এআই রাজস্ব বৃদ্ধির পিছনে কারণগুলি কী?

এআই কৌশলগুলিতে বিপ্লব:

এআই রাজস্ব বৃদ্ধির পিছনে কারণ গত অনেক বছর ধরে, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বিপ্লব প্রযুক্তির বিভিন্ন পরিসরের মানসম্মত সাড়া দিয়েছে। আমি এর রাজস্ব বৃদ্ধির প্রধান কারণ ব্যাখ্যা করতে যাচ্ছি। স্পীচ রিকগনিশন, ফেস ডিটেকশন, ফিঙ্গারপ্রিন্ট রিকগনিশন এবং আরও অনেক কিছু গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির কারণে বেশ সঠিকভাবে কাজ করছে। ডিপ লার্নিং টেকনিক কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে। এই ক্ষেত্রের সাফল্য তার বিভিন্ন পণ্যের দ্বারা বিচার করা যেতে পারে যেমন শেয়ারবাজারের জন্য ইমেজ রিকগনিশন, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং প্রেডিকশন সিস্টেমের অভিনব কৌশল। চিত্র স্বীকৃতিতে অগ্রগতি চিকিৎসা চিকিত্সার সীমাবদ্ধতা বাড়িয়েছে। তাছাড়া, এটি এক্স-রে পড়তে সাহায্য করছে, এবং উন্নত পরিষেবার মাধ্যমে রোগের পূর্বাভাস দিচ্ছে। এছাড়াও, এটি মানুষের প্রাকৃতিক বুদ্ধি দ্বারা অনুপ্রাণিত কিন্তু এখন এআই বিপ্লব সবকিছু বদলে দিয়েছে। এটি ছাঁটাই হতে পারে, কারণ এটি অনেক ক্ষেত্রে মানুষকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে। উপরের গ্রাফটি আগামী আগামী বছরগুলির জন্য আসন্ন রাজস্ব দেখায়। এটি শিল্পের জন্য অত্যন্ত লাভজনক লাভের দিকে পরিচালিত করবে।

এআই রাজস্ব বৃদ্ধির পিছনে কারণগুলি কী

নিম্নলিখিত বাস্তবায়নগুলি একরকম এআই কোম্পানিতে আকস্মিক বৃদ্ধি ঘটায়:

1) মেশিন লার্নিং বাস্তবায়ন: অবজেক্ট ডিটেকশন মানে কম্পিউটারের সাহায্যপ্রাপ্ত চেতনা মডেল ব্যবহার করে ফটোর বিষয়বস্তু যেমন পৃথক বস্তু, মুখ, লোগো এবং পাঠ্য বিশ্লেষণ করা। বস্তু শনাক্তকরণের সাহায্যে, অন্য বস্তুর উপস্থিতি সনাক্ত করে যেকোনো ঘটনার ঝুঁকি কমানো যায়। সর্বশেষ প্রযুক্তি ব্যবহার করে এটি লাইভ কাজের পরিবেশে সঞ্চালিত হতে পারে। একটি একক চিত্রের মধ্যে, এর ভিতরে প্রচুর বস্তু রয়েছে, একটি ভাল মডেল একটি চিত্র থেকে মূল চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে প্রতিটি বস্তুকে সহজেই সনাক্ত করতে পারে। বস্তু শনাক্তকরণের বিভিন্ন প্রয়োগ ক্ষেত্র হল ফেসিয়াল বায়োমেট্রিক্স, মোশন ডিটেক্টর, অবজেক্ট রিকগনিশন এবং টেক্সট রিকগনিশন।

যেকোনো ইমেজ রিকগনিশন অ্যালগরিদম একটি ইমেজ বা তার প্যাচকে ইনপুট হিসেবে গ্রহণ করবে, একটি আউটপুট ইমেজের বস্তু হবে। অন্য কথায়, আউটপুট হবে একটি ক্লাস লেবেল। কিভাবে একটি চিত্র স্বীকৃতি অ্যালগরিদম একটি ছবির বিষয়বস্তু জানেন? আচ্ছা, আপনাকে বিভিন্ন শ্রেণীর মধ্যে পার্থক্য শিখতে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দিতে হবে। আপনি যদি ছবিতে বিড়াল খুঁজে পেতে চান, তাহলে আপনাকে একটি ইমেজ রিকগনিশন অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দিতে হবে যাতে হাজার হাজার বিড়ালের ছবি এবং হাজারো ব্যাকগ্রাউন্ডের ছবি আছে যেখানে বিড়াল নেই। বলা বাহুল্য, এই অ্যালগরিদম শুধুমাত্র যে বস্তু/ক্লাস শিখেছে তা বুঝতে পারে।

2) পরিবর্তিত প্রযুক্তি: আজ আমরা আমাদের প্রযুক্তি এনালগ থেকে ডিজিটাল ডেটা কমিউনিকেশন এবং স্টোরেজে স্থানান্তর করেছি, যা পরিবর্তনকে একটি দৃ convin় দৃষ্টিভঙ্গি করে তোলে। আজকাল, রোবটিক্স রোবট ডিজাইনিংয়ে অনেক সুবিধা করেছে। তারা একটি দরকারী তথ্য হিসাবে মানুষের শারীরিক মিথস্ক্রিয়া নিতে সক্ষম। আউটপুট টাস্ক সম্পাদনের জন্য তারা যে কোন শারীরিক মিথস্ক্রিয়ায় প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। এই প্রযুক্তি রোবটিক্সে পরিবর্তন এনেছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে একটি সুবিধাজনক উপাদান হয়ে উঠেছে। এআই রাজস্ব বৃদ্ধির পিছনে কারণ

3) ভোক্তাদের প্রত্যাশা পূরণ করুন: সময়ে সময়ে, গ্রাহকের প্রয়োজন এবং প্রত্যাশা বৃদ্ধি পায়। যদিও শিল্পগুলি ডিজিটাল ডেটা মোকাবেলা করার জন্য রয়েছে, এই ডেটা বিপুল পরিমাণে রয়েছে এবং কখনও কখনও দুর্বল প্রযুক্তিগুলি এই ডেটা দিয়ে লক্ষ্যগুলি পরিচালনা করতে এবং অর্জন করতে ব্যর্থ হতে পারে। এখানে একটি এআই খেলার মধ্যে আসে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে উচ্চ জটিল বড় তথ্য সহজেই পরিচালনা ও পরিচালনা করা যায়। বিশাল ডেটা নিয়ে কাজ করার পর এটি আরও ভাল গ্রাহক অভিজ্ঞতা তৈরি করে। এটি গ্রাহকদের প্রত্যাশা বাস্তবে নিয়ে এসেছে যা শিল্পে প্রচুর চাহিদা সৃষ্টি করে। ফেসবুক, পিন্টারেস্ট, নেটফ্লিক্স এবং গুগল উপরের বাস্তবতা দেখানোর জন্য বাস্তব সময় এবং কার্যকর উদাহরণ।

4) সিদ্ধান্ত গ্রহণ: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে মেশিনের শক্তি বৃদ্ধি পেয়েছে। এই অ্যালগরিদমগুলি মেশিনগুলিকে নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করেছে। এআই ব্যবসার জন্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের দৃশ্যপট পরিবর্তন করেছে। ডেটসেট যখন বিশাল হয় তখন সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডিপ লার্নিং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। একটি প্রদর্শন হিসাবে আমাজন মাইক্রোসফটের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে ডিপ লার্নিং এর উপর ভিত্তি করে প্রকল্পগুলি উন্নীত করতে। এটি উচ্চতর গণনা টাস্ক গ্রহণ এবং পরিচালনা করার ক্ষেত্রে গভীর শিক্ষা কতটা কার্যকর তা প্রতিফলিত করে। আজকের পরিস্থিতিতে TensorFlow, ব্যবসায়িক দৃষ্টিকোণ থেকে কেরাস একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে। অ্যালগরিদম ভিত্তিক কাজগুলি ব্যবহার করে দ্রুত এবং শক্তিশালী প্রক্রিয়াকরণ ভাল গ্রাহকের সন্তুষ্টির জন্য ব্যবসায় প্রয়োগ করা হয়।

এই প্রযুক্তির এই সমস্ত সুবিধা এবং সুবিধার সাথে, এটি ডেটা হ্যান্ডলিং এবং বিশ্লেষণের traditionalতিহ্যগত সমস্যাগুলি কাটিয়ে ওঠার জন্য একটি ট্রেন্ডিং উপায় প্রমাণ করেছে। সুতরাং, এআই এর বৃদ্ধি একটি পথ তৈরি করছে। অধ্যয়ন থেকে বলা যেতে পারে যে, এআই এর বাজার মূল্য উন্নত প্রযুক্তির কারণে বৃদ্ধি পাচ্ছে যেমন প্রেডিকশন সিস্টেম, রিকমেন্ডেশন সিস্টেম ইত্যাদি ২০২১ পর্যন্ত রাজস্ব প্রায় ১০০ মিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে যা শিল্পের জন্য দ্রুত বৃদ্ধি পাবে। এআই গড় লাভজনকতার হার 38% বৃদ্ধি করতে পারে এবং তার উদ্ভাবনী ধারনা দিয়ে 2035 সালের মধ্যে US $ 14 TN এর অর্থনৈতিক বৃদ্ধি করতে পারে। গুগল সব দিক অন্বেষণ করছে o

চ ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম সহ মেশিন লার্নিং। এটি গবেষণা এবং প্রযুক্তিগত কাজগুলির বিভিন্ন চ্যালেঞ্জগুলি অতিক্রম করেছে যা এর বৃহত্তর চাহিদা এবং আয়ের দিকেও নিয়ে যায়।

সুপারিশ সিস্টেম এবং পূর্বাভাস সিস্টেমের মতো অ্যাপ্লিকেশনের কারণে AI এর চাহিদা দিন দিন বাড়ছে। এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের মুনাফার উন্নতির জন্য এই ধরনের পরিষেবাগুলির জন্য আরও এগিয়ে যাচ্ছে। এটি থেকে উপকারের শিখর পেতে এই এলাকায় এখনও গবেষণা কাজ অব্যাহত রয়েছে।

Leave a Comment