টানা একই সেগমেন্ট পাঁচবার এলে কি তাহলে পঞ্চম বার বোনাস নেই? ভুল ধারণা

প্রযুক্তিতে কিছু ধারণা অনেকসময় ভুল প্রয়োগ করা হয়। একটি পরিপূর্ণভাবে বুঝা না থাকা প্রতিটি ধারণা অনেক সময় এক ভুল মার্গে পরিণত হয়। তার মধ্যে একটি ধারণা হলো “টানা একই সেগমেন্ট পাঁচবার এলে কি তাহলে পঞ্চম বার বোনাস নেই?”। এই মেশিনিংয় তত্ত্রে ভুল ধারণা নিয়ে আমরা আলোচনা করব।

টানা একই সেগমেন্টের ধারণা সম্পর্কে বিস্তারিত জানার আগে আমরা মেশিন লার্নিং এবং অ্যার্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সম্পর্কে কিছু কথা জানা দরকার।

মেশিন লার্নিং হলো এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে মেশিনের কার্যকরীতা বর্ধা-নিমিত্ত ক্ষমতা crazy time নেয়। এই ক্ষেত্রটির মৌলিক ধারণা হলো মেশিনকে ডেটা থেকে শিখিয়ে যোগ দেওয়ার উপায়। মেশিন লার্নিং এ টানা একই সেগমেন্টের ধারণার মধ্যে একটি মাকদমই নিয়ে আলোচনা করার ব্যবস্থা আছে।

টানা একই সেগমেন্টের ধারণা কি?

টানা একই সেগমেন্টের ধারণা হলো যে ধারণা যে অনেকবার মেশিন লার্নিং এবং অ্যার্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সাথে সম্পর্কিত হয়। এই ধারণাবিদ্যা মেশিনিং এবং জেনেরেটিভ নিউরাল নেটওয়ার্কসের মধ্যে প্রযোজনীয় একটি ধারণা।

অনেকে ভুলভাবে মনে করেন যে, টানা একই সেগমেন্ট (যেমন “1x”) পাঁচবার এলে কি তাহলে পঞ্চম বার বোনাস নেই। এটি একটি বিরল ধারণা। বস্তুত, মেশিন লার্নিং এ এর কোন প্রভাব নেই।

ভুল ধারণার কারণ

এই ধারণার মূল কারণ হলো সাধারণভাবে টানা একই সেগমেন্ট প্রয়োগ নিয়ে সন্দেহাত্মক একটি প্রকার ধারণা অন্যত্র প্রযোজ্য নয়ে পড়ে।

এই ধারণা মেশিন লার্নিং এবং অ্যার্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের বিরুদ্ধে সাধারণভাবে পরিযোজ্য নয়। কারণ, কোন কোডেরের সংখ্যা, এক সাথে একটি বা একাধিক সেগমেন্টকে প্রয়োগ করতে পারে, এটি সাধারণভাবে লোড করা হয় না।

ভুল ধারণা কিভাবে কোরবেট করা যায়?

ভালো এবং সঠিক মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ায় টানা একই সেগমেন্টের ধারণা ভুল বোঝার সাময়িকভাবে উপেক্ষা করা যায়।

এই তৎপর্যে, দোষ খুঁজে নেওয়ার জন্য অনুযায়ী টেস্ট কেস গুলো অনুসন্ধান করা আবশ্যক। একই ভাবে, টানা একই সেগমেন্টের ধারণা প্রয়োগ করার সফল পদ্ধতির মৌলিক মানক হলো সঠিক ডেটার উপর ভিত্তি করা।

উপরোক্ত মেশিন লার্নিং এর নির্দেশিকা অনুগত হলে, টানা একই সেগমেন্টের ধারণা এবং তা নিরূপণে মূলত সাফল্য অর্জন করা যেতে পারে।

সম্পর্কিত উদাহরণ

একটি নিকৃষ্ট উদাহরণ হলো যেমন, যদি আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে একই সেগমেন্টে x টানা করি, তাহলে বোনাস নয়। এটি একটি ভুল ধারণা।

এখানে সম্পূর্ণ উদাহরণ দিয়ে আলোচনা করা হলো যে, যদি আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে ‘1x’ একই সেগমেন্টে পাঁচবার বের করি, তাহলে এটি যাঁরা মেশিনিং ও ডেটা নির্ধারক সহ মেনে নেয় এবং তাদের আপটিমাইজ করবে তাদের অনুমতি দেওয়া হয়।

তাহলে, এই প্রক্রিয়া গুলি সহজেই দিয়ে উদাহরণ নেওয়া যাবে।

সংক্ষিপ্ত ডিসকাস

এই লেখার মাধ্যমে আমরা টানা একই সেগমেন্টের ধারণা সম্পর্কে আলোচনা করেছি এবং কিভাবে এটি একটি ভুল ধারণা হওয়ার কারণ সম্পর্কে কথা বলেছি।

আমরা আলোচনা করেছি কিভাবে এই ভুল ধারণার কারণ পরিহার করা যায় এবং সঠিক পদ্ধতিতে টানা একই সেগমেন্ট ধারণা ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমরা আশা করি যে এই লেখাটি মেশিন লার্নিং এর বিষয়ে আপনার ধারণা স্পষ্ট করবে এবং ভুল ধারণার মূল কারণ বোঝানোর সাহায্য করবে।

উৎস

– “Common Machine Learning Myths” – https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/01/5-common-myths-in-machine-learning/

– “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” by Kevin P. Murphy

– “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville