> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://dl.howtocode.dev/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://dl.howtocode.dev/ml-vs-dl.md).

# মেশিন লার্নিং বনাম ডিপ লার্নিং

ইতোমধ্যে একটা ধারনা পেয়ে গেছেন যে, ডিপ লার্নিং এর মাধ্যমে বেশিরভাগ সময়েই ডাটা ক্লাসিফিকেশনের কাজ করা হয়ে থাকে। কিন্তু যদি আপনার মেশিন লার্নিং সম্পর্কে ধারনা থেকে থাকে তাহলে হয়ত এটাও জানেন যে, মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করেও ডাটা ক্লাসিফিকেশনের কাজ করা যায়। কিন্তু দুটো মাধ্যমের কাজ করার ধরনে বেশ কিছু পার্থক্য আছে। যেমন- মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ইমেজ ক্লাসিফিকেশনের কাজ করার সময় প্রথমেই ট্রেনিং ডাটা(ইমেজ) থেকে আপনার নিজেকেই ফিচার (যেমন-এইজ, কর্নার ইত্যাদি) এক্সট্র্যাক্ট করে নিতে হবে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলকে ট্রেনিং করানোর জন্য। এরপর নতুন ডাটা(ইমেজ) নিয়ে সেটার ধরন প্রেডিক্ট করার সময় আপনার মেশিন লার্নিং মডেল সেই ফিচার গুলোকেই ভ্যারিয়েবল (চেনার হাতিয়ার) হিসেবে কাজে লাগিয়ে নতুন ইমেজটাকে অ্যানালাইস করে ডিসিশন নেয়। এভাবে ইমেজের মধ্যে কোন একটি নির্দিষ্ট অবজেক্ট রিকগনিশন বা ডিটেকশণ এর কাজও করা হয়ে থাকে।

অন্যদিকে ডিপ লার্নিং টেকনিকে কাজ করার সময় আপনি ম্যানুয়ালি সেই ফিচার এক্সট্র্যাকশনের কাজ থেকে বেঁচে যেতে পারেন। এক্ষেত্রে আপনি পুরো ইমেজটাকেই আপনার ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কে ইনপুট হিসেবে দিয়ে দিতে পারেন এবং সেই নেটওয়ার্ক স্বয়ংক্রিয় ভাবেই লেবেলের সাথে সম্পর্ক রেখে ওই ইমেজের গুরুত্বপূর্ণ ফিচারগুলোকে কন্সিডার করে লার্নিং করে নিতে পারবে যাতে করে সে পরবর্তীতে নতুন ইমেজ থেকে একই ধরনের অবজেক্ট খুঁজে নিতে পারে বা তার টাস্ক সম্পন্ন করতে পারে।

কখন আপনার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যাপ্রোচ ভালো হবে এবং কখন আপনি ডিপ লার্নিং নিয়ে কাজ করলে সুবিধা হবে সেটা নির্ভর করে আপনার নির্দিষ্ট সমস্যাটির টাইপের উপর এবং আপনার কাছে থাকা ডাটার পরিমাণ ও ধরনের উপর। তবে খুব সহজ ভাবেও প্রাথমিক একটা সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। যেমন- আপনার কাছে যদি তুলনামূলক কম পরিমাণ ডাটা থাকে এবং আপনার কম্পিউটেশন পাওয়ারও সীমাবদ্ধ হয় তাহলে আপনার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যাপ্রোচ ভালো হবে। এতে করে আপনি একদিকে কম রিসোর্স ব্যবহার করেই সমস্যাটি নিয়ে কাজ করতে পারবেন এবং সাথে সাথে যেহেতু আপনি নিজেই ডাটা থেকে ফিচার পছন্দ করেন আর বর্তমানে অনেক গুলো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম আছে তাই, বিভিন্ন ফিচার এবং অ্যালগরিদম এর কম্বিনেশন ব্যবহার করে আপনার মডেল এর পারফর্মেন্স চেক করে দেখতে পারেন।

অন্যদিকে যদি আপনার কাছে অনেক পরিমাণ ডাটা থাকে এবং সাথে সাথে আপনার কাছে যথেষ্ট পরিমাণ কম্পিউটেশন পাওয়ার থাকে তাহলে আপনার জন্য ডিপ লার্নিং অ্যাপ্রোচ ভালো হবে। এতে করে অনেক অনেক ডাটা থেকে ট্রেনিং করানোর সময় আপনার ডিজাইন করা নিউরাল নেটওয়ার্কটি অনেক বেশি পারফেকশন দেখাতে পারবে। এমনকি সেই ডাটা গুলো থেকে ধরে ধরে আপনাকে ফিচার পছন্দ না করে দিলেও চলবে। তবে এর জন্য মারাত্মক রকম কম্পিউটেশন পাওয়ার এবং সময়ও দরকার পরবে।