2021 সালে মেশিন লার্নিং কি ওয়েব ডেভেলপমেন্ট এবং পণ্য তৈরিতে প্রভাব ফেলছে?

মেশিন লার্নিং (ML) ওয়েব মার্কেটে সবচেয়ে হটেস্ট ডিল বলে মনে হচ্ছে এবং এটি ইন্টারনেট স্পেসে যথেষ্ট বিপ্লব ঘটাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে। এটি এককভাবে প্রভাবিত এবং একটি চারপাশে প্রভাব প্রত্যাশিত 14% বৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হারের প্রায় 2030% সহ 42 সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী মোট দেশজ উৎপাদন (জিডিপি)।

প্রায় সংস্থাগুলির 65% বর্তমানে তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রবর্তন করছে৷ শেখার প্রবণতার ক্ষেত্রে, ইতিমধ্যে পাঁচ মিলিয়নের বেশি শিক্ষার্থী রয়েছে মেশিন লার্নিং এ নথিভুক্ত একা Udemy উপর কোর্স.

ওয়েব ডেভেলপমেন্ট সেক্টর ক্রমাগত বিকশিত এবং পরিবর্তিত হয়. উল্লেখযোগ্যভাবে, নতুন প্রকৌশল উদ্ভাবনগুলি বেশিরভাগ পুরানো এবং পুরানো পদ্ধতি এবং কৌশলগুলিকে প্রতিস্থাপন করার জন্য প্রয়োগ করা হচ্ছে যা মাত্র কয়েক মাস আগে প্রাসঙ্গিক ছিল। তাই, প্রোগ্রাম লেখকদের বেশিরভাগই মূলত অগ্রগতির অগ্রগতির অগ্রগতির সর্বশেষ প্রবণতা খোঁজার জন্য যা শেষ পর্যন্ত ডিজিটাল মার্কেটিং এর সর্বাধিক সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর জন্য রূপান্তরিত এবং উন্নত করতে পারে।

বিশ্লেষকরা এখন ভাবছেন, মেশিন লার্নিং কি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট বর্তমানে।

মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর মধ্যে সম্পর্ক

বর্ণনা দ্বারা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) একটি সিস্টেম বা মেশিন যা বিভিন্ন জিনিস করার জন্য মানুষের মস্তিষ্কের শক্তিকে অনুকরণ করে। কিছু ক্ষেত্রে, এই সিস্টেমগুলি সংগ্রহ করা তথ্যের উপর ভিত্তি করে এটি সফলভাবে তার ক্রিয়াকলাপগুলিকে উন্নত করে৷

এআই-এর অফার যে অবদানের কারণে সবই সম্ভব হয় সফ্টওয়্যার উন্নয়ন এর একটি প্রাথমিক শাখা, মেশিনের মাধ্যমে। এটি একটি স্ব-শিক্ষিত ছাত্র হিসাবে কাজ করে একটি যন্ত্র হিসাবে কাজ করে যার জন্য কোন বাহ্যিক হস্তক্ষেপ ছাড়াই কীভাবে সমস্যাগুলি সনাক্ত করা যায় এবং কার্যকরভাবে সমাধান করা যায় তা শিখতে শিক্ষক বা বহিরাগত টিউটরের প্রয়োজন হয় না।

সুতরাং এটি লক্ষণীয় যে মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি অংশ, তবে AI তাদের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়।

আপাতত, কোন উপায় নেই যে ক ডাইস্টোপিয়ান রোবট মানুষকে প্রতিস্থাপন করতে পারে। কিন্তু, ওয়েব ডেভেলপারদের শেষ পর্যন্ত তাদের দক্ষতা কাজে লাগানোর অন্য উপায় খুঁজতে হতে পারে। বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে কৌশলটি এখনও সর্বোত্তম এবং এটি দীর্ঘ সময় ধরে সূক্ষ্ম নিদর্শন এবং স্থানান্তরিত গতিবিদ্যা সনাক্ত করে। এটি বহিরাগত অনুরোধের জন্য ভিন্ন প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে।

ইতিমধ্যে, বিশেষজ্ঞ তখন বিভিন্ন ফলাফল প্রয়োগ করতে এবং তাদের কল্পনা শক্তি ব্যবহার করে সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য কিছু অবসর সময় পান। ভিডিও গেমিং, অ্যাপ্লিকেশন তৈরি, গ্রাফিক ডিজাইন এবং ক্লাউড সাইবার নিরাপত্তা পরীক্ষার ফলিত উপসংহার প্রস্তুত করতে, ডেটা সংগঠিত করতে এবং কর্মের প্রয়োগের সমস্ত পয়েন্ট নির্ধারণ করতে মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন।

মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের ব্যবহারিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে

নতুন প্রযুক্তিতে আধিপত্য বিস্তারের চেষ্টার এই দৌড় ইতিমধ্যেই শুরু হয়েছে এবং ফলাফল ঘন এবং দ্রুত আসছে। কিন্তু, দীর্ঘমেয়াদী পরিণতি এখনও নির্ধারণ করা হয়নি কারণ মেশিন লার্নিং এখনও গ্রহণের পর্যায়ে রয়েছে। কিন্তু আপাতত, মানুষ:

• তাদের মুখ দিয়ে তাদের ডিভাইসগুলি আনলক করুন৷
• ড্রাইভ স্মার্ট গাড়ি এবং কখনও কখনও এই গাড়িগুলি চারপাশে লোকজনকে চালিত করে
• অ্যামাজন পরামর্শ দেয় এমন বেশিরভাগ পণ্য পান
• বিভিন্ন ভার্চুয়াল সহকারীর সাথে কথা বলুন যারা ভয়েস চিনেন এবং তাদের স্পেসিফিকেশন এবং স্বাদ জানেন
• Netflix সুপারিশ করে এমন প্রোগ্রামগুলি দেখুন
• কাস্টমাইজড ক্রয় করুন

আজ, সংস্থাগুলি মেশিন লার্নিং অবকাঠামো ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর ভিত্তি করে অত্যাধুনিক ডাইভারশন তৈরি করছে ফেসবুক, গুগল, এবং ওয়েব ক্ষেত্রের অন্যান্য নেতারা। জনসাধারণের সুবিধার জন্য বেশিরভাগ সরঞ্জাম বিনামূল্যে অ্যাক্সেস মোডে রাখা হয়েছে। এটি এমন একটি কৌশল যা লোকেরা দীর্ঘমেয়াদে ওয়েব ডিজাইন এবং বিকাশের কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহার করতে পারে।

অন্যান্য জনপ্রিয় পয়েন্ট যা ওয়েব ডেভেলপমেন্টের সাথে মেশিন লার্নিং ক্ষমতাকে একীভূত করে তার মধ্যে রয়েছে:

• বিষয়বস্তু জেনারেটর - যদিও তারা এখনও অনবদ্য পাঠ্য তৈরি করা থেকে অনেক দূরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যেই ব্যবহারকারীদের 100% আসল সামগ্রী নিয়ে আসতে সক্ষম করে। কুইল এবং আর্টিকুলোর মতো সরঞ্জামগুলি মৌলিক তথ্য এবং ডেটা থেকে সামগ্রী তৈরি করতে সহায়তা করে।
• চ্যাটবট - ডিজিটাল মার্কেটিং এর জগতে চ্যাটবটগুলি দৃশ্যমান হয়ে উঠছে এবং অনেক ব্র্যান্ড এবং ফার্ম তাদের ক্লায়েন্টদের সাথে যোগাযোগের মাধ্যম হিসাবে তাদের প্রয়োগ করা শুরু করেছে। চ্যাটবট ব্যবহার করার সুবিধাগুলি অনেকগুলি, সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য হল যে তারা কোম্পানিগুলিকে 24/7 গ্রাহক পরিষেবাগুলি অফার করতে সক্ষম করে৷ একই সাথে, তারা একযোগে বিপুল পরিমাণ প্রশ্ন পরিচালনা করতে পারে এবং উচ্চ স্তরের পরিষেবার মান বজায় রাখতে পারে।
• ইমেল বিপণন - মেশিন লার্নিংয়ের এই পয়েন্টটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সংহত করে এমন দত্তক নেওয়ার উদ্যোগগুলি এড়াতে পারে না। ফ্রেসি এবং পারসাডোর মতো সরঞ্জামগুলি বিষয় লাইন, ইমেল বিষয়বস্তু এবং এমনকি বিকাশের জন্য বিভিন্ন ধরণের প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে CTA পাঠ্য.
• ওয়েব ডিজাইন - এআই ডিজাইনারদের প্রতিস্থাপন শুরু করে ব্যাপকভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে ওয়েব পরিবর্তন করছে। কৃত্রিম ডিজাইন ইন্টেলিজেন্স (এডিআই) সরঞ্জামগুলির একটি সমৃদ্ধ স্থান এটি করছে এবং ওয়েবসাইটগুলি তৈরি করার পদ্ধতিতে একটি মৌলিক পরিবর্তন আনছে। বুকমার্ক এবং উইক্স অফারটি এখন কয়েক মিনিটের মধ্যে সাইট তৈরি করার একটি বিশ্বাসযোগ্য কাজ করে, পরবর্তীতে কাস্টমাইজেশনের জন্য অনেকগুলি বিকল্প সহ।

তাই, কয়েক বছরের মধ্যে, মেশিন লার্নিং সাধারণ ওয়েব ডেভেলপমেন্ট স্পেসের ক্রমবর্ধমান অংশ গ্রহণ করতে দেখা সম্ভব।

ওয়েব ডিজাইনে মেশিন লার্নিং ইফেক্ট

এই প্রবণতা সবার কাজে প্রভাব ফেলবে বলে আশা করা হচ্ছে সফ্টওয়্যার ডেভেলপারদের পৃথিবী জুড়ে. তাই, বিকাশকারীদের বুঝতে হবে এবং নির্ধারণ করতে হবে নতুন প্রযুক্তিগুলি কী এবং তারা কীভাবে সফ্টওয়্যার বিকাশের জীবনচক্রের মধ্যে এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রয়োগ করতে পারে। এখানে সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কিছু উপযোগিতা রয়েছে:

তাত্ক্ষণিকভাবে ধারণাগুলিকে কোডে পরিণত করুন

সফ্টওয়্যার কোডে একটি ব্যবসায়িক ধারণা বাস্তবায়ন করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ, চটপটে কৌশল এবং ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ ক্রিয়াকলাপের কারণে এই ক্ষেত্রে উন্নতি হওয়া সত্ত্বেও। কল্পনা করুন যে একটি উন্নয়ন দল কেবলমাত্র প্রাকৃতিক ভাষায় একটি ধারণা বর্ণনা করতে পারে এবং তাদের সিস্টেমটি সমস্ত কিছু বুঝতে পারে এবং এটি একটি এক্সিকিউটেবল কোডে পরিবর্তন করতে পারে?

যদিও এটি এখনও উপলব্ধি করা হয়নি, এটি সম্ভব যে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের পরিবর্তন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উন্নতির পরামর্শ দেওয়া যেতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অত্যন্ত উন্নত টেক্সট শনাক্তকরণ ব্যবহার করে পরীক্ষার কেস এবং প্রয়োজনীয়তার মডেলগুলিকে উত্সাহিত করবে, যার ফলে আরও ভাল কোড জেনারেটর হয়।

অনুমানের নির্ভুলতা উন্নত করুন

বর্তমানে, সফ্টওয়্যার প্রকল্পের অনুমান কম নির্ভুলতার সাথে বেশ জটিল। মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধান আনা সফ্টওয়্যার অনুমান করার জন্য যা পরিসংখ্যান এবং পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ধারণের জন্য অতীতের কোম্পানির প্রকল্প এবং কার্যকলাপ থেকে ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে। তারপর তারা প্রচেষ্টা এবং সময়ের আরও সঠিক অনুমান অফার করার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ব্যবসার নিয়ম ব্যবহার করে।

ত্রুটি এবং সমাধান সনাক্তকরণের গতি বাড়ান

যখনই একটি সিস্টেমে একাধিক উত্পাদন ব্যর্থতা থাকে, দলগুলি তাদের সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে ব্যর্থতার পুনরুত্পাদন করতে প্রচুর সময়, প্রচেষ্টা এবং অর্থ ব্যয় করে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, প্রকল্পটি তৈরি করা বিকাশকারীরা আর নেই যা সমাধান খুঁজে বের করার কাজটিকে আরও চ্যালেঞ্জিং করে তোলে।

কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে, যে ব্যক্তি মূল কোড লিখেছেন তার দক্ষতা এবং ধারণা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এবং অনুরূপ প্রোফাইল আছে এমন কাউকে খুঁজে বের করা যেতে পারে।

কি তৈরি করতে হবে এবং পরীক্ষা করতে হবে তার স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং উত্পাদনে প্রয়োগের ধরণগুলি বিশ্লেষণ এবং নির্ধারণ করতে পারে এবং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করে যে ব্যাকলগ প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সবচেয়ে বড় অগ্রাধিকার দিতে হবে। সিস্টেমটি নির্ধারণ করতে পারে যে ব্যাকলগ প্রয়োজনীয়তাগুলি প্রথমে প্রয়োগ করা উচিত। ব্যবহার আচরণ বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার স্ক্রিপ্ট তৈরি করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রধানত উৎপাদনের সব সেক্টরে এমবেড করা হয়। তাই, ওয়েব ডেভেলপারদের অনুশীলন করার উপায় খুঁজে বের করতে হবে এবং এটিকে কাজে লাগাতে ব্যবহার করতে হবে প্রযুক্তির সীমাহীন ব্যবহার।

এআই মার্কেট রিসার্চ পণ্য তৈরির উপায় পরিবর্তন করে

বিশ্ব অর্থনীতির অনেক সেক্টর এখন তাদের উদীয়মান পর্যায়ে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একীভূত করছে। তবে, বিকাশকারী এবং বিশ্লেষকরা এখনও গবেষণা করছেন কীভাবে এআই ব্যবহার করে কর্মপ্রবাহকে বাড়ানো যায়। আগামী বছরগুলিতে, বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন যে প্রযুক্তি বিশ্ব অর্থনীতির বিভিন্ন শিল্পে পা রাখবে

উল্লেখযোগ্যভাবে, এই প্রযুক্তিগুলি পরিবর্তন করেছে ই-কমার্সের জন্য বাজার গবেষণা ক্ষেত্র এবং পণ্য উন্নয়নের সম্পূর্ণ পদ্ধতির পরিবর্তন. গত দুই বছরে, জনপ্রিয়তা এবং এআই ক্ষমতার অগ্রগতিতে একটি বড় উত্থান ঘটেছে। পূর্বে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র স্মার্ট ডিভাইসের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল।

কিন্তু আজ, বিকাশকারীরা অন্যান্য অনেক শিল্পের সাথে প্রযুক্তিকে একীভূত করছে ভাণ্ডার, বিপণন, অর্থ, এবং স্বাস্থ্যসেবা। এই সেক্টরগুলি এআই প্রযুক্তির ব্যবহার বৃদ্ধির সম্মুখীন হচ্ছে কারণ প্রচুর গবেষণা হচ্ছে। উল্লেখ্য, সব সেক্টরই এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ওপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করতে শুরু করেছে।

2017 সালে, এআই সম্মেলন করেছিল একটি জরিপ এটি পরামর্শ দিয়েছে যে 2050 সালের মধ্যে সমস্ত বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানবতাকে প্রতিস্থাপন করতে পারে।

ইকমার্সের জন্য বাজার গবেষণার গুরুত্ব

বাজার প্রযুক্তি উন্নয়ন মানুষের চাকরি কেড়ে নেওয়ার জন্য সমালোচিত হয় কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে সেগুলি সঠিক। একটি মেশিন একা হাতে একাধিক মানুষের চেয়ে বেশি কাজ করতে পারে। উত্পাদন এবং পণ্য নকশা সেক্টর ইতিমধ্যে প্রযুক্তিগত অগ্রগতির প্রভাব সাক্ষী হয়.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উৎপাদন পরবর্তী পর্যায়ে অবিশ্বাস্য ফলাফল দেখিয়েছে। এটি সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করে নির্মাতাদের প্রোগ্রাম মেশিনগুলিকে কোন ত্রুটি ছাড়াই আরও সঠিকভাবে দ্রুত এবং সম্পূর্ণ কাজগুলি শিখতে দেয়। মেশিন লার্নিং টেকনোলজি এবং এআই ছোটখাটো খুঁটিনাটি বিষয়ে মনোযোগ দেয় যা একজন মানুষ উপেক্ষা করতে পারে।

এআই এর সুবিধা

এই প্রযুক্তি বিপজ্জনক কাজ গ্রহণ করে মানুষের আয়ু বাড়ায়। এটি অটোমেশন সেক্টর এবং খনির জন্য নিরাপত্তা পরীক্ষা করে। উদাহরণস্বরূপ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পণ্যের নিরাপত্তা সম্পর্কিত সমস্ত তথ্য সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করে স্বয়ংচালিত নিরাপত্তা খাতকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।

মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবসায়িক অপারেটিং খরচ কমিয়ে দেয় উত্পাদন এবং ডিজাইনিং সেক্টর। মেশিনগুলি কায়িক শ্রমের বিকল্প করে এবং কর্মক্ষেত্রে দক্ষতা বাড়ায় যা অপারেশনের সাধারণ খরচ কমিয়ে দেয়। যেহেতু উত্পাদন খরচ কম, পণ্যগুলি জনসাধারণের কাছে আরও সাশ্রয়ী হয়।

AI আরও ডেটা সংগ্রহ করে আরও ভাল পণ্য ডিজাইন করতে সাহায্য করে যা পণ্যগুলিকে আরও সহায়ক এবং দক্ষ করে তোলে। ম্যানুফ্যাকচারিং সেক্টরে পর্যাপ্ত মানের বিশ্লেষক এবং নিশ্চয়তা প্রকৌশলীর অভাব রয়েছে যা পণ্যের সাধারণ গুণমানকে কমিয়ে দেয়।

পরীক্ষার পণ্যগুলির বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ব্যাপক পরিদর্শন প্রয়োজন যা অনেক সময় নিতে পারে। কিন্তু, এআই একটি চমৎকার সমাধান হিসেবে প্রমাণিত হয় যাতে পরীক্ষাগুলো দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে সম্পন্ন হয়। এই টেকওভারের সাথে, শ্রমিকরা গ্রাহকদের প্রবণতা অধ্যয়ন করতে আরও বেশি সময় ব্যয় করতে পারে যাতে তারা গ্রাহকদের আরও ভাল পরিষেবা দিতে সক্ষম হয়।

গুণগত নিশ্চয়তা প্রকৌশলীদের দ্বারা ম্যানুয়াল পরীক্ষা উত্পাদন প্রক্রিয়াকে ধীর করে দিতে পারে কারণ একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ পরিদর্শন সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত ব্যাপক উত্পাদন করা যাবে না। কিন্তু, একটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি কর্মপ্রবাহকে বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং সময় এবং অর্থ বাঁচাতে পারে। অধিকন্তু, মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বাস্তবায়ন ছোটখাটো বাগগুলি আবিষ্কার করতে পারে এবং তারপর ব্যবহারকারীর সেশন থেকে উপলব্ধ ডেটা ব্যবহার করে সেগুলি ঠিক করতে পারে।

বেশিরভাগ অবিচ্ছেদ্য অংশ উত্পাদন প্রক্রিয়ার হল এমন একটি পণ্য তৈরি করা যা ভোক্তারা পছন্দ করে এবং এর সাথে সম্পর্কিত। সুতরাং, একটি পণ্যের সাফল্য নির্ভর করে ব্যবহারকারীদের সাথে সম্পর্কযুক্ত এবং অনুরণন করার ক্ষমতার উপর। প্রতিযোগীদের দ্বারা তৈরি করা পণ্যগুলির থেকে আরও ভাল সম্পর্কযুক্ত এবং অনন্য পণ্য তৈরি করতে অনেক সময় যায়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপুল পরিমাণ ডেটা গবেষণা এবং বিশ্লেষণ করার বিশাল ক্ষমতার কারণে কাজে আসে। এটি সর্বশেষ বাজারের প্রবণতা এবং ভোক্তাদের আচরণ বিশ্লেষণ করে। AI তারপরে একটি কার্যকরী মডেল ডিজাইন করতে ডেটা ব্যবহার করে যা পরে পরিমার্জিত করা যেতে পারে।

যদিও তারা তাদের বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি আগামী বছরগুলিতে ওয়েব স্থান দখল করতে পারে।

সূত্র: https://e-cryptonews.com/machine-learning-affecting-web-development/