ডিপ লার্নিং বনাম মেশিন লার্নিং: মার্কেটারদের কি জানা দরকার

স্পিচ রিকগনিশন মেশিন লার্নিং এর একটি উদাহরণ। মেশিন লার্নিং বক্তৃতাকে পাঠ্যে অনুবাদ করতে পারে; সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলি লাইভ ভয়েস এবং বক্তৃতা রেকর্ডিংগুলিকে পাঠ্য ফাইলগুলিতে রূপান্তর করতে পারে।

ভয়েস সার্চ, ভয়েস ডায়ালিং এবং অ্যাপ্লায়েন্স কন্ট্রোল স্পিচ রিকগনিশনে মেশিন লার্নিং এর সব উদাহরণ।

তাই আপনি যদি কখনও “আলেক্সা, প্লে ____” বলে আপনার প্রিয় গান শুনে থাকেন তবে আপনি সক্ষমতার জন্য মেশিন লার্নিংকে ধন্যবাদ জানাতে পারেন।

3 সাধারণ উপায় মার্কেটাররা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে

মার্কেটিং কৌশলগুলিতে মেশিন লার্নিং প্রায়শই প্রয়োগ করা হয় এমন কিছু উপায় এখানে রয়েছে।

1. ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সুপারিশ

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সুপারিশ মেশিনগুলি ব্যবহারকারীরা কোন সামগ্রী বা পরিষেবাগুলি উপভোগ করবে তা অনুমান করতে ডেটার উপর নির্ভর করে। একটি বিখ্যাত উদাহরণ হল Netflix এর AI সিস্টেম যা সিনেমার উপর ভিত্তি করে সুপারিশ করে এবং একজন ব্যবহারকারী ইতিমধ্যেই দেখেছেন এমন শো।

ডিপ লার্নিং কি?

ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি শৃঙ্খলা যা একটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করার জন্য মানুষের মস্তিষ্ককে অনুকরণ করতে অ্যালগরিদম এবং ডেটা ব্যবহার করে। এই শৃঙ্খলা একটি নির্দিষ্ট কাজ শিখতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আন্তঃসংযুক্ত নিউরন নিয়ে গঠিত যা মানুষের মস্তিষ্ক এবং কম্পিউটারে ডেটা প্রক্রিয়া করে।

3 সাধারণ উপায় মার্কেটাররা গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে

এখানে কিছু উপায় রয়েছে যা মার্কেটাররা তাদের কৌশলগুলিতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করছে।

1. বিভাজন

ডিপ লার্নিং মডেলগুলি উন্নত সেগমেন্টেশন শুরু করার জন্য ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে পেতে পারে। এটি বিপণনকারীদের একটি প্রচারাভিযানের জন্য লক্ষ্য শ্রোতাদের সহজে এবং দ্রুত সনাক্ত করতে এবং সম্ভাব্য লিডের পূর্বাভাস দেয়।

2. হাইপার-ব্যক্তিগতকরণ

গভীর শিক্ষা ব্যক্তিগতকরণ ইঞ্জিনগুলি বিকাশ করতে পারে যা বিপণনকারীদের হাইপার-পার্সোনালাইজড বিষয়বস্তু সরবরাহের প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রিমলাইন করতে সহায়তা করে।

হাইপার-পার্সোনালাইজড কন্টেন্টের উদাহরণ হল এমন ওয়েবসাইট যেগুলি কে ব্রাউজ করছে বা কোন ক্রয় না করেই চলে যাওয়া গ্রাহকদের জন্য নোটিফিকেশন পুশ করছে তার উপর নির্ভর করে কন্টেন্ট দেখায়।

3. গ্রাহক আচরণ ভবিষ্যদ্বাণী করা

বিপণনকারীরা একটি ব্র্যান্ডের ওয়েবসাইটের মাধ্যমে কীভাবে চলে এবং কত ঘন ঘন তারা কেনাকাটা করে তা ট্র্যাক করে গ্রাহকের ক্রিয়াকলাপের পূর্বাভাস দিতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করতে পারে।

এটি করার মাধ্যমে, AI কোম্পানিগুলিকে বলতে পারে যে কোন পণ্য এবং পরিষেবাগুলির চাহিদা রয়েছে এবং ভবিষ্যতে প্রচারাভিযানের ফোকাস হওয়া উচিত।

মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট, যখন গভীর শিক্ষা হল মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট।

মেশিন লার্নিং এর অর্থ হল কম্পিউটারগুলি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা থেকে শেখে এবং প্রোগ্রাম করা ছাড়াই কাজগুলি সম্পাদন করে – অন্য কথায়, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই। এবং গভীর শিক্ষা একটি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অ্যালগরিদম এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।

নীচের ছবিটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে সম্পর্ক দেখায়।

মেশিন লার্নিং এমনকি ছোট ডেটা সেটেও প্রশিক্ষণ দিতে পারে, যখন গভীর শিক্ষার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন।

গভীর শিক্ষা তার পরিবেশের মাধ্যমে এবং অতীতের ভুলগুলি থেকে শেখার ক্ষেত্রে আরও ভাল, তবে মেশিন লার্নিং নিজেকে শিখতে এবং সংশোধন করার জন্য আরও বেশি মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন।

এখানে মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে:

• মেশিন লার্নিং এর জন্য কম প্রশিক্ষণের প্রয়োজন কিন্তু কম নির্ভুলতা হতে পারে।
• গভীর শিক্ষার জন্য উচ্চ প্রশিক্ষণ এবং উচ্চ নির্ভুলতার ফলাফল প্রয়োজন।
• মেশিন লার্নিং একটি সরল, রৈখিক সম্পর্ক আঁকে।
• গভীর শিক্ষা জটিল, নন-লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক তৈরি করে।

যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভিন্ন শিল্পে এবং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে একত্রিত হয়, তাই বিপণনকারীদের অবশ্যই এর মৌলিক বিষয়গুলি বুঝতে হবে এবং তাদের ব্র্যান্ডের জন্য এটিকে ব্যবহার করতে শিখতে হবে।

ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই ক্লান্তিকর প্রক্রিয়াগুলিকে সুবিন্যস্ত করে এবং দর্শকদের আচরণের পূর্বাভাস দিয়ে বিপণনে নতুন সম্ভাবনা তৈরি করবে।

AI বিপণনকারীদের তাদের কৌশলগুলি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে এবং নিশ্চিত করতে পারে যে তারা সর্বদা ভোক্তাদের সাথে ট্রেন্ডে রয়েছে।