View on YouTube by Video
Facebook page
How machine learning is changing the world?
Machine learning is revolutionizing various industries and aspects of our lives, transforming the way we interact with technology and shaping the future of data-driven decision-making. Here are seven easy steps that illustrate how machine learning is changing the world:
1. **Data Collection:** Machine learning relies on vast amounts of data to learn patterns and make predictions. With the advent of the internet, smartphones, and IoT devices, massive volumes of data are generated daily, providing the raw material for training machine learning models.
2. **Data Preprocessing:** Raw data often contains noise, inconsistencies, or missing values. Machine learning involves preprocessing steps to clean, normalize, and transform the data into a usable format, ensuring high-quality input for the algorithms.
3. **Model Selection:** Different machine learning algorithms are suitable for different tasks. Researchers and practitioners choose the most appropriate model based on the problem they want to solve, such as classification, regression, clustering, or recommendation.
4. **Training the Model:** During this step, the selected model is fed with the preprocessed data to learn patterns and relationships. The algorithm fine-tunes its internal parameters to minimize errors and optimize performance.
5. **Validation and Testing:** To ensure the model's generalizability, it's essential to validate it on new, unseen data. Validation helps detect overfitting (when the model performs well on training data but poorly on new data) and fine-tune hyperparameters for better performance.
6. **Deployment:** Once the model passes the validation stage, it can be deployed to make predictions on new data in real-world applications. This deployment can happen on cloud servers, edge devices, or integrated into various software systems.
7. **Continuous Learning and Improvement:** Machine learning models can adapt to changing data and improve over time. By regularly updating the models with new data, they can remain relevant and accurate, allowing organizations to make data-driven decisions efficiently.
In conclusion, machine learning is transforming industries by harnessing the power of data, automating tasks, and enabling businesses to extract valuable insights from their information, leading to enhanced efficiency and better decision-making.
English to Bangle
মেশিন লার্নিং কীভাবে বিশ্বকে বদলে দিচ্ছে?
মেশিন লার্নিং আমাদের জীবনের বিভিন্ন শিল্প ও দিকগুলিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে, প্রযুক্তির সাথে আমাদের যোগাযোগের উপায়কে রূপান্তরিত করছে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের ভবিষ্যতকে রূপ দিচ্ছে। এখানে সাতটি সহজ পদক্ষেপ রয়েছে যা বোঝায় যে কীভাবে মেশিন লার্নিং বিশ্বকে পরিবর্তন করছে:
1. **ডেটা সংগ্রহ:** মেশিন লার্নিং প্যাটার্ন শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর নির্ভর করে। ইন্টারনেট, স্মার্টফোন এবং আইওটি ডিভাইসের আবির্ভাবের সাথে, প্রতিদিন প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি হয়, যা মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের কাঁচামাল সরবরাহ করে।
2. **ডেটা প্রিপ্রসেসিং:** কাঁচা ডেটাতে প্রায়ই গোলমাল, অসঙ্গতি বা অনুপস্থিত মান থাকে। মেশিন লার্নিং-এ অ্যালগরিদমগুলির জন্য উচ্চ-মানের ইনপুট নিশ্চিত করে ডেটাকে একটি ব্যবহারযোগ্য বিন্যাসে পরিষ্কার, স্বাভাবিককরণ এবং রূপান্তর করার জন্য প্রি-প্রসেসিং পদক্ষেপ জড়িত।
3. **মডেল নির্বাচন:** বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিভিন্ন কাজের জন্য উপযুক্ত। গবেষকরা এবং অনুশীলনকারীরা যে সমস্যার সমাধান করতে চান তার উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল বেছে নেন, যেমন শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং বা সুপারিশ।
4. **মডেলের প্রশিক্ষণ:** এই ধাপে, নির্বাচিত মডেলটিকে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক শেখার জন্য প্রি-প্রসেসড ডেটা দেওয়া হয়। অ্যালগরিদম ত্রুটি কমাতে এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে এর অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে সূক্ষ্ম সুর করে।
5. **ভ্যালিডেশন এবং টেস্টিং:** মডেলের সাধারণীকরণ নিশ্চিত করতে, নতুন, অদেখা ডেটাতে এটিকে যাচাই করা অপরিহার্য। যাচাইকরণ ওভারফিটিং সনাক্ত করতে সাহায্য করে (যখন মডেলটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু নতুন ডেটাতে খারাপভাবে) এবং ভাল পারফরম্যান্সের জন্য সূক্ষ্ম-টিউন হাইপারপ্যারামিটার।
6. **ডিপ্লয়মেন্ট:** মডেলটি একবার বৈধকরণের পর্যায় পার হয়ে গেলে, বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে এটি স্থাপন করা যেতে পারে। এই স্থাপনাটি ক্লাউড সার্ভার, এজ ডিভাইসে বা বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমে একত্রিত হতে পারে।
7. **অবিচ্ছিন্ন শিক্ষা এবং উন্নতি:** মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ডেটা পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং সময়ের সাথে সাথে উন্নতি করতে পারে। নিয়মিতভাবে নতুন ডেটা সহ মডেলগুলি আপডেট করার মাধ্যমে, তারা প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল থাকতে পারে, সংস্থাগুলিকে দক্ষতার সাথে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।
উপসংহারে, মেশিন লার্নিং ডেটার শক্তি, স্বয়ংক্রিয় কাজগুলি ব্যবহার করে এবং ব্যবসাগুলিকে তাদের তথ্য থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম করে শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করছে, যা উন্নত দক্ষতা এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করে৷
Copyright © arifzone23
