বিগ ডেটা কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিবর্তনকে গতিশীল করছে

gần đây, "The Economists" এই তথ্যের ওপর জোর দিয়েছে যে ডেটা মানুষের হাতে থাকা সবচেয়ে মূল্যবান কমোডিটি হয়ে উঠেছে। ছোট ছোট ডেটা চানক গুলো বড় স্কেলে একত্রিত হলে, তাকে বলা হয় বিগ ডেটা। আমরা বিগ ডেটাকে আক্রমণ থেকে সুরক্ষিত করার mezzo ব্যস্ত থাকার সময়, এটি শান্তভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধিতে অবদান রাখছে। আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন কীভাবে? মেশিন লার্নিং, AI-এর একটি অংশ, গুণোত্তর উন্নতি করছে এবং এটিকে "দ ইনফরমেশন এস্কেলেড স্ট্র্যাটেজি" বলা যেতে পারে। সহজ কথায়, বিশাল পরিমাণ ডেটা দরকার AI তৈরি, পরীক্ষা এবং প্রস্তুত করার জন্য।

এতে কোনো সন্দেহ নেই যে AI-এর বিভিন্ন সেক্টরকে বूस্ট করার অसीম সম্ভাবনা রয়েছে। এটি ফিনান্সিয়াল ফার্ম, অটোমোবাইল ইন্ডাস্ট্রি, লিগাল অফিস, এবং কী কী না দ্বারা ব্যবহার করা হচ্ছে! সুতরাং, ডেটা আধিপত্য এবং AI ব্যবহার করে এর বিশ্লেষণ ব্যবসায়ের জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠেছে যারা একে অপরের সাথে প্রতিযোগিতা করতে চায়। আমরা যদি 'Centre for Artificial Intelligence and Robotics'-এর রিপোর্টে আস্থা রাখি তবে AI কিছু এমন জিনিস নয় যা gầnামাত্র আবিষ্কৃত হয়েছে! এটি ১৯৮৬ সাল থেকে আমাদের সাথে আছে। AI এবং মেশিন লার্নিং-এর ক্ষমতা অনেক দিন ধরে রহস্য रही কারণ আমাদের কাছে বড় পরিমাণে ডেটা ছিল না যা বহু উৎস থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে। যেহেতু এগুলো আমাদের AI মেশিনগুলোক শেখানোর জন্য অত্যন্ত জরুরি ছিল, তাই কোনো উল্লেখযোগ্য উন্নতি করা সম্ভব হয়নি। কিন্তু এখন, পরিস্থিতি বদলেছে এবং আমাদের কাছে শুধু বড় পরিমাণ ডেটা নেই, বরং ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার ক্ষমতাও আছে। এবং এভাবে 'বিগ ডেটা'-র উন্নতিগুলো AI-এর সুযোগ এবং ভবিষ্যতকে درাস্টিক্যালি পরিবর্তন এবং রূপান্তরিত করেছে। আপনি কি সമ്മত নন? আরও পড়ুন একই결론ে পৌঁছানোর কারণগুলো জানতে!

Source: betanews.com

১. কম্পিউটিং পাওয়ার

কম্পিউটেশনাল ক্যাপাসিটি বিগ ডেটাকে একটি বোঝা থেকে ব্যবসায়িক সম্পদে রূপান্তর করতে পারে এবং এটি শুরু হয়েছে। আগে এটা অনেক সময় এবং বিনিয়োগ নিত, কিন্তু আজ, আমাদের কেবল ন্যানোসেকেন্ড লাগে মিলিয়ন ডেটাসেট বা বিগ ডেটা প্রসেস করতে। এর श्रেয় يذهب করে কম্পিউটিং গতির এক্সপোনেনশিয়াল বৃদ্ধিতে। সিকোয়েনশিয়াল এবং প্যারালেল কম্পিউটিং-এর অগ্রগতি এখন রিয়েল-টাইমে ডেটা প্রসেস করতে সাহায্য করে। আরও, এটি AI-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গাইডলাইন সেট তৈরি করে।

২. পর্যাপ্ত পদ্ধতি

বিগ ডেটা বা বড় পরিমাণের ডেটার রেডি-টু-অ্যাক্সেস এবং দ্রুত রিট্রিভাল একটি বিপ্লব আনছে। আমরা যদি এক দশক আগের পরিস্থিতি বিবেচনা করি, তবে ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং স্ট্যাটিস্টিশियनদের তাদের কাজ 'স্যাম্পল ডেটাসেট'-এ সীমাবদ্ধ রাখতে হতো। এটা এখন নাটকীয়ভাবে বদলেছে কারণ তারা এখন রিয়েল ডেটাওyla নির্দ্বিধায় কাজ করতে পারে। এছাড়া, এখন ইটারেশন-ভিত্তিক ডেটা এবং প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স টুলস উপলব্ধ, এবং তাই অধিক সংস্থা ডেটা-ফার্স্ট অপ্রোচের দিকে এগোচ্ছে হাইপোথিসিস-ভিত্তিক অপ্রোচ থেকে, نهایی AI-কে বাড়াচ্ছে।

Source: martechtoday.com

৩. ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) প্রযুক্তিগুলো বেশ কিছু ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা হচ্ছে। কিছু উদাহরণ شامل Siri, অনলাইন ব্যাংকিং সার্ভিস বটস, Alexa এবং অন্যান্য। আরো, মানব ইন্টারঅ্যাকশন থেকে শিখা AI এবং NLP-এর একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ কারণ বিগ ডেটার ক্ষমতা রয়েছে বড় পরিমাণ ডেটায় প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে বের করতে সমষ্টিগত অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য। এছাড়া, বিগ ডেটা ডেটা উৎস জুড়ে প্যাটার্ন চিহ্নিত এবং উজাগর করতে সাহায্য করতে পারে যা AI-এর জন্য ফলপ্রদ হবে।

৪. খরচ и পারফরম্যান্স

খরচ এবং পারফরম্যান্সের মধ্যে একটি অসীম যুদ্ধ চলছে। মেমরি ডিভাইস এখন বিগ ডেটাকে দক্ষতার সাথে স্টোর এবং রিট্রিভ করা সম্ভব করছে এবং এগুলো আমাদের প্রচুর দরকার! এটিকে ধরে রেখে, Upmem, একটি জনপ্রিয় ফ্রেঞ্চ সংস্থা, DRAM-এ প্রসেসিং অফলোড করার একটি পদ্ধতি পরিচয় করিয়েছে AI ওয়ার্কলোডের জন্য। বের করা গেছে যে হাজার হাজার takie ইউনিটকে একটি ট্রেডিশনাল প্রসেসরের সাথে সংযুক্ত করলে, ওয়ার্কলোড بیস গুণ দ্রুত চলে। তবে, এটি বাস্তবায়ন করতে অনেক বিনিয়োগ লাগে। এবং তাই আমরা খরচ এবং পারফরম্যান্সকে হাত ধরে চলে দিতে পারবো না; আমাদের নিশ্চিতভাবে একটার সাথে কমপ্রোমাইজ করতে হবে।

Source: codekul.com

এতে কোনো সন্দেহ নেই যে বিগ ডেটার প্রভাব আমাদের অনুমানের বাইরে যাবে। AI এবং বিগ ডেটার সংমিশ্রণ দ্বারা উদ্ভাবনের তরঙ্গে আরো তীব্র হবে। আমরা এটা বলতে পারি কারণ এই দুটি ভবিষ্যতে ব্যবসায় waarop নির্ভর করবে সেসব সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ প্রযুক্তির পথ। যেনে ভুলবেন না যে বিগ ডেটার প্রথম তরঙ্গটি কনসেন্ট্রেটেড ছিল আপলোড এবং ডাউনলোড ডেটার জন্য লচীলapan এবং গতি বাড়াতে, এবং এটি অর্জন করা হয়েছে। তবে, আমরা দ্বিতীয় তরঙ্গ পেতে অনেক সময় নিতে পারি যা AI-কে লিভারেজ করবে বিগ ডেটার সাথে কনভারজেন্স এবং আন্তঃনির্ভরতা বোঝার মাধ্যমে। আশা করি আপনি এই ব্লগ পোস্ট পড়ে ভালো লাগলো, কমেন্ট সেকশনে আপনার মতামত জানাতে ভুলবেন না!