মেশিন লার্নিং কি এবং এটি কিভাবে পরিবর্তন ব্যবসা?

মেশিন লার্নিং শুধুমাত্র একবার কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা এবং গবেষকদের জন্য আলোচনার বিষয় হতে পারে। এখন, তবে, এটি একটি প্রযুক্তি ব্যবসা ব্যবহার করতে আগ্রহী। মেশিন লার্নিং এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এর চাহিদা আজ বৃহত পরিমাণে ডেটা তৈরি করা হচ্ছে। পরিসংখ্যানবিদ এই তথ্য থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারেন। কিন্তু এই পরিমাণে ভলিউম এত বড় এবং ক্রমবর্ধমান হয়, এটি মোকাবেলা করার সেরা উপায় ডেটা তৈরির জন্য দায়ী অংশগুলিতে একই মেশিন ব্যবহার করে।

$config[code] not found

একাডেমী এবং বিশেষ ক্ষেত্রের বাইরে মেশিন শেখার ফলে এই তথ্য বৃদ্ধির ফলে বৃদ্ধি গ্রহণ করা হচ্ছে। কিন্তু আরো গুরুত্বপূর্ণভাবে, শক্তিশালী কম্পিউটারের উপলব্ধতা, ক্লাউড প্রযুক্তি, সস্তা সঞ্চয়স্থান এবং কম কম্পিউটেশনাল খরচগুলি এটি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠছে।

মেশিন লার্নিং কি?

সহজভাবে রাখুন, মেশিন লার্নিং তথ্য প্রচুর পরিমাণে প্রসেস এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে এটি থেকে শিখতে। অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে যা তাদের সাথে উপস্থাপিত ডেটা থেকে ক্রমাগত শিখতে পারে, কম্পিউটারগুলির জন্য প্রোগ্রাম করা ছাড়াই অন্তর্দৃষ্টিগুলি সন্ধান করা বা কোথায় দেখা উচিত তা বলা সম্ভব। সুতরাং মেশিনটি তার অ্যালগরিদম বা মডেলের উপর ভিত্তি করে তথ্য থেকে শিখছে।

তথ্যটি

এটা ডেটা গুরুত্বপূর্ণ কিছু নিজেই উত্পাদন করতে হবে না গুরুত্বপূর্ণ। এটা তথ্য থেকে সঠিক অন্তর্দৃষ্টি আঁকা একটি প্রশ্ন। ভাল (মানব) ডেটা বিশ্লেষক ক্ষেত্রে, অন্য কেউ একটি মিস কিছু ধরা হতে পারে। অনুরূপভাবে, মেশিন লার্নিং সাফল্য তথ্য থেকে সম্ভাব্য সর্বোত্তম অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডান অ্যালগরিদম বা মডেল তৈরির উপর নির্ভর করে।

মডেল তৈরি হয়ে গেলে, এটি সমস্ত বিদ্যমান এবং ভবিষ্যতের ডেটা সেটগুলিতে অ্যাক্সেস দেওয়ার অনুমতি দেয় এবং কম্পিউটারটি নিজেকে শিখতে এবং উন্নতি করতে দেয়। বড় এবং জটিল তথ্য সেটগুলি দ্রুত হারগুলিতে আরো সঠিক এবং ফলাফলগুলি চিহ্নিত করতে এবং ঝুঁকিগুলি এড়াতে ফলাফলগুলি পেতে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

আপনি মেশিন শেখার সঙ্গে কি করতে পারেন?

উত্তর অনেক! এখানে কয়েকটি সুপরিচিত ব্র্যান্ড এবং তারা কীভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তা বাস্তব জীবনের কয়েকটি উদাহরণ।

আমাজন সুপারিশ

অ্যামাজন প্রায় 250 মিলিয়ন সক্রিয় গ্রাহক এবং লক্ষ লক্ষ পণ্য আছে। মানুষ ব্যবহার করে সুপারিশ করা একটি বিকল্প নয় এবং এটি চিরতরে নিতে হবে। মেশিন লার্নিংয়ের সাথে, অ্যামাজন গ্রাহকের আগ্রহের পাশাপাশি ক্রয় এবং ব্রাউজিংয়ের ইতিহাসে খুব কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম ইতিহাসের ভিত্তিতে সঠিক পণ্য প্রস্তাবনা তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে।

গুগুল সন্মাননা

Google কোথাও সেরা মেশিন লার্নিং এবং অ্যালগরিদম থাকার জন্য পরিচিত। কোম্পানিটি তার ব্যবহারকারীদের জন্য সঠিক তথ্য সরবরাহের শিল্প / বিজ্ঞান নিখুঁত করেছে এবং অত্যন্ত উন্নত মেশিন লার্নিং মডেলগুলির সাথে এটি ব্যাপকভাবে সম্ভব হয়েছে।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে

ভাল জিনিস হলো, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার জন্য আপনাকে কম্পিউটার বিজ্ঞানী হতে হবে না কারণ সেখানে এমন পরিষেবা প্রদানকারী রয়েছে যা আপনার জন্য সবকিছু করবে।

সেবা প্রদানকারী

সেগমেন্টের বৃদ্ধির ফলে অনেক কোম্পানি মেশিন লার্নিং পরিষেবা সরবরাহ করেছে। এখানে এমন কিছু সরবরাহকারী রয়েছে যা বিনামূল্যে স্টিয়ারের সাথে শুরু করে যাতে আপনি আপনার পায়ে ভিজা পেতে পারেন এবং আপনার ছোট ব্যবসার জন্য প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারেন। কিন্তু যদি আপনি ক্রমবর্ধমান শুরু করেন, তবে তাদের কাছে কার্যত কোনও প্রকারের স্কেল ঠিক করার বিকল্প রয়েছে।

প্রথমটি আইবিএম ব্লুমেক্স, একটি প্ল্যাটফর্ম যা ওয়াটসন ব্যবহার করে এবং এমন একটি বিশদ বিশ্লেষণ সমাধান সরবরাহ করার জন্য আরও অনেক কিছু যা বর্তমানে শিল্পের মধ্যে অত্যন্ত স্থানান্তরিত।

দ্বিতীয় কোম্পানি বিগএমএল। সেবা শিক্ষা, সার্টিফিকেশন এবং বিপুল সংখ্যক মুক্ত সংস্থান সহ একটি শেষ-থেকে-শেষ যন্ত্র শেখার স্থাপনার জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন পরিষেবা সরবরাহ করে।

অ্যামাজন মেশিন লার্নিং অন্যতম ছোট ব্যবসার জন্য সাশ্রয়ী মূল্যের হিসাবে পরিচিত হয় যে অন্য সেবা।

মেশিন লার্নিং পরিষেবাদি সরবরাহকারী অনেক সংস্থা রয়েছে, তাই সাবধানে নির্বাচন করুন এবং যতগুলি সম্ভব আপনার প্রশ্নগুলি নিশ্চিত করার জন্য তাদের প্রতিশ্রুতি প্রদান করবে তা নিশ্চিত করার জন্য জিজ্ঞাসা করুন।

ছোট ব্যবসা এবং মেশিন শিক্ষা

ছোট ব্যবসা হিসাবে আপনি মনে করতে পারেন যে আপনি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য যথেষ্ট ডেটা জেনারেট করবেন না। কিন্তু আপনি চিন্তা করার চেয়ে সেখানে আরও তথ্য আছে। শুরু করার জন্য, আপনি যে শিল্পে আছেন তার জন্য আপনি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে যাচ্ছেন। সুতরাং আপনার কোন রেস্তোরাঁ, মদ পোশাক স্টোর বা কাস্টম বোতল তৈরি করা আছে, তা সহজেই উপলব্ধ প্রতিটি সেক্টরের জন্য অনেক তথ্য রয়েছে। একবার আপনি সাধারণ তথ্য পান, আপনি আপনার অবস্থান, গ্রাহকদের প্রকার, মূল্য, উপকরণ, বিপণন এবং আরও অনেক কিছু ভিত্তিক আরও দারুণ তথ্য পেতে পারেন।

তথ্যের উপর ভিত্তি করে, আপনি একটি পরিষেবা প্রদানকারীর মডেল তৈরি করতে পারেন যা আপনাকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি দেওয়ার জন্য আপনি স্থাপন করতে পারেন। আপনি সঠিক পণ্য এবং সঠিক সময়ে বছরে সঠিক সময়ে আপনার ব্যবসায়ের তালিকাটি পূরণ করতে অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবহার করতে পারেন।

মেশিন লার্নিং দিয়ে শুরু করার সেরা উপায়গুলির মধ্যে একটি হল মার্কেটিংয়ের জন্য এটি ব্যবহার করা। এটি অনেক কারণ বিপণন ডেটা এবং যদি আপনি তথ্যটি সাবধানে চয়ন করেন তবে এটি এমন একটি মডেল থাকতে পারে যা দ্রুত আপনার নির্দিষ্ট শিল্পের ফলাফল সরবরাহ করবে।

বিপণনের জন্য মেশিন লার্নিং

সেরা বিপণন সমাধান ব্যক্তিগতকৃত হয়। তার মানে আপনার প্রচলিত এবং সম্ভাব্য গ্রাহকদের উপর একই অভিযানের সাথে বোমা বর্ষণ করা। এর মানে হল তারা কখন খুশি হয় তা জানার জন্য যাতে তারা আপনাকে ছেড়ে চলে যাওয়ার আগে আপনাকে পদক্ষেপ নিতে পারে। প্রাসঙ্গিক বিপণন প্রদান করা এবং তাদের উদ্বেগগুলিকে সমাধান করা গ্রাহকের আনুগত্য, প্রবৃত্তি এবং ব্যয় বৃদ্ধি করবে।

মেশিন শেখার সাথে আপনি ক্রয় আচরণ, ওয়েবসাইট ভিজিট, অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার, প্রচারের প্রতিক্রিয়া, পছন্দগুলি এবং আরও অনেক ডেটা পয়েন্ট ব্যবহার করতে পারেন, যা পরবর্তীতে যথোপযুক্ত সৃষ্টিকর্তাগুলির যথাযথ সঠিক পূর্বাভাস পেতে পারে। ব্যবসায়ীরা গ্রাহক গোষ্ঠীগুলি বের করার জন্য গ্রাহক অংশীদারিত্বের জন্য এটি ব্যবহার করেছেন, গ্রাহক মন্থর ভবিষ্যদ্বাণী প্ররোচক প্রতিরোধ ব্যবস্থা এবং গ্রাহক জীবনকালের মূল্য পূর্বাভাস বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহার করেছেন।

আজকে মেশিন লার্নিং এর গুরুত্ব এবং এগিয়ে চলছে

তথ্য ইতিহাসের অন্য যে কোন সময়ের চেয়ে দ্রুত উৎপন্ন হচ্ছে। এবং এই গতি কেবল বাড়তে থাকবে যত বেশি মানুষ বিশ্বের তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তির অ্যাক্সেস পাবে। এই এই তথ্য crunching এবং এটি সব জ্ঞান প্রয়োজন হবে। মেশিন লার্নিংয়ের সাথে এখন একটি ব্যবসা বা অন্য কোনো প্রতিষ্ঠানের অন্তর্দৃষ্টিটি দ্রুত পেতে প্রয়োজন।

মেশিন লার্নিং অন্য কোনও যন্ত্রের মতোই একটি সরঞ্জাম এবং যদি আপনি এটি সঠিকভাবে ব্যবহার করেন তবে এটি লভ্যাংশ প্রদান করতে পারে। আপনার ছোট ব্যবসাকে আরও কার্যকর এবং উত্পাদনশীল করার জন্য আপনার সামগ্রিক কৌশলটির অংশ হিসাবে এটি তৈরি করুন।

Shutterstock মাধ্যমে মেশিন লার্নিং ফটো

2 মন্তব্য ▼