প্যাটার্ন রিকগনিশনেশন এমন কোনও মূল বৈশিষ্ট্য যা কোনও এআই বা এমএল প্রকল্প পরিচালনা করে। মেশিন লার্নিংয়ের শিল্প অবশ্যই প্রসন্ন এবং একটি ভাল দিকে in নিম্নলিখিত পয়েন্টারগুলি এই নিবন্ধে আবৃত হবে:
- ভূমিকা
- মেশিন লার্নিং
- প্যাটার্ন স্বীকৃতি
- প্যাটার্ন স্বীকৃতি বৈশিষ্ট্য
- প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে প্রশিক্ষণ এবং শেখার মডেল
- প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যাপ্লিকেশন
- প্যাটার্ন স্বীকৃতির সুবিধা
- মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণের মধ্যে পার্থক্য
- সারসংক্ষেপ
ভূমিকা
আজকের বিশ্বে, প্রচলিত প্রোগ্রামিংটি আমরা ব্যবহার করতে পারি না এমন ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য সিস্টেমগুলিতে প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন ধরণের ডেটা প্রবাহিত হচ্ছে যার নিয়ম রয়েছে যা কিছু শর্ত পরীক্ষা করে এবং ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।
এই সমস্যার সমাধান হ'ল মেশিন লার্নিং, এর সাহায্যে আমরা একটি মডেল তৈরি করতে পারি যা বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ করতে পারেতথ্য থেকে নিদর্শন। এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হ'ল স্প্যাম বা নন-স্প্যাম ডেটার শ্রেণিবিন্যাস।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিংয়ে আমরা কোনও মডেল 100% নির্ভুল হওয়ার আশা করতে পারি না তবে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি যতটা সম্ভব তার কাছাকাছি হওয়া উচিত যাতে এটি একটি নির্দিষ্ট বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করা যায়। মেশিন লার্নিংয়ে মডেলটি কিছু অ্যালগরিদমের ভিত্তিতে তৈরি করা হয় যা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সরবরাহ করা ডেটা থেকে শিখে।
মডেল পরিসংখ্যান উপর নির্মিত। মেশিন লার্নিং এটি বিশ্লেষণ করতে কিছু তথ্য নেয় এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে এমন কিছু মডেল তৈরি করে যা জিনিসগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে। যাতে ভাল হয়একটি মডেল থেকে পূর্বাভাস, আমাদের এমন ডেটা সরবরাহ করতে হবে যা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যযুক্ত যাতে আলগোরিদিমগুলি বিভিন্ন ধরণের বুঝতে পারে যা প্রদত্ত সমস্যায় থাকতে পারে।
প্যাটার্ন স্বীকৃতি
মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের সাহায্যে প্যাটার্নগুলি স্বীকৃত। নিদর্শনগুলি সনাক্তকরণ হ'ল প্রশিক্ষণের ডেটা দ্বারা তৈরি হওয়া মডেলের উপর ভিত্তি করে ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার প্রক্রিয়া, যা পরে নিদর্শনগুলি থেকে নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে।
প্যাটার্ন স্বীকৃতি হ'ল প্রক্রিয়া যা বিভিন্ন বিভাগ সনাক্ত করতে ও পেতে পারেনির্দিষ্ট তথ্য সম্পর্কে তথ্য। নিদর্শন স্বীকৃতির কিছু অ্যাপ্লিকেশন হ'ল ভয়েস স্বীকৃতি, আবহাওয়ার পূর্বাভাস, চিত্রগুলিতে বস্তু সনাক্তকরণ ইত্যাদি are
প্যাটার্ন স্বীকৃতি বৈশিষ্ট্য:
প্যাটার্ন স্বীকৃতি ডেটা থেকে শিখেছে।
Def __init__
আংশিকভাবে দৃশ্যমান হওয়ার পরেও স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করুন।
পরিচিত যে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়া উচিত।
প্যাটার্নটি বিভিন্ন কোণ এবং আকারগুলি থেকে স্বীকৃত হওয়া উচিত।
প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে প্রশিক্ষণ এবং শেখার মডেল
প্রথমত ডেটাগুলি ভাগ করতে হবে অর্থাৎ প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট সেট করতে। ডেটা থেকে শিখতে পারে যে সিস্টেমের পূর্বাভাসগুলি সরবরাহ করা ডেটার উপর নির্ভর করে কীভাবে নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট ডেটার জন্য উপযুক্ত, এটি একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়। যেহেতু ডেটা দুটি বিভাগে বিভক্ত হয়েছে আমরা একটি অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করতে পারি এবং পরীক্ষার তথ্যগুলি মডেল পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা হয়, যেমন ইতিমধ্যে বলেছে যে ডেটা বৈচিত্র্যময় প্রশিক্ষণ হওয়া উচিত এবং পরীক্ষার ডেটা আলাদা হওয়া উচিত।
সুতরাং আমরা তথ্যগুলিকে দুটি সেটে ভাগ করি সাধারণত আমরা ডেটা বিভক্ত করি যেখানে 70% ডেটা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়, অ্যালগরিদম সরবরাহিত থেকে গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলি বের করে দেয়ডেটা এবং একটি মডেল তৈরি করে। পরীক্ষার গোষ্ঠীতে 30% সম্পূর্ণ ডেটা থাকে এবং এটি তখন মডেলটির পারফরম্যান্স যাচাই করতে ব্যবহৃত হয় অর্থাৎ মডেলগুলির ফলাফলগুলির পূর্বাভাস কতটা সঠিকভাবে দেওয়া হয়।
প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যাপ্লিকেশন
কম্পিউটার ভিশন : চিত্রগুলিতে অবজেক্টগুলি প্যাটার্ন স্বীকৃতির সাহায্যে স্বীকৃতি দেওয়া যেতে পারে যা চিত্র বা ভিডিও থেকে কিছু নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি বের করতে পারে যা মুখের স্বীকৃতি, ফার্মিং টেক ইত্যাদি ব্যবহার করতে পারে used
সিভিল প্রশাসন: নজরদারি এবং ট্র্যাফিক বিশ্লেষণ সিস্টেমগুলি যেমন কোনও গাড়ীকে চিহ্নিত করতে।
প্রকৌশল: আলেক্সা, সিরি এবং গুগল নাওয়ের মতো সিস্টেমে স্পিচ স্বীকৃতি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
ভূতত্ত্ব: শিলা স্বীকৃতি, এটি ভূতাত্ত্বিককে শিলা সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
কন্ঠ সনান্তকরণ: বক্তৃতা স্বীকৃতিতে, শব্দগুলিকে একটি নিদর্শন হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং স্পিচ স্বীকৃতি অ্যালগরিদমে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্ক্যানিং: ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্বীকৃতিতে, প্যাটার্ন স্বীকৃতিটি কোনও ব্যক্তিকে সংস্থায় উপস্থিতি ট্র্যাক করার জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি সনাক্ত করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
প্যাটার্ন স্বীকৃতির সুবিধা
- ডিএনএ সিকোয়েন্সগুলি ব্যাখ্যা করা যায়
- চিকিত্সা ক্ষেত্র এবং রোবোটিক্সে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়।
- শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলি প্যাটার্ন স্বীকৃতি ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে।
- বায়োমেট্রিক সনাক্তকরণ
- বিভিন্ন কোণ থেকে একটি নির্দিষ্ট বস্তু সনাক্ত করতে পারে।
মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণের মধ্যে পার্থক্য
এমএল হ'ল একটি দিক যা স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে ডেটা থেকে শিখতে পারে যা প্রকৃতির পুনরাবৃত্ত হতে পারে এবং কাজ সম্পাদন করতে থাকায় নির্ভুল হয়ে উঠতে পারে। এমএল হ'ল প্যাটার্ন স্বীকৃতির একটি রূপ যা মূলত নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ব্যবহারিক সমস্যায় এগুলি প্রয়োগ করার প্রশিক্ষণ মেশিনগুলির ধারণা। এমএল এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং আরও ভাল সম্পাদন করতে পুনরায় পুনরায় আপডেট করতে পারে তবে প্যাটার্ন স্বীকৃতি সমস্যাগুলি শিখে না তবে, এটি নিদর্শনগুলি শিখতে কোড করা যেতে পারে। নিদর্শন থেকে প্রাপ্ত পরিসংখ্যান সম্পর্কিত তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্যাটার্ন স্বীকৃতি ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।
মেশিন লার্নিংটি যে কাজটি অর্জন করার চেষ্টা করছে তাতে প্যাটার্ন স্বীকৃতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। একইভাবে, মানুষ যেমন নিদর্শনগুলি স্বীকৃতি দিয়ে শিখছে। প্যাটার্নগুলি থেকে পৃথক হয়ভিজ্যুয়াল নিদর্শন, শব্দ নিদর্শন, সংকেত, আবহাওয়ার ডেটা, ইত্যাদি। এমএল মডেল পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে নিদর্শনগুলি বোঝার জন্য বিকাশ করা যেতে পারে যা ডেটা আরও শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। ফলাফলগুলি সম্ভাব্য মান হতে পারে বা ডেটা সংঘটন হওয়ার সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে।
সারসংক্ষেপ
এই নিবন্ধে, আমরা মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্নের স্বীকৃতি কী, একটি সঠিক এবং দক্ষ মডেল তৈরি করার জন্য তারা কীভাবে একসাথে কাজ করে তা একবার দেখেছি। আমরা প্যাটার্ন স্বীকৃতির বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান করেছি। এছাড়াও, কীভাবে ডেটাগুলি প্রশিক্ষণ সেট এবং টেস্টিং সেটে বিভক্ত করা হয় এবং কীভাবে কোনও দক্ষ মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা সঠিক পূর্বাভাস দিতে পারে। সেগুলির প্রয়োগ কী এবং কীভাবে তারা একে অপরের থেকে পৃথক হয় সংক্ষেপে আলোচনা করা হয়?
এডুরিকার আপনাকে তদারকি করা শেখা, আনসার্পাইজড লার্নিংয়ের মতো কৌশলগুলিতে দক্ষ করে তোলে এবং স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ. এর মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং যেমন ডিপ লার্নিং, গ্রাফিকাল মডেলস এবং রিনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সর্বশেষ অগ্রগতি এবং প্রযুক্তিগত পদ্ধতির উপর প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এই নিবন্ধ সম্পর্কিত আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে এটিকে এটিতে রেখে দিন মন্তব্য বিভাগ নীচে এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আমরা ফিরে আসব।