মেশিন লার্নিং কী, কম্পিউটার কীভাবে ডেটা থেকে শেখে এবং তিন ধরনের ML কী কী।
একটি বাচ্চা যখন প্রথমবার “বিড়াল” শব্দটি শেখে, তখন তার মা অনেকগুলো ছবি দেখিয়ে বলেন — “এটা বিড়াল, এটাও বিড়াল, কিন্তু এটা কুকুর।” কয়েকশো ছবির পর বাচ্চাটি নিজে থেকে যেকোনো বিড়াল চিনতে পারে।
মেশিন লার্নিং ঠিক এভাবেই কাজ করে।
Machine Learning (ML) হলো AI-এর একটি শাখা যেখানে কম্পিউটারকে সরাসরি নিয়ম শেখানো হয় না — বরং অনেক উদাহরণ দিয়ে নিজে নিজে নিয়ম শিখতে দেওয়া হয়।
Traditional Programming:
Rules + Data → Output
Machine Learning:
Data + Output → Rules (automatically learned)শিক্ষক আছেন — উত্তরসহ প্রশ্ন দেওয়া হয়।
উদাহরণ: হাজারো ইমেইল দেওয়া হলো, প্রতিটিতে লেবেল আছে “spam” বা “not spam”। কম্পিউটার শেখে কোন ধরনের ইমেইল স্প্যাম।
কোনো শিক্ষক নেই — কম্পিউটার নিজে নিজে প্যাটার্ন খোঁজে।
উদাহরণ: একটি সুপারশপের গ্রাহকদের কেনার ইতিহাস দেওয়া হলো। কম্পিউটার নিজে নিজে গ্রাহকদের গ্রুপে ভাগ করে — “তরুণ গেমার”, “গৃহিণী”, “অফিসকর্মী” ইত্যাদি।
পুরস্কার ও শাস্তির মাধ্যমে শেখা।
উদাহরণ: Chess খেলার AI — সঠিক চাল দিলে পয়েন্ট, ভুল চালে পয়েন্ট কাটা। হাজারো গেম খেলার পর AI দাবার গ্র্যান্ডমাস্টারকেও হারিয়ে দেয়।
মেশিন লার্নিং মানে কম্পিউটারকে ডেটা দিয়ে শেখানো, নিয়ম লিখে দেওয়া নয়। যত বেশি ডেটা, তত ভালো শিক্ষা।
পরের পর্বে আমরা ডেটা নিয়ে বিস্তারিত জানব।