ধন্যবাদ মানসুরা (Mansura) উত্তর দিতে অনুরোধ করার জন্য।

মেশিন লার্নিং প্রাথমিকভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা কোনো যন্ত্রকে স্পষ্ট এবং আলাদাভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই সেটিকে বিভিন্ন অভিজ্ঞতা থেকে ভবিষ্যতের বিভিন্ন ক্রিয়ার প্রতিক্রিয়া দিতে সাহায্য করে।

আমরা মানুষরাও আমাদের অভিজ্ঞতা থেকেই শিখি। যেমন কোনো বাচ্চা জন্মানোর পর যেভাবে হাটতে শেখে তার সাথে যন্ত্রের মেশিন লার্নিং এর দ্বারা প্রতিক্রিয়া শেখার মিল আছে। হাটার সময় বাচ্চাটি যতবার পড়ে যায় ততবারই সে বুঝতে শেখে পা কেমনভাবে চালালে এবং ব্যবহার করলে সে আর পড়বে না। আমাদের বুঝতে হবে বাচ্চাটি যে মুভমেন্ট এর জন্য অতীতে পড়েছিল সে সেটি ভবিষ্যতে করার সম্ভাবনা খুবই কম। এভাবেই সে অভিজ্ঞতার সাথে শেখে।

কোনো যন্ত্রের ক্ষেত্রে আমরা সাধারণত কিছু সংজ্ঞায়িত স্টেপ আগে থেকে বলে দিই বিভিন্ন ধরনের প্রোগ্রামিংএর মাধ্যমে। কিন্তু সাধারণ প্রোগ্রামিং আর মেশিন লার্নিং এর এটাই পার্থক্য আমরা মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে আগে থেকে কোনো সংজ্ঞায়িত পদ্ধতি প্রোগ্রাম করে দিই না। বরং যন্ত্রটি বহুধরনের অভিজ্ঞতা করতে থাকে বিভিন্ন পরীক্ষার মাধ্যমে। এভাবেই যন্ত্রটির অন্তর্নিহিত এলগরিদমটি সময়ের সাথে ভালো হয়ে থাকে। কিছুক্ষেত্রে তা এতটাই ভালো হয় যা মানুষের থেকেও ভালো কাজ করতে পারে। এভাবেই যন্ত্র যেভাবে কোনো সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে হ্যা না বলতে পারে সেভাবেই সে ভালো মন্দ টাও শিখে নিতে সক্ষম।

মেশিন লার্নিং প্রধানত দুই ধরণের হয়ে থাকে- সুপারভাইসড এবং আনসুপারভাইসড। প্রথম ক্ষেত্রে আমরা বহুধরণের উদাহরণ ক্রিয়া এবং তার প্রতিক্রিয়া যন্ত্রটির অন্তর্নিহিত এলগরিদমকে দেখাই এবং এলগরিদমটি আস্তে আস্তে একটি মডেল বা স্বকীয় এলগরিদম তৈরীর মাধ্যমে শিখতে থাকে কিভাবে ভবিষ্যৎ ক্রিয়াতে প্রতিক্রিয়া দেবে। দ্বিতীয় ক্ষেত্রে যন্ত্রটি কিছু অবিন্যস্ত ডেটা থেকে একটি এলগরিদম বানাতে চেষ্টা করে যা ডেটাগুলোর মধ্যে অন্তর্নিহিত সম্পর্ককে খুঁজে বার করে।