মেশিন কী শিখছে?
মেশিন লার্নিং এমন ধারণা যা কোনও কম্পিউটার প্রোগ্রাম মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই নতুন ডেটা শিখতে এবং মানিয়ে নিতে পারে। মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র (এআই) যা বিশ্বব্যাপী অর্থনীতিতে পরিবর্তনগুলি নির্বিশেষে একটি কম্পিউটারের অন্তর্নির্মিত অ্যালগরিদমকে বর্তমান রাখে।
মেশিন লার্নিং ব্যাখ্যা
অর্থনীতির বিভিন্ন সেক্টর বিবিধ উত্স থেকে বিভিন্ন ফর্ম্যাটে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সরবরাহ করছে। প্রযুক্তি ব্যবহারের প্রগতিশীল ব্যবহারের কারণে প্রচুর পরিমাণে ডেটা, বড় ডেটা হিসাবে পরিচিত, সহজেই উপলব্ধ ও অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠছে। সংস্থাগুলি এবং সরকারগুলি বিশাল তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে যা বড় ডেটাতে আলতো চাপানো থেকে প্রাপ্ত হতে পারে তবে এর তথ্যের প্রচুর পরিমাণে সংঘবদ্ধ করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থান এবং সময়ের অভাব রয়েছে। সেই হিসাবে, ডেটা সেট থেকে দরকারী তথ্য সংগ্রহ, প্রক্রিয়াজাতকরণ, যোগাযোগ করতে এবং ভাগ করে নেওয়ার জন্য বিভিন্ন শিল্প কর্তৃক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবস্থাগুলি নিযুক্ত করা হচ্ছে। বড় তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য ক্রমবর্ধমান এআই এর একটি পদ্ধতি হ'ল মেশিন লার্নিং।
মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন
মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলি মেশিন বা কম্পিউটারে নির্মিত একটি জটিল অ্যালগরিদম বা উত্স কোডের মাধ্যমে তৈরি হয়। এই প্রোগ্রামিং কোডটি এমন একটি মডেল তৈরি করে যা ডেটা সনাক্ত করে এবং এটি সনাক্ত করে এমন ডেটার চারপাশে পূর্বাভাস তৈরি করে। মডেলটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটির নিদর্শন গঠনে অ্যালগরিদমে নির্মিত প্যারামিটার ব্যবহার করে। যখন নতুন বা অতিরিক্ত ডেটা উপলভ্য হয়ে যায়, অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোনও প্যাটার্ন পরিবর্তনগুলি পরীক্ষা করার জন্য প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে। তবে, মডেলটি পরিবর্তন করা উচিত নয়।
বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভিন্ন ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়। নতুন বিনিয়োগের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে ট্রেডিং সিস্টেমগুলি ক্রমাঙ্কিত করা যেতে পারে। বিপণন এবং ই-বাণিজ্য প্ল্যাটফর্মগুলি তাদের ব্যবহারকারীদের ইন্টারনেট অনুসন্ধানের ইতিহাস বা পূর্ববর্তী লেনদেনের উপর ভিত্তি করে তাদের ব্যবহারকারীদের সঠিক এবং ব্যক্তিগতকৃত প্রস্তাবনা সরবরাহ করতে সুরযুক্ত হতে পারে। Institutionsণ প্রদানকারী প্রতিষ্ঠানগুলি খারাপ loansণ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং creditণ ঝুঁকি মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিংকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। তথ্য কেন্দ্রগুলি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বিশ্বের প্রতিটি কোণ থেকে বিপুল পরিমাণে সংবাদ গল্পগুলি কাভার করতে পারে। ব্যাংকগুলি মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি থেকে জালিয়াতি সনাক্তকরণ সরঞ্জাম তৈরি করতে পারে। ডিজিটাল-বুদ্ধিমান যুগে মেশিন লার্নিংয়ের অন্তর্ভুক্তি যখন ব্যবসা এবং সরকারগুলি বড় ডেটা উপস্থাপন করে এমন সুযোগগুলি সম্পর্কে আরও সচেতন হয়।
মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে
মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে তা আর্থিক বিশ্বে একটি চিত্র দ্বারা আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। Ditionতিহ্যগতভাবে, সিকিওরিটি বাজারে বিনিয়োগকারী খেলোয়াড় যেমন আর্থিক গবেষক, বিশ্লেষক, সম্পদ ব্যবস্থাপক, পৃথক বিনিয়োগকারীরা লাভজনক বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে বিশ্বজুড়ে বিভিন্ন সংস্থার প্রচুর তথ্যের মধ্য দিয়ে ঘায়েল করে। তবে কিছু প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রচারমাধ্যমে ব্যাপকভাবে প্রচারিত হতে পারে না এবং কেবলমাত্র এমন কয়েকজন নির্বাচিত ব্যক্তির কাছেই গোপনীয় হতে পারে যারা এই সংস্থার কর্মচারী বা দেশের বাসিন্দা হওয়ার তথ্য পেয়ে থাকেন যেখানে তথ্য এসেছে। তদুপরি, একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যেই মানুষ কেবলমাত্র এতগুলি তথ্য সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। এখানেই মেশিন লার্নিং আসে।
একটি সম্পদ পরিচালন সংস্থা তার বিনিয়োগ বিশ্লেষণ এবং গবেষণা ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং নিয়োগ করতে পারে। বলুন সম্পদ পরিচালক কেবল খনির স্টকগুলিতে বিনিয়োগ করে। সিস্টেমে নির্মিত মডেলটি ওয়েবে স্ক্যান করে এবং ব্যবসা, শিল্প, শহর এবং দেশগুলি থেকে সমস্ত ধরণের সংবাদ ইভেন্ট সংগ্রহ করে এবং সংগৃহীত এই তথ্য ডেটা সেট আপ করে। সংস্থার সম্পদ পরিচালক এবং গবেষকরা তাদের মানবিক শক্তি এবং বুদ্ধি ব্যবহার করে ডেটা সেটে তথ্য পেতে সক্ষম হতেন না। মডেলের পাশাপাশি নির্মিত প্যারামিটারগুলি ডেটা সেট থেকে খনির সংস্থাগুলি, অনুসন্ধান সেক্টরের নিয়ন্ত্রক নীতি এবং নির্বাচিত দেশগুলির রাজনৈতিক ইভেন্টগুলি সম্পর্কে কেবলমাত্র ডেটা বের করে। বলুন একটি খনির সংস্থা এক্সওয়াইজেড সবেমাত্র দক্ষিণ আফ্রিকার একটি ছোট্ট শহরে একটি হীরার খনি আবিষ্কার করেছে, মেশিন লার্নিং অ্যাপটি এটিকে প্রাসঙ্গিক ডেটা হিসাবে তুলে ধরবে। মডেলটি তারপরে খনির শিল্পটি কোনও সময়ের জন্য লাভজনক হবে, বা খনির স্টকগুলি নির্দিষ্ট সময়ে মূল্য বৃদ্ধির সম্ভাবনা রয়েছে কিনা সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ নামক একটি বিশ্লেষণ সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে। এই তথ্যটি তার পোর্টফোলিওটির বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত নিতে সম্পদ পরিচালকের কাছে রিলে করা হয়। সম্পদ ব্যবস্থাপক এক্সওয়াইজেড স্টকে কয়েক মিলিয়ন ডলার বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
প্রতিকূল ঘটনার পরিপ্রেক্ষিতে যেমন দক্ষিণ আফ্রিকার খনি শ্রমিকরা ধর্মঘটে চলছে, কম্পিউটার অ্যালগরিদম একটি নতুন প্যাটার্ন তৈরি করতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে। এইভাবে, মেশিনে তৈরি গণ্য মডেলটি বিশ্ব ইভেন্টগুলিতে পরিবর্তিত হওয়া এবং পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করার জন্য কোনও কোডের কোডটি টুইঙ্ক করার প্রয়োজন ছাড়াই বর্তমান থাকে। সম্পদ ব্যবস্থাপক সময় মতো এই নতুন ডেটা পেয়েছেন বলে তারা স্টক থেকে বেরিয়ে তার লোকসান সীমাবদ্ধ করতে সক্ষম হয়।
