সম্প্রতি, "দ্য ইকোনমিস্টস" এই বিষয়টির উপর জোর দিয়েছে যে ডেটা মানুষের হাতে সবচেয়ে মূল্যবান পণ্য হয়ে উঠেছে। যখন ডেটার ছোট অংশগুলিকে একটি বড় স্কেলে একত্রিত করা হয়, তখন এটিকে বিগ ডেটা বলা হয়। আমরা যখন আক্রমণ থেকে বিগ ডেটা সুরক্ষিত করতে ব্যস্ত, তখন এটি নীরবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধিতে অবদান রাখছে। তুমি জিজ্ঞেস কর কিভাবে? ঠিক আছে, মেশিন লার্নিং, এআই-এর একটি বিভাগ সূচকীয় উন্নতি করছে এবং এটিকে "তথ্য বৃদ্ধির কৌশল" বলা যেতে পারে। সহজ কথায়, এআই তৈরি, পরীক্ষা এবং প্রস্তুত করতে বিপুল পরিমাণ ডেটার প্রয়োজন হয়।
এ সত্য অস্বীকার করার উপায় নেই যে AI এর বিভিন্ন সেক্টরকে উৎসাহিত করার অপার সম্ভাবনা রয়েছে। এটি আর্থিক সংস্থা, অটোমোবাইল শিল্প, আইনি অফিস, এবং কি না দ্বারা লিভারেজ করা হচ্ছে! এইভাবে, AI ব্যবহার করে ডেটার দখল এবং এর বিশ্লেষণ করা ব্যবসার জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠেছে যারা একে অপরের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার জন্য উন্মুখ। আমরা যদি ‘সেন্টার ফর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অ্যান্ড রোবোটিক্স-এর রিপোর্টে বিশ্বাস করি তাহলে এআই এমন কিছু নয় যা সম্প্রতি আবিষ্কৃত হয়েছে! এটি 1986 সাল থেকে আমাদের চারপাশে রয়েছে৷ এআই এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষমতাগুলি দীর্ঘকাল ধরে একটি রহস্য রয়ে গেছে কারণ আমাদের কাছে একাধিক উত্স থেকে সংগ্রহ করা বিপুল পরিমাণ ডেটার অভাব ছিল৷ যেহেতু তারা আমাদের AI মেশিনগুলিকে শেখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল, তেমন কোন উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন করা যায়নি। কিন্তু এখন, দৃশ্যপট পরিবর্তিত হয়েছে এবং আমাদের কাছে কেবল প্রচুর পরিমাণে ডেটা নয়, ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার ক্ষমতাও রয়েছে। এবং এইভাবে 'বিগ ডেটা'-এর উন্নয়নগুলি AI এর সুযোগ এবং ভবিষ্যতকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত এবং রূপান্তরিত করেছে। তুমি রাজি না? একই উপসংহারে আসার কারণ সম্পর্কে জানতে আরও পড়ুন!
সূত্র:betanews.com
1. কম্পিউটিং পাওয়ার
কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা বিগ ডেটাকে বোঝা থেকে ব্যবসায়িক সম্পদে রূপান্তর করতে পারে এবং এটি শুরু করা হয়েছে। আগে এটি অনেক সময় এবং বিনিয়োগ করত, কিন্তু আজ, লক্ষ লক্ষ ডেটাসেট বা বিগ ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আমাদের কেবল ন্যানোসেকেন্ডের প্রয়োজন। এর জন্য কৃতিত্ব কম্পিউটিংয়ের গতিতে সূচকীয় বৃদ্ধিকে যায়। অগ্রগতি ক্রমিক এবং সমান্তরাল কম্পিউটিং এখন রিয়েল-টাইমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণে সহায়তা করে। তদ্ব্যতীত, এটি এআই-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নির্দেশিকাগুলির সেট তৈরি করে৷
2. পর্যাপ্ত পদ্ধতি
বিগ ডেটা বা বিপুল পরিমাণ ডেটা অ্যাক্সেস এবং দ্রুত পুনরুদ্ধারের জন্য প্রস্তুত একটি বিপ্লবের নেতৃত্ব দিচ্ছে৷ আমরা যদি এক দশক আগের পরিস্থিতি বিবেচনা করি, তবে ডেটা বিজ্ঞানী এবং পরিসংখ্যানবিদদের তাদের কাজকে 'নমুনা ডেটাসেট'-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখতে হয়েছিল। এটি এখন ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়েছে কারণ তারা এখন প্রকৃত ডেটার সাথেও নির্ভয়ে কাজ করতে পারে। এছাড়াও, এখন পুনরাবৃত্তি-ভিত্তিক ডেটা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম উপলব্ধ, এবং এইভাবে আরও সংস্থাগুলি হাইপোথিসিস-ভিত্তিক পদ্ধতির ডেটা-প্রথম পদ্ধতির দিকে অগ্রসর হচ্ছে, অবশেষে AI-কে উত্সাহিত করছে৷
সূত্র:martechtoday.com
3. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) প্রযুক্তিগুলি বেশ কিছু ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা হয়। কয়েকটি উদাহরণের মধ্যে রয়েছে সিরি, অনলাইন ব্যাংকিং পরিষেবা বট, আলেক্সা এবং অন্যান্য। অধিকন্তু, মানুষের মিথস্ক্রিয়া থেকে শেখা এআই এবং এনএলপির একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ কারণ বিগ ডেটার সমষ্টিগত অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটাতে প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পাওয়ার ক্ষমতা রয়েছে। এছাড়াও, বিগ ডেটা ডেটা উত্স জুড়ে প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং প্রকাশ করতে সহায়তা করতে পারে যা AI এর জন্য ফলপ্রসূ প্রমাণিত হবে৷
4. খরচ এবং কর্মক্ষমতা
খরচ এবং কর্মক্ষমতা মধ্যে একটি অবিরাম যুদ্ধ চলছে. মেমরি ডিভাইসগুলি এখন দক্ষতার সাথে সঞ্চয় করা এবং বিগ ডেটা পুনরুদ্ধার করা সম্ভব করে তুলছে এবং আমাদের প্রচুর পরিমাণে এগুলি প্রয়োজন! এটি মাথায় রেখে, উপমেম, একটি জনপ্রিয় ফরাসি সংস্থা, এআই ওয়ার্কলোডের জন্য ডিআরএএম-এ প্রসেসিং অফলোড করার একটি পদ্ধতি চালু করেছে। এটি পাওয়া গেছে যে এই ধরনের হাজার হাজার ইউনিটকে একটি ঐতিহ্যগত প্রসেসরের সাথে সংযুক্ত করলে, কাজের চাপ বিশ গুণ দ্রুত চলবে। যাইহোক, এটি বাস্তবায়নের জন্য প্রচুর বিনিয়োগ প্রয়োজন। এবং তাই আমরা খরচ এবং কর্মক্ষমতা হাতে চলতে পারে না; আমাদের অবশ্যই একটির সাথে আপস করতে হবে।
উৎস:codekul.com
বিগ ডেটার প্রভাব যে আমাদের প্রত্যাশার বাইরে যাবে তা অস্বীকার করার কিছু নেই। এআই এবং বিগ ডেটার সংমিশ্রণে উদ্ভাবনের তরঙ্গগুলি উচ্চতর হবে বলে আশা করা হচ্ছে। আমরা এটি বলতে পারি কারণ এই দুটি হল সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল প্রযুক্তির পথ যার উপর ব্যবসাগুলি ভবিষ্যতে নির্ভর করবে৷ আসুন ভুলে গেলে চলবে না যে বিগ ডেটার প্রথম তরঙ্গটি ডেটা আপলোড এবং ডাউনলোড করার জন্য নমনীয়তা এবং গতি বাড়ানোর দিকে মনোনিবেশ করেছিল এবং এটি অর্জন করা হয়েছে। যাইহোক, আমাদের দ্বিতীয় তরঙ্গ অর্জন করতে যথেষ্ট সময় লাগতে পারে যা বিগ ডেটার ক্ষেত্রে কনভারজেন্স এবং পারস্পরিক নির্ভরতা বোঝার মাধ্যমে AI-কে লাভ করবে। আমরা আশা করি আপনি এই ব্লগ পোস্টটি পড়তে পছন্দ করেছেন, নীচের মন্তব্য বিভাগে আপনার মতামত আমাদের জানান!
