Table of Contents
কিন্তু, ইঞ্জিনিয়ারিং কনটেক্সটের ওপর প্রয়োগ করার অনেক সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, অনেক সুবিধা রয়েছে ।
কম্পিউটার শেখা
মেশিন শেখার একটা ক্ষুদ্র অংশ, যা বিভিন্ন তথ্য থেকে শেখা, সেগুলোকে শনাক্ত করা এবং খুব কম মানব হস্তক্ষেপের সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত সিদ্ধান্তগুলো নিতে পারে ।
ইঞ্জিনিয়ারিং এ মেশিন শেখার প্রয়োজনীয়তা
- তথ্য গুণমান এবং আভার ক্ষমতা
- মডেল ইন্টারপ্রেটারেশন
- সাধারণ ও বেশিকরণ
- শ্রেণীবিন্যাসের রিসোর্স
- উপস্থিত সিস্টেম সহবর্তীত হয়েছে
তথ্য গুণমান এবং আভার ক্ষমতা
যন্ত্রটির মডেলগুলোর সাফল্য, তথ্যের গুণগত মান ও ক্রম সম্বন্ধে ব্যাপকভাবে নির্ভর করে ।
মডেল ইন্টারপ্রেটারেশন
অনেক মেশিন মডেল, বিশেষ করে গভীর জ্ঞান অর্জনের অ্যালগরিদম, "কালো বক্স" হিসেবে কাজ করা, এই স্বচ্ছতার অভাব প্রকৌশলীদের বুঝতে সাহায্য করে যে কিভাবে সিদ্ধান্ত নেয়া হয়।
সাধারণ ও বেশিকরণ
মেশিন শেখার মডেলগুলো তথ্য তথ্য তথ্য জানতে পারে না এমন তথ্য থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে ব্যর্থ হতে পারে । ওভারগিং (মূলত) এর ফলে ডাটার নিম্ন মানের পরিবর্তে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যের আওয়াজ শিখতে পারে, যার ফলে কম পরিমাণ দ্রুত উন্নতির জন্য ইঞ্জিনের ইঞ্জিনের গতি বৃদ্ধি করা প্রয়োজন।
শ্রেণীবিন্যাসের রিসোর্স
অনেক ইঞ্জিনিয়ারিং পরিবেশের মধ্যে এই ধরনের সম্পদ সহজেই পাওয়া যায় না, যা উন্নত এমএল কৌশল প্রয়োগ করার ক্ষমতা সীমিত করে ।
উপস্থিত সিস্টেম সহবর্তীত হয়েছে
নতুন প্রকৌশলীরা হয়তো এমন কিছু বিষয় ঘটতে পারে, যেগুলো হয়তো আরও বেশি জটিল হতে পারে এবং ইঞ্জিনিয়াররা নিশ্চিত করতে পারে যে, এমএল সমাধানগুলো বর্তমান কর্মক্ষম প্রবাহ ও প্রযুক্তিতে পরিপূর্ণ ।
কে. ডি. ই. - র উন্নতিসাধন
বেশ কয়েকটি কেস স্টাডি ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যাপ্লিকেশনের মেশিনের সীমাবদ্ধতার কথা তুলে ধরেছে:
- [[[[[F]] [[[F]]] একটি ক্ষেত্রে, এমএল মডেল পর্যাপ্ত ঐতিহাসিক তথ্যের অভাব সম্বন্ধে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যর্থ হয়েছে, যা তথ্যের গুরুত্বকে তুলে ধরে ।
- [[[[[[[F]] অতিক্রম নিয়ন্ত্রণ:[F]] একটি গভীর শিক্ষা ব্যবস্থার সাহায্যে ভুল তথ্য অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত একটি গভীর শিক্ষাব্যবস্থার ব্যবহার করা হয় কারণ এটি পক্ষপাতপূর্ণ তথ্য ধারণ করে, তথ্যের মান সম্বন্ধে তথ্য প্রকাশ করে ।
- [[FLT] কাঠামোগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা:[[F][FL] A ML] বিভিন্ন ধরনের কাঠামোর মধ্যে সাধারণ গঠনগত নীতিনিষ্ঠা পরীক্ষা করতে প্রতিদ্বন্দ্বিতার মুখোমুখি হওয়া, চ্যালেঞ্জের সঙ্গে যুক্ত ।
মাসটগেট এর কৌশল
ইঞ্জিনিয়ারিংতে মেশিনের সীমাবদ্ধতার বিষয়ে বলতে গিয়ে বেশ কিছু কৌশলের কাজ করতে হয়:
- উচ্চ- গুণগত মানের উপাত্ত সংকলন এবং মুদ্রণের ক্ষেত্রে বিনিয়োগ।
- আদর্শ-গঠন কৌশলের মত কৌশল বা কৌশলকে ব্যাখ্যা করা।
- অতিরিক্ত মদ্যপান রোধ করার জন্য কার্যকর উপায় হচ্ছে, বিশেষ করে চুরি করা।
- এলভারেজ মেঘের বিদ্যুৎ সম্পদ প্রয়োজনীয় গণশক্তি ব্যবহারের জন্য ব্যবহার করা হয়।
- এমএল সমাধানের ব্যাপারে পুঙ্খানুপুঙ্খ পরীক্ষা এবং মূল্যায়ন নিশ্চিত করুন।
ইঞ্জিনিয়ারিং এ মেশিন শেখার ভবিষ্যৎ
কিন্তু, এখনও পর্যন্ত পর্যন্ত পর্যন্ত পর্যন্ত পর্যন্ত প্রযুক্তিবিদ্যার ওপর গবেষণাগুলো আরও বেশি কার্যকারী ও নির্ভরযোগ্য হতে পারে ।
মেশিন শেখার সীমাবদ্ধতা বোঝার এবং সেগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করার মাধ্যমে, ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষেত্রগুলো এর পূর্ণ ক্ষমতাকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে ।