ডেটা সায়েন্সের দিকে আরও ভাল ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য ব্যাখ্যাযোগ্য AI কীভাবে ব্যবহার করা যায়

আমি এমন অগণিত সংস্থার সাথে দেখা করেছি যেগুলি তাদের কী করতে হবে তা জানে তার চেয়ে বেশি ডেটা দিয়ে ডুবে গেছে। ওয়েবসাইটের ট্র্যাফিক নম্বর থেকে বিজ্ঞাপন ইম্প্রেশন এবং রূপান্তর হার পর্যন্ত প্রতিটি দিক থেকে মেট্রিক্সের বন্যা আসছে। তবুও একরকম, সিদ্ধান্তটি এখনও অনুমান করার মতো মনে হচ্ছে। সমস্যা তথ্যের অভাব নয়; বিন্দু হল যে শুধুমাত্র ডেটা বোঝার দিকে পরিচালিত করে না এবং অবশ্যই কর্মের দিকে পরিচালিত করে না। প্রকৃত পরিবর্তন ঘটে যখন সেই তথ্যটি সুগঠিত হয়, ব্যাখ্যা করা হয় এবং ব্যবসায়কে স্বচ্ছতা ও আত্মবিশ্বাসের সাথে গাইড করতে ব্যবহৃত হয়। AI এর স্মার্ট ব্যবহার এবং উন্নত বিশ্লেষণ এটি প্রদান করতে পারে।

কিন্তু AI আসলে কি মানে? এর মূলে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোন প্রোগ্রাম, অ্যাপ্লিকেশন বা রোবট নয়। এটি একাধিক প্রোগ্রামের সমন্বয়ে গঠিত একটি সিস্টেম যা ঐতিহাসিক তথ্য সংগ্রহ করতে পারে, প্যাটার্ন চিনতে পারে, ভবিষ্যত ভবিষ্যদ্বাণী করতে সেই প্যাটার্ন ব্যবহার করতে পারে এবং শেষ ব্যবহারকারীর কাছে ফলাফল প্রদর্শন করতে পারে। এই ধরনের সিস্টেম তৈরি করা একটি দলগত খেলা, যেখানে প্রতিটি ভূমিকা পাইপলাইনের একটি অংশে অবদান রাখে। আসুন সিস্টেমের প্রতিটি ধাপের মধ্য দিয়ে চলুন, দেখুন কিভাবে তারা সংযোগ করে এবং প্রতিটি পদক্ষেপ বাস্তব সিদ্ধান্ত নিতে কী সক্ষম করে তা শিখুন:

তথ্য সংগ্রহ: পণ্য, ব্যবহারকারী, অপারেশন এবং চ্যানেল থেকে প্রাসঙ্গিক সংকেত সংগ্রহ করুন। কী রেকর্ড করা হয়েছে, কত ঘন ঘন, এবং বিস্তারিত কোন স্তরে সংজ্ঞায়িত করুন। শনাক্তকারী রাখুন যাতে ইভেন্টগুলি সময়ের সাথে লিঙ্ক করা যায়।

ডেটা প্রস্তুত করুন: পরিষ্কার করুন, প্রমিত করুন এবং উত্স একত্রিত করুন। ট্যাগিং ঠিক করুন, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করুন এবং মডেল দ্বারা ব্যবহৃত নির্ভরযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করুন৷ নথির ডেটা সংজ্ঞা এবং গুণমান পরীক্ষা।

মডেল তৈরি করুন: এমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন যা আগ্রহের ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়। নির্ভুলতা যাচাই করুন, ক্রমাঙ্কন এবং রেকর্ড বৈধতা পরীক্ষা করুন। স্বচ্ছতার সাথে কর্মক্ষমতাকে ভারসাম্যপূর্ণ করে এমন একটি পদ্ধতি বেছে নিন।

পূর্বাভাস ফলাফল: সম্ভাব্যতা এবং প্রত্যাশিত মান তৈরি করতে বর্তমান রেকর্ডে মডেলটি প্রয়োগ করুন। আপনি যে সময়সীমা বা সত্তা পরিচালনা করার পরিকল্পনা করছেন সেই অনুযায়ী সমষ্টিগত পূর্বাভাস।

ইউজার ইন্টারফেস: লোকেরা কোথায় কাজ করে তার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করুন। পরিষ্কার দৃশ্যে ড্রাইভার, প্রবণতা এবং সুপারিশকৃত ক্রিয়া দেখান। প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা, পরিস্থিতি চালানো এবং ফলাফল রপ্তানি করা সহজ করুন।

ক্যাপচার ফলাফল: প্রকৃত ফলাফল এবং তাদের নেতৃত্বে ইনপুট রেকর্ড করুন. নতুন সংগৃহীত ডেটা থেকে শেখার জন্য ফলাফলগুলিকে মডেলে ফিরিয়ে দিন।

ChatGPT-এর মতো কথোপকথন এজেন্ট থেকে শুরু করে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে সামগ্রী কিউরেশন ইঞ্জিন, মৌলিক এআই সিস্টেমগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ রয়েছে। তাদের প্রত্যেকে ডেটা সংগ্রহ করে, অভ্যন্তরীণভাবে এটি প্রক্রিয়া করে, মডেল তৈরি করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে। এই পূর্বাভাসগুলি পরিচিত ইন্টারফেসের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দেওয়া হয় এবং ফলাফলগুলি নতুন ডেটা হিসাবে সিস্টেমে ফেরত দেওয়া হয়। লুপ চলতে থাকে।

তাদের ভাগ করা শারীরস্থান সত্ত্বেও, এই সিস্টেমগুলি একই লক্ষ্যগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়নি। একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির জন্য, অস্পষ্টতার কোন জায়গা নেই। একটি সিস্টেমকে অবশ্যই একটি বাধা সনাক্ত করতে হবে এবং দ্রুত এবং সঠিকভাবে এড়াতে হবে। ব্যবহারকারী ম্যানুয়াল প্রয়োজন নেই, শুধুমাত্র যান্ত্রিক পরিপূর্ণতা জন্য. একইভাবে, একটি সোশ্যাল মিডিয়া ফিডের পিছনের অ্যালগরিদম কেন এটি একটি নির্দিষ্ট পোস্ট বেছে নিয়েছে তা ব্যাখ্যা করার প্রয়োজন নেই; এটি শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর স্ক্রোলিং রাখা প্রয়োজন.

এই মডেল সঠিকতা মাপকাঠি নির্মিত হয়. এই মডেলগুলির পিছনের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জটিলতার উপর উন্নতি করে এবং কোটি কোটি ডেটা পয়েন্টে প্রশিক্ষিত হয়। যাইহোক, তাদের অভ্যন্তরীণ কাজগুলি মূলত রহস্যময় থেকে যায়। আমরা তাদের ব্ল্যাক বক্স বলি কারণ এমনকি তাদের স্রষ্টারাও সম্পূর্ণরূপে ব্যাখ্যা করতে পারে না কীভাবে পৃথক ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়। এবং অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, সেই অস্বচ্ছতা গ্রহণযোগ্য। ফলাফল যুক্তির চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

কিন্তু সবসময় না

ব্যাখ্যাযোগ্য এআই

ব্যবসায়, এবং বিশেষ করে ই-কমার্স এবং খুচরা ক্ষেত্রে, কেন যতটা এটা গুরুত্বপূর্ণ কি. একজন গ্রাহক একটি ক্রয় করতে পারেন তা জেনে রাখা সহায়ক। কেন যে গ্রাহক একটি ক্রয় করতে পারে তা জানা রূপান্তরমূলক। যদি একটি মডেল তার যুক্তি পরিষ্কার করতে না পারে, একটি ব্যবসা শিখতে, মানিয়ে নিতে এবং মানিয়ে নিতে পারে না। ব্যাখ্যা ছাড়া অন্তর্দৃষ্টি প্রভাব ছাড়াই তথ্য। এখানেই ব্যাখ্যাযোগ্য AI মঞ্চে প্রবেশ করে। ব্যাখ্যাযোগ্য AI জটিলতার পিছনে লুকিয়ে থাকতে অস্বীকার করে। এটি শুধুমাত্র ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য নয়, সেই ফলাফলগুলির পিছনের শক্তিগুলিকেও উন্মোচন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এমন একটি বিশ্বে যেখানে বিশ্বাস অর্জন করা হয় এবং কৌশলগত পদক্ষেপ অপরিহার্য, ব্যাখ্যাযোগ্যতা একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হয়ে ওঠে।

ব্যাখ্যাযোগ্য AI অ্যালগরিদমগুলির উপর নির্ভর করে যা নির্ভুলতা এবং স্বচ্ছতার মধ্যে একটি ইচ্ছাকৃত ভারসাম্য বজায় রাখে। এই মডেলগুলি প্রায়শই তাদের নিউরাল নেটওয়ার্ক সমকক্ষের তুলনায় কিছুটা কম জটিল হয়, তবে তারা একটি গুরুত্বপূর্ণ ট্রেডঅফ অফার করে: মেশিনের ভিতরে দেখার ক্ষমতা। সঠিক সরঞ্জামগুলির সাহায্যে, কেউ দেখতে পারে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি পূর্বাভাসকে কতটা এবং কোন দিকে প্রভাবিত করে৷ হঠাৎ করেই ব্ল্যাক বক্স কাঁচে পরিণত হয়।

এই স্তরের অন্তর্দৃষ্টি বিশেষত ব্যবসায়িক নেতাদের জন্য উপযোগী যারা ব্যবহারিক এবং গুরুত্বপূর্ণ উভয় প্রশ্নের উত্তর দিতে চান। শক্তিশালী ওয়েবসাইট ট্রাফিক কিন্তু দুর্বল রূপান্তর হার সহ একটি ই-কমার্স ব্যবসা বিবেচনা করুন। এই কিছু প্রশ্ন আমি বহুবার শুনেছি:

• কোন গ্রাহকদের কেনার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি/কম?
• ফানেলের কোন ধাপগুলি ড্রপ-অফের দিকে নিয়ে যায়?
• চ্যানেল, অঞ্চল বা ডিভাইস অনুসারে ক্রয়ের আচরণ কীভাবে পরিবর্তিত হয়?
• কোন পণ্য ক্রয়ের সম্ভাবনা বাড়ায়?

এগুলো কাল্পনিক প্রশ্ন নয়। এগুলি পরিমাপযোগ্য উত্তরগুলির সাথে বাস্তব সমস্যা, ব্যাখ্যাযোগ্য মডেলগুলির মাধ্যমে প্রকাশিত। এবং তারা বাস্তব কর্মের দিকে পরিচালিত করে। বিজ্ঞাপন খরচ পুনঃনির্দেশ করা, ল্যান্ডিং পৃষ্ঠাগুলি পুনরায় ডিজাইন করা, উচ্চ-কার্যকারি পণ্যগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া। প্রতিটি অন্তর্দৃষ্টি সঠিক পথে একটি পদক্ষেপ হয়ে ওঠে। ক্লিয়ার ইনসাইট মালিকরা সবচেয়ে বেশি প্রশ্ন করে এমন প্রশ্নের উত্তর দেয়। কোন চ্যানেলগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কোন পৃষ্ঠাগুলি অনুপ্রাণিত করে এবং কোন কাজগুলি এই ত্রৈমাসিকে রাজস্ব চালনা করবে৷

অন্তর্দৃষ্টি 1: ক্যালিফোর্নিয়ার গ্রাহকরা অন্য যেকোনো রাজ্যের গ্রাহকদের তুলনায় আপনার পণ্য কেনার সম্ভাবনা 10% বেশি।

অ্যাকশন 1: ক্যালিফোর্নিয়ায় বিপণনের প্রচেষ্টা বাড়ান।

অন্তর্দৃষ্টি 2: যে গ্রাহকরা জৈব অনুসন্ধানের মাধ্যমে একটি ওয়েবসাইটে প্রবেশ করেন তারা ডিজিটাল বিজ্ঞাপনের মাধ্যমে প্রবেশকারীদের তুলনায় ক্রয় করার সম্ভাবনা বেশি।

অ্যাকশন 2: এসইও-তে ব্যয় করা সম্পদ বিজ্ঞাপনে ব্যয় করা সম্পদের চেয়ে বেশি মূল্যবান।

অন্তর্দৃষ্টি 3: যে গ্রাহকরা পণ্য X এর জন্য একটি পৃষ্ঠায় অবতরণ করেন তাদের কেনাকাটার সম্ভাবনা 20% বেশি।

অ্যাকশন 3: হোম পেজে এই জনপ্রিয় পণ্যটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত করার জন্য ওয়েবসাইটটিকে পুনরায় ডিজাইন করুন৷

এই নিদর্শনগুলি প্রায়ই ব্যবসার মালিকের কাছ থেকে লুকানো থাকে। কিন্তু, যখন উন্মোচিত হয়, আমি দেখেছি যে তারা একটি প্রতিষ্ঠানের পরিচালনার পদ্ধতি পরিবর্তন করে। ক্রয়ের সম্ভাবনাকে কী প্রভাবিত করে তা পরিমাপ করা আরও আত্মবিশ্বাসী এবং কার্যকর সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যায়। এটি সত্য তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের হৃদয়।

অর্থের যান্ত্রিকতা

ভবিষ্যদ্বাণী বিশ্বাস করার জন্য, লোকেদের দেখতে হবে কেন সংখ্যাগুলি পরিবর্তিত হয়। উন্নত বিশ্লেষণ কৌশল মডেলে ব্যবহৃত ডেটা সম্পর্কে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দিয়ে মডেল ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে।

কোন কারণগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ: আমরা সমগ্র ডেটাসেট জুড়ে বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব বুঝতে চাই। আমরা ভেরিয়েবলের র‍্যাঙ্কিং করে ভবিষ্যদ্বাণীতে তাদের অবদানের উপর ভিত্তি করে এবং শীর্ষ ড্রাইভারদের উপর ফোকাস করে এটি করি।

সম্ভাব্যতাগুলি কীভাবে আলাদা হয়: আমরা দেখতে চাই কিভাবে একটি ফ্যাক্টর পরিবর্তন হলে পূর্বাভাসিত সম্ভাব্যতা পরিবর্তিত হয়। আমরা সেই ফ্যাক্টরের বিভিন্ন মানের গড় পূর্বাভাসিত সম্ভাবনা দেখে এবং থ্রেশহোল্ড বা অরৈখিক প্রভাবগুলি দেখে এটি করি।

কেন এই ভবিষ্যদ্বাণী ঘটেছে: আমরা একটি ব্যক্তিগত ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা করতে চাই. আমরা প্রতিটি ইনপুটের জন্য স্কোরের অংশগুলি যোগ করে এটি করি যে কোন উপাদানগুলি এটিকে উপরে বা নিচে ঠেলে দিয়েছে।

ফলাফল কি পরিবর্তন হবে: আমরা জানতে চাই কোন সামঞ্জস্য সম্ভাব্যতাকে একটি অর্থপূর্ণ উপায়ে স্থানান্তরিত করবে। আমরা ইনপুটে ছোট, বাস্তবসম্মত পরিবর্তনগুলি অনুকরণ করে এবং নতুন ভবিষ্যদ্বাণী পরিমাপ করে, তারপর সবচেয়ে বড় প্রভাব সহ কয়েকটি হাইলাইট করে এটি করি।

একসাথে, এই পদ্ধতিগুলি ধাপে ধাপে মডেলের যুক্তি ব্যাখ্যা করে, বৈশিষ্ট্য দ্বারা বৈশিষ্ট্য। যাইহোক, গল্পটি একসাথে রাখা এখনও চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। মডেলের ফলাফল ব্যাখ্যা করা এবং চূড়ান্ত আখ্যান তৈরি করার জন্য ডোমেন দক্ষতার সাথে তাদের সারিবদ্ধ করা ডেটা বিজ্ঞানীর কাজ। এখানেই নৈপুণ্য গুরুত্বপূর্ণ। আমি খুঁজে পেয়েছি যে সেরা ব্যাখ্যাগুলি শুধুমাত্র সেরা অ্যালগরিদমগুলি চালানো থেকে আসে না, বরং ব্যবসাটি আসলে কোন প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছে তা জানা থেকেও আসে৷

অন্তর্দৃষ্টি শুধুমাত্র শুরু

ব্যাখ্যাযোগ্য AI প্রযুক্তিগত জটিলতা এবং ব্যবসায়িক স্বচ্ছতার মধ্যে একটি সেতু প্রদান করে। এটি প্রান্তিককরণ তৈরি করে। এটা কর্মক্ষমতা আপস ছাড়া স্বচ্ছতা প্রদান করে. এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, এটি ব্যবসায়িক নেতাদের কেবল জানতেই নয়, কাজ করার ক্ষমতা দেয়।

কিন্তু অন্তর্দৃষ্টি গন্তব্য নয়। এটি লঞ্চপ্যাড। একবার একটি ব্যবসা জানবে কি কেনাকাটার আচরণকে চালিত করে, স্মার্ট ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এই তথ্যটি ব্যবহার করার অনেক উপায় রয়েছে। এখানে কিছু উদাহরণ আছে:

পূর্বাভাস

আপনার ব্যবসার অগ্রিম পরিকল্পনা প্রয়োজন; এবং পূর্বাভাস আপনাকে এটি করার একটি উপায় দেয়। এটি আপনাকে অনুমান করার পরিবর্তে প্রকৃত ডেটা ব্যবহার করে একটি মেয়াদে কতটা আয় আশা করা যেতে পারে তা অনুমান করতে সহায়তা করে। এটি সম্পন্ন করতে, আপনি আপনার ক্রয়ের সম্ভাবনা মডেল দিয়ে শুরু করুন। তারপর, প্রতিটি দর্শক আপনার প্রত্যাশার সেশনের সংখ্যা দ্বারা কেনার সম্ভাবনাকে গুণ করুন। এটি আপনাকে একটি মোট অনুমান দেয়।

কি-যদি দৃশ্যকল্প

আপনি আপনার পূর্বাভাস তৈরি করেছেন, ফলাফলগুলি ট্র্যাক করেছেন এবং কী কাজ করছে এবং কী নয় তা খুঁজে বের করেছেন৷ কিন্তু এখন আপনি একটি নতুন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চান: যদি?

আপনার বিজ্ঞাপন খরচ দ্বিগুণ হলে কি হবে? আপনি একটি পণ্য বন্ধ করলে কি হবে? একটি প্রচারণা ভাইরাল হলে কি হবে? এগুলি বাস্তব ফলাফল সহ সিদ্ধান্ত; এবং কি-যদি পরিস্থিতিগুলি আপনাকে পদক্ষেপ নেওয়ার আগে সেগুলি অন্বেষণ করার একটি উপায় দেয়। এই সিমুলেশনগুলি আপনাকে অন্বেষণ করার অনুমতি দেয় যদি আপনি একটি ভিন্ন পথ গ্রহণ করেন তবে আপনার ফলাফলগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি কার্যকর করার আগে একটি সিদ্ধান্তের সম্ভাব্য প্রভাব দেখার জন্য এটি একটি ব্যবসার মালিকের জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম।

গ্রাহক প্রোফাইল

সব গ্রাহক একই আচরণ করে না। কিছু লোক দ্রুত ব্রাউজ করে চলে যায়। কেউ কেউ আবার ফিরে আসে। কেউ সোশ্যাল মিডিয়া থেকে আসে, কেউ বিজ্ঞাপন থেকে। পূর্বাভাস আপনাকে বলে কি ঘটতে পারে, কিন্তু কেন তা জানতে, প্রতিটি কাজের পিছনে কে আছে তা আপনাকে বুঝতে হবে। আপনি গ্রাহক বিভাজন প্রয়োজন.

গ্রাহক প্রোফাইলিং ব্যবসাগুলিকে আপনার দোকানে আসা বিভিন্ন ধরণের লোকেদের বুঝতে সাহায্য করে৷ তাদের আচরণ এবং পছন্দগুলির নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে, ব্যবসাগুলি আরও কার্যকর সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

উপসংহার

ব্যবসার মালিক একটি সাহসী এবং প্রতিবাদী প্রাণী। মানুষের এই জাতটির উদ্যম এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষা অন্য কারো মতো নেই; যদিও বেশিরভাগই, অন্ধ রায় দ্বারা পরিচালিত। শেক্সপিয়র ইংরেজি ভাষার একজন ধর্মান্ধ ছাত্র ছিলেন, মোজার্ট খুব কম লোকের মতোই সঙ্গীত অধ্যয়ন করেছিলেন এবং এমনকি আধুনিক ক্রীড়াবিদরাও প্রতি সপ্তাহে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ফিল্ম দেখতে এবং বিরোধীদের অধ্যয়ন করতেন। তারা তথ্য গ্রহণ করে, বুঝে এবং এই জ্ঞানের ভিত্তিতে কাজ করে। এভাবেই তারা ভালো হয়। এবং এখনও, আমি অনেক প্রতিভাবান ব্যক্তিকে একা অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে দেখেছি। এই কারণে নয় যে তারা ডেটাকে মূল্য দেয় না, কিন্তু কারণ তাদের কাছে থাকা ডেটা তাদের পরবর্তীতে কী করতে হবে তা বলে না।

প্যাটার্ন উন্মোচন করে, ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং কোন ক্রিয়াগুলি সুইকে নাড়ায় তা বলে, এআই সিস্টেমগুলি ব্যবসার মালিককে আগের চেয়ে আরও স্পষ্টভাবে দেখতে সাহায্য করে। লক্ষ্য শুধুমাত্র অন্তর্দৃষ্টি শেখা নয়, কিন্তু কিভাবে তারা ব্যবসাকে আরও সফল করতে পারে তা বোঝা।

এটি সত্যিই একটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া।