Bringing Machine Learning to Mobile Apps with TensorFlow/TensorFlow এর মাধ্যমে মোবাইল অ্যাপে মেশিন লার্নিং নিয়ে আসা

Bringing Machine Learning to Mobile Apps with TensorFlow/TensorFlow এর মাধ্যমে মোবাইল অ্যাপে মেশিন লার্নিং নিয়ে আসা

নতুন সর্বচ্যানেল দৃষ্টান্তে, যেখানে একাধিক ডিজিটাল টাচ পয়েন্ট সংযুক্ত থাকে গ্রাহকদের একটি নিরবচ্ছিন্ন অভিজ্ঞতা প্রদান করতে, সেখানে বুদ্ধিমান অ্যাপের প্রয়োজন অপরিহার্য হয়ে ওঠে। মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপমেন্ট অসাধারণ প্রযুক্তিগত অগ্রগতির সাথে একটি নতুন সংজ্ঞা নিয়েছে। মেশিন লার্নিং (ML) এবং গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির জন্য ধন্যবাদ, এটি এখন স্বজ্ঞাত, স্মার্ট এবং প্রতিক্রিয়াশীল অ্যাপ সরবরাহ করা সম্ভব। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এর জন্য প্রচুর ওপেন সোর্স সফটওয়্যার লাইব্রেরি রয়েছে যা জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে। যাইহোক, TensorFlow প্রতিযোগিতা থেকে দাঁড়িয়েছে।

টেনসরফ্লো মেশিন লার্নিংয়ে একটি গুঞ্জন শব্দ হয়ে উঠছে। ডিপ লার্নিং সিস্টেম তৈরি এবং চালানোর জন্য প্রোগ্রামাররা TensorFlow-এর দিকে যাচ্ছে। এটি গভীর শিক্ষার সরঞ্জামগুলিকে এমনকি এসএমইগুলিতে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

TensorFlow-এর বড় ডেটা এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমের সমন্বয় ডেটা ব্যবসার মান আনলক করতে সাহায্য করে। এটি উত্পাদনশীলতা উন্নত করে এবং প্রতিযোগিতার উপর একটি প্রান্ত অফার করে। TensorFlow এর সাথে মেশিন লার্নিং ইন্টেলিজেন্ট মোবাইল অ্যাপে অসাধারণ শক্তি যোগ করে।

মেশিন লার্নিং-এ টেনসরফ্লো কী?

TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম যা ডিপ লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে। এটি ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির সাথে মেশিন লার্নিংকে একত্রিত করে এবং একটি সাধারণ প্রতীকের মাধ্যমে সেগুলি ব্যবহার করে। এটি মোবাইল অ্যাপ তৈরি করতে একটি সরলীকৃত প্রোগ্রামিং ভাষা, পাইথন ব্যবহার করে। পাইথন একটি ফ্রন্ট-এন্ড এপিআই অফার করে এবং অ্যাপগুলিকে C++ এ এক্সিকিউট করে, একটি হাই পারফর্মিং অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং (OOP) ভাষা। এর ডিজাইন আরও বেশি লোককে বুদ্ধিমান এআই সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম করে।

TensorFlow প্রোগ্রামের সহজে বোঝার, ডিবাগিং এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য, এর নির্মাতারা TensorBoard নিয়ে এসেছেন, যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলের একটি স্যুট। তারা আপনাকে গ্রাফ নির্বাহের পরিমাণগত মেট্রিক্স প্লট করার জন্য গ্রাফগুলিকে কল্পনা করার অনুমতি দেয় এবং অতিরিক্ত ডেটা প্রদর্শন করতে দেয়, যেমন এটির মধ্য দিয়ে যাওয়ার জন্য চিত্রগুলি।

উদাহরণ: Coca-Cola, Airbnb এবং Intel হল কিছু বড় ব্র্যান্ড যেগুলি TensorFlow-এ তৈরি AI প্রযুক্তিগুলি বাস্তবায়ন করছে।

কেন TensorFlow বিজয়ী হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে?

টেনসরফ্লোকে জটিল গণিত চালানোর জন্য নিম্ন-স্তরের টুলকিট হিসেবে বিবেচনা করা হয়। নীচে তালিকাভুক্ত এর সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি যা এর জনপ্রিয়তা দেখায়:

মেশিন লার্নিং-এ টেনসরফ্লো-এর সুবিধা

• এটি কাস্টমাইজ করা যায় এবং ওপেন সোর্স।
• এর প্রতিক্রিয়াশীল বিল্ড একটি গ্রাফের প্রতিটি দিককে সহজে কল্পনা করতে দেয়।
• এর প্ল্যাটফর্মের নমনীয়তার কারণে, এর অংশগুলি স্বতন্ত্র থাকতে পারে এবং অন্যগুলিকে একত্রিত করা যেতে পারে।
• যখন এটি বিতরণ করা কম্পিউটিং আসে, এটি CPU এবং GPU উভয় ক্ষেত্রেই সনাক্তযোগ্য।
• মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম আপনাকে মানগুলির বিভিন্ন ডেরিভেটিভগুলিকে অন্যান্য মানের সাথে গণনা করতে দেয়, এইভাবে একটি গ্রাফ এক্সটেনশনের দিকে পরিচালিত করে।
• এটি সারি, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস গণনা এবং থ্রেডগুলির জন্য উন্নত সমর্থন সরবরাহ করে।

মেশিন লার্নিং-এ টেনসরফ্লো-এর অসুবিধা

• অপারেট করার জন্য, মেশিন লার্নিং, সেইসাথে উন্নত ক্যালকুলাস এবং রৈখিক বীজগণিতের সঠিক বোঝার প্রয়োজন।
• একই সুযোগে আমদানি করা হলে GPU মেমরি থিয়ানো (একটি পাইথন লাইব্রেরি যা গাণিতিক অভিব্যক্তিকে সংজ্ঞায়িত, অপ্টিমাইজ এবং মূল্যায়নের অনুমতি দেয়, বহুমাত্রিক অ্যারেগুলিকে কার্যকরভাবে জড়িত করে) এর সাথে সংঘর্ষ হয়।
• OpenCL সমর্থন করে না (ওপেন কম্পিউটিং ভাষা)

টেনসরফ্লো ব্যবহারের ক্ষেত্রে

TensorFlow হল একটি ওপেন সোর্স AI লাইব্রেরি যা মডেল তৈরির জন্য ডেটা ফ্লো গ্রাফ ব্যবহার করে। এটি শ্রেণীবিভাগ, উপলব্ধি, বোঝা, আবিষ্কার, ভবিষ্যদ্বাণী এবং সৃষ্টির জন্য ব্যবহৃত হয়।

নিম্নলিখিত টেনসরফ্লো ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে:

১. শব্দ বা ভয়েস স্বীকৃতি

শব্দ-ভিত্তিক অ্যাপগুলি TensorFlow-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি গঠন করে।

সঠিক ডেটা ফিডের মাধ্যমে, এটি নিম্নলিখিত অডিও সংকেতগুলি ক্যাপচার করতে সক্ষম:

• ভয়েস রিকগনিশন – IoT, স্বয়ংচালিত, নিরাপত্তা এবং UX/UI-তে ব্যবহৃত হয়
• ভয়েস অনুসন্ধান – টেলিকম মোবাইল উত্পাদন ব্যবহৃত
• সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ – সিআরএম-এ ব্যবহৃত
• ত্রুটি সনাক্তকরণ (ইঞ্জিনের শব্দ) – স্বয়ংচালিত এবং বিমান শিল্পে ব্যবহৃত হয়

শব্দ-ভিত্তিক অ্যাপগুলি মূলত CRM-এ ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, টেনসরফ্লো অ্যালগরিদম গ্রাহক পরিষেবা প্রতিনিধিদের ভূমিকা গ্রহণ করে গ্রাহকদের প্রয়োজনীয় তথ্যের দিকে নির্দেশ করতে পারে, প্রকৃত কর্মীদের চেয়ে দ্রুত।

অ্যাপলের সিরি, অ্যান্ড্রয়েডের জন্য গুগল নাও এবং উইন্ডোজ ফোনের জন্য মাইক্রোসফ্ট কর্টানা ভয়েস অনুসন্ধানের সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার। ভাষা শনাক্ত করা ভয়েস স্বীকৃতির আরেকটি ব্যবহার। স্পিচ-টু-টেক্সট অ্যাপ্লিকেশনগুলি বড় অডিও ফাইলগুলিতে শব্দের স্নিপেটগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে এবং কথ্য শব্দগুলিকে পাঠ্য হিসাবে প্রতিলিপি করে।

২. পাঠ্য-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন

টেনসরফ্লো ব্যবহারের ক্ষেত্রেও পাঠ্য-ভিত্তিক অ্যাপ রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে আবেগঘন বিশ্লেষণ (CRM, সামাজিক মিডিয়া), হুমকি শনাক্তকরণ (সোশ্যাল মিডিয়া, সরকার) এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ (বীমা, অর্থ)

ভাষা শনাক্তকরণ পাঠ্য-ভিত্তিক অ্যাপগুলির জন্য একটি ব্যাপক ব্যবহার। নীচে কয়েকটি উদাহরণ:

এটি ১০০+ ভাষার অনুবাদ সমর্থন করে এবং যেকোনো অ্যাপে কাজ করে। এটি সহজ ভাষায় জারগন অনুবাদও অন্তর্ভুক্ত করে।

গুগল শনাক্ত করেছে যে সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স শেখার মাধ্যমে, সংক্ষিপ্ত পাঠ্যগুলি সহজেই সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সংবাদ নিবন্ধ শিরোনাম উত্পাদন.

এটি দ্রুত স্বয়ংক্রিয় ইমেল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।

৩. ছবি স্বীকৃতি

ইমেজ রিকগনিশন কন্টেন্ট এবং প্রেক্ষাপট উভয়ই ভালোভাবে বোঝার জন্য ইমেজে মানুষ এবং বস্তুকে শনাক্ত করার পাশাপাশি শনাক্ত করে।

এটি সোশ্যাল মিডিয়া চ্যানেল জুড়ে, টেলিকম এবং মোবাইল উত্পাদন শিল্পে, মুখ শনাক্তকরণ বা সনাক্তকরণ, চিত্র অনুসন্ধান, গতি সনাক্তকরণ, মেশিন দৃষ্টি এবং ফটো ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি স্বয়ংচালিত, বিমান চলাচল এবং স্বাস্থ্যসেবা শিল্পেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

টেনসরফ্লো ইমেজ রিকগনিশন অ্যালগরিদমগুলি বড় ইমেজগুলির মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ এবং সনাক্ত করতে সক্ষম। এটি ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যাপে, মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে আকার নির্ধারণে (উদাহরণস্বরূপ, 2D ছবি থেকে 3D স্পেস নির্মাণ) এবং সোশ্যাল মিডিয়াতে ফটো ট্যাগ করার জন্য (উদাহরণস্বরূপ, Facebook এর ডিপ ফেস) ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রায় ৬০০+ গাছের ছবি বিশ্লেষণ করে, TensorFlow একটি অজানা গাছ সনাক্ত করতে সক্ষম হবে।

এই প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবা শিল্পেও জনপ্রিয় যেখানে এর অ্যালগরিদম মানুষের চেয়ে বেশি নিদর্শন সনাক্ত করে আরও তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা রাখে। তদুপরি, কম্পিউটারগুলি এখন স্ক্যানগুলি পর্যালোচনা করতে এবং অসুস্থতাগুলি আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সক্ষম।

৪. সময় সিরিজ

টেনসরফ্লো টাইম সিরিজ অ্যালগরিদমগুলি অ-নির্দিষ্ট পূর্বাভাস সময়কাল সক্ষম করে এবং তাদের বিকল্প সংস্করণ তৈরি করতে সহায়তা করে।

একটি দৈনন্দিন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এখানে একটি সুপারিশ. Amazon, Google, Facebook এবং Netflix-এর মতো নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলি এই অ্যালগরিদমের মাধ্যমে গ্রাহকের ইন্টারঅ্যাকটিভিটিগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং তারপরে গ্রাহকের কেনার মানসিকতা পরিমাপ করতে অন্যান্য ব্যবহারকারীদের সাথে এটি তুলনা করতে পারে।

এই সুপারিশগুলি সময়ের সাথে বিকশিত হয়। উদাহরণস্বরূপ: গ্রাহকদের উপহার দেওয়া বা তারা উপভোগ করতে পারে এমন টিভি শো প্রস্তাব করা।

অন্যান্য ব্যবহার হল অ্যাকাউন্টিং, ফিনান্স, সিকিউরিটি এবং আইওটি, সরকার ইত্যাদি ক্ষেত্রে।

৫. ভিডিও সনাক্তকরণ

টেনসরফ্লো মোশন ডিটেকশন, সিকিউরিটি, এয়ারপোর্ট, গেমিং এ রিয়েল-টাইম থ্রেট ডিটেকশন এবং ইউএক্স/ইউআই ফিল্ডেও ব্যবহার করা হয়। আরও, ইউনিভার্সিটিগুলি ইউটিউব-৮এম-এর মতো বড় আকারের ভিডিও শ্রেণীবিভাগ ডেটাসেটগুলিতে কাজ করছে। এটি ভিডিওর জন্য বৃহৎ-স্কেল বোঝার ভিডিও, ট্রান্সফার লার্নিং, রিপ্রেজেন্টেশন লার্নিং এবং ডোমেন অভিযোজন পদ্ধতির গবেষণার গতি বাড়াতে সাহায্য করে।

অন্যান্য ব্যবহার

যেহেতু টেনসরফ্লো একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি, আপনি এটিকে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারেন, যেমন ডিসিশন ট্রি বা কে-নিয়ারেস্ট নেবারস। নিচে TensorFlow এর একটি ইকোসিস্টেম আছে।

উপরে দেখানো হিসাবে, TensorFlow ভালভাবে সংহত এবং GPU প্রসেসিং, Python, এবং C++ এর উপর নির্ভরশীল। এটি কন্টেইনার সফ্টওয়্যার যেমন ডকার, গিটহাব ইত্যাদির সাথে ভালভাবে সংহত করতে পারে।

উপসংহার

মেশিন লার্নিং বাড়ছে এবং আমাদের মোবাইল ডিভাইস ব্যবহার করার পদ্ধতিকে প্রভাবিত করেছে। ভবিষ্যতে স্বাস্থ্যসেবা, মিডিয়ার জন্য সুপারিশ ইঞ্জিন এবং সোশ্যাল মিডিয়া সেন্টিমেন্ট মাইনিং ইত্যাদি সম্পর্কিত মোবাইল অ্যাপ সমাধান প্রদানের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা।

google Search, Google Translate, Google Photos এবং আরও অনেক কিছুর মতো অ্যাপের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত লাইব্রেরি হওয়ায়, TensorFlow মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের নাগালের বাইরে প্রসারিত করে। Google-এর TensorFlow, একটি ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি যা বড় আকারের মেশিন লার্নিং এবং সংখ্যাসূচক গণনার জন্য এখানে রয়েছে।