অ্যাক্টিভিটি: নিয়ম বনাম উদাহরণ-ভিত্তিক আচরণ

সমস্যাটা কী?

দোকানের অটো-রিপ্লাই নিয়ম: “মেসেজে ‘ফেরত’ থাকলে রিটার্ন নীতি পাঠাও”। গ্রাহক লিখলেন: “ফেরত চাই না, শুধু জানতে চাই অর্ডার কোথায়”—আর পেলেন রিটার্ন নীতি! উদাহরণ থেকে আচরণ নিলে কি এটা ঠিক হবে, নাকি অন্য ধরনের ভুল হবে?

শেখার লক্ষ্য

• একই ইনপুটে নিয়মভিত্তিক ও উদাহরণ-ভিত্তিক আচরণ তুলনা করতে পারবেন
• দুই পদ্ধতির একটি করে ব্যর্থতার উদাহরণ তৈরি করতে পারবেন
• সিমুলেশনকে trained model না বলার কারণ ব্যাখ্যা করতে পারবেন

আনুমানিক সময়: 30 মিনিট

পূর্বশর্ত

• Model, Parameter, Dataset, Feature, Label
• শেখার রোডম্যাপ

ব্যাখ্যা

আমরা দুটি পদ্ধতি পাশাপাশি চালাব:

• নিয়মভিত্তিক: প্রোগ্রামার একটি তালিকা লেখেন: শব্দ X থাকলে বিভাগ Y। প্রথম যে নিয়ম মেলে সেটাই উত্তর। স্বচ্ছ ও অনুমানযোগ্য, কিন্তু অপ্রত্যাশিত বাক্যে ভঙ্গুর।
• উদাহরণ-মিল (nearest example): কয়েকটি লেবেল-করা উদাহরণ রাখা হয়। নতুন মেসেজের সাথে প্রতিটি উদাহরণের কতগুলো শব্দ মেলে গোনা হয়; সবচেয়ে বেশি মেলা উদাহরণের লেবেল উত্তর। নতুন উদাহরণ যোগ করলেই আচরণ বদলায়—নিয়ম লিখতে হয় না।

উপমা — এবং কোথায় ভাঙে

উপমা: নিয়ম হলো দারোয়ানের হাতে একটি তালিকা: “লাল কার্ড থাকলে ঢুকতে দাও”। উদাহরণ-মিল হলো দারোয়ান যিনি আগের অতিথিদের মুখ মনে রেখে নতুন অতিথি কার মতো দেখতে তা বিচার করেন।

কোথায় ভাঙে: মানুষ দারোয়ান মুখের অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্য দেখেন। আমাদের সিমুলেশন শুধু হুবহু একই শব্দ গোনে—“কোথায়” আর “কোথায়?” (প্রশ্নবোধক চিহ্নসহ) কেও আলাদা শব্দ ভাবে।

ধাপে ধাপে উদাহরণ

মেসেজ: ফেরত চাই না, অর্ডার কোথায়

1. নিয়ম: প্রথম নিয়ম “ফেরত” → মেলে → বিভাগ = return। ভুল।
2. উদাহরণ-মিল: শব্দগুলো: ফেরত, চাই, না, অর্ডার, কোথায়।
3. উদাহরণ “অর্ডার কোথায়” (status): মিল = অর্ডার, কোথায় = ২।
4. উদাহরণ “ফেরত চাই” (return): মিল = ফেরত, চাই = ২।
5. টাই! কোডে প্রথম সর্বোচ্চ স্কোর রাখা হয়, তাই উত্তর নির্ভর করে উদাহরণের ক্রমের ওপর—এটিও একটি দুর্বলতা।

শিক্ষা: দুই পদ্ধতিই “না” শব্দের অর্থ ধরে না। অর্থ ধরতে আরও ভালো উপস্থাপনা (embedding, অধ্যায় ৮) ও শেখা মডেল লাগে।

অনুশীলন / অ্যাক্টিভিটি

নিচের কোড চালান। তারপর message বদলে অন্তত তিনটি মেসেজ পরীক্ষা করুন—একটি যেখানে নিয়ম জেতে, একটি যেখানে উদাহরণ-মিল জেতে, একটি যেখানে দুটোই ভুল করে।

সিমুলেশন — trained model নয়

// সিমুলেশন: নিয়মভিত্তিক বনাম উদাহরণ-মিল (trained model নয়)
const rules = [
  { word: "ফেরত", label: "return" },
  { word: "দাম", label: "price" },
];
const examples = [
  { text: "অর্ডার কোথায়", label: "status" },
  { text: "ডেলিভারি কবে আসবে", label: "status" },
  { text: "ফেরত চাই", label: "return" },
  { text: "দাম কত", label: "price" },
];

function byRules(msg) {
  for (const r of rules) {
    if (msg.includes(r.word)) return r.label;
  }
  return "unknown";
}

function words(s) {
  return s.replace(/[?,!।]/g, " ").split(" ").filter(w => w.length > 0);
}

function byExamples(msg) {
  const m = words(msg);
  let best = "unknown";
  let bestScore = 0;
  for (const ex of examples) {
    const score = words(ex.text).filter(w => m.includes(w)).length;
    if (score > bestScore) {
      bestScore = score;
      best = ex.label;
    }
  }
  return best + " (মিল=" + bestScore + ")";
}

const tests = [
  "আমার অর্ডার কোথায়?",
  "ফেরত চাই না, শুধু জানতে চাই ডেলিভারি কবে আসবে",
  "এই শার্টের মূল্য কত",
];
for (const message of tests) {
  console.log(message);
  console.log("  নিয়ম:", byRules(message), "| উদাহরণ:", byExamples(message));
}

সাধারণ ভুল

• এই সিমুলেশনকে GPT-এর মতো মডেল ভাবা
• একটি মেসেজে ভালো ফল দেখে পদ্ধতিকে নির্ভরযোগ্য ধরা
• টাই হলে কী হয় তা না দেখা

জ্ঞান যাচাই

নিচের 3টি প্রশ্নের উত্তর দিয়ে “জমা দিন” চাপুন। স্কোর সার্ভারে যাচাই হয়; প্রতিটি উত্তরের পর কেন সঠিক বা ভুল তা দেখাবে। লগইন থাকলে ফল আপনার অগ্রগতিতে সংরক্ষিত হয়।

সংক্ষেপে মনে রাখুন

• একই ইনপুটে দুই পদ্ধতি ভিন্ন ভুল করে
• শব্দ-মিল অর্থ বোঝে না—embedding ও শেখা মডেল পরে আসবে
• সিমুলেশন সৎভাবে লেবেল করুন

পরবর্তী পাঠ

অধ্যায় ১ শেষ! এবার কোড লেখার ভিত্তি—JavaScript: Variables, Values ও Types

সূত্র ও যাচাই

• Mitchell — Machine Learning (1997), book page
• MDN — JavaScript Guide

যাচাইয়ের তারিখ: 2026-10-19; লেখক: Muhibbullah Ansary। এই পাঠের 1টি JavaScript উদাহরণ বিল্ডের সময় সাইটের একই QuickJS রানারে চালানো হয়েছে এবং প্রত্যাশিত আউটপুট মিলেছে; সংখ্যাগত ফলাফল আলাদা assertion দিয়ে (floating-point tolerance সহ) পরীক্ষিত। এই পাঠের ডেটা/উদাহরণ শেখানোর জন্য তৈরি সিন্থেটিক ডেটা—বাস্তব কোনো দোকান বা গ্রাহকের নয়। স্বাধীন বিশেষজ্ঞ রিভিউ এখনও হয়নি; ভুল পেলে যোগাযোগ পাতায় জানান।