এখানে মেশিন লার্নিং (ML) সম্পর্কে মূল বিষয়গুলি পয়েন্ট আকারে দেওয়া হলো:
মেশিন লার্নিং (ML) কী:
- মেশিন লার্নিং হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI)-এর একটি শাখা, যা কম্পিউটারকে ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে এবং প্যাটার্ন শনাক্ত করতে সাহায্য করে, কোনো নির্দিষ্ট নির্দেশনা ছাড়াই।
- এটি কম্পিউটারকে ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে বিশাল ডেটা সেট সংগ্রহ করতে এবং ব্যবহারযোগ্য প্রবণতা ও প্যাটার্ন বিশ্লেষণের মাধ্যমে স্বাধীনভাবে শিখতে ও অ্যালগরিদম আপডেট করতে সক্ষম করে।
মেশিন লার্নিং মডেলের প্রকারভেদ:
- সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং: এটি লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, যেখানে প্রতিটি ইনপুটের একটি সঠিক আউটপুট বা বিভাগ থাকে, যেমন ছবির শ্রেণীবিভাগ বা রোগের নির্ণয়।
- আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং: এটি লেবেলবিহীন ডেটা বিশ্লেষণ করে স্বাধীনভাবে প্যাটার্ন, গোষ্ঠী বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে, যেমন ক্লাস্টারিং বা ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন।
- রিনফোর্সমেন্ট মেশিন লার্নিং: এটি পুরস্কার/শাস্তি ব্যবস্থার মাধ্যমে পরীক্ষা ও ত্রুটির ভিত্তিতে শেখে এবং ফলাফলের সাফল্য ও ব্যর্থতার উপর ভিত্তি করে আরও নির্ভুল হয়, যেমন স্ব-চালিত গাড়ি বা ভিডিও গেমে।
- অতিরিক্ত প্রকারভেদ: সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং (লেবেলযুক্ত ও লেবেলবিহীন ডেটার মিশ্রণ) এবং সেল্ফ-সুপারভাইজড লার্নিং (ডেটা থেকে নিজস্ব লেবেল তৈরি করা)।
মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে (ধাপসমূহ):
- ডেটা সংগ্রহ ও প্রস্তুতি।
- মডেল প্রোগ্রামিং।
- মডেলকে প্রশিক্ষণ ও সূক্ষ্ম-সমন্বয় করা।
- মডেল স্থাপন করা।
- মডেল থেকে পূর্বাভাস গ্রহণ করা।
- পূর্বাভাসের মূল্যায়ন করা।
- মডেলের ধারাবাহিক ব্যবস্থাপনা।
মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার:
- বিভিন্ন শিল্পে ডেটা সেট বিশ্লেষণ, যেমন স্বাস্থ্যসেবা, বিজ্ঞান, অর্থ, শক্তি, খুচরা ব্যবসা, ভাষা শিক্ষা, সুপারিশ সিস্টেম (যেমন Netflix) এবং ফিনান্সিয়াল সার্ভিসেস।
- বিশেষ করে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি ঋণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, অর্থ পাচার বিরোধী কার্যকলাপ (AML) এবং ট্রেড ট্রানস্যাকশনে ML ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং-এর সুবিধা:
- ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণ এবং নতুন অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার।
- অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়ার মাধ্যমে ক্রমাগত নির্ভুলতা বৃদ্ধি।
- খরচ সাশ্রয় এবং মডেলের নির্ভুলতা বৃদ্ধি।
- জটিল সমস্যার সমাধান এবং বিভিন্ন গণনামূলক চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করার ক্ষমতা।
মেশিন লার্নিং-এর চ্যালেঞ্জ ও ঝুঁকি:
- প্রাথমিক প্রত্যাশা সত্ত্বেও বাস্তব প্রয়োগে সীমাবদ্ধতা এবং উচ্চ খরচ, ত্রুটি প্রবণতা ও অপব্যবহারের ঝুঁকি।
- তথ্যের উৎস এবং অন্তর্নিহিত পক্ষপাতের নৈতিক বিবেচনা।
- কম্পিউটার মানুষের মতো তার যুক্তির ব্যাখ্যা দিতে পারে না, যা জবাবদিহিতা ও বোধগম্যতার অভাব তৈরি করে ("ব্ল্যাক বক্স" সমস্যা)।
- ডেটার গুণগত মান, অপ্রাপ্যতা এবং লেবেলযুক্ত ডেটার উচ্চ খরচ।
- নিয়ন্ত্রক পরিবেশের দ্রুত পরিবর্তন এবং মানসম্মত আইন ও নিয়ন্ত্রণের অভাব।
- সাইবার আক্রমণের জন্য জেনারেটিভ AI-এর সহজলভ্যতা একটি ক্রমবর্ধমান নিরাপত্তা ঝুঁকি।
- প্রতিষ্ঠানের মধ্যে কর্মীদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা সেটের অভাব।
ব্যাখ্যামূলক AI (XAI) এর মূলনীতি:
- NIST এক্সপ্লেইনেবল AI সিস্টেমের জন্য চারটি মৌলিক নীতি প্রস্তাব করেছে:
- এই নীতিগুলি নিশ্চিত করা একটি ব্যাখ্যামূলক AI সিস্টেমের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ব্যবহারকারীদের আস্থা বাড়াতে এবং ক্ষতিকর বা ভুল আউটপুট প্রতিরোধ করতে সাহায্য করে।
