নতুনদের জন্য মেশিন লার্নিং ধারণা - ডেটাভারসিটি

মেশিন লার্নিং (ML), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা (AI), সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ অর্জন করেছে। ML কম্পিউটারকে প্রশিক্ষণের উপর ফোকাস করে ডেটা থেকে শেখার জন্য, অ্যালগরিদম এবং মডেলের সাহায্যে, সিদ্ধান্ত বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে। এই প্রশিক্ষণ পদ্ধতিতে, মেশিনগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করতে হবে না। মানুষের মতো কম্পিউটারও অভিজ্ঞতা থেকে শেখে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি), কম্পিউটার ভিশন এবং রোবোটিক্সের মতো বিভিন্ন কৌশল অন্তর্ভুক্ত করে এআই এমএল-এর বাইরে চলে যায়। এটির লক্ষ্য বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করা যা মানুষের আচরণকে অনুকরণ করতে পারে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। মৌলিক মেশিন লার্নিং ধারণাগুলি বোঝা এই ক্ষেত্রগুলিতে আগ্রহী যে কোনও ব্যক্তির জন্য অপরিহার্য, কারণ তারা স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, পরিবহন এবং আরও অনেক কিছুর মতো শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করার অপার সম্ভাবনা রাখে৷ 

In ML, মেশিনগুলি ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে খুব বড় ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণ করে। এই ডেটা-চালিত ক্ষমতা মেশিনগুলিকে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে বা সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে। 

মেশিন লার্নিং ডেটার ভূমিকা

ডেটা ভিত্তি হিসাবে কাজ করে যার উপর মডেল তৈরি করা হয় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়। প্রি-প্রসেসিং কৌশলগুলি যেমন ডেটাকে পরিষ্কার করা, রূপান্তর করা এবং স্বাভাবিক করার জন্য এটি বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ততা নিশ্চিত করে। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ML-এ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে ডেটাসেটের মধ্যে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য চিহ্নিত করে যা সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীতে অবদান রাখে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে ভেরিয়েবল নির্বাচন করা বা রূপান্তর করা জড়িত যা ডেটার অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলিকে সেরাভাবে উপস্থাপন করে।

ডেটা প্রিপ্রসেসিং ধারণা 

তথ্য প্রপ্রোকাসিং ML মডেলের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই ধাপে, ত্রুটি এবং অসঙ্গতিগুলি সরিয়ে কাঁচা ডেটা পরিষ্কার করা হয় এবং তারপরে আরও বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত বিন্যাসে প্রস্তুত করা হয়। ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ হ্যান্ডলিং অনুপস্থিত মানের. অনুপস্থিত ডেটা পক্ষপাতের পরিচয় দিতে পারে এবং মডেলের সঠিকতাকে প্রভাবিত করতে পারে। এই প্রিপ্রসেসিং পদক্ষেপগুলি নিশ্চিত করে যে শেখার অ্যালগরিদমগুলি তাদের প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করে। 

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ হল ফিচার স্কেলিং, যেখানে ভেরিয়েবলগুলিকে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে অন্যদের উপর আধিপত্য করা থেকে বিরত রাখতে সামঞ্জস্য করা হয়, এইভাবে মডেলের মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলির ন্যায্য উপস্থাপনা নিশ্চিত করা হয়। 

অধিকন্তু, শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের প্রায়ই ML অ্যালগরিদমের সাথে সামঞ্জস্যের জন্য সংখ্যাসূচক উপস্থাপনায় এনকোডিং প্রয়োজন হয়। এক-হট এনকোডিং বা লেবেল এনকোডিংয়ের মতো কৌশলগুলি সাধারণত শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে অর্থপূর্ণ সংখ্যাসূচক মানগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। উপরন্তু, outliers মডেল কর্মক্ষমতা বিকৃত করতে পারেন; তাই সঠিকভাবে সনাক্তকরণ এবং পরিচালনা করার জন্য বহিরাগত সনাক্তকরণ পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়। 

সামগ্রিকভাবে, সঠিক ডেটা প্রিপ্রসেসিং নিশ্চিত করে যে এমএল মডেলগুলি পরিষ্কার, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং নির্ভরযোগ্য ইনপুটগুলি গ্রহণ করে। এটি শুধুমাত্র নির্ভুলতা উন্নত করে না কিন্তু অদেখা ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় আরও ভাল সাধারণীকরণ সক্ষম করে। 

ডেটা প্রশিক্ষণের ধারণা: তত্ত্বাবধান করা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা

এমএল অ্যালগরিদম দুটি প্রাথমিক পদ্ধতির মাধ্যমে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে: তত্ত্বাবধানে শিক্ষা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, মডেল লেবেল করা ডেটা থেকে শেখে যেখানে প্রতিটি উদাহরণ তার সঠিক ফলাফলের সাথে যুক্ত করা হয়।

অন্য দিকে, অকার্যকর শেখা পদ্ধতিটি "লেবেলবিহীন ডেটা" এর উপর নির্ভর করে, যেখানে শুধুমাত্র ইনপুট বৈশিষ্ট্য উপলব্ধ। লক্ষ্য হল কোনও পূর্বনির্ধারিত লেবেল ছাড়াই ডেটার মধ্যে অন্তর্নিহিত কাঠামো বা নিদর্শনগুলি উন্মোচন করা। এই পদ্ধতিটি অনুরূপ দৃষ্টান্তগুলিকে একত্রে ক্লাস্টার করা বা মাত্রিকতা হ্রাসের মতো কাজের জন্য দরকারী। 

বেছে নেওয়া পদ্ধতি নির্বিশেষে, প্রশিক্ষণ তথ্য মেশিন লার্নিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে. অদেখা উদাহরণগুলিকে ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম শক্তিশালী মডেল তৈরির জন্য উচ্চ-মানের ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য। প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়াও, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল এমএল পাইপলাইনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এতে কাঁচা ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিকে আরও উপযুক্ত উপস্থাপনায় রূপান্তর করা জড়িত যা হাতের সমস্যা সম্পর্কে অর্থপূর্ণ তথ্য ক্যাপচার করে।

এমএল অ্যালগরিদম ধারণা: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষা 

এমএল-এর ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদমগুলি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরির মেরুদণ্ড গঠন করে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং হল ML-এর একটি মৌলিক ধারণা যা ভবিষ্যতের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেল তৈরি করতে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে। ডেটার মধ্যে নিদর্শন এবং সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি আমাদেরকে নতুন, অদেখা দৃষ্টান্ত সম্পর্কে অবগত ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।     

নিউরাল নেটওয়ার্ক, একটি বিশেষ শ্রেণীর অ্যালগরিদম, ঘনিষ্ঠভাবে মানুষের মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করে। আন্তঃসংযুক্ত নোড বা "নিউরন" সমন্বিত, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জটিল প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল কাজ করে। তারা বিভিন্ন ডোমেনে যেমন ইমেজ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, এবং সুপারিশ সিস্টেমে অত্যন্ত কার্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে। 

গভীর শিক্ষা (DL) হল a নিউরাল নেটওয়ার্কের উপসেট চ্যালেঞ্জিং টাস্কগুলিতে অসাধারণ পারফরম্যান্সের কারণে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এটি অসাধারণ জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। এটি কাঁচা ডেটা থেকে শ্রেণিবদ্ধ "জ্ঞান লাভ" সক্ষম করার জন্য ক্রমাগতভাবে প্রকাশ করা স্তরগুলি (অতএব "গভীর" শব্দ) সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। এটি ডিএল মডেলগুলিকে স্পষ্ট বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে জটিল বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে সক্ষম করে। 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং কৌশলগুলি অনুসন্ধান করে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অভ্যন্তরীণ কাজগুলি অন্বেষণ করে এবং ডিএল পদ্ধতির শক্তি বোঝার মাধ্যমে, নতুনরা কীভাবে অ্যালগরিদমগুলি এমএল সমাধানগুলি চালায় সে সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে। 

মডেল পারফরম্যান্স মূল্যায়ন ধারণা: ওভারফিটিং, আন্ডারফিটিং, ক্রস-ভ্যালিডেশন, কনফিউশন ম্যাট্রিক্স এবং রক কার্ভ 

মূল্যায়ন মডেল কর্মক্ষমতা এমএল প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই উপবিষয়টি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের সাথে সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা অন্বেষণ করবে। 

প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, ভবিষ্যদ্বাণীকৃত আউটপুট এবং প্রকৃত লক্ষ্য মানের মধ্যে ত্রুটি কমাতে মডেলটি তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে। "অপ্টিমাইজেশান" বা "ফিটিং" নামে পরিচিত এই প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে অদেখা উদাহরণে তার শেখার সাধারণীকরণ করতে সক্ষম করে। এইভাবে, বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য অদেখা তথ্যের উপর প্রশিক্ষিত মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। এখানেই ডেটা টেস্টিং খেলায় আসে। টেস্টিং ডেটা একটি স্বাধীন ডেটাসেট হিসাবে কাজ করে যা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা হয়নি তবে অনুরূপ নিদর্শন এবং বিতরণ রয়েছে।

ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল খুব জটিল হয় - প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে অপ্রাসঙ্গিক নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করে৷ এই ধরণের মডেলগুলি নতুন ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে না। আন্ডারফিটিং হল ঠিক বিপরীত - এটি ঘটে যখন একটি মডেল ডেটাতে অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে খুব সহজ হয়, যার ফলে খারাপ কার্যকারিতা হয়৷  

ক্রস বৈধতা অদেখা ডেটাতে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে ডেটাসেটটিকে একাধিক উপসেটে বিভক্ত করা এবং তারপরে ডেটা উপসেটের মডেলটিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করা জড়িত।      

নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, প্রত্যাহার এবং F1 স্কোরের মতো মেট্রিকগুলি মডেলগুলি নতুন বা অদেখা ডেটাকে কতটা ভালভাবে সাধারণ করে তার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই ধারণাগুলি বোঝা নতুনদের তাদের এমএল মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে মূল্যায়ন করতে এবং তাদের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করবে। 

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল: বাস্তব জীবনের উদাহরণ

যেমন একটি উদাহরণ NLP, যেখানে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পাঠ্য তথ্য থেকে গুরুত্বপূর্ণ. সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণে, উদাহরণস্বরূপ, শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি, পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগ বা সেন্টিমেন্ট লেক্সিকনগুলির মতো বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি মডেলকে টেক্সটকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য বের করা যেতে পারে। 

কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে, চিত্রগুলির মধ্যে বস্তু এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার জন্য বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অপরিহার্য। কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রায়ই VGGNet বা ResNet এর মতো প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অবজেক্ট ডিটেকশন বা ইমেজ শ্রেণীবিভাগের মতো নির্দিষ্ট কাজের প্রশিক্ষণের আগে ছবি থেকে। 

আরেকটি বাস্তব জীবনের উদাহরণ জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেমে পাওয়া যেতে পারে। প্রতারণামূলক লেনদেনগুলি কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে, লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি, অবস্থানের অমিল, অস্বাভাবিক ক্রয়ের ধরণ এবং IP ঠিকানার অসঙ্গতি সহ লেনদেনের ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা হয়। 

স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। উদাহরণস্বরূপ, বয়স, রক্তচাপ, কোলেস্টেরলের মাত্রা এবং ধূমপানের অভ্যাসের মতো রোগীর ডেটা ব্যবহার করে হৃদরোগের ঝুঁকি ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে। এই ভেরিয়েবলগুলি যত্ন সহকারে নির্বাচন করা হয় এবং অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে ইঞ্জিনিয়ার করা হয় যা প্রাসঙ্গিক চিকিৎসা জ্ঞান ক্যাপচার করে।    

সুপারিশ সিস্টেম এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ: বাস্তব জীবনের উদাহরণ  

আজকের ডিজিটাল যুগে, সুপারিশ ব্যবস্থা আমাদের দৈনন্দিন জীবনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে। স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে ব্যক্তিগতকৃত চলচ্চিত্রের সুপারিশ থেকে শুরু করে ই-কমার্স ওয়েবসাইটগুলিতে লক্ষ্যযুক্ত পণ্যের পরামর্শ, এই সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বৃদ্ধিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এমএল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, সুপারিশ সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করে। 

সুপারিশ সিস্টেমের একটি বিশিষ্ট উদাহরণ হল সহযোগী ফিল্টারিং, যা অনুরূপ ব্যবহারকারীদের পছন্দ এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে আইটেমগুলির পরামর্শ দেয়। এই কৌশলটি আমাদের নতুন বিষয়বস্তু আবিষ্কার করার পদ্ধতিতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে, অন্যথায় অপ্রতিরোধ্য অনলাইন বিশ্বে ব্যক্তিগতকরণের অনুভূতিকে উৎসাহিত করে। 

মেশিন লার্নিংয়ের আরেকটি আকর্ষণীয় দিক হল অসঙ্গতি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদমগুলি একটি ডেটাসেটের মধ্যে প্রত্যাশিত নিদর্শন বা আচরণ থেকে বিচ্যুতি সনাক্ত করতে পারদর্শী। আর্থিক লেনদেনে জালিয়াতি শনাক্তকরণ থেকে শুরু করে সাইবার নিরাপত্তায় নেটওয়ার্ক অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণ পর্যন্ত, অসামঞ্জস্যতা সনাক্তকরণ দূষিত কার্যকলাপের বিরুদ্ধে সুরক্ষায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। 

ক্লাস্টারিং, পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলি আউটলিয়ার এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে পারে যা ঐতিহ্যগত নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলির দ্বারা অলক্ষিত হতে পারে। এই ক্ষমতা তাদের বিভিন্ন শিল্প জুড়ে নিরাপত্তা ব্যবস্থা বাড়ানোর জন্য অমূল্য হাতিয়ার করে তোলে।

মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, সময় সিরিজ বিশ্লেষণ একটি মুখ্য ভূমিকা পালন করে, যা সময়ের সাথে বিকশিত হওয়া ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে আমাদের সক্ষম করে। পরিসংখ্যানের এই শাখাটি অনুক্রমিক ডেটাতে প্যাটার্ন বোঝা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এটি বিভিন্ন বাস্তব-জীবনের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার করে তোলে। একটি বিশিষ্ট ক্ষেত্র যেখানে সময় সিরিজ বিশ্লেষণ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তা হল আর্থিক পূর্বাভাস। 

ঐতিহাসিক স্টক মূল্য বা মুদ্রা বিনিময় হার বিশ্লেষণ করে, ML মডেলগুলি ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে এবং বিনিয়োগকারীদেরকে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে। একইভাবে, বিক্রয় পূর্বাভাসে, অতীতের বিক্রয় নিদর্শন বোঝা ভবিষ্যতের চাহিদার পূর্বাভাস এবং জায় ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করার জন্য অপরিহার্য। 

পরিবেশ বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োগ রয়েছে। টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ আমাদেরকে বর্ধিত সময়ের জন্য তাপমাত্রার ওঠানামা, বৃষ্টিপাতের মাত্রা বা এমনকি বায়ুর গুণমান সূচকগুলি পরীক্ষা করে জলবায়ু প্যাটার্নগুলি বুঝতে সাহায্য করে। এই ডেটাসেটের মধ্যে প্রবণতা এবং ঋতুতা চিহ্নিত করে, গবেষকরা জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন এবং সেই অনুযায়ী নীতিনির্ধারকদের গাইড করতে পারেন। 

তাছাড়া, টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রেও এর তাৎপর্য খুঁজে পায়। সময়ের সাথে সাথে রোগীর অত্যাবশ্যক লক্ষণগুলি বিশ্লেষণ করে বা রোগের অগ্রগতির ধরণগুলি অধ্যয়ন করে, চিকিৎসা পেশাদাররা আরও ভাল নির্ণয় করতে পারে এবং আরও নির্ভুলতার সাথে রোগের ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে। 

সামগ্রিকভাবে, সময় সিরিজ বিশ্লেষণ বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি অবিচ্ছেদ্য উপাদান গঠন করে। 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/