মেশিন লার্নিং এবং এর উদ্ভাবনী সম্ভাবনা সম্পর্কে জানুন

আমাদের অবশ্যই বুঝতে হবে যে বর্তমান সভ্যতা মূলত আমাদের বুদ্ধিমত্তার ফসল এবং আমরা যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে আমাদের বুদ্ধিকে প্রসারিত করার সুযোগ পাই তবে আমাদের নিজেদেরকে আটকে রাখা উচিত নয়। যতক্ষণ না প্রযুক্তিটি ভাল এবং সভ্যতার বিকাশের জন্য ব্যবহার করা হয়, ততক্ষণ আমাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর উপ-শৈলীর সুবিধাগুলিকে বাড়ানোর চেষ্টা করতে হবে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্রমবর্ধমান চাহিদার মধ্যে, বিশেষজ্ঞরা আধুনিক সমাজের শক্তিশালী ভিত্তি প্রতিষ্ঠার জন্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করছেন। মেশিন লার্নিং, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের একটি প্রধান উপাদান বিশেষ করে সারা বিশ্বের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শিল্পে এর প্রভাবের পরিপ্রেক্ষিতে মনোযোগ আকর্ষণ করেছে।

মেশিন লার্নিং:

মেশিন লার্নিং এর মডেলগুলি AI এর অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে অ্যালগরিদমগুলি স্বাধীনভাবে ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়। এই মডেলগুলি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই বিশাল ডেটা সেট প্রক্রিয়াকরণ, তথ্য আহরণ এবং টু-দ্য-পয়েন্ট ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য দায়ী৷

এই প্রযুক্তির বৃদ্ধি এবং এর মূল্য ভিত্তিক ফলাফল ব্যবসায়িক জীবনকে প্রবাহিত করার সম্ভাবনা রাখে। এখানে মেশিন লার্নিংয়ের পাঁচটি ব্যবহার রয়েছে যা আপনার কর্মজীবনকে পরিবর্তন করতে প্রস্তুত৷

স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের ব্যাপক ব্যবহার

বেশ কয়েকটি সংস্থা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনে ব্যবহৃত প্রযুক্তি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা শুরু করেছে। ভোক্তাদের প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে, ক্রমবর্ধমান চাহিদা এবং উত্সাহ এই প্রযুক্তি গ্রহণকে অনিবার্য করে তুলবে। স্ব-চালিত গাড়িগুলি পরিবহনের একটি দক্ষ ভবিষ্যতের প্রতিনিধিত্ব করে কারণ এটি ট্র্যাফিক-সম্পর্কিত প্রাণহানিকে 90 শতাংশের মতো কমিয়ে দেওয়ার ক্ষমতা রাখে৷

স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির পিছনে দক্ষতা মূলত মেশিন লার্নিং এর উপর ভিত্তি করে যা অ্যালগরিদমকে শক্তি দেয় এবং যানবাহনগুলিকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে চালানোর অনুমতি দেয়। রাডার, লিডার এবং ক্যামেরার মতো বিভিন্ন সেন্সর থেকে ডেটা পয়েন্ট অন্তর্ভুক্ত করে, এই মডেলটি দক্ষতার সাথে যানবাহনগুলিকে মসৃণভাবে চলতে দেয়। এছাড়াও, এই মেশিনগুলিতে গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলির মাধ্যমে সময়ের সাথে তাদের অভিজ্ঞতা থেকে শেখার প্রবণতা রয়েছে, তাই, ড্রাইভিংকে নিরাপদ করে তোলে৷

একটি উপযুক্ত স্বাস্থ্যসেবা সেটআপ

স্পষ্টতই, স্বাস্থ্যসেবা নেটওয়ার্ক যে কোনও অর্থনীতিতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শিল্প তবে এটিতে এখনও অবকাঠামো এবং দক্ষতার বেশিরভাগের অভাব রয়েছে। বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তার মধ্যে, হাসপাতালগুলি এখনও সিস্টেম অপ্টিমাইজেশনের সময় রোগীদের সংবেদনশীল বিবরণ কীভাবে সংরক্ষণ করা যায় তা বের করার চেষ্টা করছে৷

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের আবির্ভাবের সাথে যার কর্মের জন্য মানুষের প্রয়োজন হয় না, তথ্য সংরক্ষণের প্রক্রিয়াটি এখন গোপনীয়তা চুক্তি লঙ্ঘন ছাড়াই সম্ভব হতে পারে। এছাড়াও মেশিন লার্নিং-এর এই মডেলগুলি আমাদেরকে ঝুঁকির কারণগুলি এবং এর সম্ভাব্য নির্ণয়ের আরও ভালভাবে বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করতে পারে৷

রিটেল-ম্যানেজমেন্ট নেটওয়ার্ক

খুচরা শিল্প সারা বিশ্বে একটি সমৃদ্ধিশীল খাত এবং বছরের পর বছর ধরে ক্রমাগত উল্লেখযোগ্য বিক্রয় তৈরি করছে। এই শিল্পের ভিত্তি গ্রাহকদের আচরণ এবং আগ্রহের উপর নির্ভরশীল এবং তাই কোম্পানিগুলি প্রবণতা, জনসংখ্যা এবং ভোক্তাদের রুচির পরিপ্রেক্ষিতে ডেটা সংগ্রহে বিপুল পরিমাণ ব্যয় করে৷

যাইহোক, বেশ কয়েকটি সংস্থা সংকটের মুখোমুখি হচ্ছে কারণ তারা গুদামগুলি থেকে সংযোগ বিচ্ছিন্ন আকারে আসা এই ডেটাগুলি বোঝাতে অক্ষম। এর ফলে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টির অ-সম্পাদনা হয়, যা শেষ পর্যন্ত ব্যবসার ব্যর্থতার দিকে পরিচালিত করে। এখানে, মেশিন লার্নিংয়ের পিছনের প্রযুক্তি খুচরা বিক্রেতাদের তাদের গ্রাহক-শপিং প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করতে এবং একটি ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য একটি দুর্দান্ত সুযোগ দিতে পারে।

Machine Learning is responsible for calculating and predicting information based on earlier acquired data. In case of retail sector, it can guide companies, and recommend about discounts and latest trends based on consumer preferences. Amalgamating digital behavioral pattern with offline expertise can optimize the user journey right from the point of contact to follow-up, ultimately benefiting the ecommerce retailers.

Value-Added Content

Moderating of information is a chief concern on social media platforms like Facebook and Twitter, as they attempt to convey precise data to their users. The recent outrage on the circulation of fake news during elections has resulted in severe repercussions.

Evolving Machine Learning and AI technology can provide proprietary systems, where the interaction between Artificial Intelligence and humans will result in better understanding and eventually adaptation for tasks like moderating content. Machine Learning can tackle this problem with its innovative resources and tools and allow humans to be more productive at work.

Advanced Cyber Security

The damage involved in cybercrime is massive and tackling cyber threats is the need of the hour especially for large enterprises and startups. Experts are planning to cleverly implement the technology of Machine Learning models to identify frauds, stop phishing and tackle cyber-attacks.

Currently, the system of defense-mechanism is in action that uses previous data to swiftly recognize the threat and give protection against suspicious activity. Also, these algorithms can run 24×7 days without depletion.

However, it is too early to predict the success of Machine Learning at large scale but the recent trends are supporting this technology. For developers, larger the accessibility to Machine Learning models, greater are the benefits as they are using these models to achieve mass endorsements from customers and enterprises.

If you have anything to share, please comment in the section below.