মেশিন লার্নিং ০৩

It is a capital mistake to theorize before one has data.

– Sherlock Holmes

সাতচল্লিশ বছর বয়সে ‘মেশিন লার্নিং’ শিখতে গিয়ে বুঝলাম আরেকটা ব্যাপার। সামরিক বাহিনীতে একটা জিনিস মানি সবসময়। ‘অন দ্য জব ট্রেনিং’। একদম ‘আসল’ কাজ করতে করতে শেখা। ‘সিমুলেশন’ টিমুলেশন নয়। আসল প্রোডাকশন এনভায়রনমেন্টে এক্সেস দেয়া। বিপদ তো হবে কিছুটা। তবে সেটার আউটপুট তৈরিকৃত সমস্যা থেকে কম। লঙ টার্মে এটা কাজে দেয় ভালো। বই ক্লাস বাদ, আসল কাজ করতে করতেই শিখি আমরা। উই লার্ন বাই ডুইং ইট।

আর সেকারণে ডাটা সায়েন্টিস্টদের পছন্দের জায়গা ‘ক্যাগল.কম’। ক্যাগল শুরু কিন্তু ‘কে’ দিয়ে। রিয়েল ওয়ার্ল্ড সমস্যা দেয়া আচ্ছে ওখানে। এ মুহুর্তে দেখছি একটা ‘ক্যান্সার’ রিলেটেড সমস্যাটা চলছে এক নম্বরে। দিয়েছে ইন্টেল। পুরস্কার এক লাখ ডলার। ফেলে দিন, ক্লাসে নম্বর পাওয়ার জন্য ওই ভুঁয়া প্রজেক্ট। বরং খুঁজে বের করুন ‘আসল’ প্রজেক্ট। ব্যাপারটা এমন – কাজ করে সাহায্য করো মানবতাকে। ফাঁকে আয় করো কিছু পয়সা।

আমরা জীবনে অনেক প্রজেক্ট তৈরী করি ‘রিয়েল ওয়ার্ল্ড’ এপ্লিকেশন না জেনে। আর তাই শিখি না অনেক কিছুই। ইন্ডাস্ট্রিতে আমার ‘মেন্টর’ আছেন বেশ কয়েকজন। একজন বলেছিলেন একটা কথা, প্রায় বিশ বছর আগে। ‘যাই শিখবেন – সেটার ‘রেভিনিউ ম্যাপিং’ করে নেবেন আগে। অতটুকুই শিখবেন যা বিক্রি করতে পারবেন মার্কেটপ্লেসে। পয়সাই অনুপ্রেরণা দেবে আরো কিছু শিখতে। বাড়তি সবকিছু নয়েজ।’

[…]

Read Full Post »