্ত্র-সহায়তায় করা বিশ্লেষণের ফলাফলের নির্ভুলতা ক্রমাগত উন্নত হচ্ছে।

অনলাইন অনুসন্ধান

সার্চ ইঞ্জিনগুলো তাদের ভিত্তি স্থাপন করে মেশিন লার্নিং সিস্টেমে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ এবং ফলাফল যেগুলো অনুসন্ধানের ফলাফল উন্নত করার জন্য প্রতিটি ব্যবহারকারীর কাছ থেকে স্বতন্ত্র তথ্য সংগ্রহ করে। যথাসম্ভব নির্ভুল ফলাফল প্রদানের জন্য এটি আপনার সাম্প্রতিক অনুসন্ধানগুলোর ব্যাখ্যার উপর ভিত্তি করে তৈরি।অনুসন্ধানের মানদণ্ড হিসেবে ব্যবহৃত শর্তাবলী নির্বিশেষে।

স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন

এই সিস্টেমগুলো বিভিন্ন ধরনের কাজের জন্য এই কৌশলটি ব্যবহার করে। এগুলোর মধ্যে শুধু স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিংয়ের জন্য পরিবেশগত বিশ্লেষণই অন্তর্ভুক্ত নয়, এর পরিবর্তে, তারা ব্যবহারকারীর পছন্দ বিশ্লেষণ করে সেই অনুযায়ী সমন্বয় করে। মেশিন লার্নিং এই যন্ত্রগুলোকে ব্যবহারকারীর জন্য একটি আরামদায়ক পরিবেশ প্রদানে সাহায্য করে।

স্পিচ স্বীকৃতি

এটি মেশিন লার্নিংয়ের অন্যতম বহুল ব্যবহৃত একটি প্রয়োগ, এবং এর ফলাফল ভয়েস রিকগনিশন-ভিত্তিক অ্যাসিস্ট্যান্টযুক্ত মোবাইল ফোনগুলোতে দেখা যায়। সবচেয়ে উন্নত সিস্টেমগুলো মানুষের ভাষা বুঝতে পারে এবং ব্যবহারকারীদেরকে সেই ভাষাতেই উত্তর দিতে পারে।অর্থ ও প্রাসঙ্গিকতাসহ উত্তর প্রদান করা। উদাহরণস্বরূপ, সিরি সহকারীরা এবং আলেক্সা তারা তাদের আলাপচারীদের কথা বুঝতে এবং সেই অনুযায়ী ও সুসংগতভাবে তাদের অনুরোধের জবাব দিতে সক্ষম।

বিনোদন পরিষেবা

ভিডিও এবং অডিও স্ট্রিমিং ওয়েবসাইট ও অ্যাপ্লিকেশনগুলো প্রতিটি ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্টের সাথে সংযুক্ত মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। সঙ্গীত, সিরিজ এবং চলচ্চিত্রের জন্য ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলি পরিচালনা করতেআপনি যে পরিষেবা ব্যবহার করেন তার উপর নির্ভর করে। Spotify-এর মতো প্ল্যাটফর্ম তারা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। আপনি সম্প্রতি যে শিল্পী, গানের ধরণ এবং বিভাগের গান শুনেছেন, তার উপর ভিত্তি করে আপনাকে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদান করে।