এই গেস্ট ফিচারে Shaip-এর সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভাতসাল ঘিয়া সংস্থাগুলির ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে ত্বরান্বিত করার জন্য মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহারের কিছু বিবরণ দিয়েছেন৷ কেন ডেটা প্রক্রিয়ায় মেশিন লার্নিং (এমএল) ব্যবহার করতে হবে এবং স্বাচ্ছন্দ্যে ব্যবসায়িক কার্য সম্পাদন করতে হবে তা বুঝতে এই ব্লগে প্রবেশ করা যাক।
প্রবন্ধ থেকে মূল টেকঅ্যাওয়ে হয়
- আপনার কেমন লাগবে যদি প্রচুর পরিমাণে ডেটা দেওয়া হয় এবং প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে বলা হয়? সময় সাপেক্ষ মনে হচ্ছে? কিন্তু, এখন এন্টারপ্রাইজগুলি মেশিন লার্নিং (ML) এর মতো প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করে নথিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং ডেটা সহজে প্রক্রিয়া করতে পারে।
- সাধারণ মানুষের ভাষায়, নথি শ্রেণীবিভাগ হল অটোমেশন প্রক্রিয়া যেখানে প্রাসঙ্গিক এবং শ্রেণীবদ্ধ নথিগুলিকে প্রাসঙ্গিক শ্রেণী এবং বিভাগে স্ট্যাক করা আবশ্যক। এছাড়াও, নথি শ্রেণীবিভাগকে বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণের একটি উপ-ডোমেন হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
- এন্টারপ্রাইজগুলি নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে একাধিক মেশিন-লার্নিং কৌশল ব্যবহার করতে পারে। এই কৌশলগুলি হল তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, এবং নিয়ম-ভিত্তিক কৌশলগুলির মাধ্যমেও। এবং ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য, প্রথমে সংস্থাগুলিকে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ডেটা সংগ্রহ করতে হবে, তারপরে এই প্যারামিটারগুলিতে মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে হবে এবং মডেলের গুণমান পরীক্ষা করার জন্য সর্বশেষ ডেটাসেট পরীক্ষা করতে হবে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
