আনসুপারভাইজড লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা মূলত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে কাজ করে, যার লক্ষ্য লেবেলবিহীন ডেটার মধ্যে লুকানো কাঠামো, প্যাটার্ন বা সম্পর্ক আবিষ্কার করা। এটি ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং সাধারণতা নির্ধারণের জন্য স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করে, এটিকে ক্লাস্টারিং, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং মাত্রা হ্রাসের মতো বিভিন্ন কাজের জন্য একটি শক্তিশালী কৌশল তৈরি করে।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষার বিপরীতে, যা মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার উপর নির্ভর করে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা কোনো পূর্ব-সংজ্ঞায়িত আউটপুট লেবেল ধারণকারী ডেটাসেটের সাথে কাজ করে। এর মানে হল যে শেখার অ্যালগরিদমকে অবশ্যই নির্দেশিকা ছাড়াই অন্তর্দৃষ্টি এবং পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে বের করতে হবে, যা প্রায়শই এই পদ্ধতিটিকে তার তত্ত্বাবধানে থাকা প্রতিপক্ষের তুলনায় আরও জটিল এবং জটিল করে তোলে। তা সত্ত্বেও, বর্তমানে উপলব্ধ লেবেলবিহীন ডেটার প্রাচুর্য চিত্র স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, এবং সুপারিশ ব্যবস্থা সহ অসংখ্য AI-চালিত ক্ষেত্রগুলিতে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাকে একটি অপরিহার্য কৌশল করে তোলে।
তত্ত্বাবধানহীন শেখার অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত দুটি প্রাথমিক বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়: ক্লাস্টারিং এবং অ্যাসোসিয়েশন। ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলির লক্ষ্য হল ইনপুট ডেটা পয়েন্টগুলিকে স্বতন্ত্র গোষ্ঠীতে বিভক্ত করা, যেমন একটি গোষ্ঠীর মধ্যে থাকা পয়েন্টগুলির উচ্চ মিল রয়েছে এবং যেগুলি বিভিন্ন গোষ্ঠীতে রয়েছে সেগুলি আলাদা। কিছু জনপ্রিয় ক্লাস্টারিং কৌশলগুলির মধ্যে K- মানে ক্লাস্টারিং, হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিং এবং DBSCAN অন্তর্ভুক্ত। অ্যাসোসিয়েশন অ্যালগরিদম, অন্যদিকে, একটি প্রদত্ত ডেটাসেটে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক এবং নির্ভরতা সনাক্ত করার চেষ্টা করে। সাধারণ অ্যাসোসিয়েশন কৌশলগুলির মধ্যে Apriori এবং Eclat অ্যালগরিদম অন্তর্ভুক্ত।
তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে আরেকটি উল্লেখযোগ্য কৌশল হল মাত্রিকতা হ্রাস, যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন বা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন দ্বারা একটি ডেটাসেটে বৈশিষ্ট্য বা ভেরিয়েবলের সংখ্যা হ্রাস করে। প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) এবং টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেবার এমবেডিং (t-SNE) হল মাত্রা হ্রাস কৌশলগুলির সুপরিচিত উদাহরণ। কম্পিউটেশনাল জটিলতা কমাতে এবং মেশিন লার্নিং কাজগুলিতে "মাত্রিকতার অভিশাপ" কমানোর জন্য মাত্রিকতা হ্রাস অত্যাবশ্যক।
AppMaster, একটি শক্তিশালী no-code প্ল্যাটফর্ম যা ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য পরিষেবা প্রদান করে, এআই এবং মেশিন লার্নিং ল্যান্ডস্কেপের মধ্যে প্রয়োগের সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার অব্যবহিত লার্নিং কৌশলগুলি উপলব্ধি করে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার সুবিধাগুলিকে আলিঙ্গন করা নাগরিক বিকাশকারীদের অ্যাপ্লিকেশন অপ্টিমাইজেশন, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল এবং প্যাটার্ন শনাক্তকরণ কাজগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, AppMaster গ্রাহকরা তাদের আচরণ, পছন্দ বা অন্য কোন প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের গ্রুপ করার জন্য ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে এবং তারপরে তাদের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বা লক্ষ্য বিপণন প্রচারাভিযান ব্যক্তিগতকৃত করতে এই তথ্যটি প্রয়োগ করতে পারে। আরও, অন্তর্দৃষ্টি-চালিত বিশ্লেষণের গুণমান উন্নত করার জন্য মাত্রিকতা হ্রাস নিযুক্ত করা যেতে পারে, যখন অসঙ্গতি সনাক্তকরণ তাদের অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে জালিয়াতি প্রতিরোধ বা ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
AppMaster দ্রুত, দক্ষ অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের ভিত্তির উপর নির্মিত, এটির no-code আর্কিটেকচার দ্বারা শক্তিশালী। মেশিন লার্নিং-এর ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে – তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশল সহ – AppMaster এমন একটি পরিবেশ তৈরি করে যেখানে ডেটার মধ্যে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন, সম্পর্ক এবং কাঠামোর আবিষ্কার উন্নয়ন প্রক্রিয়ার একটি অপরিহার্য দিক হয়ে ওঠে। no-code ডেভেলপমেন্টে AI-চালিত পন্থাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, AppMaster গ্রাহকদের একটি বিস্তৃত সমাধানে অ্যাক্সেস দেয় যা AI এবং মেশিন লার্নিং অগ্রগতিগুলিকে ব্যবহার করে ওয়েব, মোবাইল এবং ব্যাকএন্ড সিস্টেম জুড়ে অ্যাপ্লিকেশন কার্যকারিতা পরিমার্জন এবং উন্নত করতে।
উপসংহারে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা AI এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতির একটি উল্লেখযোগ্য উপাদানকে উপস্থাপন করে, যা লেবেলবিহীন ডেটার মধ্যে লুকিয়ে থাকা অজানা সম্পর্ক, নিদর্শন এবং কাঠামোগুলি অন্বেষণ করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি তৈরি করে। যদিও এটি জটিলতার বর্ধিত মাত্রা উপস্থাপন করতে পারে, লেবেলবিহীন ডেটাসেটের বিশাল পরিমাণ থেকে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ তথ্য আহরণ করার ক্ষমতা মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীদের এবং নাগরিক বিকাশকারীদের জন্য একইভাবে একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। AppMaster মতো no-code প্ল্যাটফর্মের সাথে একত্রিত হলে, তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশলগুলি উদ্ভাবনী, শক্তিশালী, এবং অপ্টিমাইজ করা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য পথ তৈরি করে যেগুলি পরিমাপযোগ্য, দক্ষ এবং অব্যবহৃত ডেটা থেকে সবচেয়ে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম।
