সৰ্বাধিক ব্যৱহৃত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হি

আজি বেছিভাগেই ব্যৱহৃত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হিব্যৱসায়ৰ পৰা আৰম্ভ কৰি স্বাস্থ্যসেৱালৈকে বহু উদ্যোগত বৈপ্লৱিক পৰিৱৰ্তন আনিছে। এই গাইডত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হিই কেনেকৈ কাম কৰে তাৰ কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ সুবিধাবহল দৃষ্টিকোণৰ পৰা তথ্য বিচাৰি পাব পাৰে। মানুহৰ দৰে সিদ্ধান্ত ব্যৱস্থাৰে জটিল সমস্যাসমূহ দ্ৰুতভাৱে সমাধান কৰিব পৰা এই আৰ্হিসমূহে দক্ষতা বৃদ্ধিৰ সম্ভাৱনাৰে দৃষ্টি আকৰ্ষণ কৰে।

কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হি কি?

কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হিহৈছে এনে এলগৰিদম যিয়ে মেচিনক মানুহৰ দৰে শিক্ষণ, যুক্তি আৰু সিদ্ধান্ত গ্ৰহণৰ দক্ষতা আহৰণ কৰিবলৈ সক্ষম কৰে। মডেলে বৃহৎ তথ্যৰ গোট বিশ্লেষণ কৰি আৰ্হি শিকে আৰু ভৱিষ্যদ্বাণী কৰে। উদাহৰণস্বৰূপে, প্ৰাকৃতিক ভাষা প্ৰক্ৰিয়াকৰণ আৰ্হিই বাক্যৰ গঠন বুজিব পাৰে আৰু লিখনী সৃষ্টি কৰিব পাৰে, বা ছবি প্ৰক্ৰিয়াকৰণ আৰ্হিই ছবি বিশ্লেষণ কৰি বস্তু চিনাক্ত কৰিব পাৰে।

ই কিয় গুৰুত্বপূৰ্ণ?

ব্যৱসায়িক প্ৰক্ৰিয়াসমূহ স্বয়ংক্ৰিয় আৰু উন্নত কৰাৰ পৰা আৰম্ভ কৰি স্বাস্থ্যসেৱা নিদানলৈকে ব্যৱহাৰৰ বহু ব্যৱহাৰিক ক্ষেত্ৰত এই আৰ্হিসমূহৰ গুৰুত্ব স্পষ্ট। ইয়াৰ উপৰিও সঠিক মডেলৰ সৈতে কাম কৰা ব্যৱসায়সমূহে প্ৰতিযোগিতামূলক সুবিধা লাভ কৰে আৰু তথ্য-চালিত কৌশলৰ দ্বাৰা তেওঁলোকৰ উপাৰ্জন বৃদ্ধি কৰিব পাৰে।

যদি আপুনি একেধৰণৰ বিষয়ত প্ৰযুক্তিগত উদ্ভাৱনৰ প্ৰতি কৌতুহলী, ই-কমাৰ্চ প্ৰযুক্তি আপুনি আমাৰ ট্ৰেণ্ড কেটেগৰীও চাব পাৰে।

সৰ্বাধিক ব্যৱহৃত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হি আৰু উদাহৰণ

এতিয়া আটাইতকৈ সাধাৰণ প্ৰকাৰ আৰু ইয়াৰ সুনিৰ্দিষ্ট উদাহৰণ চাওঁ আহক।

১/ গভীৰ শিক্ষণ আৰ্হি

গভীৰ শিক্ষণ হৈছে স্তৰযুক্ত কৃত্ৰিম স্নায়ু নেটৱৰ্ক (Deep Neural Networks) ব্যৱহাৰ কৰি কৰা মেচিন লাৰ্নিঙৰ এটা শাখা। উদাহৰণস্বৰূপে, চিকিৎসা পৰীক্ষাত কেন্সাৰ কোষ ধৰা পেলোৱাৰ পৰা আৰম্ভ কৰি ছ’চিয়েল মিডিয়া ফিল্টাৰলৈকে বহুতো প্ৰয়োগত ইমেজ ৰিকগনিচন মডেল ব্যৱহাৰ কৰা হয়। এই মডেলসমূহৰ সফলতা বৃহৎ ডাটাছেটত প্ৰশিক্ষণ দিয়াৰ পৰাই পোৱা যায়।

• সুবিধা: ই আনকি অতি জটিল তথ্যকো উচ্চ সঠিকতাৰে প্ৰক্ৰিয়াকৰণ কৰিব পাৰে।
• অসুবিধা: ইয়াৰ বাবে প্ৰশিক্ষণ প্ৰক্ৰিয়াৰ বাবে বৃহৎ প্ৰচেছিং শক্তি আৰু তথ্যৰ প্ৰয়োজন হয়।

2. প্ৰাকৃতিক ভাষা প্ৰক্ৰিয়াকৰণ আৰ্হি (NLP)

এন এল পি (প্ৰাকৃতিক ভাষা প্ৰক্ৰিয়াকৰণ) ভিত্তিক আৰ্হিসমূহে পাঠ্য বিশ্লেষণ, অৰ্থ উলিওৱা, আৰু প্ৰশ্নৰ উত্তৰ দিয়াৰ দৰে প্ৰক্ৰিয়াসমূহ পৰিচালনা কৰে। চেটবট আৰু স্বয়ংক্ৰিয় অনুবাদ সঁজুলিসমূহ এই মডেলৰ উদাহৰণ। উদাহৰণস্বৰূপে, এটা গ্ৰাহক সমৰ্থন চেটবটে অহা লিখনীসমূহ তৎক্ষণাত বিশ্লেষণ কৰি ফলাফল উৎপন্ন কৰে।

• সুবিধা: ই বাস্তৱ সময়ৰ উত্তৰ আৰু ভাষা বুজাৰ ক্ষমতা প্ৰদান কৰে।
• অসুবিধা: ই ভাষাৰ প্ৰসংগ সদায় সঠিকভাৱে বুজি নাপাব পাৰে আৰু ভুল ফলাফল দিব পাৰে।

৩/ মেচিন লাৰ্নিং মডেল

মেচিন লাৰ্নিঙে এলগৰিদমসমূহক তথ্যৰ পৰা শিকিবলৈ আৰু সময়ৰ লগে লগে ইয়াৰ পৰিৱেশন উন্নত কৰিবলৈ সক্ষম কৰে। তত্বাৱধানত থকা, তত্বাৱধানহীন আৰু শক্তিবৰ্ধক তিনি প্ৰকাৰৰ। উদাহৰণস্বৰূপে, বিক্ৰীৰ পূৰ্বাভাস লওঁতে তত্বাৱধানত শিক্ষণ ব্যৱহাৰ কৰা হয়; গ্ৰাহকৰ বিভাজন সম্পন্ন কৰিবলৈ তত্বাৱধানহীন শিক্ষণ ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰি।

• সুবিধা: ইয়াৰ বিভিন্ন ধৰণৰ তথ্যৰ বাবে বহুতো প্ৰয়োগ আছে।
• অসুবিধা: মডেলটোৰ মানদণ্ড নিৰ্ভৰ কৰে ইয়াক প্ৰশিক্ষণ দিয়া তথ্যৰ সঠিকতাৰ ওপৰত।

৪/ পৰামৰ্শ ব্যৱস্থা

পৰামৰ্শদাতা ব্যৱস্থাপ্ৰণালীসমূহ হৈছে এনে আৰ্হি যিয়ে ব্যৱহাৰকাৰীৰ পাৰস্পৰিক ক্ৰিয়াৰ ওপৰত ভিত্তি কৰি ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু প্ৰদান কৰে। উদাহৰণস্বৰূপে, এটা শ্বপিং চাইটত, আপুনি আগতে চোৱা সামগ্ৰীৰ ওপৰত ভিত্তি কৰি নতুন সামগ্ৰীসমূহ “আপোনাৰ বাবে বিশেষভাৱে” হিচাপে তালিকাভুক্ত কৰা হয়। নেটফ্লিক্স আৰু ইউটিউবৰ দৰে প্লেটফৰ্মেও পৰামৰ্শ ইঞ্জিন সফলতাৰে ব্যৱহাৰ কৰি নিজৰ দৰ্শকক ধৰি ৰাখিবলৈ সক্ষম হয়।

• সুবিধা: ব্যৱহাৰকাৰীৰ অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকৰণ কৰে আৰু সন্তুষ্টি বৃদ্ধি কৰে।
• অসুবিধা: ই ব্যৱহাৰকাৰীৰ ওচৰত অহৰহ একে ধৰণৰ বিষয়বস্তু উপস্থাপন কৰি বৈচিত্ৰ্য হ্ৰাস কৰিব পাৰে।

৫/ বাক্য চিনাক্তকৰণৰ আৰ্হি

ভইচ এচিষ্টেণ্ট (চিৰি, গুগল এচিষ্টেণ্ট আদি) আৰু কল চেণ্টাৰ অটোমেচন এই মডেলৰ জনপ্ৰিয় উদাহৰণ। মানুহৰ কণ্ঠক লিখনীলৈ ৰূপান্তৰিত কৰা হয় আৰু আদেশ হিচাপে প্ৰক্ৰিয়াকৰণ কৰা হয়, যাৰ ফলত দ্ৰুত পাৰস্পৰিক ক্ৰিয়া-কলাপ সম্ভৱ হয়। ই অতি সুবিধা প্ৰদান কৰে, বিশেষকৈ অভিগম্যতাৰ ক্ষেত্ৰত (অক্ষম ব্যৱহাৰকাৰীসকল)।

• সুবিধা: দ্ৰুত আদেশ প্ৰৱেশ আৰু সহজ ব্যৱহাৰ।
• অসুবিধা: বাহ্যিক কাৰক যেনে পটভূমিৰ শব্দই মডেলৰ সঠিকতা হ্ৰাস কৰিব পাৰে।

সুবিধা আৰু অসুবিধা

কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ সুবিধা অৱশ্যে এই প্ৰযুক্তিৰ কিছু বিপদ আৰু প্ৰত্যাহ্বানো আছে। ইয়াত আটাইতকৈ মৌলিক লাভ আৰু লোকচান দিয়া হৈছে:

কংক্ৰিট উদাহৰণ: অটোমোটিভ উদ্যোগ

অটোমোটিভ কোম্পানীসমূহে উৎপাদন লাইনত দক্ষতা বৃদ্ধিৰ বাবে ৰবটিক এআই আৰ্ম ব্যৱহাৰ কৰিছে। এই বাহুবোৰে পূৰ্বৰ শিক্ষণৰ ভিত্তিত অংশবোৰ সঠিক স্থানত ৰাখি ভুল কম কৰে। ফলত উৎপাদন প্ৰক্ৰিয়া ত্বৰান্বিত হয় আৰু মানুহৰ ভুলৰ বাবে হোৱা খৰচ কমি যায়। কিন্তু তথ্যৰ পৰিমাণ আৰু মডেলৰ জটিলতা বৃদ্ধিৰ বাবে কোম্পানীয়ে নিজৰ ব্যৱস্থাটো অহৰহ আপডেট কৰাটো প্ৰয়োজনীয় হৈ পৰে।

বিকল্প পদ্ধতি আৰু পদ্ধতি

অৱশ্যে কেৱল গভীৰ বা মেচিন লাৰ্নিং মডেলেই একমাত্ৰ বিকল্প নহয়। কিছুমান ক্ষেত্ৰত ৰিগ্ৰেছন বিশ্লেষণ বা পৰিসংখ্যাভিত্তিক আৰ্হি ব্যৱহাৰ কৰাটো অধিক উপযুক্ত হ’ব পাৰে। সৰু আৰু তুলনামূলকভাৱে সৰল তথ্যৰ সমষ্টিৰ বাবে পৰিসংখ্যা পদ্ধতি দ্ৰুত আৰু কম খৰচী। তেনেদৰেই ব্যৱহাৰকাৰীৰ পাৰস্পৰিক ক্ৰিয়া কম প্ৰকল্পত জটিল কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হিৰ পৰিৱৰ্তে মৌলিক এলগৰিদমেও কাম কৰিব পাৰে।

সঘনাই সোধা প্ৰশ্ন

প্ৰশ্ন ১: এআই মডেল ইমান জনপ্ৰিয় কিয় হৈছে?

কাৰণ ই জটিল তথ্য বিশ্লেষণ কৰিব পাৰে আৰু মানুহৰ দক্ষতা বৃদ্ধি কৰিব পাৰে। বেছিভাগেই ব্যৱহৃত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হি দ্ৰুতগতিত বিশ্বজুৰি জনপ্ৰিয় হৈ পৰিল। আৰু বৃহৎ উদ্যোগৰ পৰা আৰম্ভ কৰি সৰু ষ্টাৰ্টআপলৈকে সকলোৱে ডাটা চালিত সিদ্ধান্ত গ্ৰহণ ব্যৱস্থাৰ পৰা লাভৱান হ’ব বিচাৰে।

প্ৰশ্ন ২: এআইৰ সুবিধাসমূহ সঠিকভাৱে কি কি?

কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ সুবিধা ইয়াৰ ভিতৰত ব্যৱসায়িক প্ৰক্ৰিয়াসমূহ স্বয়ংক্ৰিয় কৰা, সঠিকতা বৃদ্ধি কৰা, তথ্য বিশ্লেষণ ত্বৰান্বিত কৰা, আৰু ব্যক্তিগতকৃত ব্যৱহাৰকাৰী অভিজ্ঞতা প্ৰদান কৰা আদি বহুতো।

প্ৰশ্ন ৩: মেচিন লাৰ্নিং আৰু ডিপ লাৰ্নিঙৰ মাজত পাৰ্থক্য কি?

মেচিন লাৰ্নিঙে বহল প্ৰযুক্তিগত ক্ষেত্ৰক বুজায় আৰু ই বিভিন্ন এলগৰিদমক সামৰি লয়। গভীৰ শিক্ষণ হৈছে মেচিন লাৰ্নিঙৰ এটা উপ-শাখা যিয়ে কৃত্ৰিম স্নায়ু নেটৱৰ্ক ব্যৱহাৰ কৰি বহুস্তৰীয় তথ্য প্ৰক্ৰিয়াকৰণ কৰে। গতিকে গভীৰ শিক্ষণ হৈছে মেচিন লাৰ্নিঙৰ সম্প্ৰসাৰণ।

উপসংহাৰ আৰু সাধাৰণ মূল্যায়ন

সামৰণিত ক’বলৈ গ’লে বেছিভাগেই ব্যৱহৃত কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ আৰ্হি, প্ৰতিদিনে অধিক আৰু অধিক খণ্ডত প্ৰয়োগ কৰা হৈছে, যাৰ ফলত উৎপাদনশীলতা, দক্ষতা আৰু ব্যৱহাৰকাৰীৰ সন্তুষ্টি বৃদ্ধি পাইছে। কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ সুবিধা এই কথা বিবেচনা কৰিলে এই প্ৰযুক্তি আৰু অধিক ব্যাপক হ’ব বুলি ভৱিষ্যদ্বাণী কৰিব পাৰি। কিন্তু খৰচ, তথ্যৰ গোপনীয়তা আৰু ব্লেক বক্সৰ সমস্যাৰ দৰে অসুবিধাসমূহৰ প্ৰতিও গুৰুত্ব দিয়াটো গুৰুত্বপূৰ্ণ। কোম্পানীসমূহৰ প্ৰয়োজন আৰু তথ্যৰ গাঁথনি অনুসৰি সঠিক মডেল বাছি লৈ কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ শক্তিৰ সৰ্বোত্তম ব্যৱহাৰ কৰা সম্ভৱ।

অধিক তথ্যৰ বাবে বিশ্ব অৰ্থনৈতিক মঞ্চ আপুনি ৱেবছাইটত বৰ্তমানৰ প্ৰতিবেদনসমূহ ব্ৰাউজ কৰিব পাৰে।