কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিবর্তন সম্পর্কে আপনার কি জানা প্রয়োজন?
ডিগ্রি লার্নিং মেশিন লার্নিং (এমএল) এর একটি শক্তিশালী গঠন যা বিশাল সংখ্যক তথ্য (তথ্য) ব্যবহার করে স্নায়ুতন্ত্রের নামক জটিল গাণিতিক গঠন গঠন করে।
ডিপ লার্নিং সংজ্ঞা
ডিগ্রি লার্নিং আরও জটিল ধরনের তথ্য প্রক্রিয়া করার জন্য স্নায়ুতন্ত্রের একাধিক স্তর ব্যবহার করে এমএল প্রয়োগের একটি উপায়। মাঝে মাঝে হাইগ্রারিকাল লার্নিং বলা হয়, গভীর শিক্ষণগুলি বিভিন্ন ধরনের স্নায়ু নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলি শেখায় (উপস্থাপনাও বলা হয়) এবং কাঁচা, ল্যাবলেডেড ডেটা (অননুমোদিত ডেটা) এর বৃহৎ সেটগুলিতে সেগুলি খুঁজে পায় গভীর শিক্ষার প্রথম সফলতার একটি প্রদর্শনী ছিল একটি প্রোগ্রাম যা সফলভাবে ইউটিউব ভিডিওগুলির সেটগুলির বিড়ালের ছবিগুলি সফলভাবে জুড়েছে।
দৈনিক জীবনের গভীর শিক্ষা উদাহরণ
ডিপ লার্চিং কেবল চিত্র স্বীকৃতিতে ব্যবহার করা হয় না, তবে ভাষা অনুবাদ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে সংগৃহীত তথ্যগুলি বিশ্লেষণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, Netflix আপনার দেখার অভ্যাস বিশ্লেষণ করতে গভীর শিক্ষণ ব্যবহার করে এবং আপনি দেখতে পছন্দ করেন যা দেখায় এবং চলচ্চিত্র ভবিষ্যদ্বাণী। যেভাবে Netflix আপনার পরামর্শ ক্যুতে অ্যাকশন ছায়াছবি এবং প্রকৃতি ডকুমেন্টারি রাখতে জানে। আমাজন আপনার সাম্প্রতিক ক্রয় এবং আপনার সম্প্রতি যে নতুন দেশ সঙ্গীত অ্যালবামগুলির জন্য আগ্রহী হতে পারে আপনার আগ্রহের সম্ভাবনা তৈরি করার জন্য আপনার সাম্প্রতিক ক্রয় এবং আইটেমগুলি বিশ্লেষণ করতে গভীর শিক্ষণে ব্যবহার করে এবং আপনি ধূসর এবং হলুদ টেনিসের একটি জোড়া বাজারে আছেন জুতা। হিসাবে গভীর শিক্ষণ অাঠাকর এবং কাঁচা ডেটার থেকে আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, কর্পোরেশন তাদের গ্রাহকদের চাহিদা অনুধাবন করতে পারেন যখন আপনি, পৃথক গ্রাহক আরও ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক সেবা পেতে
কৃত্রিম নিউরোল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং
গভীর শেখার সহজে বুঝতে, আসুন একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের (ANN) আমাদের তুলনা ফিরে । গভীর শিক্ষার জন্য, কল্পনা করুন আমাদের 15-কক্ষের অফিস ভবনটি অন্য পাঁচটি অফিসের ভবনগুলির সাথে একটি শহর ব্লকের আওতায় আছে। রাস্তার প্রতিটি পাশে তিনটি বাড়ী আছে আমাদের বিল্ডিংটি A নির্মাণ করা হচ্ছে এবং রাস্তার একই পাশে ভবনগুলি বি এবং সি হিসাবে রাস্তার পাশে A নির্মাণের কাজ থেকে রাস্তার পাশে 1 টি এবং বিল্ডিং বিল থেকে ২ টি নির্মাণ করা হচ্ছে। প্রতিটি বিল্ডিং বিভিন্ন ধরনের মেঝে আছে, বিভিন্ন উপকরণ থেকে তৈরি এবং অন্যদের থেকে একটি ভিন্ন স্থাপত্য শৈলী আছে। যাইহোক, প্রতিটি ভবন এখনও অফিস (নোড) এর পৃথক মেঝে (স্তর) মধ্যে ব্যবস্থা করা হয়- প্রতিটি ভবন একটি অনন্য ANN হয়।
কল্পনা করুন যে একটি ডিজিটাল প্যাকেজ এ নির্মাণে আসে, যেমন টেক্সট-ভিত্তিক ডেটা, ভিডিও স্ট্রীম, অডিও স্ট্রীম, টেলিফোন কল, রেডিও তরঙ্গ এবং ফটোগুলি যেমন একাধিক উৎস থেকে প্রচুর পরিমাণে তথ্য রয়েছে- তবে এটি একটি বড় চটকিতে আসে এবং কোন লজিক্যাল উপায়ে লেবেল বা সাজানো হয় না (অননুমোদিত তথ্য) প্রক্রিয়াকরণের জন্য 1 ম থেকে 15 তম পর্যন্ত তথ্য প্রতিটি তলায় পাঠানো হয়। তথ্য চূড়ান্ত 15 তলায় (আউটপুট) পৌঁছানোর পরে, এটিকে বিল্ডিং 3 তলায় 1 তলায় (ইনপুট) পাঠানো হয়। এটি নির্মাণের ফলে চূড়ান্ত প্রক্রিয়াকরণ ফলাফলের সাথে। বিল্ডিং 3 থেকে শিখছে এবং A এবং বিল্ডিং দ্বারা পাঠানো ফলাফলকে অন্তর্ভুক্ত করে তারপর একই পদ্ধতিতে প্রতিটি তল মাধ্যমে তথ্য গলে যায় প্রসেস। যখন তথ্য 3 তলায় উপরের তলায় পৌঁছে যায় তখন সেখানে বিল্ডিংয়ের ফলাফলের সাথে সেই বিল্ডিং এর ফলাফল পাঠানো হয় 1. বিল্ডিং 1 থেকে শিখছে এবং ফলাফলগুলি 3 বিল্ডিং থেকে প্রক্রিয়াকরণের আগে অন্তর্ভুক্ত করে। বিল্ডিং 1 সিটি বিল্ডিং এ একই ভাবে তথ্য এবং ফলাফল পাস করে, যা 2 টি নির্মাণের প্রক্রিয়া এবং প্রেরণ করে, যা B নির্মাণের প্রক্রিয়া এবং প্রেরণ করে।
আমাদের উদাহরণে প্রতিটি ANN (বিল্ডিং) অরক্ষিত তথ্য (তথ্য গলে যাওয়া) এবং পরবর্তী বিল্ডিংয়ে ফলাফলগুলি পাস করে একটি ভিন্ন বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান করে। পরের বিল্ডিংটি পূর্ববর্তী এক থেকে আউটপুট (ফলাফল) অন্তর্ভুক্ত করে (শিখতে)। যেহেতু ডেটা প্রতিটি ANN (বিল্ডিং) দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়, এটি একটি বিশেষ বৈশিষ্ট্য দ্বারা সংগঠিত এবং লেবেলযুক্ত (শ্রেণীবদ্ধ) পায় যাতে ডেটা শেষ ANN (বিল্ডিং) এর চূড়ান্ত আউটপুট (উপরের তল) পর্যন্ত পৌঁছায়, এটি শ্রেণীবদ্ধ এবং লেবেলযুক্ত হয় (আরও কাঠামোগত)।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং গভীর শিক্ষণ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং এমএল এর সামগ্রিক ছবিতে গভীর শিক্ষণ কিভাবে মাপসই করে? ডিপ লার্নিং এমএল শক্তি বৃদ্ধি এবং কর্ম সম্পাদন করতে সক্ষম হয় কর্মের পরিসর বাড়িয়ে তোলে। যেহেতু গভীর লার্নিং স্নায়ু জাল ব্যবহারের উপর নির্ভর করে এবং সহজেই টাস্ক-নির্দিষ্ট অ্যালগরিদমগুলির পরিবর্তে ডেটা সেটগুলির মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্বীকৃতি দেয়, তাই এটি অনিয়ন্ত্রিত (কাঁচা) তথ্য থেকে একটি প্রোগ্রামারের প্রয়োজনীয়তা ছাড়া প্রথমটি একটি সময় লেগে যেতে পারে -কাসনিং টাস্ক যা ত্রুটিগুলি প্রবর্তন করতে পারে ডিপ লার্নিং কর্পোরেশনের এবং ব্যক্তি উভয়কে সাহায্য করার জন্য ডেটা ব্যবহার করে কম্পিউটারগুলিকে আরও ভাল ও ভাল করতে সাহায্য করছে।