Showing posts with label গণিত. Show all posts
Showing posts with label গণিত. Show all posts

Saturday, January 25, 2025

ডেটা সায়েন্স

ডেটা সায়েন্স



ডেটা সায়েন্স হলো তথ্য-যোগাযোগ প্রযুক্তিগত ও গবেষণামূলক ক্ষেত্র যা তথ্য থেকে মূল্যবান তথ্য তৈরি, প্রকাশ, ব্যবহারঅর্থবহ করে। স্মার্ট শহর এবং নগর পরিকল্পনা গ্রহণ এবং বাস্তবায়নে ডেটা সায়েন্স এবং এআই(কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। ট্রাফিক প্রবাহকে অপ্টিমাইজ করা, জ্বালানি শক্তি খরচ কমানো এবং জননিরাপত্তা বৃদ্ধি করা। কৃষকরা এখন সেন্সর ডাটা, স্যাটেলাইট ইমেজ এবং এআই-চালিত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সেচ, নিষিক্তকরণ এবং কীটপতঙ্গ নিয়ন্ত্রণকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, যার ফলে ফসলের ফলন এবং টেকসই চাষাবাদের অনুশীলন বেড়ে যাচ্ছে। আর্থিক পরিষেবায় ডেটা সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যাপক ব্যবহার হচ্ছে। ব্যাংক এবং আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোতে জালিয়াতি শনাক্ত করতে, ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এবং বিনিয়োগের সুপারিশগুলো কার্যকর করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার হচ্ছে। ডেটা সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের জীবনযাপন এবং কাজের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

ডেটা সাইন্সে ক্যারিয়ার গড়ার জন্য তথ্য-যোগাযোগ প্রযুক্তির সাথে সম্পৃত্ত এসব বিষয়ে দক্ষতা অর্জন করতে হবে –

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, বিগ ডেটা কি এবং এদের মধ্যে যুগপৎ সম্পর্ক কেমন; ডেটা সাইন্টিস্টদের কাজ কি; ডেটা সাইন্টিস্ট হতে হলে কি ধরনের দক্ষতা এবং গুণাবলী থাকা দরকার, কিভাবে সেগুলি অর্জন করা সম্ভব, অর্জনের জন্য কিভাবে প্রস্তুতি নেওয়া দরকার, কি কি প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শেখা দরকার; গণিত, পরিসংখ্যান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের কোন কোন বিষয়ের সমন্বিত জ্ঞান অর্জন করা দরকার; দেশে এবং বিদেশে কোথায় কোথায় বিশ্ববিদ্যালয়ে পড়ার সুযোগ রয়েছে; ডেটা সাইন্টিস্ট হওয়ার চ্যালেঞ্জ গুলো কি কি; ডেটা সাইন্টিস্ট হিসেবে কিভাবে পোর্টফোলিও তৈরি করা উচিত; চাকরি অনুসন্ধানের কৌশল এবং ইন্টারভিউ পরামর্শ সম্পর্কে আলোকপাত; দেশ-বিদেশে চাকুরীর ক্ষেত্র এবং বাজার কেমন; বিশ্বব্যাপী কিছু সুনামধন্য বাণিজ্যিক প্রতিষ্ঠান কিভাবে ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে সাফল্য লাভ করেছে তার উদাহরণ ..ইত্যাদি

 

মেশিন লার্নিং বা এমএল প্রযুক্তি

মেশিন লার্নিং বা এমএল প্রযুক্তি



মেশিন লার্নিং বা এমএল প্রযুক্তি আমাদের অজ্ঞাতসারে জীবনকে সহজ করে তুলছে। আমরা এ ধরনের প্রযুক্তির ওপর নির্ভরশীল হয়ে উঠছি। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, আপনি যখন ফোনে ভয়েস কমান্ড দেন বা ইন্টারনেট ছবির খোঁজ করতে বলেন, মেশিন লার্নিং আপনার চাহিদা অনুযায়ী ফল দেখাতে পারে।

কম্পিউটারকে এমন একটি ক্ষমতা দেওয়া হয়, যার জন্য সেটি যেকোনো কিছু আগে থেকে ওই বিষয়ক প্রোগ্রাম লেখা ছাড়াই শিখতে পারে—এটিই মেশিন লার্নিং। নিজে থেকে শেখার ক্ষমতার কারণে কম্পিউটার যেকোনো কিছুই করতে পারে খুব সহজে। অন্যভাবে বলা যেতে পারে, যদি কম্পিউটারের খেলার সংখ্যা বাড়ানোর পাশাপাশি তার জেতার হার বেড়ে যায়, তাহলে বুঝতে হবে সেই কম্পিউটারটি আসলেই শিখছে। মানে সে খেলতে খেলতে শিখছে, আর নিজে থেকে এই শেখার ক্ষমতাকেই বলে মেশিন লার্নিং।

মেশিন লার্নিং’-এর মূল তত্ত্ব হচ্ছে, বিপুল পরিমাণ ডেটা বা তথ্য-উপাত্ত থেকে কোনো নির্দিষ্ট তথ্যের প্যাটার্ন বা ‘মডেল’ সঠিকভাবে বের করা। এরপর সেটি ব্যবহার করে নতুন কোনো তথ্যের শ্রেণিবিন্যাস করা, যেটি ‘ক্লাসিফিকেশন’ হিসেবে পরিচিত। কথা হচ্ছে, এই ক্লাসিফিকেশন কেন করা দরকার? উত্তর হচ্ছে—ধরুন আপনাকে বলা হলো এক, দুই ও পাঁচ পয়সার শ্রেণিবিন্যাস করতে, আপনি কীভাবে সেটি করবেন? একটি উপায় হচ্ছে, আপনি পয়সাগুলো তাদের পরিধি আর ওজন অনুযায়ী ভাগ করতে পারেন। কারণ, একেক পয়সার পরিধি আর ওজন একটু ভিন্নই হয়ে থাকে। এই শ্রেণিবিন্যাস জিনিসটি মানুষের জন্য হয়তোবা অনেক সহজ, কিন্তু একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের জন্য নয়। এই শ্রেণিবিন্যাস কোনো প্রোগ্রামারের বোঝার জন্য দরকার অনেক ডেটা, যা থেকে প্রোগ্রাম বুঝতে পারবে সঠিকভাবে পয়সার শ্রেণিবিন্যাস ও শনাক্তকরণ।

মেশিন লার্নিয়ের প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলো হচ্ছে—স্পিচ রিকগনিশন, ইমেজ রিকগনিশন ও অনুমান।

স্পিচ রিকগনিশন: সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে মানুষের কথা শুনে তা টেক্সটে রূপান্তর করতে পারে স্পিচ রিকগনিশন। মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন হচ্ছে একসেট সংখ্যা, যা স্পিচ সংকেত তুলে ধরে। বিভিন্ন ভাগে এ সংকেত ভাগ করে নির্দিষ্ট শব্দ বা ধ্বনিকে পৃথক করা যায়। বিভিন্ন সময় ও ফ্রিকোয়েন্সি হিসাব করে এসব স্পিচ সংকেত তৈরি করা হয়।

ইমেজ রিকগনিশন: মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োগ হচ্ছে ছবি শনাক্তকরণ প্রক্রিয়ায় কাজ করা। অনেক সময় বস্তুকে ডিজিটাল ইমেজ হিসেবে নির্ধারণ করা হয়। ডিজিটাল ইমেজের ক্ষেত্রে প্রতিটি ছবির পিক্সেল হিসাব করে তা পরিমাপ করা হয়। এতে ফেস ডিটেকশন ও ক্যারেক্টার ডিটেকশন দুটি পদ্ধতিতে কাজ করে।

অনুমান: মেশিন লার্নিং ও আর্টিফিশিয়াল ইনটেলিজেন্স ব্যবহার করে কোনো বিষয়ে অনুমানের কাজে লাগানো যেতে পারে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, কোনো ব্যাংকের ঋণ দেওয়ার আগে কোনো ব্যক্তি ঋণ পরিশোধ করবে কি না, তার পূর্বানুমান মেশিন লার্নিং দিয়ে বের করা যায়। সম্ভাব্যতা যাচাইয়ে প্রয়োজন হয় নির্দিষ্ট তথ্য কাজে লাগানোর বিষয়টি। এ ক্ষেত্রে ডেটা অ্যানালিস্টদের ভূমিকা রাখতে হয়।

বর্তমানে বড় বড় প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠানের পাশাপাশি সাধারণ প্রতিষ্ঠানেও মেশিন লার্নিং প্রকৌশলীদের চাহিদা বাড়ছে। প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন তথ্য কাজে লাগিয়ে তা থেকে প্রয়োজনীয় সুবিধা পেতে উৎসাহ দেখাচ্ছে বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান। মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী, ডেটা সায়েন্টিস্ট, এআই আর্কিটেক্ট, বিজনেস অ্যানালিস্ট ও পরিসংখ্যানবিদ হিসেবে কাজের সুযোগ রয়েছে এ খাতের কর্মীদের।

তথ্যসূত্র: টাইমস অব ইন্ডিয়া