Machine Learning Hands-On
ছোট উদ্যোক্তাদের কি দরকার আছে “মেশিন লার্নিং”এর? প্রশ্নটা শুনতে হয় প্রায়। বিভিন্ন “উদ্যোক্তা মিটে”। সবার সুবিধামতো ঘুরিয়ে নিলাম প্রশ্নটাকে। মেশিন লার্নিং কিভাবে সাহায্য করছে ছোট উদ্যোক্তাদের? বিশেষ করে যেখানে মানুষ মাত্র কয়েকজন? ফাউন্ডার, কো-ফাউন্ডার আর দুজন বন্ধু। প্ল্যাটফর্ম ধরে নিচ্ছি ই-কমার্স।
উঠতি ব্যবসায় মেশিন লার্নিং নিয়ে চিন্তা করলে সবচেয়ে আগে মনে আসে ‘রিকমেন্ডার সিস্টেম’। মানে, “এটা কিনলে ওইটাও পছন্দ হবে আপনার” জিনিসটাকে মাথায় রেখে চলে এই সিস্টেম। যারা ফেইসবুক পেজে কাজ চালাচ্ছেন তাদের জন্য এখন দরকার না পড়লেও ‘স্কেলআপ’ করলেই লাগবে জিনিসটা। আগে হাতে ধরে ‘হ্যান্ড কোডেড’ ভাবে এই জিনিস চললেও সামনে এটা ছেড়ে দিতে হবে মেশিনের হাতে। সেটাই করছে সবাই। এই জিনিসটাতে মেশিনের কাজ অতুলনীয়।
ধরুন, হলো একসময় আপনার নিজের সাইট। দিতে হবে ‘সার্চ বক্স’। গতানুগতিক সার্চ বক্স দিয়েছেন তো মরেছেন আপনি। ক্রেতার কেনার হিস্ট্রি দেখে “অটো-কমপ্লিশন” দেয়া এখন যুগের দাবি। ওই অটো-কমপ্লিশনটাকে আসতে হবে মেশিন লার্নিং থেকে। অক্ষরের ক্রম ধরে নয় বরং সে কি চাচ্ছে সেটাকে প্রেডিক্ট করতে পারতে হবে এই যুগে। পুরোটা টাইপের আগে। আর ‘কোয়েরি এক্সপ্যানশন’ ব্যাপারটাও কিছুটা যুগের দাবি।
বিক্রি যতো, বাড়তে থাকবে ডাটাবেস। ধরুন, ম্যানুয়াল এন্ট্রি দিয়েছেন আগের ডাটাবেসে। ভুল হতেই পারে মানুষের ম্যানুয়াল এন্ট্রিতে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের আউটপুট খারাপ হয় যদি ডাটা থাকে ভুল। মিসিং ডাটা নিয়েও সমস্যা আরো। আর সেকারণে “অ্যানোমালি ডিটেকশন” লাগবে কাজে। প্রোডাক্ট যাবে মিরপুর ডিওএইচএসে, বাসার অ্যাড্রেস ৩২৫ দিলেও নেবে না সিস্টেম। কারণ, ওই লেনে বাসা আছেই ৩২০ পর্যন্ত।
আমাদের বাজার তৈরি না হলেও আসতে হবে ‘ডাইনামিক প্রাইসিং’। আমাদের বাজারে। সার্ভিস ইন্ডাস্ট্রিতে ব্যাপারটা বেশি। দাম বাড়বে যখন ডিমান্ড বেশি। ছুটির দিনে চুল কাটানোর হিড়িক বেশি। অন্যদিনে চুল কাটার ট্রাফিক আনতে সার্ভিস চার্জ কমিয়ে দিতে পারেন ৩০ শতাংশ। এসি, ফ্রিজের সার্ভিসিংয়ের দাম কমে আসতে পারে সপ্তাহের অন্য দিনগুলোতে।
‘কাস্টমার সেগমেন্টেশন’ না করলেই নয়। বিশেষ করে এই যুগে। প্রতিটা মানুষ ভিন্ন হলেও তাদের “বিহেভিয়ার প্যাটার্ন” ফেলানো যায় কয়েকটা গ্রূপে। অর্ডার করার পর অস্বীকারের ঘটনা কম নয়। তাদেরকে ফেলে দিন সেনসেটিভ ওই গ্রূপে। ভেরিফাই করুন দুই লেভেলে। তারপর শিপমেন্ট।
‘প্রোডাক্ট ক্যাটেগরাইজেশন’ চলছে অনেকদিন ধরে। ওই সর্টিংয়ের কাজটা ছেড়ে দিন মেশিনের ওপর। হাতে সর্ট করে দেখিয়ে দিন মেশিনকে। বাকিটা করবে সে। আপনি সময় দিন অন্য দিকে। নতুন বাজারের খোঁজে।
মোবাইলে হয় বেশি এই “চার্ন প্রেডিকশন”। অপারেটর পাল্টানোর আগেই বুঝে যায় প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট ডিপার্টমেন্ট। আর তাই, পুশ করা হয় তার পছন্দের প্যাকেজ। তার পছন্দের দামে। “মোবাইল নাম্বার পোর্টেবিলিটি” এলে ব্যাপারটা বোঝা যাবে আরো বেশি। সার্ভিস ইন্ডাস্ট্রিতেও হয় জিনিসটা।
ইংরেজিতে “সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস”টা ‘নিয়ার পারফেক্ট’ হলেও বাংলাতে সময় লাগছে কিছুটা বেশি। আপনার ব্যবসার “কাস্টমার ফিডব্যাক” কতটুকু পজিটিভ সেটা জানতেই এই সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস। আপনার কোম্পানির নাম শুনলে ক্রেতার মনে কি আসে সেটা বের করতে লাগবে এই জিনিস। আপনার ফেইসবুক পেজ কেমন করছে সেটা জানতে চালান এই সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস। বুঝে নিন মানুষের মনের অবস্থা।
আপনার প্রোডাক্ট কেমন চলছে অথবা কেমন চলবে - সেটার জন্য দরকার ‘ইনভেন্টরি ফোরকাস্ট’। এই জামাটা আরো কতোটা অর্ডার হবে সেটা না জানলে ব্যবসা যাবে কমে। জানতে হবে আগেভাগে। অর্ডারের আগে। আমাদের ই-কমার্স সাইটে এই সমস্যাটা এখনো বেশি। করেছেন অর্ডার, খোঁজ করতে জানা গেল প্রোডাক্ট শেষ। ওই সাইটে কি আর যাবে মানুষ?
আমাজনের মতো সাইট চালু করেছে “অ্যান্টিসিপেটরি শিপিং”। অর্ডার প্লেস করার আগেই শিপিং। অর্ডার করার কয়েক ঘন্টার মধ্যে হাজির জিনিস। মানে, ওই ক্রেতা কেনা হয়ে গেলো মুহুর্তেই। লজিস্টিক কোম্পানিগুলো চিন্তা করছে ব্যাপারটা। ধরুন, চালডালের ফুলফিলমেন্ট সেন্টার আছে ঢাকার পাঁচ জায়গায়। ধারণা করছেন ধানমন্ডির পাঁচজন অর্ডার করবেন দুটো করে আইটেম। আগে থেকেই শিপ করে দিলেন জিনিসগুলো। ধানমন্ডির গোডাউনে। অর্ডার করতেই বাসায় হাজির।
তবে যে যাই বলুক, মেশিন লার্নিং কোথায় লাগাবেন সেটা আপনার নিজস্ব ব্যাপার। আমার ধারণা, প্রতিনিয়ত 'রিপিটেড' কাজগুলোতে লাগবে এই জিনিস। উদ্যোক্তাদের নিজস্ব ফিনান্সিয়াল সফটওয়্যারে ঢুকে যাবে এই মেশিন লার্নিং। সবার অগোচরে। সেটার ব্যাকওয়ার্ড লিঙ্কেজ তৈরি হবে আপনার ইনভেন্টরিতে। তাহলেই অনেক কাজ বাঁচোয়া।
বিজ্ঞজনের ধারণা, মেশিন লার্নিং ব্যাপারটা লাগবে সবকিছুতে। আর তাই ব্যাপারটা নিয়ে শুরু করেছি একবছরের একটা কোর্স। নিজের সময়ে। ফ্রিমিয়াম মডেলে। বেটা টেস্টিং চলছে এখন। চেখে দেখতে পারেন কয়েকটা ভিডিও। এই অ্যালবামে। ইনপুট দরকার আপনাদের। পাশাপাশি ব্লগপোস্ট চলবে একই গতিতে।
https://www.facebook.com/mltraining/
https://www.youtube.com/channel/UC4RrCd2anEWtZJr9_wX76kA
#ml_rhassan
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent