মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা

নিঃসন্দেহে, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি মৌলিকভাবে প্রত্যেকের জীবনকে পরিবর্তন করেছে এবং তা চালিয়ে যাচ্ছে। মানব ইতিহাসের অন্যতম সেরা উদ্ভাবন এই প্রযুক্তি। সত্য হল যে AI এবং ML কৌশলগুলির মূল্য তাদের ব্যবহারের কারণে আমাদের জীবন এবং সমগ্র বিশ্ব কতটা উন্নত হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে। এই প্রযুক্তিগুলির সাহায্যে, ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলি তাদের উদ্দেশ্যগুলি আরও দ্রুত সম্পন্ন করতে, গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে, ব্যবহার করা যেতে পারে এমন তথ্য সংগ্রহ করতে এবং গ্রাহকদের নতুন, আকর্ষণীয় পণ্য এবং পরিষেবাগুলি অফার করতে সক্ষম হয়৷

সংক্ষেপে, ফার্মগুলি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্তগুলি নিতে AI এবং ML কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারে যার অর্থ প্রতিযোগিতামূলক থাকা বা আরও পিছিয়ে পড়ার মধ্যে পার্থক্য। এই অত্যাধুনিক প্রযুক্তিগুলি সাংগঠনিক মূল্য সর্বাধিক করার গোপনীয়তা রাখতে পারে এবং এমন সিদ্ধান্তগুলি কার্যকর করতে পারে যা একটি কোম্পানিকে প্রতিযোগিতায় এগিয়ে রাখে। 

AI এবং ML কৌশলগুলি প্রায় প্রতিটি নেতৃস্থানীয় এবং উন্নয়নশীল কোম্পানির একটি অপরিহার্য অংশ হয়ে উঠছে কারণ এটি একটি ব্যবসার সমস্ত দিককে পরিমাপযোগ্য ফলাফল অর্জনে সহায়তা করে, যার মধ্যে রয়েছে গ্রাহক সন্তুষ্টি, মানসম্পন্ন পণ্য এবং পরিষেবাগুলি, বিদ্যমান ব্যবসায়িক পরিষেবাগুলি অপ্টিমাইজ করা, ইত্যাদি। এই কৌশলগুলি রাজস্ব বৃদ্ধি এবং খরচ সঞ্চয় উভয় ক্ষেত্রেই অবিশ্বাস্য সুযোগ প্রদান করে। 

তাই এএল এবং এমএল প্রযুক্তির সুবিধার চাহিদাও বেড়েছে এআই এবং মেশিন লার্নিং কোর্স যা প্রার্থীদের এই ডোমেনে সফল ক্যারিয়ার গড়তে সাহায্য করতে পারে। এই নিবন্ধটি AI এবং মেশিন লার্নিং ডোমেনের জন্য প্রয়োজনীয় কিছু গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতার উপর ফোকাস করবে যা বিভিন্ন বিকাশকারী এবং পেশাদারদের দ্বারা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং গ্রহণ করা হয়।

  AI এবং ML কি?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) হল একটি উন্নত প্রযুক্তি যা কম্পিউটার/সিস্টেম/মেশিনকে মানুষের মতো চিন্তা করতে এবং নিজেরাই কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম করে। পদ AI বুদ্ধিমত্তাকে সংজ্ঞায়িত করে জ্ঞান অর্জন এবং প্রয়োগ করার ক্ষমতা হিসাবে। এটি কম্পিউটারকে কীভাবে এমন জিনিসগুলি করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় যা বর্তমানে, মানুষ আরও ভাল করতে পারে তার অধ্যয়নকে বোঝায়। এখানে এটাও বোঝায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল বুদ্ধিমত্তার একটি রূপ যা মানুষ এমন একটি মেশিনে সমস্ত সম্ভাব্য ক্ষমতা যোগ করতে চায় যা মানুষের রয়েছে বা আছে। এআই প্রযুক্তির লক্ষ্য সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়ানো এবং সঠিকতা নয়। এটি সংস্থাগুলিকে একটি বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করতে সহায়তা করে যা বিভিন্ন ধরণের কঠিন কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম।

মেশিন লার্নিং - অন্য দিকে, মেশিন লার্নিং হল কিভাবে একটি কম্পিউটার সিস্টেম তার বুদ্ধিমত্তা বিকাশ করে। মূলত, মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা। এর অর্থ অধ্যয়ন বা শেখার কথা বোঝায় যা মেশিনগুলিকে বিশেষভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই তাদের নিজস্ব শিখতে উদ্দীপিত/সক্ষম করে। মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলি কাজের নির্ভুলতা বাড়ানোর লক্ষ্যে। এমএল প্রযুক্তিগুলি এমন মেশিন তৈরিতে সহায়ক যা শুধুমাত্র সেই কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে যার জন্য তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। 

  এআই এবং এমএল প্রযুক্তির জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা

এটি জানা যায় যে AI এবং ML প্রযুক্তিগুলি তাদের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে এবং ভবিষ্যতে প্রচুর গবেষণা এবং উন্নয়ন হতে চলেছে৷ তাই এই ডোমেনের পেশাদারদের তাদের কাজ সম্পাদন করতে এবং আরও ভাল কিছু উদ্ভাবনের জন্য কিছু বিশেষ এবং উন্নত দক্ষতার প্রয়োজন হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রের জন্য প্রয়োজনীয় কিছু গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা নিচে উল্লেখ করা হয়েছে। 

প্রযুক্তিগত দক্ষতা প্রয়োজনীয়

● প্রোগ্রামিং ভাষা - এটি একটি বড় সত্য যে প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা AI এবং ML ক্ষেত্রে ক্যারিয়ার গড়ার জন্য শেখার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতাগুলির মধ্যে একটি। সি++, জাভা, আর, এবং পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির একটি ভাল বোঝাপড়া শেখার জন্য প্রয়োজনীয় কারণ সেগুলি শেখা সহজ, এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্য যে কোনও ভাষার চেয়ে ব্যাপক সুযোগ দেয়। অতএব. হয়ে যাওয়া a দক্ষ পেশাদার এই ডোমেনে, এই উন্নত প্রোগ্রামিং ভাষা এবং তাদের আপডেট করা সংস্করণগুলির সাথে আপনার অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। 

● গণিত এবং অ্যালগরিদম - যেমনটি জানা যায় যে গণিত এবং অ্যালগরিদম আইটি ক্ষেত্রের গভীর উপলব্ধি যে কোনও আইটি সেক্টরের স্তম্ভ। ফলিত গণিত এবং অ্যালগরিদমগুলি সহজে এবং দ্রুত কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য একটি দৃঢ় ভিত্তি এবং দক্ষতা প্রদান করে এবং অবশ্যই অবশ্যই শিখতে হবে। এতে উত্তল অপ্টিমাইজেশান, গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট, কোয়াড্রেটিক প্রোগ্রামিং, ল্যাগ্রেঞ্জ, সমষ্টি, আংশিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ ইত্যাদি বিষয় জড়িত। 

● ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং - ডেটা হল যে কোনও অপারেশনের প্রাণ এবং এটি আইটি, এআই এবং এমএল পদের অধীনে পড়ে। সুতরাং এই ক্ষেত্রের প্রথম ধাপ হল সিস্টেম দ্বারা উত্পন্ন কাঁচা ডেটা প্রাক-প্রসেসিং এবং সংরক্ষণ করা। স্মার্ট অপারেশনের জন্য, বিকাশকারীরা AWS S3 (অবজেক্ট স্টোরেজের জন্য) বা AWS Redshift (ডেটা গুদাম) এর মতো উন্নত ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল ব্যবহার করতে পারে। 

● রৈখিক বীজগণিত, ক্যালকুলাস, এবং পরিসংখ্যান - এই ডোমেনে একজন নিখুঁত পেশাদার হওয়ার জন্য, ক্যালকুলাস, রৈখিক বীজগণিত সম্পর্কে সঠিক জ্ঞান থাকা বাঞ্ছনীয় যেটিতে ভেক্টর, ম্যাট্রিক্স, ম্যাট্রিক্স গুণন ইত্যাদির মত ধারণা জড়িত। এছাড়াও, তাদের অবিচ্ছেদ্য প্রয়োগগুলি অপরিহার্য। গ্রেডিয়েন্টের মতো বিষয়গুলি বুঝতে।

স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন, গড়, এবং গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশনের মতো অ্যালগরিদম ধারণা যেমন গাউসিয়ান মিক্সচার মডেল, নেভ বেইসের মতো পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। এবং লুকানো মার্কভ মডেল, ইত্যাদি 

● নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার - এটি এআই এবং এমএল পদে শেখার এবং প্রয়োগ করার জন্য অপরিহার্য দক্ষতাগুলির মধ্যে একটি। মূলত, নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর শিক্ষার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ যা মানুষের মস্তিষ্কের গঠন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়। এর অর্থ হল তাদের গঠন মানব মস্তিষ্কের রিয়েল-টাইম নিউরনের কার্যকলাপকে অনুকরণ করে যা কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে লুকানো নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং সমস্যা সমাধানের কাজগুলি সম্পাদন করতে দেয়। 

● রোবোটিক্স - বলা হয় যে অদূর ভবিষ্যতে, আমাদের প্রায় সমস্ত অপারেশন শুধুমাত্র রোবট দ্বারা সঞ্চালিত হবে। তাই আজকাল, রোবোটিক্স শেখা AI এবং ML ধারণাগুলির একটি অপরিহার্য অংশ হয়ে উঠছে। রোবোটিক্স ভবিষ্যত শিক্ষার অভিজ্ঞতা প্রদান করে এবং আপনার ক্ষমতা এবং যোগ্যতাকে বাড়িয়ে/সমৃদ্ধ করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা, অটোমোবাইল, ফিনান্স, হোম কেয়ার ইত্যাদির মতো বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ খাত, তাদের শিল্পের মধ্যে রোবটগুলি বাস্তবায়ন করছে কারণ তারা ব্যয় সাশ্রয়ী, শ্রম-দক্ষ এবং অক্লান্ত অভিনয়কারী। তাই AI এবং ML পেশাদারদের জন্য এটি একটি অবশ্যই শেখার দক্ষতা। 

এছাড়াও, এই বিবর্তিত ডোমেনে ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি ( TensorFlow, SciPy, NumPy), মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং, বিগ ডেটা এবং ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং, সিগন্যাল প্রসেসিং টেকনিক, শেল স্ক্রিপ্টিং, ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস ইত্যাদির জ্ঞানও প্রয়োজন৷

অ-প্রযুক্তিগত দক্ষতা - প্রযুক্তিগত দক্ষতার পাশাপাশি, এই ডোমেনে একজন সফল পেশাদার হওয়ার জন্য কিছু নরম বা অ-প্রযুক্তিগতও প্রয়োজন। ভাল যোগাযোগ দক্ষতা, বিশ্লেষণাত্মক এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা, যুক্তি, পরিচালনার দক্ষতা, নেতৃত্বের দক্ষতা, সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সৃজনশীলতা, ইত্যাদি থাকা অপরিহার্য। 

সুতরাং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে প্রযুক্তিগত এবং সফট দক্ষতার একটি ভাল সমন্বয় এই কঠিন ক্ষেত্রে একটি সফল ক্যারিয়ারের দরজা খুলে দিতে পারে।