অটোমেশন: ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যৎ?

মেশিন লার্নিং কম্পিউটিংয়ের ইতিহাসে সবচেয়ে বড় অগ্রগতি হয়েছে এবং এখন এটি বড় ডেটা এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে সক্ষম হচ্ছে। বড় তথ্য বিশ্লেষণ একটি এন্টারপ্রাইজ দৃষ্টিকোণ থেকে একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাটের বিপুল সংখ্যক বোঝা, ডেটা প্রস্তুতি বিশ্লেষণ এবং অপ্রয়োজনীয় ডেটা ফিল্টার করার মতো ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পদ নিবিড় হতে পারে। ডাটা সায়েন্টিস্ট বিশেষজ্ঞ নিয়োগ করা একটি ব্যয়বহুল প্রস্তাবনা এবং প্রতিটি কোম্পানির জন্য শেষ করার মাধ্যম নয়। বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন যে মেশিন লার্নিং বিশ্লেষণের সাথে যুক্ত অনেক কাজকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে - উভয় রুটিন এবং জটিল। স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং উল্লেখযোগ্য সংস্থানগুলি মুক্ত করতে পারে যা আরও জটিল এবং উদ্ভাবনী কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। মনে হয় মেশিন লার্নিং সব সময় এই দিকেই এগোচ্ছে।

তথ্য প্রযুক্তির প্রেক্ষিতে অটোমেশন

আইটি -তে, অটোমেশন হল বিভিন্ন সিস্টেম এবং সফটওয়্যারের সংযোগ, যা তাদেরকে কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম করে। আইটিতে, স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি সহজ এবং জটিল উভয় কাজ সম্পাদন করতে পারে। একটি সাধারণ কাজের উদাহরণ হতে পারে পিডিএফ-এর সাথে ফর্ম সংহত করা এবং সঠিক প্রাপকের কাছে নথি পাঠানো, যখন অফ-সাইট ব্যাকআপ প্রদান করা একটি জটিল কাজের উদাহরণ হতে পারে।

আপনার কাজ সঠিকভাবে করার জন্য, আপনাকে স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিতে প্রোগ্রাম বা স্পষ্ট নির্দেশনা দিতে হবে। প্রত্যেকবার একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম তার কাজের সুযোগ পরিবর্তন করার জন্য প্রয়োজন হয়, প্রোগ্রাম বা নির্দেশনা সেট কারো দ্বারা আপডেট করা প্রয়োজন। যদিও স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম তার কাজে কার্যকর, বিভিন্ন কারণে ত্রুটি দেখা দিতে পারে। যখন ত্রুটি ঘটে, তখন মূল কারণটি চিহ্নিত করা এবং সংশোধন করা প্রয়োজন। স্পষ্টতই, এর কাজ করার জন্য, একটি স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা সম্পূর্ণরূপে মানুষের উপর নির্ভরশীল। কাজের ধরন যত জটিল, ত্রুটি ও সমস্যার সম্ভাবনা তত বেশি।

আইটি শিল্পে অটোমেশনের একটি সাধারণ উদাহরণ হল ওয়েব ভিত্তিক ইউজার ইন্টারফেস পরীক্ষার স্বয়ংক্রিয়তা। টেস্ট কেসগুলি অটোমেশন স্ক্রিপ্টে খাওয়ানো হয় এবং সেই অনুযায়ী ইউজার ইন্টারফেস পরীক্ষা করা হয়। (মেশিন লার্নিং এর ব্যবহারিক প্রয়োগ সম্পর্কে আরো জানার জন্য, নেক্সট জেনারেশন ফ্রড ডিটেকশনে মেশিন লার্নিং এবং হ্যাডুপ দেখুন।)

অটোমেশনের পক্ষে যুক্তি হল যে এটি রুটিন এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য কাজ সম্পাদন করে এবং কর্মীদের আরো জটিল এবং সৃজনশীল কাজ করার জন্য মুক্ত করে। যাইহোক, এটিও যুক্তিযুক্ত যে অটোমেশন মানুষের দ্বারা পূর্বে সম্পাদিত অনেকগুলি কাজ বা ভূমিকা বাদ দিয়েছে। এখন, বিভিন্ন শিল্পে মেশিন লার্নিং প্রবেশের সাথে সাথে অটোমেশন একটি নতুন মাত্রা যোগ করতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং এর ভবিষ্যত?

মেশিন লার্নিং এর সারমর্ম হল একটি সিস্টেমের অব্যাহতভাবে ডেটা থেকে শেখার এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই বিকশিত হওয়ার ক্ষমতা। মেশিন লার্নিং মানুষের মস্তিষ্কের মতো কাজ করতে সক্ষম। উদাহরণস্বরূপ, ই-কমার্স সাইটগুলিতে সুপারিশ ইঞ্জিনগুলি ব্যবহারকারীর অনন্য পছন্দ এবং স্বাদ মূল্যায়ন করতে পারে এবং সবচেয়ে উপযুক্ত পণ্য এবং পরিষেবার উপর সুপারিশ প্রদান করতে পারে। এই সক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে, বড় তথ্য এবং বিশ্লেষণের সাথে যুক্ত জটিল কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য মেশিন লার্নিংকে আদর্শ হিসেবে দেখা হয়। এটি traditionalতিহ্যবাহী স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার প্রধান সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করেছে যা নিয়মিতভাবে মানুষের হস্তক্ষেপের অনুমতি দেয় না। একাধিক কেস স্টাডি রয়েছে যা মেশিন লার্নিংয়ের জটিল ডেটা বিশ্লেষণের কাজ সম্পাদনের ক্ষমতা প্রদর্শন করে, যা পরে এই কাগজে আলোচনা করা হবে।

ইতিমধ্যে উল্লেখ করা হয়েছে, বড় ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবসার জন্য একটি চ্যালেঞ্জিং প্রস্তাব, যা আংশিকভাবে মেশিন লার্নিং সিস্টেমে অর্পণ করা যেতে পারে। ব্যবসায়িক দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি অনেক সুবিধা বয়ে আনতে পারে যেমন আরো সৃজনশীল এবং মিশন সমালোচনামূলক কাজের জন্য ডেটা সায়েন্স রিসোর্স মুক্ত করা, কাজের চাপ বেশি, কাজ সম্পন্ন করতে কম সময় এবং কার্যকারিতার কার্যকারিতা।

কেস স্টাডি

2015 সালে, এমআইটি গবেষকরা একটি ডেটা সায়েন্স টুল নিয়ে কাজ শুরু করেছিলেন যা গভীর বৈশিষ্ট্য সংশ্লেষণ অ্যালগরিদম নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে বিপুল পরিমাণ কাঁচা ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা মডেল তৈরি করতে পারে। বিজ্ঞানীরা দাবি করেন যে অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিংয়ের সেরা বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করতে পারে। বিজ্ঞানীদের মতে, তারা এটি তিনটি ভিন্ন ডেটাসেটে পরীক্ষা করেছে এবং আরও অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পরীক্ষার প্রসারিত করছে। ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স বিষয়ক আন্তর্জাতিক সম্মেলনে উপস্থাপিত একটি গবেষণাপত্রে গবেষক জেমস ম্যাক্স ক্যান্টার এবং কল্যাণ বীরামচেনেনি বলেন, "একটি স্বয়ংক্রিয় টিউনিং প্রক্রিয়া ব্যবহার করে, আমরা মানুষের সম্পৃক্ততা ছাড়াই পুরো পথটিকে অপ্টিমাইজ করি, এটি বিভিন্ন ডেটাসেটে সাধারণীকরণের অনুমতি দেয়"।

আসুন টাস্কের জটিলতা দেখি: অ্যালগরিদম যা অটো-অ্যাডজাস্টমেন্ট ক্ষমতা হিসাবে পরিচিত, যার সাহায্যে অন্তর্দৃষ্টি বা মানগুলি কাঁচা ডেটা (যেমন বয়স বা লিঙ্গ) থেকে প্রাপ্ত বা বের করা যায়, যার পরে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক তথ্য মডেল তৈরি করা যায়। অ্যালগরিদম জটিল গাণিতিক ফাংশন এবং গাউসিয়ান কপুলা নামে একটি সম্ভাব্যতা তত্ত্ব ব্যবহার করে। অতএব অ্যালগরিদম পরিচালনা করতে পারে এমন জটিলতার স্তরটি বোঝা সহজ। এই কৌশল প্রতিযোগিতায় পুরস্কারও জিতেছে।

মেশিন লার্নিং হোমওয়ার্ককে প্রতিস্থাপন করতে পারে

এটি বিশ্বজুড়ে আলোচনা করা হচ্ছে যে মেশিন লার্নিং অনেক কাজকে প্রতিস্থাপন করতে পারে কারণ এটি মানুষের মস্তিষ্কের দক্ষতার সাথে কাজ সম্পাদন করে। আসলে, কিছু উদ্বেগ রয়েছে যে মেশিন লার্নিং ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রতিস্থাপন করবে এবং এই ধরনের উদ্বেগের একটি ভিত্তি আছে বলে মনে হচ্ছে।

গড় ব্যবহারকারীর কাছে যাদের ডেটা বিশ্লেষণ দক্ষতা নেই কিন্তু তাদের দৈনন্দিন জীবনে বিশ্লেষণমূলক চাহিদার বিভিন্ন ডিগ্রী রয়েছে, তাদের জন্য এমন কম্পিউটার ব্যবহার করা সম্ভব নয় যা বিপুল পরিমাণে তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে এবং বিশ্লেষণের তথ্য সরবরাহ করতে পারে। যাইহোক, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কৌশলগুলি কম্পিউটারকে প্রাকৃতিক মানব ভাষা গ্রহণ এবং প্রক্রিয়া করতে শেখানোর মাধ্যমে এই সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করতে পারে। এইভাবে, গড় ব্যবহারকারীর অত্যাধুনিক বিশ্লেষণমূলক কাজ বা দক্ষতার প্রয়োজন হয় না।

আইবিএম বিশ্বাস করে যে ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে আনা বা তার পণ্য ওয়াটসন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে দূর করা যেতে পারে। ওয়াটসনের অ্যানালিটিক্স এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্সের ভাইস প্রেসিডেন্ট মার্ক অ্যাটসচুলারের মতে, "ওয়াটসনের মতো জ্ঞানীয় ব্যবস্থার সাথে, আপনি শুধু আপনার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন - অথবা যদি আপনার কোন প্রশ্ন না থাকে, আপনি শুধু আপনার ডেটা আপলোড করুন এবং ওয়াটসন এটি দেখতে পারেন এবং আপনি কি জানতে চান তা অনুমান করুন। ”

উপসংহার

অটোমেশন মেশিন লার্নিং-এর পরবর্তী যৌক্তিক পদক্ষেপ এবং আমরা ইতোমধ্যে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে এর প্রভাব অনুভব করছি-ই-কমার্স সাইট, ফেসবুক বন্ধুর পরামর্শ, লিঙ্কডইন নেটওয়ার্ক পরামর্শ এবং এয়ারবিএনবি সার্চ র .্যাঙ্কিং। প্রদত্ত উদাহরণগুলি বিবেচনা করলে, এতে কোন সন্দেহ নেই যে এটি স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং সিস্টেম দ্বারা উত্পাদিত আউটপুটের মানের জন্য দায়ী করা যেতে পারে। এর সমস্ত গুণাবলী এবং সুবিধার জন্য, মেশিন লার্নিংয়ের ধারণাটি বিশাল বেকারত্ব সৃষ্টি করে বলে মনে হয় একটু বেশি প্রতিক্রিয়া। মেশিনগুলি আমাদের জীবনের অনেক অংশে কয়েক দশক ধরে মানুষকে প্রতিস্থাপন করে আসছে, কিন্তু মানুষ শিল্পে প্রাসঙ্গিক থাকার জন্য বিবর্তিত এবং অভিযোজিত হয়েছে। মতামত অনুসারে, মেশিন লার্নিং তার সমস্ত ব্যাঘাতের জন্য অন্য একটি তরঙ্গ যা মানুষ মানিয়ে নেবে।


পোস্টের সময়: আগস্ট-03-2021