ইনডেক্সিং হলো এমন একটি প্রক্রিয়া যা ডেটাবেজের ডেটাকে দ্রুত খুঁজে বের করার জন্য সাজানো বা সংগঠিত করে। এটি ডেটা পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়াকে অনেক দ্রুত ও কার্যকর করে।

• ইনডেক্সিং:

  • ডাটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে ইনডেক্স হলো একটি ডেটা স্ট্রাকচার, যা ডেটা দ্রুত খুঁজে বের করতে সাহায্য করে।

  • এটি অনেকটা কোনো বইয়ের সূচীপত্রের মতো কাজ করে। সূচীপত্রের মাধ্যমে দ্রুত কোনো বিষয়বস্তু খুঁজে পাওয়া যায়, ঠিক তেমনি ইনডেক্স ব্যবহার করে ডাটাবেজ দ্রুত ডেটা খুঁজে পায়।

  • ডেটাবেজ থেকে দ্রুত ডেটা পুনরুদ্ধার (retrieve) করার জন্য এটি একটি কার্যকর কৌশল।

  • ইনডেক্স ডেটার ফিজিক্যাল লোকেশন (physical location) সংরক্ষণ করে, যা ডাটাবেজকে পুরো টেবিল স্ক্যান না করে সরাসরি নির্দিষ্ট স্থানে যেতে সাহায্য করে।

  • এটি রেকর্ডকে উচ্চ বা নিম্ন ক্রমানুসারে সাজানোর কাজও করে, যেমন সর্ট করা হয়।

  • ডাটাবেজে কোনো রেকর্ড সংশোধন বা সংযোজন করলে ইনডেক্সও আপডেট হয়।

  • সর্টিংয়ের তুলনায় ইনডেক্সিং দ্রুততর, তাই বর্তমানে ডাটাবেজ রেকর্ড সাজানোর জন্য সর্ট না করে ইনডেক্স ব্যবহার করা হয়।

সূত্র: 

উত্তর: গ) ইনপুট-আউটপুট ডিভাইস

ব্যাখ্যা:

• হ্যাপটিক গ্লাভস ব্যবহারকারীর হাতের গতি শনাক্ত করে (ইনপুট) এবং একই সময়ে স্পর্শের অনুভূতি প্রদান করে (আউটপুট)।

• এটি VR বা AR পরিবেশে ভার্চুয়াল অবজেক্ট স্পর্শ করলে বাস্তবের মতো প্রতিক্রিয়া দেয়।

• তাই এটি ইনপুট-আউটপুট ডিভাইস, যা ব্যবহারকারী এবং কম্পিউটার সিস্টেমের মধ্যে দুইমুখী যোগাযোগের মাধ্যম।

অন্যান্য পেরিফেরাল ডিভাইসের ধরন:

1. ইনপুট ডিভাইস: Keyboard, Mouse, Scanner, Digital Camera ইত্যাদি।

2. আউটপুট ডিভাইস: Monitor, Printer, Speaker, Projector ইত্যাদি।

3. ইনপুট-আউটপুট ডিভাইস: Hard Disk, CD/DVD, Touch Screen, Pendrive ইত্যাদি।

উৎস: মৌলক কম্পিউটার শিক্ষা (বিবিএ প্রোগ্রাম, বাংলাদেশ উন্মুক্ত বিশ্ববিদ্যালয়), Cornell University.

ডিপ লার্নিং (Deep Learning)

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা।

নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বিশাল ডেটা (যেমন আবহাওয়া তথ্য, মাটির গুণমান, স্যাটেলাইট ইমেজ) বিশ্লেষণ করা হয়।

কৃষি ক্ষেত্রে ফসল উৎপাদনের পূর্বাভাস দিতে খুব কার্যকর।

বৈশিষ্ট্য

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সবচেয়ে সফল ক্ষেত্র মেশিন লার্নিং (ডিপ লার্নিং)।

Reinforcement Learning-এর মূল ভিত্তি → যন্ত্রকে আলাদাভাবে শেখানো হবে না, বরং বিশাল ডেটা থেকে নিজেই শিখবে।

উদাহরণ:

ড্রাইভারবিহীন স্বয়ংক্রিয় গাড়ি

আবহাওয়ার পূর্বাভাস

প্রয়োগ ক্ষেত্র

চিকিৎসাবিদ্যা

অটোমোবাইল

ফাইন্যান্স

সার্ভেইল্যান্স

সোশাল মিডিয়া

এন্টারটেইনমেন্ট

শিক্ষা

স্পেস এক্সপ্লোরেশন

গেমিং

রোবটিক্স

কৃষি

ই-কমার্স

স্টক মার্কেট লেনদেন

আইনি সমাধান

বিমান চালনা

যুদ্ধক্ষেত্র পরিচালনা

অন্যান্য অপশনসমূহ (যা সরাসরি ফসলের পূর্বাভাস দেয় না)

ব্লকচেইন প্রযুক্তি: কৃষি সরবরাহ শৃঙ্খল ও ট্রান্সপারেন্সি বাড়ায়, কিন্তু ফসলের পূর্বাভাস দেয় না।

অগমেন্টেড রিয়েলিটি (AR): কৃষি প্রশিক্ষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশনে সহায়ক, পূর্বাভাসে নয়।

বিগ ডাটা অ্যানালিটিক্স: বিশাল কৃষি ডেটা বিশ্লেষণ করে, কিন্তু সঠিক পূর্বাভাসের জন্য সাধারণত ডিপ লার্নিং/মেশিন লার্নিং দরকার।

 উৎস:

উচ্চ মাধ্যমিক তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি (আলিম)