মেশিন লার্নিং (Machine Learning):
- মেশিন লার্নিং ডেটা সায়েন্সের ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান ।
- মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শেখানোর ক্ষমতা দেয়া।
- এটি কম্পিউটারকে প্যাটার্ন এবং পর্যাপ্ত তথ্য ব্যবহার করে কোন কিছুর পূর্বাভাস অনুমান করতে এবং নির্ধারিত কাজ অনুমোদন করতে অনুমতি দেয়।
- Machine Learning এর পথপ্রদর্শক Arthur Samuel.
- মেশিন লার্নিং-এ পরিসংখ্যাতগত পদ্ধতি ব্যবহারের মাধ্যমে, অ্যালগরিদমগুলিকে শ্রেণিবিন্যাস বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং ডেটা মাইনিং প্রকল্পগুলিতে মূল অন্তর্দৃষ্টিগুলি উন্মোচন করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় ৷

মেশিন লার্নিং- এর উদাহরণ:
- উদাহরণস্বরূপ, আমাদের স্মার্ট ফোনে যে আমরা ফিঙ্গারপ্রিন্ট লক দেই তাও মেশিন লার্নিং ও সেনসরের এর কল্যাণে সম্ভব হয়েছে। সহজ ভাষায় বললে, মেশিন মানে আমাদের স্মার্ট ফোনটির ফিঙ্গার প্রিন্ট সেনসরটি আমাদের ফিঙ্গারপ্রিন্টের প্যাটার্ন Learn করেছে।
- আবার, বলা যায়, আমরা Google Doc- এ Voice Recognition অপশন অন করে বাংলায় কথা বললে, Google Doc নিজে নিজেই বাংলা টাইপিং শুদ্ধভাবে করতে পারে। সহজ ভাষায় বলা যায়, মেশিন হচ্ছে Google আর তাকে বিভিন্ন অ্যালগরিদম আর প্রোগ্রামের মাধ্যমে বাংলা ভাষা শেখানো হয়েছে যাকে আমরা Natural Language Processing (NPL) বলি।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (Artificial Intelligence):
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো মানুষের চিন্তাভাবনা গুলোকে কৃত্রিম উপায়ে কম্পিউটার বা কম্পিউটার প্রযুক্তিনির্ভর যন্ত্রের মধ্যে রূপ দেয়ার ব্যবস্থা।

আর্টিফিসিয়াল ইন্টিলিজেন্স এর কয়েকটি ক্ষেত্র হলো:
১) NLP (অনুবাদ/তথ্য সমন্বয়) - Natural Language Processing,
২) Speech (স্পিচ টু টেক্সট/স্পিচ টু স্পিচ),
৩) মেশিন লার্নিং (ডিপ লার্নিং),
৪) রোবটিক্স,
৫) ভিশন (ইমেজ প্রসেসিং)।

উৎস:
১) IBM ওয়েবসাইট।
২) তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি, এইচএসসি প্রোগ্রাম, বাংলাদেশ উন্মুক্ত বিশ্ববিদ্যালয়।