মেশিন লার্নিং এর তৃতীয় পর্বে সবাইকে আবারও স্বাগত।

মেশিন লার্নিং সহ প্রায় শিক্ষণীয় সব বিষয়ের ক্ষেত্রেই কিছু কথা আর একটি বার স্মরণ করালে মন্দ্য হবে না কারণ যে কোন কিছু শেখার ক্ষেত্রে ঐ শিক্ষণীয় বিষয়টির মূল বেসিক জ্ঞানটাই মানুষের ঐ বিষয়টি নিয়ে সামনের দিকে চলায় পথের-পাথেয় হয়ে দাড়ায়। মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম গুলো অন্যান্য প্রোগ্রাম থেকে একটু ভিন্ন আর এগুলো নিজে থেকেই কখন কি কাজ করতে হবে বুঝে নেয়। তবে মনে রাখতে হবে প্রথমেই প্রোগ্রাম গুলোকে আগে কিছু ডেটা দিয়ে ট্রেইন করা হয় প্রথমের দিকে এরা সঠিক আউটপুট না দিলেও শিখতে শিখতে এক সময় সঠিক আউটপুট দেয়।

মেশিন লার্নিং বেশকিছু শাখা-প্রশাখা আছে। মনে রাখতে হবে তাদের এক একটির জন্য এক এক রকম অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট করা আছে। যেমন ধরুন ন্যচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এর জন্য এক ধরণের অ্যালগরিদম, ভয়েজ রিকগনিশনের জন্য এক ধরণের অ্যালগরিদম, কম্পিউটার ভিশন এর জন্য এক ধরণের অ্যালগরিদম ব্যবহারের প্রয়োজন হয়। এই মেশিন লার্নিং বিভাগের একই ক্যাটেগরির দরকারি অ্যালগরিদম গুলো একসাথে ইমপ্লিমেন্ট করা থাকলে সেগুলোকে মেশিন লার্নিং লারিব্রেরী অথবা ML ফ্রেমওয়ার্ক নামে ডাকা হয়। প্রতিটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদমের জন্য সঠিক ভাবে ইমপ্লিমেন্ট করে যে কেউ নিজের মত করে ব্যবহার করতে পারে এই মেশিন লার্নিং লারিব্রেরী অথবা ML ফ্রেমওয়ার্ক। মেশিন লার্নিং এর জন্য প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের প্রয়োজনীয়তা অপরিসীম। কারন মেশিন লার্নিং সিস্টেমটি হচ্ছে বেশ কত গুলো অ্যালগরিদমের যোগফল। আমরা এই অ্যালগরিদম গুলোকে প্রোগ্রামিং এর যে কোন ল্যাঙ্গুয়েজে ইমপ্লিমেন্ট করে মেশিন লার্নিং ওপর কাজ করে যেতে পারি। আমাদের মনে রাখা উচিত কিছু কিছু প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে বিল্ট ইন কিছু অ্যালগরিদম ইমপ্লিমেন্টেড থাকার কারণে ঐসব ল্যাঙ্গুয়েজ বেশি জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে।

উদাহরণ স্বরূপ বলা যায় স্ট্যাটিস্টিশিয়ান দ্বারা ডেভেলপকৃত R প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ, যা কিনা মূলত স্ট্যাটিসটিক্স রিলেটেড কাজ করার জন্য ডেভেলপকৃত। মেশিন লার্নিং এর সামগ্রিক ব্যবহার এরিয়ার বহুল অংশে ডেটা নিয়ে প্রচুর কাজ করতে হয় আর এ কারণেই  মেশিন লার্নিং এর জন্য R প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ অনেক জনপ্রিয়।

এবার আসা যাক মেশিন লার্নিং এর দুনিয়ায় আর এক উজ্জ্বল প্রোগ্রামিং “পাইথন প্রোগ্রামিং” এর কথায়। পাইথনের আন্ডারে বেশকিছু লাইব্রেরি রয়েছে ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য। তারমধ্যে ‘scikit-learn’বহুল ব্যবহার লক্ষ্যনীয়। মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে পাইথন প্রোগ্রামিং অনেক সহজ প্রোগ্রামিং হওয়ায় জন্য প্রচুর ব্যবহৃত হয়ে থাকে।

আর আমাদের মনে হয় বেশি দেরি যেই সময়টা দেখার জন্য যখন সব জায়গায় মেশিং লার্নিং এপ্লাই করা যাবে। বর্তমানে সময়েও আমরা যেসব অ্যাপ,ওয়েব সাইট,সফটওয়ার সমূহ ব্যবহার করি তার সবগুলোই কয়েক বছরের মধ্যে মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম দিয়ে রিপ্লেস হয়ে যাবে।

মেশিন লার্নিং প্রসেসটির ব্যবহার আমাদের মানব সভ্যতায় নিত্যদিনের সঙ্গী এবং প্রভুত্ব উন্নয়নে সাক্ষী ও নিবেদিত একটি সিস্টেম। এ কারণেই আমরা মেশিন লার্নিং ডেভেলপ করতে সর্বদা সচেষ্ট থাকব।

আজ এ পর্যন্তই। পর্বঃ৪ এ মেশিন লার্নিং এর সাথে সম্পর্কিত অল্পকিছু বিষয়ে অলোচনা করা হবে। তাই মেশিন লার্নিং এর চতুর্থ পর্ব পাঠের আমন্ত্রণ রইল সকলের। ধন্যবাদ।