অটোএমএল প্রযুক্তি: এআই শিখছে কীভাবে নিজেরাই কাজ করতে হয়... এআই

সম্পূর্ণরূপে প্রোগ্রামার এবং বিশেষজ্ঞদের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন নিজেকে তৈরি করতে পারে। অটোএমএল প্রযুক্তি একটি নতুন যুগের সূচনা করছে: এআই কীভাবে করতে হয় তা শেখাচ্ছে... এআই।

অটোএমএল প্রযুক্তির প্রয়োগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আগে তাদের জন্য সংরক্ষিত একটি হাতিয়ার ছিল যারা কোড লিখতে এবং অ্যালগরিদম বুঝতে জানতেন। এখন, অটোএমএল-এর সাহায্যে, এআই নিজেই নতুন এআই সিস্টেম তৈরি করতে শিখতে পারে।

যখন AI AutoML দিয়ে নিজেকে তৈরি করতে শেখে

টুওই ট্রে অনলাইনের গবেষণা অনুসারে, অটোএমএল (অটোমেটেড মেশিন লার্নিং) এমন একটি প্রযুক্তি যা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির প্রক্রিয়ার জটিল ধাপগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং অ্যালগরিদম নির্বাচন থেকে শুরু করে প্যারামিটার সমন্বয় এবং ফলাফল মূল্যায়ন পর্যন্ত, ইঞ্জিনিয়ারদের খুব বেশি ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই সবকিছু সিস্টেম দ্বারা সম্পাদন করা যেতে পারে।

এই প্রযুক্তি কেবল সময় সাশ্রয় করে না বরং শক্তিশালী প্রযুক্তিগত দলবিহীন প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য AI-এর অ্যাক্সেসও প্রসারিত করে। অ্যালগরিদম পরীক্ষা করার জন্য সপ্তাহ ব্যয় করার পরিবর্তে, সবকিছু এখন ঘন্টা, এমনকি মিনিটেও সহজলভ্য করা যেতে পারে।

গুগল ২০১৭ সালে অটোএমএল প্ল্যাটফর্মের পথিকৃৎ হিসেবে কাজ শুরু করে এবং পরবর্তীকালে, অ্যামাজন এবং মাইক্রোসফটের মতো প্রধান খেলোয়াড়রাও তাদের নিজস্ব অটোএমএল সমাধান চালু করে, যা তাদের ক্লাউড পরিষেবার সাথে একীভূত করে।

এটা লক্ষণীয় যে AutoML কোন কঠোর, সূত্রগত পদ্ধতিতে কাজ করে না। সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার শেখার কৌশল সামঞ্জস্য করতে পারে, নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার পরিবর্তন করতে পারে, অথবা বিভিন্ন কনফিগারেশন নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারে যতক্ষণ না এটি সবচেয়ে কার্যকর সমাধান খুঁজে পায়।

এইভাবে, AI "শিখতে শিখতে" শুরু করছে এবং ধীরে ধীরে প্রোগ্রামারদের উপর নির্ভরশীল হয়ে উঠছে।

মানুষ অপরিবর্তনীয়।

অটোএমএল যদিও এআই তৈরিকে সহজ করে তোলে, তবুও এটি মানুষের ভূমিকা সম্পূর্ণরূপে বাদ দেয় না। এআই মডেলগুলি কেবল তখনই সত্যিকার অর্থে কার্যকর যখন ইনপুট ডেটা সঠিক থাকে, সমস্যাটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং ফলাফলগুলি সঠিক প্রেক্ষাপটে বোঝা যায় - যদিও ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং বোধগম্যতা এখনও প্রয়োজনীয়।

অটোএমএল তখনই সবচেয়ে ভালো কাজ করে যখন ব্যবহারকারীরা ঠিক কী প্রয়োজন তা জানেন । উদাহরণস্বরূপ, AI চিকিৎসার ছবি বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু চূড়ান্ত রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার সিদ্ধান্ত এখনও ডাক্তারের উপর নির্ভর করে। অর্থায়নে, AI জালিয়াতির প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে, তবে বিশ্লেষকদের বাস্তব-বিশ্বের প্রেক্ষাপটে এর অর্থ কী তা বুঝতে হবে।

অটোমেশন সময় এবং প্রচেষ্টা কমাতে পারে, কিন্তু এটি মানুষের অভিজ্ঞতা, অন্তর্দৃষ্টি এবং দায়িত্ব প্রতিস্থাপন করতে পারে না। এগুলি প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে, অটোএমএল একটি সহায়ক হাত হিসেবে কাজ করে, সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত এবং আরও ডেটা-চালিত করে তোলে।

আরেকটি সুবিধা হলো মডেলটিকে বুদ্ধিমত্তার সাথে অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতা। অটোএমএল কেবল একটি "শালীন" মডেল বেছে নেয় না; এটি একাধিক বিকল্প চেষ্টা করে, সেগুলি মূল্যায়ন করে এবং ব্যবহারকারী-প্রদত্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেল সরবরাহ করে। ফলস্বরূপ, এআই সিস্টেমের কর্মক্ষমতা বিশেষজ্ঞদের দ্বারা নির্মিত মডেলগুলির চেয়ে নিকৃষ্ট নয়, এবং অনেক ক্ষেত্রে আরও ভাল কারণ অটোএমএল কোনও পদক্ষেপ এড়িয়ে যায় না।

পরিশেষে, অটোএমএল AI প্রযুক্তিকে জনপ্রিয় করে তোলার ক্ষেত্রে, এটিকে ল্যাব থেকে বাস্তব জগতের অ্যাপ্লিকেশনে আনার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ। শিক্ষক, ডাক্তার, বিপণন পেশাদার এবং দোকান মালিকরা তাদের সমস্যা সমাধানের জন্য AI ব্যবহার করতে পারেন।

বিষয়ে ফিরে যাই

তুয়ান ষষ্ঠ

সূত্র: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm