প্রশ্ন:
মেশিন লার্নিং পেশাদাররা কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণী কীভাবে ব্যবহার করবেন?
উত্তর:মেশিন লার্নিং প্রফেশনালগণ সম্পূর্ণ উপায়ে কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করেন, সাধারণত কোনও নির্দিষ্ট লক্ষ্য বা সমস্যায় মেশিন লার্নিং টেকনিকের কিছু ফর্ম প্রয়োগ করে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য আরও আদেশযুক্ত সূচনা পয়েন্ট থেকে উপকৃত হতে পারে।
কাঠামোগত পূর্বাভাসের একটি প্রযুক্তিগত সংজ্ঞায় "স্কেলার স্বতন্ত্র বা বাস্তব মানের পরিবর্তে কাঠামোগত বস্তুর পূর্বাভাস দেওয়া" জড়িত।
এটি বলার আর একটি উপায় হ'ল এটি হ'ল কেবল শূন্যতায় পৃথক পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করার পরিবর্তে কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি একটি নির্দিষ্ট কাঠামোর একটি মডেল থেকে কাজ করে এবং সেটিকে ভবিষ্যদ্বাণী শিখার এবং তৈরি করার জন্য ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে। (পড়ুন এআই কীভাবে ব্যক্তিত্বের পূর্বাভাসে সহায়তা করতে পারে?)
কাঠামোগত পূর্বাভাসের কৌশলগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তনশীল - বায়সীয় কৌশল থেকে শুরু করে ইনডাকটিভ লজিক প্রোগ্রামিং, মার্কভ লজিক নেটওয়ার্ক এবং কাঠামোগত সহায়তা ভেক্টর মেশিন বা নিকটবর্তী প্রতিবেশী অ্যালগরিদম, মেশিন লার্নিং পেশাদারদের ডেটা সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করার জন্য তাদের বিস্তৃত একটি টুলসেট রয়েছে।
এই ধারণাগুলিতে সাধারণ যেটি কিছু অন্তর্নিহিত কাঠামোর ব্যবহার যা মেশিন লার্নিংয়ের কাজটি অন্তর্নিহিতভাবে প্রতিষ্ঠিত।
বিশেষজ্ঞরা প্রায়শই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের ধারণা দেন, যেখানে বক্তৃতার অংশগুলিকে একটি পাঠ্য কাঠামোর উপাদানগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য ট্যাগ করা হয় - অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে অপটিক্যাল চরিত্রের স্বীকৃতি অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেখানে একটি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম একটি প্রদত্ত ইনপুট, বা জটিল চিত্রের অংশগুলি পার্স করে হাতের লিখিত শব্দের স্বীকৃতি দেয় প্রক্রিয়াজাতকরণ, যেখানে কম্পিউটারগুলি বিভাগযুক্ত ইনপুটটির ভিত্তিতে অবজেক্টগুলি সনাক্ত করতে শেখে, উদাহরণস্বরূপ, অনেকগুলি "স্তর" সমন্বিত কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে।
বিশেষজ্ঞরা রৈখিক মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকরণ, রৈখিক সামঞ্জস্য ফাংশন এবং কাঠামোগত পূর্বাভাস তৈরির জন্য অন্যান্য ভিত্তি কৌশল সম্পর্কে কথা বলতে পারেন। খুব সাধারণ অর্থে, তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিংয়ের বিস্তৃত ক্ষেত্রের চেয়ে কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আলাদা মডেল তৈরি করে - প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং এবং ট্যাগযুক্ত ফোনমেস বা শব্দগুলিতে কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উদাহরণে ফিরে যেতে, আমরা দেখতে পাই যে লেবেলের ব্যবহারের জন্য তদারকি করা মেশিন লার্নিং নিজেই কাঠামোগত মডেলের দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে - অর্থপূর্ণ পাঠ্য যা সরবরাহ করা হয়, সম্ভবত টেস্ট সেট এবং প্রশিক্ষণের সেটগুলিতে।
তারপরে, যখন মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামটিকে তার কাজটি looseিলা করতে দেওয়া হয়, এটি স্ট্রাকচারাল মডেলের ভিত্তিতে প্রতিষ্ঠিত। এটি বিশেষজ্ঞরা বলছেন, প্রোগ্রামটি কীভাবে ক্রিয়া, ক্রিয়াপদ, বিশেষণ এবং বিশেষ্যগুলির মতো বক্তৃতাটির অন্যান্য অংশগুলির জন্য ভুল বোঝার পরিবর্তে বা কীভাবে তারা বিশ্বব্যাপী প্রেক্ষাপটে কাজ করে তা আলাদা করতে সক্ষম না হওয়ার মতো কিছু অংশকে কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা কিছুটা ব্যাখ্যা করে । (পড়ুন আপনার ডেটা কতটা স্ট্রাকচার্ড? স্ট্রাকচার্ড, অস্ট্রাস্ট্রাক্টড এবং অর্ধ-কাঠামোগত ডেটা পরীক্ষা করা))
কাঠামোগত পূর্বাভাসের ক্ষেত্রটি বিভিন্ন ধরণের মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকশিত হওয়ায় মেশিন লার্নিংয়ের মূল অঙ্গ হিসাবে রয়ে গেছে।
