কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর পরিপ্রেক্ষিতে, ট্রান্সফার লার্নিং হল একটি উন্নত কৌশল যার লক্ষ্য জ্ঞান আহরণ এবং সংশ্লিষ্ট কাজে প্রয়োগ করার জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করে শেখার প্রক্রিয়ার দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করা। ন্যূনতম বা অতিরিক্ত প্রশিক্ষণের প্রয়োজন নেই। এই পদ্ধতিটি AI সিস্টেমগুলিকে পূর্ববর্তী শিক্ষার সুবিধা নিতে সক্ষম করে এবং নতুন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় গণনামূলক সংস্থান এবং সময় কমিয়ে দেয়, বিশেষত একই ধরনের অন্তর্নিহিত কাঠামো, নিদর্শন বা বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করে নেওয়ার জন্য। ট্রান্সফার লার্নিং অত্যাবশ্যক যে ক্ষেত্রে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা দুষ্প্রাপ্য, ব্যয়বহুল, বা প্রাপ্ত করা সময়সাপেক্ষ।
ট্রান্সফার লার্নিং AI এবং ML ডোমেনে একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী হাতিয়ার হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে কারণ এটি এই ধারণাকে পুঁজি করে যে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য থাকা সত্ত্বেও বিভিন্ন সমস্যা অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করতে পারে। এই ধারণাটি বিশেষত কম্পিউটার ভিশন (চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস, বস্তুর স্বীকৃতি, শব্দার্থিক বিভাজন), প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, নাম-সত্তা স্বীকৃতি), এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা (স্বয়ংক্রিয় নিয়ন্ত্রণ, রোবোটিক্স) এর মতো ডোমেনে প্রাসঙ্গিক।
সাধারণত, দুটি প্রধান পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে ট্রান্সফার লার্নিং প্রয়োগ করা হয়: ইন্ডাকটিভ ট্রান্সফার লার্নিং এবং ট্রান্সডাক্টিভ ট্রান্সফার লার্নিং। ইন্ডাকটিভ ট্রান্সফার লার্নিং ঘটে যখন একটি টাস্ক থেকে শেখা জ্ঞান হস্তান্তর করা হয় এবং একটি নতুন, কিন্তু সম্পর্কিত টাস্কে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য অভিযোজিত হয়। এই ধরনের ট্রান্সফার লার্নিং তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষার ক্ষেত্রে প্রচলিত, যেখানে মডেলগুলিকে একটি বড় আকারের ডেটাসেটে প্রাক-প্রশিক্ষিত করা হয় এবং অল্প পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীবিভাগ বা রিগ্রেশন সমস্যায় সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়। ট্রান্সডাক্টিভ ট্রান্সফার লার্নিং, অন্যদিকে, লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলিকে এক ডোমেন থেকে অন্য ডোমেনে স্থানান্তর করা জড়িত যেখানে সোর্স ডোমেন এবং টার্গেট ডোমেনের আলাদা ডিস্ট্রিবিউশন রয়েছে। এই ধরনের ট্রান্সফার লার্নিং সাধারণত ডোমেইন অ্যাডাপ্টেশন বা কনসেপ্ট ড্রিফটের মতো তত্ত্বাবধানহীন এবং আধা-তত্ত্বাবধানে থাকা লার্নিং সেটিংসে ব্যবহৃত হয়।
বাস্তবে ট্রান্সফার লার্নিং-এর একটি বিশিষ্ট উদাহরণ হল ইমেজ শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষার মডেলের ব্যবহার, যেমন কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)। এই পরিস্থিতিতে, ইমেজনেটের মতো বড় আকারের ইমেজ ডেটাসেটে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে ছোট, ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট ব্যবহার করে সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে। প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের নীচের স্তরগুলি, যা সাধারণত নিম্ন-স্তরের বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন, প্রান্ত, টেক্সচার, রঙ) সম্পর্কে তথ্য ধারণ করে, নতুন ডেটাসেটে অভিযোজিত এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। উচ্চতর স্তরগুলি, যা আরও টাস্ক-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে এনকোড করার প্রবণতা রাখে, তারপরে নতুন, ছোট ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রতিস্থাপন বা পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন টাস্কে কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে, যার মধ্যে অবজেক্ট রিকগনিশন, ইমেজ সেগমেন্টেশন এবং ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন-উত্তর রয়েছে।
ট্রান্সফার লার্নিংয়ের আরেকটি উল্লেখযোগ্য প্রয়োগ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কাজে দেখা যায়। BERT, GPT-2, এবং RoBERTa এর মতো প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি হল শক্তিশালী NLP মডেল যেগুলিকে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। ট্রান্সফার লার্নিংয়ের সাথে, এই মডেলগুলি ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাসেটে সূক্ষ্মভাবে তৈরি করা হয় যাতে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, প্রশ্ন-উত্তর বা পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণের মতো কাজগুলি অসাধারণ কার্যকারিতা সহ সম্পাদন করা হয়। শেখা এমবেডিংয়ের স্থানান্তর, প্রায়শই শব্দ বা বাক্য ভেক্টরের আকারে, নিম্নধারার কাজগুলির জন্য লিভারেজ করা হয়, যেমন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ বা নাম-সত্তা স্বীকৃতি।
AppMaster no-code প্ল্যাটফর্মের পরিপ্রেক্ষিতে, ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে আরও অপ্টিমাইজেশান এবং দক্ষতা সক্ষম করতে ট্রান্সফার লার্নিং নিযুক্ত করা যেতে পারে। প্রাক-প্রশিক্ষিত এআই মডেল এবং নির্দিষ্ট কাজ বা বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য তাদের জ্ঞানকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, AppMaster ব্যবহারকারীরা কম সময়ে এবং কম পরিশ্রমে আরও পরিশীলিত, বুদ্ধিমান এবং সম্পদ-দক্ষ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র সময় এবং সম্পদের পরিপ্রেক্ষিতে বিকাশকারীদের জন্য উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করতে পারে না, তবে এটি উদ্ভাবনী এবং এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের অভিজ্ঞতার জন্য নতুন দরজাও খুলে দেয়।
শেখার প্রক্রিয়া বাড়ানো এবং ডেটা প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতা দেওয়া, ট্রান্সফার লার্নিং AI এবং ML অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য স্কেলেবিলিটি, কর্মক্ষমতা এবং নমনীয়তা উন্নত করার প্রতিশ্রুতি দেয়। শিল্প জুড়ে AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশনের ক্রমবর্ধমান প্রাধান্য এবং বুদ্ধিমান সিস্টেমের ক্রমবর্ধমান চাহিদা বিবেচনা করে, ট্রান্সফার লার্নিং একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল গঠন করে যা AI এবং ML প্রযুক্তির ভবিষ্যত গঠনে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে বাধ্য।
