দ্বারা ফিল্টার:
ফেসিয়াল এবং ইমোশন রিকগনিশন সিস্টেম দ্বারা প্রদত্ত ফলাফলের গুণমান এবং নির্ভুলতা ডেটার উপর নির্ভর করে। ডেটা যত বেশি নির্ভুল এবং বিস্তৃত হবে, আবেগ শনাক্ত এবং সনাক্ত করার জন্য একটি AI প্রোগ্রামের সম্ভাবনা তত ভাল।
বীমা শিল্পের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কিছু সুস্পষ্ট সুবিধা রয়েছে, যদি কোম্পানিগুলি এর বাস্তবায়ন বুঝতে পারে। যেখানে দাবি প্রক্রিয়াকরণ, প্রিমিয়াম সেটিং, এবং ক্ষতি সনাক্তকরণের মতো কাজগুলি সুবিন্যস্ত করা হয়, এটি গ্রাহক পরিষেবাতেও সাহায্য করতে পারে, সামগ্রিক সন্তুষ্টির মাত্রা বাড়াতে।
HIPAA এবং GDPR-এর মতো নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে স্বাস্থ্যসেবায় ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্যের সুরক্ষার জন্য ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip এবং Private-AI সহ বৈশিষ্ট্যযুক্ত টুলগুলি কার্যকর ডেটা মাস্কিংয়ের জন্য বিভিন্ন সমাধান প্রদান করে।
জেনারেটিভ AI এর কিছু শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য এবং কার্যকারিতা রয়েছে যা গ্রাহক পরিষেবা সমর্থন সিস্টেমগুলিকে ওভারহল করতে সেট করে। যেখানে এটি গ্রাহকের সমস্যাগুলি অবিলম্বে সমাধান করতে পারে, জেনারেটিভ এআই এজেন্টদেরকে প্রথম প্রতিক্রিয়াশীল হিসাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে এবং একজন মানুষের মতো গ্রাহকদের সাথে যোগাযোগ করতে পারে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন হল অননুমোদিত অ্যাক্সেসের সুরক্ষা এবং ব্যক্তিগত ডেটার বেআইনি ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি। স্বাস্থ্যসেবা ডেটার জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, এই প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে না যে ডেটার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ব্যক্তি ব্যতীত ব্যক্তিদের হাতে ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য না যায়।
কথোপকথনমূলক এবং জেনারেটিভ এআই আমাদের বিশ্বকে অনন্য উপায়ে রূপান্তরিত করছে। কথোপকথনমূলক AI মেশিনের সাথে কথা বলা সহজ এবং সহায়ক করে তোলে, গ্রাহক সহায়তা এবং স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবার উন্নতি করে। অন্যদিকে, জেনারেটিভ এআই একটি সৃজনশীল পাওয়ার হাউস। এটি শিল্প, সঙ্গীত এবং আরও অনেক কিছুতে নতুন, মূল বিষয়বস্তু উদ্ভাবন করে। এই AI প্রকারগুলি বোঝা স্মার্ট ব্যবসা, নীতিশাস্ত্র এবং উদ্ভাবনের সিদ্ধান্তের চাবিকাঠি।
ভয়েস প্রযুক্তিগুলি এখনও তুলনামূলকভাবে নতুন প্রযুক্তি এবং আমরা এখনও তাদের সাথে প্রস্তাবিত সমাধানগুলি সম্পর্কে ভাল ধারণা পেতে কাজ করছি। একটি সময়-সংবেদনশীল স্বাস্থ্যসেবা সেটিংয়ে, দক্ষতা এবং নির্ভুলতা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
জেনারেটিভ এআই ব্যাঙ্কিং এবং আর্থিক পরিষেবাগুলির ল্যান্ডস্কেপকে নতুন আকার দিচ্ছে, দক্ষতার পরিচয় দিচ্ছে, নিরাপত্তা বাড়াচ্ছে এবং গ্রাহক ও প্রতিষ্ঠান উভয়ের জন্য ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা প্রদান করছে। প্রযুক্তির অগ্রগতি অব্যাহত থাকায়, আর্থিক শিল্পে এর প্রভাব বাড়তে পারে, উদ্ভাবন এবং অপ্টিমাইজেশনের একটি নতুন যুগের সূচনা করে।
স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) ব্যবহার অসংগঠিত ডেটা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে। প্রাসঙ্গিক তথ্যের সাহায্যে, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি বিভিন্ন সুবিধা বের করতে পারে এবং রোগীদের আরও ভাল স্বাস্থ্যসেবা প্রদান করতে পারে।
ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর পরিমাণ এবং ফ্রিকোয়েন্সি আগামী বছরগুলিতে বাড়তে চলেছে। গ্রাহকদের আজ উদ্ভাবনী সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে, যা তাদের একটি ব্র্যান্ড সম্পর্কে সবকিছু জানতে দেয়। যেখানে বিদ্যমান, নতুন এবং সম্ভাব্য গ্রাহকদের সাথে জড়িত হওয়া একটি ব্র্যান্ডের জন্য অপরিহার্য, সেখানে বিষয়বস্তুর নিরীক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রণ একটি ইতিবাচক ইমেজ তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
কার্যকরী ডেটা লেবেলিং অনুসন্ধানের প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম এবং ব্যবসাগুলি ডেটা লেবেলিং থেকে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হয় কারণ তাদের তাদের পণ্যগুলিকে অনুসন্ধানের ফলাফলে আনতে হবে, যা বিক্রয় এবং আয় বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) সমস্ত শিল্পে একটি তথ্য নিষ্কাশন এবং বিশ্লেষণ বিপ্লব শুরু করেছে। এই প্রযুক্তির বহুমুখিতা আরও ভাল সমাধান এবং নতুন অ্যাপ্লিকেশন প্রদানের জন্য বিকশিত হচ্ছে। ফিনান্সে NLP-এর ব্যবহার আমরা উপরে উল্লিখিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। সময়ের সাথে সাথে, আমরা এই প্রযুক্তি এবং এর কৌশলগুলিকে আরও জটিল কাজ এবং অপারেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারি।
স্বাস্থ্যসেবায় AI এর প্রয়োগের মূলে রয়েছে ডেটা এবং এর সঠিক বিশ্লেষণ। স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দ্বারা প্রদত্ত এই ডেটা এবং তথ্য ব্যবহার করে, এআই সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিগুলি রোগ নির্ণয়, চিকিত্সা, ভবিষ্যদ্বাণী, প্রেসক্রিপশন এবং ইমেজিংয়ের ক্ষেত্রে আরও ভাল স্বাস্থ্যসেবা সমাধান সরবরাহ করতে সক্ষম।
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা পাঠ্যের উন্নত মেশিন বোঝার পথ তৈরি করে। যদিও ওপেন-সোর্স ডেটাসেটগুলির সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে, তারা প্রশিক্ষণ এবং NER মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করার ক্ষেত্রে সহায়ক। এই সম্পদগুলির একটি যুক্তিসঙ্গত নির্বাচন এবং প্রয়োগ এনএলপি প্রকল্পগুলির ফলাফলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
জেনারেটিভ এআই বিভিন্ন বিষয়বস্তু তৈরি করার ক্ষমতা সহ দক্ষতা, মাপযোগ্যতা এবং ব্যক্তিগতকরণের মতো উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে। যাইহোক, মান নিয়ন্ত্রণ, সৃজনশীলতার সীমাবদ্ধতা এবং নৈতিক উদ্বেগের মতো চ্যালেঞ্জগুলির জন্য সতর্ক মনোযোগ প্রয়োজন।
জেনারেটিভ এআই হল একটি উত্তেজনাপূর্ণ সীমান্ত যা প্রযুক্তি এবং সৃজনশীলতার সীমানাকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করছে। মানুষের মতো টেক্সট তৈরি করা থেকে শুরু করে বাস্তবসম্মত ছবি তৈরি করা, কোড ডেভেলপমেন্ট বাড়ানো, এমনকি অনন্য অডিও আউটপুট অনুকরণ করা পর্যন্ত, এর বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি যেমন বৈচিত্র্যময় তেমনি বৈচিত্র্যময়।
ক্লিনিকাল ডেটা বিশ্লেষণে মেশিন লার্নিং এবং এআই এর প্রয়োগগুলি ব্যাপক এবং যুগান্তকারী। তারা রোগীর যত্নের পুনর্নির্মাণ, চিকিৎসা গবেষণার উন্নতি, এবং আগে এবং আরও সঠিক রোগ নির্ণয় প্রদানের জন্য অপার সম্ভাবনা অফার করে।
Shaip AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের জন্য অত্যাবশ্যক সেরা স্বাস্থ্যসেবা এবং মেডিকেল ডেটা প্রদানের ক্ষেত্রে সবচেয়ে এগিয়ে রয়েছে। আপনি যদি একটি স্বাস্থ্যসেবা AI প্রকল্প শুরু করেন বা নির্দিষ্ট মেডিকেল ডেটার প্রয়োজন হয়, Shaip হল নিখুঁত অংশীদার।
ভয়েস সহকারীরা এখন আর নতুনত্ব নয়; তারা দ্রুত আমাদের দৈনন্দিন ডিজিটাল মিথস্ক্রিয়া জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে. বহুভাষিক ভয়েস সহকারীর উত্থান একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিশ্রুতি দেয়, ভাষার বাধাগুলি ভেঙে দেয় এবং বৃহত্তর বৈশ্বিক সংযোগকে উত্সাহিত করে।
এআই, মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে ডকুমেন্ট টীকা একটি অপরিহার্য বিল্ডিং ব্লক। এটি AI সিস্টেমের বোঝাপড়া এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা বাড়ায়, দক্ষ তথ্য নিষ্কাশনকে শক্তি দেয় এবং বিভিন্ন ডোমেনে অটোমেশনকে উৎসাহিত করে।
আমরা উপরের উদাহরণগুলিতে যেমন অন্বেষণ করেছি, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ গ্রাহক পরিষেবা থেকে রাজনীতি পর্যন্ত বিস্তৃত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে অসাধারণ সম্ভাবনা রাখে। এটি সংস্থাগুলিকে বিষয়ভিত্তিক ডেটার শক্তি আনলক করতে এবং অসংগঠিত পাঠ্যকে কার্যযোগ্য অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে সক্ষম করে।
স্বাস্থ্যসেবা AI এর ভবিষ্যত প্রতিশ্রুতি এবং সম্ভাবনায় পূর্ণ, 2023-এর উদীয়মান প্রবণতা রোগীদের যত্ন প্রদানের ক্ষেত্রে একটি পরিবর্তনশীল পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।
স্বাস্থ্যসেবাতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাপক এবং রূপান্তরকারী। এআই, মেশিন লার্নিং এবং কথোপকথনমূলক এআই-এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা কীভাবে রোগীর যত্নের সাথে যোগাযোগ করেন NLP বিপ্লব ঘটাচ্ছে। এটি চিকিৎসা কর্মপ্রবাহকে আরও দক্ষ করে তুলছে এবং সামগ্রিক রোগীর ফলাফল উন্নত করছে।
AI-ভিত্তিক সত্তা নিষ্কাশন গ্রহণের ফলে স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে ই-কমার্স পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হয়েছে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি, প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করা এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি করা।
আবেগ শনাক্তকরণ প্রযুক্তি একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা মানুষের আবেগ সম্পর্কে আমাদের বোধগম্যতা বাড়াতে পারে এবং স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা এবং বিপণনের মতো বিভিন্ন ডোমেনে ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা তৈরি করতে আমাদের সাহায্য করতে পারে।
সব মিলিয়ে, স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্রটি রোগী এবং ডাক্তারদের দ্বারা পরিপূর্ণ যারা বিশ্বজুড়ে মানুষের জীবনে আবারও পরিবর্তন আনতে অনুপ্রাণিত। বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে অ্যাক্সেস একমুখী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ওষুধের ভবিষ্যত হিসাবে নিজেকে প্রমাণ করতে থাকবে। ক্লিনিকাল ট্রায়াল এবং রোগীর যত্ন সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়ার উন্নতি করতে এই অনন্য ডেটাসেটগুলির সুবিধা নেওয়া গবেষক এবং ডেভেলপারদের উপর নির্ভর করে কারণ আমরা প্রত্যেকের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে সংযুক্ত ভবিষ্যতের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি।
পরবর্তী পাঁচ বছর আরও সুগমিত এআই অভিজ্ঞতা, নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য যা সেই মিথস্ক্রিয়াকে উন্নত করে এবং আরও অনেক কিছু নিয়ে আসবে। আগামী কয়েক বছরে কথোপকথনমূলক এআই প্রবণতা আগের চেয়ে উজ্জ্বল এবং আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হবে।
পরিবর্তনগুলি চলমান রয়েছে, যা আরও ব্যাঙ্কযোগ্য, লাভজনক ভবিষ্যতের দিকে পরিচালিত করে যা একটি ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে। অন্যান্য কোম্পানির ভুল থেকে শিক্ষা নেওয়ার ক্ষমতার সাথে এই পরিবর্তনগুলির সাথে, BFSI সেক্টর ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহারের দিকে দ্রুত অগ্রসর হতে থাকবে - এটি জড়িত সমস্ত সংস্থার জন্য আরও কার্যকর, নিরাপদ শেষ লক্ষ্য।
ভয়েস অনুসন্ধান প্রযুক্তির একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র। AI, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং এর সাথে এটি আরও সক্ষম হওয়ার কারণে এটি ধীরে ধীরে কিন্তু নিশ্চিতভাবে বিশাল পদক্ষেপ নিচ্ছে৷ এখন যে ধরনের AI আছে তা সংবেদনশীল নয়; এই ভয়েস সহকারীগুলি আমাদের জীবনকে আরও ভাল, সহজ এবং আরও দক্ষ করে তোলার সরঞ্জাম।
ডেটা লেবেলিং পরিষেবাগুলি ব্যবসাগুলিকে এমন ডেটাতে পরিণত করতে সহায়তা করে যার লেবেল বা ট্যাগ নেই এমন ডেটাতে। তারা প্রায়ই একটি হিউম্যান টাস্ক ফোর্স বা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে যে ডেটাসেটগুলি ব্যবসা তাদের দেয়।
ভয়েস রিকগনিশন প্রযুক্তি বিভিন্ন উপায়ে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে সম্ভাব্য বিপ্লব ঘটাতে পারে। দ্রুত এবং আরও সঠিক ডকুমেন্টেশন সক্ষম করে, ত্রুটির ঝুঁকি হ্রাস করে এবং রোগীর ব্যস্ততা উন্নত করে, ভয়েস রিকগনিশন প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের উন্নত মানের যত্ন প্রদানে সহায়তা করতে পারে।
বীমা শিল্পে প্রচুর ডেটা রয়েছে, কিন্তু এটি এতটাই বিশৃঙ্খল যে এটি অনুসন্ধান করা প্রায় অসম্ভব। বীমা শিল্পকে ডিজিটাল করা দরকার-এবং এখন তা করা যেতে পারে। ওসিআরের জায়গায়, তথ্য সংগ্রহ এবং বাছাই করা ছবি তোলা বা কয়েকটি শব্দ টাইপ করার মতোই সহজ হয়ে ওঠে।
এআই প্রযুক্তি প্রয়োগ করার সময় ব্যাঙ্কগুলির একটি ইতিবাচক অভিজ্ঞতা থাকবে। এটি ইতিমধ্যেই তাদের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে AI ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলির সাথে সাক্ষাত্কারের উপর ভিত্তি করে। যতক্ষণ পর্যন্ত গ্রাহকের ডেটা সুরক্ষা এবং নৈতিক মান নিশ্চিত করার জন্য সুরক্ষা ব্যবস্থা তৈরি করা হয় যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিয়ন্ত্রিত হতে পারে, ব্যাঙ্কগুলিকে তাদের সিস্টেমে AI প্রয়োগ করা উচিত।
কল সেন্টার মার্কেটে মেশিন লার্নিং এর প্রভাব বাস্তব এবং পরিমাপযোগ্য। রিয়েল-টাইম ডেটা ক্যাপচার এবং মেশিন লার্নিংকে আরও দক্ষ কল সেন্টারের অনুমতি দেওয়ার জন্য বিয়ে করা হয়েছে। উপরন্তু, ভয়েস-ভিত্তিক সমাধান উত্তর আমেরিকা জুড়ে বৃদ্ধি পেয়েছে এবং সারা বিশ্বে ছড়িয়ে পড়ছে।
ভয়েস রিকগনিশন প্রযুক্তি স্বাস্থ্য পরিচর্যায় ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে, ডাক্তার এবং নার্সরা তাদের অনেক পেশাগত দায়িত্ব পরিচালনা করতে ক্রমবর্ধমানভাবে এটির উপর নির্ভর করছে। হাসপাতাল, ক্লিনিকাল পরিবেশ এবং ডাক্তারের অফিসে এই প্রযুক্তির ব্যাপক ব্যবহার দেখার আগে অনেক প্রশ্নের সমাধান করা প্রয়োজন, প্রাথমিক লক্ষণগুলি উল্লেখযোগ্য প্রতিশ্রুতি নির্দেশ করে।
ভিডিও টীকা প্রযুক্তি খুচরা AI সিস্টেম এবং গ্রাহকদের নিরাপদ রাখতে বোঝানো হয়েছে। ভিডিও টীকা সফ্টওয়্যার হল এটি করার একটি দুর্দান্ত উপায় যখন লোকেরা খুচরা সেটিংয়ে সন্দেহজনক কিছু দেখে এবং কর্তৃপক্ষকে দ্রুত এবং সহজে সতর্ক করে; AI সিস্টেমগুলিকে অতীতের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সাহায্য করে যাতে তারা স্বাভাবিক আচরণ বলে বিবেচিত হয় সে সম্পর্কে আরও ভাল বোধ করার জন্য তাদের প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে।
ডেটা সঞ্চয় এবং পুনরুদ্ধার করার সময় মুখের শনাক্তকরণের কেসগুলি বিস্ময়কর কাজ করতে পারে, তবে সেগুলি একটি কৌতূহলী নৈতিক সমস্যা নিয়ে আসে। এটা এই ধরনের একটি প্রযুক্তি ব্যবহার করার মানে হয়? কিছু লোক বিশ্বাস করে যে উত্তরটি "না", বিশেষ করে মুখের স্বীকৃতির গোপনীয়তার আক্রমণ সম্পর্কিত। অন্যরা এই নতুন সরঞ্জামগুলির ব্যবহারকে উদ্ধৃত করে, যে কারণে এই প্রযুক্তিটি এমন হতে পারে না যা আপনি যে কোনও মূল্যে এড়াতে চান৷
প্রযুক্তির সাথে আমরা যেভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করি তা এআই পরিবর্তন করবে। একবার আপনি কথোপকথনমূলক AI-তে অভ্যস্ত হয়ে গেলে এবং এটি আপনার জীবনের একটি নিরবচ্ছিন্ন অংশ হয়ে উঠলে, আপনি ভাববেন কিভাবে আপনি এটি ছাড়া করতে পারতেন।
কাস্টম ওয়েক শব্দগুলি আপনার ব্র্যান্ডের ব্যক্তিগতকরণে সাহায্য করতে পারে এবং প্রতিযোগীদের থেকে আলাদা করতে পারে। একটি কাস্টম ওয়েক শব্দ নির্বাচন করার সময় অনেকগুলি বিষয় বিবেচনা করতে হবে৷ কিন্তু, আপনি যদি আজকের প্রতিযোগিতামূলক ব্যবসায়িক বিশ্বে আলাদা হয়ে দাঁড়াতে চান, তাহলে আপনার ভয়েস সহকারীকে অনন্য বলে নিশ্চিত করার জন্য অতিরিক্ত প্রচেষ্টা করা মূল্যবান।
নতুন ভয়েস প্রযুক্তির অগ্রগতি এখানে থাকার জন্য। তারা শুধুমাত্র জনপ্রিয়তা বাড়তে থাকবে, বক্ররেখা থেকে এগিয়ে যাওয়ার এবং ড্রাইভারদের জন্য উদ্ভাবনী ভয়েস অভিজ্ঞতা তৈরি করার জন্য এখনই উপযুক্ত সময়। যেহেতু গাড়ি নির্মাতারা তাদের গাড়িতে বক্তৃতা স্বীকৃতি একীভূত করে, এটি প্রযুক্তি এবং এর ব্যবহারকারীদের জন্য সম্ভাবনার একটি নতুন জগত খুলে দেয়।
এটা স্পষ্ট যে আমরা কীভাবে খাই তার উপর খাদ্য AI এর বিশাল প্রভাব থাকবে। আরও কাস্টমাইজযোগ্য মেনুর দিকে ফাস্ট ফুড চেইনের ড্রাইভ থেকে শুরু করে অনেকগুলি নতুন, উদ্ভাবনী রেস্তোরাঁর দিকে, আমাদের খাওয়ার অভিজ্ঞতাকে সহজ করার এবং আমাদের খাবারের মান উন্নত করার জন্য প্রযুক্তির জন্য অগণিত সুযোগ রয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির অগ্রগতির সাথে, আমরা আশা করতে পারি বুদ্ধিমান খাদ্য AI আমাদের স্বাস্থ্য এবং আমাদের খাদ্য ব্যবস্থার সামগ্রিক পরিবেশগত প্রভাবকে ইতিবাচকভাবে প্রভাবিত করবে।
সংক্ষেপে, শব্দার্থিক বিভাজন হল গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলির একটি গুরুত্বপূর্ণ খাত যা কম্পিউটার দৃষ্টিতে অগ্রগতিগুলিকে সুপারচার্জ করতে সাহায্য করে। শব্দার্থগত বিভাজন এই সম্পর্কিত অনেক উপশ্রেণী, বস্তু সনাক্তকরণ, শ্রেণীবিভাগ এবং স্থানীয়করণে অগ্রসর হতে থাকবে।
সামগ্রিকভাবে, ব্যবহারকারীর পক্ষ থেকে সামান্য হতাশার সাথে সঠিক ফলাফল অর্জন করার সময় একটি কার্যকর বক্তৃতা শনাক্তকরণ সিস্টেম সেট আপ করা এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা সহজ হওয়া উচিত।
স্মার্ট হোম ডেটা তৈরি করার জন্য প্রক্রিয়াগুলির একটি সেট প্রয়োজন যা শেষ পর্যন্ত নিশ্চিত করে যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কাজ করছে এবং কোনও বাধা ছাড়াই ডেটা প্রক্রিয়া করছে।
বীমা শিল্প প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে ঐতিহ্যগতভাবে রক্ষণশীল এবং নতুন প্রযুক্তি গ্রহণ করতে দ্বিধাগ্রস্ত। যাইহোক, সময় পরিবর্তিত হচ্ছে, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বীমা কোম্পানিগুলির কাছ থেকে অনেক মনোযোগ আকর্ষণ করছে, যারা তাদের ক্রিয়াকলাপে AI যে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে তা উপলব্ধি করতে শুরু করেছে।
ডেটা সংগ্রহ হল ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সিদ্ধান্ত গ্রহণ, বক্তৃতা প্রকল্প এবং গবেষণার জন্য ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন সিস্টেম থেকে সঠিক তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং পরিমাপ করার প্রক্রিয়া।
ব্যাংকিং আগের মত নয়। আমাদের অধিকাংশেরই দ্রুত, দক্ষ, ত্রুটিহীন ব্যাঙ্কিং পরিষেবা প্রয়োজন যা ঝামেলামুক্ত এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে নির্ভরযোগ্য। এই জিনিসগুলি সরবরাহ করতে পারে এমন ডিজিটাল ব্যাঙ্কিং চ্যানেলগুলিতে স্থানান্তরিত হওয়া কেবলমাত্র বোধগম্য হয়৷ এটি দেখা যাচ্ছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) চালিত ভার্চুয়াল সহকারীরা সঠিকভাবে এটি করতে পারে।
আপনি কি কখনও গুরুত্বপূর্ণ ইমেল অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে হয়েছে? যদি তাই হয়, আপনি এটা জেনে হতাশাজনক পাবেন যে কারো ইমেল উত্তর প্রদানকারী পরিষেবা আপনার জন্য আপনার ইমেলগুলি দ্রুত অনুবাদ করতে পারে না। এটি বিশেষভাবে হতাশাজনক হতে পারে যদি যোগাযোগ কোনো প্রতিষ্ঠানের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়।
চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী শব্দগুলি মানব স্পর্শের সাথে অটোমেশন ক্ষমতা ব্যবহার করে কথোপকথন তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। স্বায়ত্তশাসিত রেজোলিউশনের সাথে, চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী কর্মচারী এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতাকেও ত্বরান্বিত করে।
প্রায়শই পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের একটি সাব-ডোমেন হিসাবে বিবেচিত হয়, নথি শ্রেণীবিভাগের একটি অতি সরলীকৃত সংস্করণ মানে ডক্সগুলিকে ট্যাগ করা এবং সেগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে সেট করা - সহজ রক্ষণাবেক্ষণ এবং দক্ষ আবিষ্কারের উদ্দেশ্যে।
ওহে সিরি, আপনি কি আমাকে একটি ভাল ব্লগ পোস্টের জন্য অনুসন্ধান করতে পারেন যা শীর্ষস্থানীয় কথোপকথনমূলক এআই প্রবণতা তালিকাভুক্ত করে। অথবা, আলেক্সা, আপনি কি আমাকে এমন একটি গান বাজাতে পারেন যা আমার মনকে জাগতিক দৈনন্দিন কাজগুলি থেকে সরিয়ে দেয়। ঠিক আছে, এগুলি কেবল অলঙ্কারশাস্ত্র নয় বরং স্ট্যান্ডার্ড ড্রয়িং-রুম আলোচনা যা কথোপকথনমূলক এআই নামক ধারণার সামগ্রিক প্রভাবকে বৈধ করে।
OCR বা অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন হল নথি পড়ার এবং বোঝার একটি মজার উপায়। কিন্তু কেন এটা এমনকি বোধ হয়? খুঁজে বের কর. কিন্তু আমরা এগিয়ে যাওয়ার আগে, আমাদের একটি কম সাধারণ মেশিন লার্নিং শব্দের চারপাশে আমাদের মাথা গুটিয়ে নিতে হবে: RPA (রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন)।
কঠিন সত্য হল যে আপনার সংগৃহীত প্রশিক্ষণ ডেটার গুণমান আপনার স্পিচ রিকগনিশন মডেল বা এমনকি ডিভাইসের গুণমান নির্ধারণ করে। অতএব, আপনাকে অনেক প্রচেষ্টা ছাড়াই প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে সাহায্য করার জন্য অভিজ্ঞ ডেটা বিক্রেতাদের সাথে সংযোগ করা প্রয়োজন, বিশেষ করে যখন একটি মডেল বা সংশ্লিষ্ট অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য সংগ্রহ, টীকা এবং অন্যান্য দক্ষ কৌশল প্রয়োজন।
যন্ত্রের মধ্যে যে ক্ষমতা প্রবেশ করানো হয়—তাদেরকে সবচেয়ে মানবিক উপায়ে মিথস্ক্রিয়া করতে সক্ষম করে তোলে—তার উচ্চতা আলাদা। তবুও, প্রশ্নটি রয়ে গেছে, কথোপকথনমূলক এআই কীভাবে রিয়েল-টাইমে কাজ করে এবং কী ধরণের প্রযুক্তি তার অস্তিত্বকে শক্তিশালী করছে।
নাম অনুসারে, সিন্থেটিক ডেটা হল এমন ডেটা যা প্রকৃত ঘটনা দ্বারা তৈরি না হয়ে কৃত্রিমভাবে তৈরি করা হয়। মার্কেটিং, সোশ্যাল মিডিয়া, হেলথ কেয়ার, ফাইন্যান্স এবং সিকিউরিটির ক্ষেত্রে সিন্থেটিক ডেটা আরও উদ্ভাবনী সমাধান তৈরি করতে সাহায্য করে।
আমরা যখন অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) সম্পর্কে কথা বলি, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি ক্ষেত্র যা বিশেষভাবে কম্পিউটারের দৃষ্টি এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির সাথে সম্পর্কিত। ওসিআর বলতে ইমেজ, পিডিএফ, হাতে লেখা নোট এবং স্ক্যান করা ডকুমেন্টের মতো একাধিক ডেটা ফরম্যাট থেকে তথ্য আহরণ এবং পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজিটাল ফরম্যাটে রূপান্তর করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়।
ড্রাইভার মনিটরিং সিস্টেম হল একটি উন্নত নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য যা ড্রাইভারের সতর্কতা এবং তন্দ্রা নিরীক্ষণ করতে ড্যাশবোর্ডে একটি ক্যামেরা মাউন্ট করে। যদি ড্রাইভার ঘুমিয়ে পড়ে এবং বিভ্রান্ত ড্রাইভার মনিটরিং সিস্টেম একটি সতর্কতা তৈরি করে এবং বিরতি নেওয়ার পরামর্শ দেয়।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবফিল্ড যা মানুষের ভাষাকে ভেঙে দিতে এবং বুদ্ধিমান মডেলদের একই নীতিগুলি খাওয়াতে সক্ষম। আপনি কি আপনার মডেল প্রশিক্ষণ প্রযুক্তি হিসাবে NLP ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেছেন? তাদের সমাধান করার জন্য চ্যালেঞ্জ এবং সমাধান জানতে পড়ুন।
এর উপরে কথোপকথনমূলক AI ক্রমাগত পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা থেকে শেখে মেশিন লার্নিং ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি এবং দুর্দান্ত গ্রাহক পরিষেবা অফার করতে। এছাড়াও, কথোপকথনমূলক AI শুধুমাত্র ম্যানুয়ালি আমাদের প্রশ্নের উত্তর দেয় না কিন্তু প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত-ট্র্যাক করার জন্য অনুসন্ধান এবং দৃষ্টির মতো অন্যান্য AI প্রযুক্তির সাথেও সংযুক্ত হতে পারে।
ইমেজ রিকগনিশন হল সফটওয়্যারের মাধ্যমে ইমেজে বস্তু, স্থান, মানুষ এবং ক্রিয়া শনাক্ত করার ক্ষমতা। মেশিন লার্নিং ডেটাসেট ব্যবহার করে, এন্টারপ্রাইজগুলি বিভিন্ন শ্রেণীতে অবজেক্ট সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে ইমেজ স্বীকৃতি ব্যবহার করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিনকে আরও স্মার্ট করে তোলে, পিরিয়ড! তবুও, তারা যেভাবে এটি করে তা সংশ্লিষ্ট উল্লম্বের মতোই আলাদা এবং আকর্ষণীয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি মজাদার চ্যাটবট এবং ডিজিটাল সহকারী ডিজাইন এবং বিকাশ করতে চান তবে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পছন্দগুলি কাজে আসবে। একইভাবে, আপনি যদি বীমা খাতকে ব্যবহারকারীদের প্রতি আরও স্বচ্ছ এবং সুবিধাজনক করতে চান, কম্পিউটার ভিশন হল এআই সাবডোমেন যা আপনাকে অবশ্যই ফোকাস করতে হবে।
মেশিনগুলি কি কেবল মুখ স্ক্যান করে আবেগ সনাক্ত করতে পারে? ভালো খবর হলো তারা পারবে। এবং খারাপ খবর হল মূলধারায় পরিণত হওয়ার আগে বাজারকে এখনও অনেক দূর যেতে হবে। তবুও, রাস্তার প্রতিবন্ধকতা এবং দত্তক নেওয়ার চ্যালেঞ্জগুলি এআই ধর্মপ্রচারকদের এআই মানচিত্রে 'আবেগ সনাক্তকরণ' স্থাপন করা থেকে বিরত করছে না - বেশ আক্রমণাত্মকভাবে।
কম্পিউটার ভিশন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মতো অন্যান্য AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির মতো বিস্তৃত নয়। তবুও, এটি ধীরে ধীরে র্যাঙ্কে উঠে আসছে, 2022কে বড় আকারে গ্রহণের জন্য একটি উত্তেজনাপূর্ণ বছর করে তুলেছে। এখানে কিছু ট্রেন্ডি কম্পিউটার ভিশন সম্ভাবনা (বেশিরভাগ ডোমেন) রয়েছে যা 2022 সালে ব্যবসার দ্বারা আরও ভালভাবে অন্বেষণ করা হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
বিশ্বজুড়ে উদ্যোগগুলি কাগজ-ভিত্তিক নথি থেকে ডিজিটাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণে রূপান্তরিত হচ্ছে। কিন্তু, OCR কি? এটা কিভাবে কাজ করে? এবং কোন ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ায় এটির সুবিধাগুলিকে ব্যবহার করা যেতে পারে? আসুন এই প্রবন্ধে খনন করি যে OCR কী কী সুবিধাগুলি টেবিলে নিয়ে আসে৷
উত্তর হল অটোমেটিক স্পিচ রিকগনিশন (ASR)। কথ্য শব্দকে লিখিত আকারে রূপান্তর করার জন্য এটি একটি বিশাল পদক্ষেপ। স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) হল একটি প্রবণতা যা 2022 সালে শব্দ করার জন্য সেট করা হয়েছে। এবং ভয়েস সহকারীর বৃদ্ধির কারণ অন্তর্নির্মিত ভয়েস সহকারী স্মার্টফোন এবং অ্যালেক্সার মতো স্মার্ট ভয়েস ডিভাইসগুলির কারণে।
আপনি সেরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের পিছনে মস্তিষ্ক অনুসন্ধান করছেন? ওয়েল, ডেটা অ্যানোটেটরদের কাছে নমস্কার করুন। যদিও ডেটা টীকা প্রতিটি AI-চালিত উল্লম্বের জন্য প্রাসঙ্গিক সংস্থানগুলি প্রস্তুত করার কেন্দ্র পর্যায়ে নিয়ে যায়, আমরা ধারণাটি অন্বেষণ করব এবং হেলথকেয়ার AI-এর দৃষ্টিকোণ থেকে লেবেলিং নায়কদের সম্পর্কে আরও জানব।
এবং আপনি কি এটি আকর্ষণীয় মনে করেন না যদি ক্রেতারা চেক-আউটের সময় শুধুমাত্র একটি মুখের প্রতিনিধিত্ব করে বিল পরিশোধ করে, কোনো কার্ড বা মানিব্যাগ নয়? মুখের স্বীকৃতি খুচরা বিক্রেতাদের তাদের অতীত কেনাকাটার উপর ভিত্তি করে ক্রেতাদের মেজাজ এবং পছন্দগুলি বিশ্লেষণ করতে দেয়৷
বিশ্বজুড়ে ক্রমবর্ধমান ডিজিটাল অর্থপ্রদানের সাথে কীভাবে আর্থিক সংস্থাগুলি সর্বাধিক বিক্রয় রূপান্তর এবং অর্থপ্রদানের গ্রহণযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে, সেইসাথে ঝুঁকির এক্সপোজার হ্রাস করতে পারে? ভীতিকর শোনাচ্ছে? ফিনান্স ইন্ডাস্ট্রিতে যেটি ডেটা প্রসেসিং এবং তথ্যের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল একটি প্রান্তিক প্রান্ত বজায় রেখে এবং সময়মত রেজোলিউশন প্রদানের জন্য গ্রাহকদের স্বাভাবিক সূক্ষ্মতা বোঝার জন্য এআই-সম্পর্কিত প্রযুক্তির প্রয়োজন।
ড্রোনগুলি ডেটা সংগ্রহের জন্য একটি কার্যকর হাতিয়ার এবং রিয়েল-টাইম তথ্য সরবরাহ করে। ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সেতু, খনির পরিদর্শন এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাস আরও সহজ করে।
কল সেন্টার সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ হল গ্রাহকের প্রেক্ষাপটের স্বাভাবিক সূক্ষ্মতা সনাক্ত করে এবং গ্রাহক পরিষেবাকে আরও সহানুভূতিশীল করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ।
ওয়েল, প্রথম কারণ কোনো বৈধতা প্রয়োজন নেই. মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির জন্য অ্যালগরিদম, ডেটা সংগ্রহ, উচ্চ-মানের টীকা এবং অন্যান্য জটিল দিকগুলির ভাল যত্ন নেওয়া প্রয়োজন।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা হিসাবে, NLP হল মানুষের ভাষার প্রতি প্রতিক্রিয়াশীল মেশিন তৈরি করা। এটির প্রযুক্তিগত দিক থেকে আসা, NLP, বেশ উপযুক্তভাবে, মেশিনগুলিকে বুদ্ধিমান করতে কম্পিউটার বিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান, অ্যালগরিদম এবং সামগ্রিক ভাষা কাঠামো ব্যবহার করে। সক্রিয় এবং স্বজ্ঞাত মেশিনগুলি, যখনই তৈরি করা হয়, বক্তৃতা এবং এমনকি পাঠ্য থেকে প্রকৃত অর্থ এবং প্রসঙ্গ বের করতে, বিশ্লেষণ করতে এবং বুঝতে পারে।
এখানেই মেডিকেল ইমেজ অ্যানোটেশনের ভূমিকা রয়েছে কারণ এটি দক্ষতার সাথে AI-চালিত মেডিকেল ডায়াগনস্টিক সেটআপগুলিতে সঠিক কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির উপস্থিতির জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান প্রদান করে, অন্তর্নিহিত মডেল বিকাশ প্রযুক্তি হিসাবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আলোচনা করার জন্য একটি গুরুতর বিষয় হতে হবে না. সামনের বছরগুলিতে সবচেয়ে রূপান্তরকারী হাতিয়ার হয়ে ওঠার সম্ভাবনায় পরিপূর্ণ, AI একটি অপ্রতিরোধ্য প্রযুক্তি হিসাবে কোর্সে থাকার পরিবর্তে দ্রুত একটি সহায়ক সম্পদে রূপ নিচ্ছে।
আপনি কি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে সামগ্রিক, স্বজ্ঞাত এবং প্রভাবশালী করার সাথে জড়িত প্রযুক্তি সম্পর্কে সচেতন? যদি তা না হয়, তাহলে আপনাকে প্রথমে বুঝতে হবে কিভাবে প্রতিটি প্রক্রিয়াকে তিনটি ধাপে বিভক্ত করা হয়, যেমন, মজা, কার্যকারিতা এবং সূক্ষ্মতা। যদিও 'Finesse' প্রাসঙ্গিক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে জটিল প্রোগ্রাম তৈরি করে ML অ্যালগরিদমকে নিখুঁত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেয়, 'মজার' অংশটি হল গ্রাহকদের উপলব্ধিমূলক এবং বুদ্ধিমান মজার পণ্য অফার করে খুশি করা।
কল্পনা করুন যে একদিন ভালো করে জেগে উঠুন এবং আপনার রান্নাঘরের সমস্ত পাত্রে কালো রঙের বাজার দেখতে পাবেন, ভিতরে যা আছে তার দিকে আপনাকে অন্ধ করে দেবে। এবং তারপর, আপনার চায়ের জন্য চিনির কিউব খুঁজে পাওয়া একটি চ্যালেঞ্জ হবে। শর্ত, আপনি আগে চা খুঁজে পেতে পারেন.
ডেটা টীকা হ'ল কেবল তথ্য লেবেল করার প্রক্রিয়া যাতে মেশিনগুলি এটি ব্যবহার করতে পারে। এটি তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিং (ML) এর জন্য বিশেষভাবে উপযোগী, যেখানে সিস্টেমটি পছন্দসই আউটপুটগুলিতে পৌঁছানোর জন্য ইনপুট প্যাটার্নগুলি প্রক্রিয়া করতে, বুঝতে এবং শিখতে লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে।
ডেটা লেবেল করা এত কঠিন নয়, কোনো সংস্থাই বলেছে না! কিন্তু পথ চলার চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, হাতে থাকা কাজগুলির সঠিক প্রকৃতি অনেকেই বোঝেন না। ডেটা সেটগুলিকে লেবেল করা, বিশেষত এগুলিকে AI এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলার জন্য, এমন একটি জিনিস যার জন্য বছরের পর বছর অভিজ্ঞতা এবং হাতে-কলমে বিশ্বাসযোগ্যতা প্রয়োজন৷ এবং সর্বোপরি, ডেটা লেবেলিং একটি এক-মাত্রিক পদ্ধতি নয় এবং কাজের মডেলের ধরণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়।
আপনি যখন একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি গ্রহণ করেন তখন বক্তৃতা প্রকল্পের জন্য ডেটা অর্জন করা সহজ হয়। বক্তৃতা প্রকল্পের জন্য ডেটা অধিগ্রহণের বিষয়ে আমাদের একচেটিয়া পোস্ট পড়ুন এবং স্পষ্টতা পান।
সহজ কথায়, টেক্সট টীকা হল নির্দিষ্ট নথি, ডিজিটাল ফাইল এবং এমনকি সংশ্লিষ্ট বিষয়বস্তু লেবেল করা। একবার এই সংস্থানগুলি ট্যাগ বা লেবেল করা হলে, সেগুলি বোধগম্য হয়ে ওঠে এবং মডেলগুলিকে পরিপূর্ণতার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা স্থাপন করা যেতে পারে।
আজ আমরা তার সাক্ষাৎকার নেওয়ার জন্য বৎসল ঘিয়াকে বেছে নিয়েছি। ভাতসাল ঘিয়া একজন সিরিয়াল উদ্যোক্তা যার স্বাস্থ্যসেবা এআই সফ্টওয়্যার এবং পরিষেবাগুলিতে 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে৷ তিনি Shaip-এর সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা, যা আমাদের প্ল্যাটফর্ম, প্রসেস এবং কোম্পানিগুলির জন্য সবচেয়ে বেশি চাহিদাসম্পন্ন মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদ্যোগের জন্য মানুষের অন-ডিমান্ড স্কেলিং সক্ষম করে।
সময়ের সাথে সাথে আর্থিক পরিষেবাগুলি রূপান্তরিত হয়েছে। মোবাইল পেমেন্ট, ব্যক্তিগত ব্যাঙ্কিং সলিউশন, ভাল ক্রেডিট মনিটরিং এবং অন্যান্য আর্থিক প্যাটার্নের বৃদ্ধি আরও নিশ্চিত করে যে আর্থিক অন্তর্ভুক্তি সংক্রান্ত ক্ষেত্রটি কয়েক বছর আগের মতো ছিল না। 2021 সালে, এটি শুধুমাত্র 'ফিন' বা ফিনান্সের বিষয়ে নয় বরং সমস্ত 'ফিনটেক' বিঘ্নিত আর্থিক প্রযুক্তির সাথে গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা, প্রাসঙ্গিক সংস্থাগুলির জন্য পদ্ধতি বা সম্পূর্ণ আর্থিক ক্ষেত্রকে সঠিকভাবে পরিবর্তন করতে তাদের উপস্থিতি অনুভব করে।
স্বয়ংচালিত শিল্পের সময়মত উত্থান সত্ত্বেও, উল্লম্ব ক্রমবর্ধমান উন্নতির জন্য অনেক সুযোগ ছেড়ে দেয়। যানবাহন উত্পাদন এবং সংস্থান স্থাপনের উন্নতিতে ট্র্যাফিক দুর্ঘটনা কমানো থেকে শুরু করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জিনিসগুলিকে আকাশের দিকে নিয়ে যাওয়ার জন্য সবচেয়ে সম্ভাব্য সমাধান বলে মনে হচ্ছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজকাল বিপণনের শব্দের মতো মনে হচ্ছে। আপনার পরিচিত প্রতিটি কোম্পানি, স্টার্টআপ বা ব্যবসা এখন 'এআই-চালিত' শব্দটি ব্যবহার করে তার পণ্য এবং পরিষেবাগুলিকে তার ইউএসপি হিসাবে প্রচার করে। এটি সত্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিশ্চিতভাবে আজকাল অনিবার্য বলে মনে হচ্ছে। আপনি যদি লক্ষ্য করেন, আপনার আশেপাশে থাকা প্রায় সবকিছুই এআই দ্বারা চালিত। নেটফ্লিক্সের সুপারিশ ইঞ্জিন এবং ডেটিং অ্যাপের অ্যালগরিদম থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা সেক্টরের সবচেয়ে জটিল কিছু সংস্থা যা অনকোলজিতে সাহায্য করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ সবকিছুর মূলে রয়েছে।
মেশিন লার্নিং এর সম্ভবত বিশ্বের সবচেয়ে মিশ্র সংজ্ঞা এবং ব্যাখ্যা রয়েছে। কয়েক বছর আগে একটি গুঞ্জন শব্দ হিসাবে যা এসেছে তা অনেক লোককে বিভ্রান্ত করে চলেছে যেভাবে এটি চিত্রিত এবং উপস্থাপন করা হয়েছে তার জন্য ধন্যবাদ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) উচ্চাকাঙ্ক্ষী এবং মানবজাতির অগ্রগতির জন্য অত্যন্ত উপকারী। স্বাস্থ্যসেবার মতো জায়গায়, বিশেষত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের রোগ নির্ণয়, তাদের চিকিত্সা, রোগীর যত্ন এবং রোগীর পর্যবেক্ষণের উপায়গুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আনছে। নতুন ওষুধের বিকাশ, উদ্বেগ এবং অন্তর্নিহিত অবস্থাগুলি আবিষ্কার করার নতুন উপায় এবং আরও অনেক কিছুর সাথে জড়িত গবেষণা এবং বিকাশকে ভুলে যাবেন না।
স্বাস্থ্যসেবা, একটি উল্লম্ব হিসাবে, স্থির ছিল না। কিন্তু তারপরে, অসম চিকিৎসা অন্তর্দৃষ্টির সংমিশ্রণে এটি এত গতিশীল ছিল না, যা আমাদের অসংগঠিত ডেটার স্তূপের দিকে নির্জীবভাবে তাকাতে বাধ্য করে। সত্যি বলতে, ডেটার বিশাল পরিমাণ এখন আর কোনো সমস্যা নয়। এটি একটি বাস্তবতা, যা 2,000 সালের শেষ নাগাদ 2020 এক্সাবাইট চিহ্নকেও ছাড়িয়ে গেছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল এমন প্রযুক্তি যা মেশিনকে মানুষের আচরণ অনুকরণ করার ক্ষমতা দেয়। এটি মেশিনগুলিকে শেখানো সম্বন্ধে যে কীভাবে স্বায়ত্তশাসিতভাবে শিখতে হবে এবং চিন্তা করতে হবে এবং সেই অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে হবে।
যখনই আপনার জিপিএস নেভিগেশন সিস্টেম আপনাকে ট্র্যাফিক এড়াতে একটি চক্কর নিতে বলে, তখন বুঝতে পারেন যে এই ধরনের সুনির্দিষ্ট বিশ্লেষণ এবং ফলাফল কয়েকশো ঘন্টার প্রশিক্ষণের পরে আসে। যখনই আপনার Google Lens অ্যাপটি কোনো বস্তু বা পণ্যকে সঠিকভাবে শনাক্ত করে, তখনই বুঝে নিন যে সঠিক শনাক্তকরণের জন্য এর AI (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) মডিউল দ্বারা হাজার হাজার ছবি প্রক্রিয়া করা হয়েছে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন সম্পর্কে জানার জন্য 4টি প্রাথমিক জিনিস, প্রতিদিন 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট হারে ডেটা তৈরি হওয়ার সাথে সাথে, আমরা ইন্টারনেট ব্যবহারকারী হিসাবে 1.7 সালে প্রতি এক সেকেন্ডে প্রায় 2020MB তৈরি করেছি।
এখন যেহেতু পুরো গ্রহটি অনলাইন এবং সংযুক্ত, আমরা সম্মিলিতভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করছি। একটি শিল্প, একটি ব্যবসা, বাজার বিভাগ, বা অন্য কোনো সত্তা ডেটাকে একক ইউনিট হিসাবে দেখবে। তবুও, যতদূর ব্যক্তি উদ্বিগ্ন, ডেটাকে আমাদের ডিজিটাল পদচিহ্ন হিসাবে আরও ভালভাবে উল্লেখ করা হয়।
গুণমান ডেটা সাফল্যের গল্পে অনুবাদ করে যখন খারাপ ডেটা গুণমান একটি ভাল কেস স্টাডি তৈরি করে। AI কার্যকারিতার উপর সবচেয়ে প্রভাবশালী কেস স্টাডিগুলির কিছু মানসম্পন্ন ডেটাসেটের অভাব থেকে উদ্ভূত হয়েছে। যদিও কোম্পানিগুলি তাদের AI উদ্যোগ এবং পণ্যগুলি সম্পর্কে উত্তেজিত এবং উচ্চাভিলাষী, উত্তেজনা ডেটা সংগ্রহ এবং প্রশিক্ষণ অনুশীলনে প্রতিফলিত হয় না। প্রশিক্ষণের চেয়ে আউটপুটের উপর বেশি মনোযোগ দিয়ে, বেশ কয়েকটি ব্যবসা তাদের বাজারের সময় বিলম্বিত করে, তহবিল হারায়, এমনকি অনন্তকালের জন্য তাদের শাটার নামিয়ে দেয়।
জেনারেটেড ডেটা টীকা বা ট্যাগ করার একটি প্রক্রিয়া, এটি মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদমগুলিকে প্রতিটি ডেটা টাইপ দক্ষতার সাথে সনাক্ত করতে এবং এটি থেকে কী শিখতে হবে এবং এটি দিয়ে কী করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নিতে দেয়৷ প্রতিটি ডেটা সেট যত বেশি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত বা লেবেলযুক্ত হবে, অ্যালগরিদমগুলি অপ্টিমাইজ করা ফলাফলের জন্য এটিকে তত ভালভাবে প্রক্রিয়া করতে পারে।
আলেক্সা, আমার কাছাকাছি একটি সুশি জায়গা আছে? প্রায়শই, আমরা প্রায়শই আমাদের ভার্চুয়াল সহকারীকে খোলামেলা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করি। সহমানবদের কাছে এই জাতীয় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা বোধগম্য কারণ আমরা কীভাবে কথা বলতে এবং যোগাযোগ করতে অভ্যস্ত। যাইহোক, ভাষা এবং কথোপকথনের জটিলতা খুব কমই উপলব্ধি করে এমন একটি মেশিনের কাছে খুব নৈমিত্তিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা কোন অর্থপূর্ণ নয়?
ঠিক আছে, এই ধরনের প্রতিটি বিস্ময়কর ঘটনার পিছনে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, NLP (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ) এর মতো কাজের ধারণা রয়েছে। আমাদের সাম্প্রতিক সময়ের সবচেয়ে বড় অগ্রগতিগুলির মধ্যে একটি হল NLP, যেখানে মানুষ কীভাবে কথা বলে, আবেগপ্রবণ হয়, বোঝা যায়, প্রতিক্রিয়া জানায়, বিশ্লেষণ করে এবং এমনকি মানুষের কথোপকথন এবং অনুভূতি-চালিত আচরণগুলিকে অনুকরণ করে তা বোঝার জন্য মেশিনগুলি ধীরে ধীরে বিকশিত হচ্ছে৷ এই ধারণাটি চ্যাটবট, টেক্সট-টু-স্পিচ টুল, ভয়েস রিকগনিশন, ভার্চুয়াল সহকারী এবং আরও অনেক কিছুর বিকাশে অত্যন্ত প্রভাবশালী হয়েছে।
1950 এর দশকে প্রবর্তিত একটি ধারণা হওয়া সত্ত্বেও, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কয়েক বছর আগে পর্যন্ত একটি পরিবারের নাম হয়ে ওঠেনি। এআই-এর বিবর্তন ধীরে ধীরে হয়েছে এবং এটি আজকে যে উন্মাদ বৈশিষ্ট্য এবং কার্যকারিতা দেয় তা দিতে প্রায় 6 দশক সময় লেগেছে। হার্ডওয়্যার পেরিফেরাল, প্রযুক্তিগত অবকাঠামো, ক্লাউড কম্পিউটিং, ডেটা স্টোরেজ এবং প্রসেসিং সিস্টেম (বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স), ইন্টারনেটের অনুপ্রবেশ এবং বাণিজ্যিকীকরণ এবং আরও অনেক কিছুর মতো সমসাময়িক বিবর্তনের কারণে এই সবই অসম্ভবভাবে সম্ভব হয়েছে। সবকিছু একসাথে প্রযুক্তির টাইমলাইনের এই আশ্চর্যজনক পর্যায়ের দিকে নিয়ে গেছে, যেখানে AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) শুধুমাত্র উদ্ভাবনকে শক্তি দিচ্ছে না, পাশাপাশি বেঁচে থাকার জন্য অনিবার্য ধারণা হয়ে উঠেছে।
প্রতিটি AI সিস্টেমের প্রশিক্ষণ এবং সঠিক ফলাফল প্রদানের জন্য প্রচুর পরিমাণে মানসম্পন্ন ডেটা প্রয়োজন। এখন, এই বাক্যটিতে দুটি কীওয়ার্ড রয়েছে - বিশাল পরিমাণ এবং গুণমান ডেটা। আসুন পৃথকভাবে উভয় আলোচনা করা যাক.
ব্যবসা এবং অপারেশনের উদ্দেশ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্থাপনের বিষয়ে এখন পর্যন্ত সমস্ত কথোপকথন এবং আলোচনা শুধুমাত্র অতিমাত্রায় ছিল। কেউ কেউ এগুলি বাস্তবায়নের সুবিধাগুলি সম্পর্কে কথা বলে যখন অন্যরা আলোচনা করে যে কীভাবে একটি AI মডিউল উত্পাদনশীলতা 40% বৃদ্ধি করতে পারে। কিন্তু আমাদের ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে এগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে জড়িত বাস্তব চ্যালেঞ্জগুলিকে আমরা খুব কমই মোকাবেলা করি৷
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর মতো প্রযুক্তি ছাড়া বিশ্বব্যাপী মহামারীর বিরুদ্ধে লড়াই করা কল্পনা করা কঠিন। বিশ্বজুড়ে কোভিড-১৯ মামলার দ্রুত বৃদ্ধি অনেক স্বাস্থ্য অবকাঠামোকে পঙ্গু করে দিয়েছে। যাইহোক, প্রতিষ্ঠান, সরকার এবং সংস্থাগুলি উন্নত প্রযুক্তির সাহায্যে লড়াই করতে সক্ষম হয়েছিল। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং, যা একসময় উন্নত জীবনধারা এবং উত্পাদনশীলতার জন্য বিলাসিতা হিসাবে দেখা যেত, তাদের অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ধন্যবাদ কোভিড মোকাবেলায় জীবন রক্ষাকারী এজেন্ট হয়ে উঠেছে।
কিছু নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর মধ্যে ব্যথা আরও তীব্রভাবে অনুভব করা হয়। গবেষণায় দেখা গেছে যে সংখ্যালঘু এবং সুবিধাবঞ্চিত গোষ্ঠীর ব্যক্তিরা মানসিক চাপ, সামগ্রিক স্বাস্থ্য এবং অন্যান্য কারণের কারণে সাধারণ জনসংখ্যার তুলনায় বেশি শারীরিক ব্যথা অনুভব করে।
এমনকি আপনি ডেটা সংগ্রহ করার পরিকল্পনা করার আগে, আপনার এআই প্রশিক্ষণের ডেটাতে আপনার কতটা ব্যয় করা উচিত তা নির্ধারণের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয়গুলির মধ্যে একটি। এই নিবন্ধে, আমরা আপনাকে AI প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য একটি কার্যকর বাজেট তৈরি করার জন্য অন্তর্দৃষ্টি দেব।
Shaip হল একটি অনলাইন প্ল্যাটফর্ম যা স্বাস্থ্যসেবা AI ডেটা সলিউশনগুলিতে ফোকাস করে এবং AI মডেলগুলি তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা লাইসেন্সযুক্ত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা অফার করে। এটি পাঠ্য-ভিত্তিক রোগীর মেডিকেল রেকর্ড এবং দাবির ডেটা, অডিও যেমন চিকিত্সকের রেকর্ডিং বা রোগী/ডাক্তার কথোপকথন এবং এক্স-রে, সিটি স্ক্যান এবং এমআরআই ফলাফলের আকারে ছবি এবং ভিডিও সরবরাহ করে।
একটি এআই অ্যালগরিদম বিকাশের ক্ষেত্রে ডেটা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলির মধ্যে একটি। মনে রাখবেন যে ডেটা আগের চেয়ে দ্রুত জেনারেট হচ্ছে তার মানে এই নয় যে সঠিক ডেটা পাওয়া সহজ। নিম্ন-মানের, পক্ষপাতদুষ্ট, বা ভুলভাবে টীকা করা ডেটা (সর্বোচ্চ) আরেকটি ধাপ যোগ করতে পারে। এই অতিরিক্ত পদক্ষেপগুলি আপনাকে ধীর করে দেবে কারণ ডেটা সায়েন্স এবং ডেভেলপমেন্ট দলগুলিকে অবশ্যই কার্যকরী অ্যাপ্লিকেশনের পথে এইগুলির মাধ্যমে কাজ করতে হবে।
স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে রূপান্তর করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাব্যতা সম্পর্কে এবং সঙ্গত কারণেই অনেক কিছু করা হয়েছে। অত্যাধুনিক AI প্ল্যাটফর্মগুলি ডেটা দ্বারা চালিত হয় এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির প্রচুর পরিমাণে এটি রয়েছে। তাহলে কেন এআই গ্রহণের ক্ষেত্রে শিল্পটি অন্যদের থেকে পিছিয়ে আছে? এটি অনেক সম্ভাব্য উত্তর সহ একটি বহুমুখী প্রশ্ন। তবে এগুলি সবই নিঃসন্দেহে বিশেষভাবে একটি বাধাকে হাইলাইট করবে: বিশাল পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা।
যাইহোক, যা সহজ বলে মনে হচ্ছে তা অন্য যেকোন জটিল এআই সিস্টেমের মতো বিকাশ এবং স্থাপন করা ক্লান্তিকর। আপনার ক্যাপচার করা ইমেজটিকে আপনার ডিভাইস চিনতে পারার আগে এবং মেশিন লার্নিং (ML) মডিউলগুলি এটি প্রক্রিয়া করতে পারে, একটি ডেটা টীকাকারী বা তাদের একটি দল হাজার হাজার ঘন্টা সময় ব্যয় করে ডেটা টীকা করে মেশিনের দ্বারা বোধগম্য করে তোলে।
এই বিশেষ অতিথি বৈশিষ্ট্যে, শাইপের সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভাতসাল ঘিয়া তিনটি বিষয়ের অন্বেষণ করেছেন যা তিনি বিশ্বাস করেন যে ডেটা-চালিত এআই ভবিষ্যতে তার পূর্ণ সম্ভাবনায় পৌঁছানোর অনুমতি দেবে: উদ্ভাবনী অ্যালগরিদম গঠনের জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিভা এবং সংস্থান, একটি সেই অ্যালগরিদমগুলিকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং সেই ডেটাটিকে কার্যকরভাবে মাইন করার জন্য যথেষ্ট প্রক্রিয়াকরণ শক্তি। ভাতসাল একজন সিরিয়াল উদ্যোক্তা যার স্বাস্থ্যসেবা এআই সফ্টওয়্যার এবং পরিষেবাগুলিতে 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে৷ Shaip তার প্ল্যাটফর্ম, প্রক্রিয়া এবং লোকেদের জন্য সবচেয়ে বেশি চাহিদাযুক্ত মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উদ্যোগের সাথে কোম্পানিগুলির অন-ডিমান্ড স্কেলিং সক্ষম করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সিস্টেমের প্রক্রিয়াগুলি বিবর্তনীয়। বাজারে অন্যান্য পণ্য, পরিষেবা বা সিস্টেমের বিপরীতে, AI মডেলগুলি তাত্ক্ষণিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে বা অবিলম্বে 100% সঠিক ফলাফল অফার করে না। প্রাসঙ্গিক এবং গুণমান ডেটার আরও প্রক্রিয়াকরণের সাথে ফলাফলগুলি বিকশিত হয়। এটি একটি শিশু কীভাবে কথা বলতে শেখে বা কীভাবে একজন সংগীতশিল্পী প্রথম পাঁচটি প্রধান জ্যা শিখে শুরু করে এবং তারপরে সেগুলি তৈরি করে। অর্জন রাতারাতি আনলক করা হয় না, কিন্তু প্রশিক্ষণ শ্রেষ্ঠত্বের জন্য ধারাবাহিকভাবে ঘটে।
যখনই আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) সম্পর্কে কথা বলি, তখনই আমরা যা কল্পনা করি তা হল শক্তিশালী প্রযুক্তি কোম্পানি, সুবিধাজনক এবং ভবিষ্যত সমাধান, অভিনব স্ব-চালিত গাড়ি এবং মূলত সবকিছু যা নান্দনিক, সৃজনশীল এবং বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে আনন্দদায়ক। AI দ্বারা অফার করা সমস্ত সুযোগ-সুবিধা এবং জীবনযাত্রার অভিজ্ঞতার পিছনের বাস্তব জগতটি মানুষের কাছে খুব কমই অনুমান করা যায়।
একটি এক্সক্লুসিভ সাক্ষাত্কার যেখানে উৎসব, ব্যবসায়িক প্রধান - শাইপ সুনীল, এক্সিকিউটিভ এডিটর, মাই স্টার্টআপের সাথে আলাপচারিতায় তাকে সংক্ষিপ্ত করেন কিভাবে Shaip তার কথোপকথনমূলক AI এবং স্বাস্থ্যসেবা AI অফারগুলির মাধ্যমে ভবিষ্যতের সমস্যাগুলি সমাধান করে মানুষের জীবনকে উন্নত করে। তিনি আরও বলেন যে কীভাবে AI, ML আমাদের ব্যবসা করার পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাতে প্রস্তুত এবং কীভাবে Shaip পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তির উন্নয়নে অবদান রাখবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আরও ভালো সিনেমার সুপারিশ, রেস্তোরাঁর পরামর্শ, চ্যাটবটের মাধ্যমে দ্বন্দ্ব সমাধান এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে আমাদের জীবনধারাকে আরও ভালো করে তুলছে। AI এর শক্তি, সম্ভাবনা এবং ক্ষমতাগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে শিল্পগুলিতে এবং এমন অঞ্চলগুলিতে ভাল ব্যবহার করা হচ্ছে যা সম্ভবত কেউ ভাবেনি৷ প্রকৃতপক্ষে, স্বাস্থ্যসেবা, খুচরা, ব্যাঙ্কিং, ফৌজদারি বিচার, নজরদারি, নিয়োগ, মজুরির ব্যবধান ঠিক করা এবং আরও অনেক কিছুতে AI অন্বেষণ এবং প্রয়োগ করা হচ্ছে।
আমরা সবাই দেখেছি যখন এআই ডেভেলপমেন্ট এলোমেলো হয়ে যায় তখন কী হয়। একটি AI নিয়োগ ব্যবস্থা তৈরি করার জন্য Amazon-এর প্রচেষ্টা বিবেচনা করুন, যা ছিল জীবনবৃত্তান্ত স্ক্যান করার এবং সবচেয়ে যোগ্য প্রার্থীদের সনাক্ত করার একটি দুর্দান্ত উপায় - যদি সেই প্রার্থীরা পুরুষ হন।
মহামারীজনিত কারণে গত বছর স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে পরীক্ষা করা হয়েছিল, এবং নতুন ওষুধ এবং চিকিৎসা ডিভাইস থেকে শুরু করে সাপ্লাই-চেইন ব্রেকথ্রু এবং আরও ভালো সহযোগিতা প্রক্রিয়ার মাধ্যমে প্রচুর উদ্ভাবন হয়েছে। শিল্পের সমস্ত ক্ষেত্র থেকে ব্যবসায়ী নেতারা সাধারণ ভালকে সমর্থন করতে এবং সমালোচনামূলক রাজস্ব উৎপন্ন করার জন্য বৃদ্ধি ত্বরান্বিত করার নতুন উপায় খুঁজে পেয়েছেন।
আমরা তাদের চলচ্চিত্রে দেখেছি, আমরা তাদের সম্পর্কে বইয়ে পড়েছি এবং আমরা বাস্তব জীবনে তাদের অভিজ্ঞতা পেয়েছি। সায়েন্স-ফাই হিসাবে এটি মনে হতে পারে, আমাদের সত্যের মুখোমুখি হতে হবে - মুখের স্বীকৃতি এখানেই রয়েছে। প্রযুক্তিটি একটি গতিশীল হারে বিকশিত হচ্ছে এবং বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে যা শিল্প জুড়ে পপ আপ হচ্ছে, মুখের স্বীকৃতির বিস্তৃত বিকাশগুলি কেবল অনিবার্য এবং অসীম বলে মনে হচ্ছে।
বহুভাষিক চ্যাটবট ব্যবসায়িক বিশ্বকে বদলে দিচ্ছে। চ্যাটবটগুলি তাদের প্রাথমিক পর্যায় থেকে অনেক দূর এগিয়েছে, যেখানে তারা সহজ এক-শব্দের উত্তর প্রদান করবে। একটি চ্যাটবট এখন কয়েক ডজন ভাষায় সাবলীলভাবে চ্যাট করতে পারে, যা ব্যবসাগুলিকে একটি বিস্তৃত বিশ্বব্যাপী বাজারে প্রসারিত করতে দেয়।
স্বাস্থ্যসেবাকে প্রায়শই প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের প্রান্তে একটি শিল্প হিসাবে ভাবা হয়। এটি অনেক উপায়ে সত্য, তবে স্বাস্থ্যসেবা স্থানটি আরও অনেক স্থানীয় নির্দেশিকা এবং বিধিনিষেধ সহ জিডিপিআর এবং এইচআইপিএএর মতো ব্যাপক আইন দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়।
একটি 2018 রিপোর্ট প্রকাশ করেছে যে আমরা প্রতি এক দিনে প্রায় 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট ডেটা তৈরি করেছি। জনপ্রিয় বিশ্বাসের বিপরীতে, আমরা যে সমস্ত ডেটা তৈরি করি তা অন্তর্দৃষ্টির জন্য প্রক্রিয়া করা যায় না।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিন দিন স্মার্ট হয়ে উঠছে। আজ, শক্তিশালী মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্বাভাবিক ব্যবসার নাগালের মধ্যে রয়েছে, এবং অ্যালগরিদমগুলির প্রক্রিয়াকরণ শক্তির প্রয়োজন যা একসময় বিশাল মেইনফ্রেমের জন্য সংরক্ষিত হত এখন সাশ্রয়ী মূল্যের ক্লাউড সার্ভারগুলিতে স্থাপন করা যেতে পারে।