মেশিন লার্নিং কী? কাঁচাবাজারের দাম দিয়ে শুরু করি

• #machine-learning
• #beginners
• #regression
• #python

আম্মার সাথে কাঁচাবাজারে গেলে একটা জিনিস সবসময় অবাক করত। মাছওয়ালা দাম বলার সঙ্গে সঙ্গে আম্মা বলে দিতেন, "এত না, এইটার দাম এর অর্ধেক।" কোনো ক্যালকুলেটর নেই, কোনো সূত্র নেই। বছরের পর বছর বাজার করে করে তার মাথায় একটা "মডেল" তৈরি হয়ে গেছে: মাছের আকার, তাজা কি না, মৌসুম, কোন বাজার, সব মিলিয়ে একটা অনুমান।

মেশিন লার্নিং হলো কম্পিউটারকে এভাবে উদাহরণ দেখিয়ে শেখানো।

সাধারণ প্রোগ্রামিং বনাম মেশিন লার্নিং

সাধারণ প্রোগ্রামিংয়ে আমরা নিয়ম লিখে দিই: "যদি ওজন ১ কেজির বেশি হয়, দাম ৬০০ টাকা।" কিন্তু বাস্তবে নিয়ম এত সহজ না।

মেশিন লার্নিংয়ে আমরা নিয়ম লিখি না। আমরা অনেকগুলো উদাহরণ দিই (মাছের ওজন, আর আসল দাম), আর কম্পিউটার নিজেই নিয়মটা খুঁজে বের করে।

পাইথনে ছোট্ট উদাহরণ

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# ওজন (কেজি) -> দাম (টাকা)
ojon = [[0.5], [0.8], [1.0], [1.2], [1.5], [2.0]]
dam = [280, 450, 560, 650, 820, 1100]

model = LinearRegression()
model.fit(ojon, dam)                 # শেখানো হলো

print(model.predict([[1.7]]))        # ১.৭ কেজির মাছের আনুমানিক দাম

fit মানে শেখানো, predict মানে অনুমান করা। পুরো মেশিন লার্নিংয়ের মূল কাঠামো এই দুটো শব্দে।

মেশিন লার্নিংয়ের তিন ধরন

১. সুপারভাইজড লার্নিং: উত্তর জানা উদাহরণ থেকে শেখা। মাছের দাম, ইমেইল স্প্যাম কি না, রোগী ঝুঁকিতে কি না।

২. আনসুপারভাইজড লার্নিং: উত্তর ছাড়াই ডেটার মধ্যে দল খোঁজা। যেমন দোকানের ক্রেতাদের কেনাকাটার ধরন দেখে আলাদা দলে ভাগ করা।

৩. রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং: চেষ্টা আর পুরস্কারের মাধ্যমে শেখা। গেম খেলা AI, রোবট হাঁটা শেখা।

মেশিন লার্নিং যা পারে না

• ডেটা ছাড়া কিছু শেখে না। আম্মা যদি কখনো ইলিশ না কিনতেন, ইলিশের দাম আন্দাজ করতে পারতেন না।
• ভুল ডেটায় ভুল শেখে। দাম লেখার সময় ভুল হলে মডেলও ভুল শিখবে।
• নতুন পরিস্থিতিতে বিপদে পড়ে। হঠাৎ সরবরাহ কমে দাম দ্বিগুণ হলে পুরনো ডেটায় শেখা মডেল সেটা জানবে না।
• কারণ বোঝে না, সম্পর্ক বোঝে। "বর্ষায় দাম বেশি" ধরতে পারে, কিন্তু কেন, সেটা মানুষকে ব্যাখ্যা করতে হয়।

শুরু করবেন কীভাবে

1. পাইথনের মৌলিক বিষয় শিখুন।
2. pandas দিয়ে ডেটা নিয়ে কাজ করা শিখুন।
3. scikit-learn দিয়ে সহজ মডেল বানান: লিনিয়ার রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি।
4. নিজের জীবনের ডেটা নিয়ে একটা ছোট প্রজেক্ট করুন: মাসিক বিদ্যুৎ বিল, ক্রিকেট স্কোর, পরীক্ষার নম্বর।
5. তারপর ধীরে ধীরে পরিসংখ্যান আর গণিত গভীরভাবে শিখুন।

শেষ কথা

মেশিন লার্নিং কোনো জাদু না। এটা অভিজ্ঞতা থেকে শেখার একটা গাণিতিক পদ্ধতি, ঠিক যেভাবে আম্মা বাজার করে করে শিখেছিলেন। পার্থক্য হলো, কম্পিউটার এক বিকেলেই লাখো উদাহরণ দেখে ফেলে। তবে দামাদামিতে আম্মাকে হারানো, সেটা এখনো কোনো AI এর পক্ষে সম্ভব হয়নি।