কী পার্থক্য আছে কৃত্রিম সৈতানিক বোধগম্যতা এবং যন্ত্র শেখার মধ্যে?

পরিচিতি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) ইতিমধ্যে জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে এমন শব্দগুলি যা সম্প্রতি ব্যবহার করা হয়, একইভাবে প্রয়োগ করে, তাই এই শব্দগুলির অর্থ এবং ব্যবহারের কথায় ভুল অনুমান সৃষ্টি হতে পারে বলে মনে হচ্ছে। এই বিভিন্নভাবে খন্ডসমূহ একাধারে সহজে পরিষ্কার করার জন্যই, আমরা AI এবং ML এর জটিলতা অন্বেষণ করেছি, তাদের ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্য, ব্যবহার এবং এখানে নির্ধারণকৃত ভবিষ্যৎ প্রযুক্তি আকার দেওয়া।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংজ্ঞায়িত করা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষ বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন মেলানো কামগুলি সম্পাদনে সহায়ক হিসেবে কম্পিউটার সিস্টেমগুলি উন্নত করার জন্য মুখ্য কাজ। AI এর মোটামুটি উদ্দেশ্য হল মানুষ সমতুল্য বুদ্ধিমত্তার অনুকরণ করতে ক্ষমতার যন্ত্রগুলি সৃষ্টি করা। AI সিস্টেমগুলি পরিচালিত করা হয় স্বয়ংয়ধ্যে পরিবর্তনশীল পরিবেশে এবং তথ্য ইনপুট ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপর নির্ভর করে।

মেশিন লার্নিং বুঝতে

মেশিন লার্নিং, AI এর সাবসেট, একটি প্যারাডাইম যা মেশিনগুলিকে ডেটা হতে শিখতে দিতে বিশেষ করে গুরিয়ে থাকে। পরম্পরাগত প্রোগ্রামের বিপরীতে যেসব নির্দেশনা সিস্টেমের আচরণ নির্ধারণ করে তা নয়, ML এলগোরিদমগুলি পরিসংখ্যানিক প্রয়োগ করে সিস্টেমগুলিকে সময়ের সাথে বাড়িয়ে যাবার দক্ষতা উন্নত করতে দেয়। মূল পার্থক্যটি ML সিস্টেমগুলির ক্ষমতায় অবদান রাখার জন্যে তা যেন প্রতিটি স্কেনারিওর জন্যে নির্ধারিত প্রোগ্রামের বিপরীতে শিখে এবং পূর্বানুভূতি না করে ভবিষ্যতের জন্য স্থিতিশীল করতে পারে।

প্রাধান্যমূলক পার্থক্য অন্বেষণ করা

অ্যাপ্লিকেশনের পরিধিঃ

এই: বহুতুলয়ী প্রযুক্তি এবং বিষয়সমূহ, যেমন রোবটিক্স, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, কম্পিউটার ভিশন এবং অভিজ্ঞতা। এই এককরুপতার উদ্দেশ্য হল সাধারণত মানুষী বুদ্ধিমত্তার প্রযুক্ত দ্বারা পরিপূর্ণ চিন্তা পরিচালিত বহুমুখী সিস্টেম সৃষ্টি করা।

এমএল: AI এর আচলপথে, মেশিন লার্নিং একটি সীমিত উদ্দেশ্য ধারণ করে। এটি তথ্য ভিত্তিতে শিখতে এবং পূর্বনির্দেশনা না করেই পূর্বনির্ধারিত টাস্কগুলির উপর নির্ভর করে সিস্টেমগুলিকে পূর্বনির্ধারিত কাজগুলি সম্পাদ