মেশিন লার্নিং (এমএল) একটি বিঘ্নিত প্রযুক্তি যা বিভিন্ন শিল্পে অগ্রগতির উপর ভিত্তি করে। প্রতিষ্ঠানের মধ্যে এমএল টিমের গঠন সাফল্যের জন্য ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে কারণ এমএল অপারেশনগুলির সাথে একীভূত হয়। কার্যকরভাবে ML টিম গঠন করা এক-আকার-ফিট-সমস্ত উদ্যোগ নয়। এটি অবশ্যই কোম্পানির পরিপক্কতার স্তরের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে। এমএল টিমের গঠন সরাসরি এমএল উদ্যোগের কার্যকারিতা, সৃজনশীলতা এবং সাফল্যকে প্রভাবিত করে। একটি সুসংগঠিত দল নিশ্চিত করে যে উপযুক্ত দক্ষতা নির্দিষ্ট কাজের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে, উচ্চ-মানের সমাধানগুলির বিকাশ এবং স্থাপনাকে ত্বরান্বিত করে। যাইহোক, অনুপযুক্ত কাঠামো চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে, যার ফলে অদক্ষতা, বিভ্রান্তিকর উদ্দেশ্য এবং এমনকি প্রকল্পের ব্যর্থতা হতে পারে, আদর্শ টিম মডেলের সাথে একটি কোম্পানির পরিপক্কতা এবং প্রয়োজনীয়তাগুলিকে মেলানোর গুরুত্ব তুলে ধরে। এই নিবন্ধটি বিকল্প ML টিম সাংগঠনিক মডেল এবং কোম্পানির বিকাশের পর্যায়ে দলের কাঠামোর সাথে মিল করার জন্য সুপারিশগুলি নিয়ে আলোচনা করে। ML টিম স্ট্রাকচারের ডায়নামিক ল্যান্ডস্কেপ এমএল টিম স্ট্রাকচারের বৈচিত্র্যময় ল্যান্ডস্কেপ বিকাশের পর্যায়ে কোম্পানিগুলির বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তা প্রতিফলিত করে। সেন্ট্রালাইজড মডেল, ফেডারেটেড মডেল এবং এমবেডেড মডেল তিনটি সবচেয়ে বিশিষ্ট পন্থা। কোম্পানির দক্ষতার স্তর, প্রকল্পের সুযোগ এবং ক্রস-ফাংশনাল সহযোগিতার পরিমাণের মতো বিষয়গুলি মডেলের পছন্দকে প্রভাবিত করে। কেন্দ্রীভূত মডেল: ভিত্তি স্থাপন কেন্দ্রীভূত মডেলের ভূমিকাগুলি দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং দক্ষতা বিকাশের সুবিধার্থে গঠন করা হয়েছে। একটি স্বায়ত্তশাসিত এমএল দল, সাধারণত ডেটা সায়েন্টিস্ট, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের সমন্বয়ে গঠিত, স্বাধীনভাবে কাজ করে। মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা উত্পাদন পরিবেশে মডেল স্থাপন করে এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেল বিকাশের উপর ফোকাস করেন। একটি বিস্তৃত ডেটা পাইপলাইন বজায় রাখা যা উচ্চ-মানের ডেটাতে নির্বিঘ্ন অ্যাক্সেস সক্ষম করে তা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের দায়িত্ব। এই মডেলটি এমএল গ্রহণের প্রাথমিক পর্যায়ে স্টার্টআপ এবং কোম্পানিগুলির জন্য সুবিধাজনক। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বাস্থ্য প্রযুক্তি উদ্যোগ রোগ প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস মডেল তৈরি করতে একটি কেন্দ্রীভূত মডেল ব্যবহার করতে পারে। ডেটা সায়েন্টিস্টরা সংক্রমণের বিস্তারের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অ্যালগরিদমগুলি তৈরি এবং পরিমার্জন করে, যখন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা এই মডেলগুলিকে রিয়েল-টাইম ডেটা ইনপুটগুলিতে প্রয়োগ করে৷ কেন্দ্রীভূত মডেল পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে ত্বরান্বিত করে, যা উদ্ভূত স্বাস্থ্য হুমকিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়ার জন্য অনুমতি দেয়। ফেডারেটেড মডেল: জটিলতা ব্যবস্থাপনা বিভাগ জুড়ে, বিশেষায়িত দলগুলি ফেডারেটেড মডেলে সহযোগিতা করে (কখনও কখনও হাইব্রিড নামেও পরিচিত)। এই কাঠামোটি ডোমেন বিশেষজ্ঞ, ব্যবসা বিশ্লেষক এবং প্রকল্প পরিচালক সহ নতুন পদের পরিচয় দেয়। ডোমেন বিশেষজ্ঞরা গভীর শিল্প দক্ষতা প্রদান করে এবং সেক্টর-নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য ML সমাধানগুলিকে আকার দেয়। ব্যবসায়িক বিশ্লেষকরা প্রয়োজনীয়তাকে এক্সিকিউটেবল টাস্কে রূপান্তর করে প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক বিবেচনার মধ্যে বিভাজন তৈরি করে। প্রকল্প পরিচালকরা নিশ্চিত করে যে দলগুলি কার্যকরভাবে সমন্বয় এবং যোগাযোগ করে। একটি মাঝারি আকারের ই-কমার্স ব্যবসা যা ফেডারেটেড মডেল গ্রহণ করে তার সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং (ML) টিম থাকতে পারে। ডেটা সায়েন্টিস্টরা লজিস্টিক ডোমেন বিশেষজ্ঞদের সাথে সহযোগিতা করে, ব্যবসায়িক বিশ্লেষকরা আলোচনার সুবিধা দেয় এবং প্রজেক্ট ম্যানেজাররা ব্যবসার উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধতা নিশ্চিত করে। এই কৌশলটি কেন্দ্রীভূত তদারকি বজায় রেখে ক্রস-ফাংশনাল সহযোগিতাকে সর্বাধিক করে জটিল ক্রিয়াকলাপের কার্যকারিতা বাড়ায়। এমবেডেড মডেল: বিশেষীকরণ এবং ইন্টিগ্রেশন এমবেডেড মডেল ক্রস-ফাংশনাল টিম জুড়ে এমএল দক্ষতা বিতরণের প্রয়োজন করে। এই কাঠামোর মধ্যে রয়েছে ML প্রোডাক্ট ম্যানেজার, UX ডিজাইনার এবং ডেটা এথিক্স অফিসার। এমএল প্রোডাক্ট ম্যানেজাররা এমএল বিশেষজ্ঞ এবং ব্যবসায়িক বিভাগের মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করে, প্রতিষ্ঠানের সামগ্রিক কৌশলের সাথে সামঞ্জস্য রেখে এমএল উদ্যোগকে নির্দেশ করে। ইউএক্স ডিজাইনাররা গ্যারান্টি দেয় যে এমএল-সক্ষম ইন্টারফেসগুলি নিরবচ্ছিন্ন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে। ডেটা এথিক্সের অফিসাররা নিশ্চিত করে যে নৈতিক বিবেচনাগুলি এমএল সমাধানগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। ভোক্তাদের অভিজ্ঞতা বাড়াতে এমবেডেড মডেল নিয়োগ করে এমন একটি বড় খুচরা সমষ্টির কথা বিবেচনা করুন। ML প্রোডাক্ট ম্যানেজার এবং UX ডিজাইনাররা অনলাইন ভোক্তাদের জন্য সুপারিশ অ্যালগরিদম উন্নত করতে সহযোগিতা করে। ডেটা এথিক্স অফিসাররা ডেটার নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করেন। এই মডেলটি মেশিন লার্নিং (এমএল) ক্ষমতা এবং বিভিন্ন ব্যবসায়িক ফাংশনগুলির মধ্যে সমন্বয় সাধন করতে বড় সংস্থাগুলিকে সক্ষম করে, সমস্ত ক্রিয়াকলাপে উদ্ভাবনকে উত্সাহিত করে৷ কোম্পানির পরিপক্কতার সাথে মানিয়ে নেওয়া একটি এমএল টিমের বিবর্তন একটি কোম্পানির বৃদ্ধির পর্যায়ে সমান্তরাল করে। আসুন দেখি কিভাবে তিনটি মডেল কোম্পানির পরিপক্কতার সাথে সারিবদ্ধ হয় এবং তারা যে সুবিধাগুলি অফার করে। প্রাথমিক পর্যায়ে কোম্পানি একটি কেন্দ্রীভূত মডেল সাধারণত স্টার্টআপ এবং কোম্পানিগুলির জন্য তাদের শৈশবকালের জন্য উপযোগী। একটি ছোট, ফোকাসড এমএল দল দ্রুত প্রোটোটাইপ করতে পারে এবং মডেলগুলি পুনরাবৃত্তি করতে পারে। এই মডেলটি কেন্দ্রীভূত শিক্ষার সুবিধা দেয়, দলটিকে সর্বোত্তম অনুশীলন স্থাপন করতে এবং প্রাথমিক পরীক্ষাগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে দেয়। সুবিধা: মনোযোগী দক্ষতার কারণে সুইফ্ট মডেল ডেভেলপমেন্ট। এমএল জ্ঞানের একটি শক্তিশালী ভিত্তি। এমএল উদ্যোগের জন্য পরিষ্কার জবাবদিহিতা। যাইহোক, যদিও ML টিম সমন্বয় করার কেন্দ্রীভূত পদ্ধতি কিছু সুবিধা প্রদান করে, এটি ছোট ব্যবসার জন্য অসুবিধা উপস্থাপন করতে পারে। উপলব্ধ সংস্থানগুলির সীমাবদ্ধতা একটি উত্সর্গীকৃত দল গঠনে বাধা সৃষ্টি করতে পারে, মূল্যবান তহবিল এবং কর্মীদের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ স্টার্টআপ বেঁচে থাকার দায়িত্ব থেকে দূরে সরিয়ে দেয়। একটি ফেডারেটেড মডেল এই ধরনের পরিস্থিতিতে একটি বাস্তবসম্মত সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়। বিদ্যমান ক্রস-ফাংশনাল টিমগুলিতে মেশিন লার্নিং দায়িত্ব অর্পণ করে কোম্পানিগুলি তাদের সীমিত সংস্থানগুলিকে সর্বাধিক করতে পারে। এই কৌশলটি দলগুলিকে তাদের মূল দায়িত্বগুলিতে মনোনিবেশ করতে সক্ষম করে যখন এমএল উদ্যোগগুলিতে অবদান রাখে, সংস্থার উপর অতিরিক্ত বোঝা চাপানোর ঝুঁকি হ্রাস করে এবং প্রতিটি সংস্থান বিচক্ষণতার সাথে ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করে। মাঝারি আকারের কোম্পানি কোম্পানি স্কেল হিসাবে, ফেডারেটেড মডেল ক্রমবর্ধমান জটিলতা পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে। বিভিন্ন ব্যবসায়িক ইউনিটের স্বতন্ত্র এমএল প্রয়োজনীয়তা থাকতে পারে। কেন্দ্রীভূত নির্দেশিকা থেকে উপকৃত হওয়ার সময় বিশেষায়িত দলগুলি এই চাহিদাগুলি পূরণ করতে পারে। এই মডেলটি ডেটা বিজ্ঞানী, ডোমেন বিশেষজ্ঞ এবং প্রকৌশলীদের মধ্যে সহযোগিতাকে উৎসাহিত করে। সুবিধা: ডোমেন-নির্দিষ্ট দক্ষতা। বিভাগ জুড়ে সহযোগিতা। কেন্দ্রীয় তদারকি এবং বিশেষায়িত ইউনিটের মধ্যে সুষম নিয়ন্ত্রণ। মাঝারি আকারের ব্যবসার গতিপথে, কেন্দ্রীভূত কৌশল স্ট্রেনের লক্ষণ প্রদর্শন করতে পারে। যদিও এটি পূর্ববর্তী পর্যায়ে কার্যকর ছিল, সংস্থার বৃদ্ধির সাথে সাথে এর জটিলতা এবং প্রয়োজনীয়তা আরও বৈচিত্র্যময় হয়ে ওঠে। কল্পনা করুন যে একটি মাঝারি আকারের ই-কমার্স কোম্পানি একটি ব্যবসায়িক বুমের সম্মুখীন হচ্ছে। প্রাথমিকভাবে, একটি কেন্দ্রীভূত এমএল দল দক্ষতার সাথে পণ্য সুপারিশ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, এবং ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করে। তবুও, কোম্পানির বৃদ্ধির সাথে সাথে এটি নতুন বাজারে প্রবেশ করে, উদ্ভাবনী বৈশিষ্ট্যগুলি প্রবর্তন করে এবং প্রতিটি ডোমেনে স্বতন্ত্র চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। এখানে, কেন্দ্রীকরণের সীমাবদ্ধতা। এই পরিস্থিতিতে ফেডারেটেড মডেল একটি কৌশলগত পরিবর্তন হিসাবে আবির্ভূত হয়। বিপণন, ক্রিয়াকলাপ এবং গ্রাহক পরিষেবার মতো প্রতিটি ব্যবসায়িক ফাংশনের সাথে এমএল দলগুলিকে সারিবদ্ধ করে, একটি ই-কমার্স কোম্পানি দক্ষতা এবং দক্ষতার নতুন স্তরগুলি আনলক করতে পারে। উন্নত গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া জন্য, বিপণন দল ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক টার্গেটিং মডেলগুলি বিকাশ করতে পারে, অপারেশন দল সরবরাহ চেইন অপ্টিমাইজ করতে পারে এবং গ্রাহক পরিষেবা দল অনুভূতি বিশ্লেষণকে উন্নত করতে পারে। ক্ষেত্র-নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে প্রতিটি দল তার ডোমেন-নির্দিষ্ট দক্ষতা প্রয়োগ করে। কেন্দ্রীয়ভাবে সমন্বয় করে, এই দলগুলি নিশ্চিত করে যে মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি তাদের নিজ নিজ এলাকার মধ্যে কার্যকরী সমাধানগুলি সরবরাহ করার সময় সংস্থার অত্যধিক লক্ষ্যগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে৷ একটি মাঝারি আকারের ব্যবসা হিসাবে, ফেডারেটেড মডেল কেন্দ্রীভূত নিয়ন্ত্রণ এবং বিশেষ ক্ষমতাকে সংযুক্ত করে, সহযোগিতা সক্ষম করে এবং একটি সম্প্রসারণকারী সংস্থার বিভিন্ন প্রয়োজনের সমাধান করে। বড় উদ্যোগ সু-প্রতিষ্ঠিত এমএল অনুশীলন সহ পরিপক্ক কোম্পানিগুলি একটি এমবেডেড মডেলের সাথে উন্নতি করতে পারে। ML বিভিন্ন দলের অবিচ্ছেদ্য অঙ্গ হয়ে ওঠে, ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করে। এই কাঠামোটি সাইলোগুলিকে ভেঙে দেয় এবং ব্যবসার প্রতিটি ক্ষেত্রে এমএল ক্ষমতাগুলিকে ঢেকে দিয়ে উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করে। সুবিধা: নির্বিঘ্নে সমন্বিত এমএল সমাধান. বিভিন্ন ফাংশনের জন্য কাস্টমাইজড এমএল অ্যাপ্লিকেশন। ক্রমাগত সহযোগিতার মাধ্যমে দ্রুত উদ্ভাবন। মডেলের মধ্যে রূপান্তর একটি বিশ্বব্যাপী আর্থিক প্রতিষ্ঠান যা ভোক্তাদের অভিজ্ঞতায় বিপ্লব ঘটাতে চাইছে তা একটি প্রধান উদাহরণ। খুচরা ব্যাঙ্কিং থেকে বিনিয়োগ ব্যবস্থাপনা পর্যন্ত একাধিক দেশে ক্রিয়াকলাপ এবং পরিষেবাগুলির সাথে, প্রতিষ্ঠানের সাফল্য বিভিন্ন ফাংশন জুড়ে ML-এর কৌশলগত প্রয়োগের উপর নির্ভরশীল। এই পরিস্থিতিতে, কেন্দ্রীভূত এবং ফেডারেটেড মডেলগুলির সীমাবদ্ধতাগুলি স্পষ্ট হয়ে ওঠে, কারণ তারা কার্যকরভাবে কোম্পানির জটিল চাহিদা এবং বিশাল নাগালের সমাধান করতে পারে না। এমবেডেড মডেলটি বৃহত্তর সংস্থাগুলির জন্য কার্যকরী যা সমস্ত ক্রিয়াকলাপ জুড়ে ML-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করে৷ আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের মূল বিভাগে এমএল দলগুলিকে এম্বেড করতে পারে, যেমন খুচরা ব্যাঙ্কিং, সম্পদ ব্যবস্থাপনা, ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং গ্রাহক পরিষেবা। এই দলগুলি ডোমেন বিশেষজ্ঞ, এমএল স্থপতি এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের নিয়ে গঠিত। খুচরা ব্যাঙ্কিং দল গ্রাহক মন্থনের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে। বিপরীতে, সম্পদ ব্যবস্থাপনা দল অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশলগুলি তৈরি করে, ঝুঁকি মূল্যায়ন দল জালিয়াতি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলিকে উন্নত করে এবং গ্রাহক পরিষেবা দল চ্যাটবটের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণকে পরিমার্জন করে৷ একটি ইউনিফাইড পদ্ধতি নিশ্চিত করে যে সমাধানগুলি প্রতিটি বিভাগের অনন্য প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে, মেশিন লার্নিং এবং শিল্পের দক্ষতার সংযোগে উদ্ভাবনকে উত্সাহিত করে। এন্টারপ্রাইজ জুড়ে ML-কে একীভূত করার মাধ্যমে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানটি কর্মক্ষম দক্ষতা বাড়ায়, সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্ভুলতা উন্নত করে এবং ভোক্তাদের সন্তুষ্টি বাড়ায়। মডেলটি ক্রস-ফাংশনাল সহযোগিতার সুবিধা দেয়, যা ভিন্ন দলগুলিকে মেশিন লার্নিং-উন্নত অন্তর্দৃষ্টি এবং পদ্ধতিগুলি ভাগ করার অনুমতি দেয়। মডেলের মধ্যে রূপান্তর এমএল টিম মডেলগুলির মধ্যে পরিবর্তন একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত যার জন্য চিন্তাশীল পরিকল্পনা প্রয়োজন। মূল বিবেচনার মধ্যে রয়েছে: চ্যাম্পিয়নদের সনাক্তকরণ: প্রতিটি মডেলের মধ্যে মেশিন লার্নিং উদ্যোগের চ্যাম্পিয়নদের সনাক্ত করুন। তারা দত্তক গ্রহণ, গ্যারান্টি সারিবদ্ধকরণ, এবং সহযোগিতা বৃদ্ধি করবে। প্রস্তুতি মূল্যায়ন: প্রতিষ্ঠানের পরিবর্তনের প্রস্তুতি মূল্যায়ন করুন। একটি দলের পুনর্গঠন মিটমাট করার জন্য প্রক্রিয়া এবং যোগাযোগের চ্যানেলগুলি কি যথেষ্ট শক্তিশালী? ধীরে ধীরে রোলআউট: সমস্ত রূপান্তর আকস্মিক হতে হবে না। একটি পর্যায়ক্রমে পদ্ধতি উৎপাদনশীলতা বজায় রেখে দলগুলিকে মানিয়ে নিতে সক্ষম করে ব্যাঘাত কমাতে পারে। যোগাযোগ: সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের সমর্থন পাওয়ার জন্য উত্তরণের যৌক্তিকতা, সুবিধা এবং প্রত্যাশা সম্পর্কিত স্বচ্ছ যোগাযোগ অপরিহার্য। ক্রমাগত শিক্ষা: নতুন দায়িত্ব ও কর্তব্য গ্রহণে দলকে সহায়তা করার জন্য দক্ষতা উন্নয়ন এবং প্রশিক্ষণে বিনিয়োগ করুন। যেকোন মেশিন লার্নিং টিম স্ট্রাকচারের লক্ষ্য ML বিনিয়োগকে ব্যবসায়িক মূল্যে রূপান্তর করা। কেন্দ্রীভূত বা বিকেন্দ্রীভূত মডেল উভয়ই নিখুঁত নয় এবং উভয়েরই অন্তর্নিহিত ত্রুটি রয়েছে। তবুও, প্রতিটি আপনার এআই উদ্যোগগুলিকে বাজারে আনার হার বাড়ানোর জন্য অসংখ্য সুযোগ দেয়। সেরা এআই ফ্রেমওয়ার্ক নির্বাচন করার মধ্যে আপনার কোম্পানি এবং এর উদ্দেশ্যগুলির জন্য কোনটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে তা নির্ধারণ করা এবং সমস্যাগুলি উত্থাপিত হওয়ার সাথে সাথে সমাধান করার জন্য উন্মুক্ত থাকা জড়িত। সারসংক্ষেপ ব্যবসায়িক বৃদ্ধির জন্য কার্যকরভাবে মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করার জন্য কার্যকর দল সংগঠন প্রয়োজন। একটি কোম্পানির পরিপক্কতার স্তর এবং বৃদ্ধির গতিপথ টিম গঠনের পছন্দকে প্রভাবিত করবে। স্টার্টআপগুলি সেন্ট্রালাইজড মডেল ব্যবহার করে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে পারে, মাঝারি আকারের কোম্পানিগুলি ফেডারেটেড মডেল ব্যবহার করে সহযোগিতা করতে পারে, এবং বড় উদ্যোগগুলি এমবেডেড মডেল ব্যবহার করে তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিতে বিরামহীনভাবে এমএলকে একীভূত করতে পারে। কোম্পানিগুলি এমএল টিমের ক্রমবর্ধমান চাহিদাগুলিকে স্বীকৃতি দিয়ে এবং সেই অনুযায়ী দলের কাঠামো সামঞ্জস্য করে উদ্ভাবন এবং সাফল্য চালনা করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে পারে।
