> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://howtoresearch.gitbook.io/home/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://howtoresearch.gitbook.io/home/fields/ai/ml.md).

# - মেশিন লার্ণিং (ML)

### - কি এবং কেন

মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটারকে শিখিয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বানানোর একটি প্রক্রিয়া যেখানে কম্পিউার এক্সামপল থেকে লার্ন করে। এই লার্ন করা ঠিক মানুষের মতই, যেভাবে সে ছোটবেলা থেকে তার চারপাশ থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে থাকে। মানুষ অনেক ছোট থেকে হাটতে শেখে, দৌড়াতে শেখে, চিন্তা করতে শেখে এবং একসময় স্বয়ংসম্পূর্ণ হয়ে যায়। মেশিনকেও সেভাবেই শেখানো শুরু করা হয় ট্রেনিং ডেটাসেট দিয়ে।

একাধিক উদাহরণ এখানে ডেটাসেট হিসেবে ব্যবহার করা হয়, যা থেকে একটা মেশিন ট্রেনিং নেয় এবং তার ট্রেনিং ডেটা থেকে একটা ফাইনাল ডিসিশনে উপনীত হয়। এবং এভাবেই একটি মেশিন একটা মানুষের মত অবিকল চিন্তা করতে শেখে এবং কাজ করতে পারে। আর উদাহরণ থেকে শেখার প্রক্রিয়া, এটিই হল মেশিন লার্নিং।

![](https://3791410808-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LQKCdfLl47gXktRXGP9%2F-LQj9XI8D0ZT7_6z505c%2F-LQj9xnMV2h_wyYnl1GO%2FSlide7.PNG?alt=media\&token=03742707-60ae-4b39-9c0f-91af496d5ff3)

যেমনটি বুঝতে পারি এই টেবিলের উদাহরণ থেকে-

| আয়তন (বর্গ ফুট) | রুমের সংখ্যা | রুমের ভাড়া (টাকা) |
| --------------- | ------------ | ----------------- |
| ১০০             | ৩            | ‍১৫০০             |
| ৮০              | ৩            | ১৩০০              |
| ১৩০             | ৪            | ১৭০০              |
| ৫০              | ২            | ১০০০              |
| ৬০              | ২            | ?                 |

এই টেবিল থেকে প্রশ্নবোধক (?) স্থানে কত টাকা বসবে তা আমরা কিছু ক্যালকুলেশন করে বের করে ফেলতে পারি। এখানে ৪ টি এক্সামপল দেয়া আছে, কম্পিউটারও এই এক্সামপল থেকে ক্যালকুলেশন করে মানুষের থেকেও নিখুতভাবে, স্বল্প সময়ে উত্তর প্রেডিক্ট করতে পারবে। সেজন্য তাকে ট্রেনিং ডেটা দিয়ে ট্রেইন করানো হয় যার মাধ্যমে সে শিখতে পারে, আর এই শেখানোর প্রক্রিয়াকে বলা হয় মেশিন লার্ণিং। 

এর সাহায্যে আমরা ইতোমধ্যে অনেক বাস্তব সমস্যার সমাধান করে ফেলতে পারছি। যেমন-

### - বাস্তব প্রয়োগ 

* ইউটিউবে কনটেন্ট সাজেশন
* রোগের সম্ভবনা নির্ণয় 
* ই-কমার্স সাইটে প্রোডাক্ট রিকমেন্ডেশন
* আবহাওয়ার পূর্বাভাস জানা
*  ক্রিমিনাল আইডেন্টিফাই করা
* ফেইক নিউজ ডিটেক্ট করা
* ল্যাংগুয়েজ প্রসেসিং এর কাজ করা

সোজাসুজিভাবে বলতে গেলে এই মেশিন লার্নিংই আরও উন্নত এবং বড় পরিসরে কাজ করাকে বলা হয় ডিপ লার্নিং যা আমরা এর পরের অংশে আলোচনা করবো।