প্রশ্ন:
ক্যারিয়ারের পেশাদাররা মেশিন লার্নিংয়ে কীভাবে দাঁড়ায় তার কয়েকটি প্রাথমিক উপায় কী?
উত্তর:মেশিন লার্নিং সাফল্যের প্রায়শই দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার সংমিশ্রণের প্রয়োজন হয়। এই কয়েকটি নীতি এবং দক্ষতা সেটগুলির বিষয়ে বিশদে যাওয়ার পরে ব্যক্তিরা যখন মেশিন লার্নিং পেশাদারদের নিয়োগ দেয় তখন সংস্থাগুলি কী খুঁজছেন তা আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করে।
খুব বেসিক অর্থে, আপনি বলতে পারেন যে মেশিন লার্নিং সাফল্য প্রায়শই একটি ত্রিগুণ নীতি - প্রোগ্রামিং, গণিত এবং অন্তর্দৃষ্টি উপর নির্ভর করে। এই তিনটি জিনিসের প্রত্যেকটিই মৌলিকভাবে আলাদা, তবে মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞ হিসাবে পেশাগত পেশাদারকে বিকাশে এগুলির প্রতিটিই ভূমিকা পালন করে।
প্রোগ্রামিংয়ের শেষে থেকে পাইথন এবং আর এর মতো ভাষা জেনে রাখা প্রচুর উপকারী হয়ে ওঠে, তবে সিওবিএল, পার্ল এবং রুবেল অন রেলগুলির মতো ভাষা থেকে ক্রসওভার দক্ষতা রয়েছে যার কিছু মূল্য থাকতে পারে। এর অংশটি হ'ল প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক প্রকৃতির কারণে - যে ক্রিয়াকলাপগুলি এবং মূল্যবোধ যেখানে তাদের হওয়া দরকার তা রাউটিংয়ের সাথে আপনি আচরণ করছেন। তারপরে মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিও রয়েছে যা লিগ্যাসি কোডের সুবিধা নিয়ে থাকে।
দ্বিতীয় মৌলিক নীতিটি গণিত। উন্নত গাণিতিক দক্ষতা বা বুদ্ধিমান ব্যক্তিদের মেশিন লার্নিং বিশ্বে প্রায়শই অনেক বেশি সাফল্য থাকে। যখন তারা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বা অন্যান্য মডেলগুলির দিকে তাকান, তারা সেই গাণিতিক সমীকরণগুলি ভেঙে ফেলতে সক্ষম হন যা নেটওয়ার্ক আউটপুটগুলিতে বাড়ে। লোকেরা প্রায়শই প্রযুক্তিবিদদের কাছে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি "ব্ল্যাক বক্স" হওয়ার বিষয়ে কথা বলেন - তবে আপনি যে পরিমাণে গণিতে জ্ঞান বোধ করছেন, আপনি প্রোগ্রামটি কী করছে তার আরও ভাল বোঝার দিকে যাত্রা শুরু করতে পারেন।
এটি তৃতীয় নীতির দিকে নিয়ে যায় যা অন্তর্দৃষ্টি। সম্ভাব্য পরিসংখ্যান বোঝা সত্যিই মেশিন লার্নিং সাফল্যে সহায়তা করে। এটি কারণ মেশিন লার্নিংয়ের সাথে, প্রকল্পগুলি একটি সম্পূর্ণরূপে ডিটারমিনিস্টিক বা লিনিয়ার প্রোগ্রামিং অঞ্চল থেকে একটি নতুন সম্ভাব্য জোনে স্থানান্তরিত হয়। সম্ভাব্যতা সম্পর্কে আরও সচেতন ব্যক্তিরা ওজনযুক্ত ইনপুটগুলি দেখতে পারেন এবং ফলাফল কী হতে পারে তা আরও ভালভাবে পূর্বাভাস দিতে পারেন। তবে অন্য অর্থে, লোকেরা যিনি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে স্বজ্ঞাত জ্ঞানবান হন তারা বুঝতে পারবেন যে কীভাবে এর প্রয়োগগুলি বোধগম্যর মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখতে হয়।
আজ মেশিন লার্নিংয়ের বড় পাঁচটি সমস্যার মধ্যে একটি হ'ল এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মেশিন লার্নিংয়ের ব্যাপক এবং নির্বিচারে প্রয়োগ। অনেকগুলি পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে মেশিন লার্নিং কেবল একটি ভাল সমাধান নয় - এটি সিস্টেম জটিলতা, অত্যধিক মানসিক চাপ, ব্ল্যাক বক্সের সমস্যা যা আগে উল্লিখিত ছিল বা অন্য কোনও কারণে। মেশিন লার্নিং স্পেসের সবচেয়ে মূল্যবান পেশাদারদের মধ্যে কয়েকজন হবেন যারা প্রকল্পগুলি কীভাবে ভালভাবে চয়ন করতে জানেন - মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে কীভাবে সংশোধন করবেন - এবং দক্ষ পরামর্শদাতা হিসাবে কীভাবে বাই-ইন এবং পদ্ধতি পরিচালনা করবেন।
