ডিপ লার্ণিং এবং নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক কি?

স্নাতক নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষণ বর্তমানে এই দুটি গরম buzzwords যা আজকাল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে ব্যবহার করা হচ্ছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বের সাম্প্রতিক উন্নয়ন এই দুটি কারণে দায়ী করা যায় কারণ তারা এআই এর বুদ্ধি উন্নতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে।

চারপাশে দেখুন, এবং আপনি চারপাশে আরো এবং আরো বুদ্ধিমান মেশিন পাবেন স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং, কাজ এবং ক্ষমতাগুলি যেগুলি একবার মানুষের গুণাগুণ বলে বিবেচিত হয়েছিল, এখন এটি মেশিন দ্বারা সঞ্চালিত হচ্ছে। আজ, মেশিনগুলি আর জটিল অ্যালগরিদম খাওয়ার জন্য তৈরি করা হয় না, বরং পরিবর্তিত হয় একটি স্বায়ত্তশাসিত, স্ব-শিক্ষণ পদ্ধতিতে, যাতে প্রায় সব শিল্পকে বিপ্লব করতে সক্ষম হয়।

স্নায়ুর নেটওয়ার্ক এবং গভীর শেখার জন্য চিত্র সংবেদনের মত বক্তৃতা, বক্তৃতা স্বীকৃতি, তথ্য সংকলনে গভীর সম্পর্ক খুঁজে পেতে গবেষকদের কাছে অসাধারণ সাফল্য দান করেছেন। ব্যাপক পরিমাণে তথ্য এবং কম্পিউটেশনিক শক্তি সরবরাহের মাধ্যমে মেশিনগুলি বস্তুগুলি সনাক্ত করতে পারে, বক্তৃতাগুলি অনুবাদ করতে পারে, জটিল নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করতে নিজেকে প্রশিক্ষিত করতে পারে, কৌশলগুলি বিকাশ করতে এবং বাস্তব সময়ে আকস্মিক পরিকল্পনা তৈরি করতে শিখতে পারে।

সুতরাং, এটি ঠিক কিভাবে করে কাজ করে? আপনি কি জানেন যে নিরপেক্ষ নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং উভয়ই, আসলে ডিপ লার্নিং বুঝতে, প্রথমে আপনাকে স্নায়ুর নেটওয়ার্ক সম্পর্কে বুঝতে হবে? আরও জানতে পড়ুন।

একটি নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক কি?

একটি স্নায়ুতন্ত্র মূলত একটি প্রোগ্রামিং প্যাটার্ন বা অ্যালগরিদমের একটি সেট যা পর্যবেক্ষণকারী তথ্য থেকে একটি কম্পিউটারকে শিখতে সক্ষম করে। একটি স্নায়ু নেটওয়ার্ক মানুষের মস্তিষ্কের অনুরূপ, যা নিদর্শনগুলিকে স্বীকৃতি দ্বারা কাজ করে। কল্পনাপ্রবণ তথ্য একটি মেশিন উপলব্ধি, লেবেল বা ক্লাস্টারযুক্ত কাঁচা ইনপুট ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা হয়। পরিমাপ স্বীকৃত সংখ্যাগত, ভেক্টরগুলির সাথে সংযুক্ত, যার মধ্যে চিত্র, শব্দ, পাঠ্য ইত্যাদি অনুবাদ করা হয়।

নেউচারাল নেটওয়ার্ক চিন্ত করুন! একটি মানুষের মস্তিষ্ক ফাংশন কিভাবে মনে করেন

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, একটি স্নায়ু নেটওয়ার্ক একটি মানুষের মস্তিষ্ক ঠিক মত কাজ করে; এটি একটি শেখার প্রক্রিয়া মাধ্যমে সব জ্ঞান অর্জন। তারপরে, সংযতাত্মক ওজন অর্জিত জ্ঞান সংগ্রহ করে। শেখার প্রক্রিয়া চলাকালে, কাঙ্ক্ষিত লক্ষ্য অর্জনের জন্য নেটওয়ার্কে সংশ্লেপন করা হয়।

মানুষের মস্তিষ্কের মতো, স্নায়ুবিজ্ঞানগুলি অ-রৈখিক সমান্তরাল তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ পদ্ধতির মতো কাজ করে যা দ্রুততর প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং উপলব্ধি। ফলস্বরূপ, এই নেটওয়ার্কগুলি বক্তৃতা, অডিও এবং ছবির স্বীকৃতির মতো অঞ্চলে খুব ভালভাবে সম্পাদন করে যেখানে ইনপুটগুলি / সংকেত স্বতন্ত্র অরৈখিক।

সহজ ভাষায়, আপনি স্নায়ুতন্ত্রকে এমন একটি জিনিস মনে করতে পারেন যা মানুষের মত জ্ঞান সংগ্রহ করতে সক্ষম। মস্তিষ্ক এবং পূর্বাভাস করতে এটি ব্যবহার করুন।

স্নায়ুতন্ত্রের গঠন

(চিত্র ক্রেডিট: Mathworks)

স্নায়ুতন্ত্রের তিনটি স্তর,

1. ইনপুট স্তর,
2. লুকানো স্তর, এবং
3. আউটপুট লেয়ার।

প্রতিটি স্তরে এক বা একাধিক নোড থাকে, যেমন নীচের ডায়াগ্রামে ছোট বৃত্ত দ্বারা প্রদর্শিত। নোডের মধ্যবর্তী রেখাগুলি এক নোড থেকে পরবর্তী প্রেক্ষিতে তথ্য প্রবাহকে নির্দেশ করে। তথ্যটি ইনপুট থেকে আউটপুটে প্রবাহিত হয়, অর্থাৎ বাম থেকে ডানে (কিছু ক্ষেত্রে এটি ডান থেকে বাম দিকে বা উভয় দিক থেকে হতে পারে)।

ইনপুট লেয়ারের নোডগুলি প্যাসিভ, যার মানে তারা ডেটা পরিবর্তন করে না । তারা তাদের ইনপুট একটি একক মান গ্রহণ এবং তাদের একাধিক আউটপুট মান নকল। যদিও, লুকানো এবং আউটপুট স্তর নোডগুলি সক্রিয়। এইভাবে যে তারা তথ্য সংশোধন করতে পারেন।

একটি পরস্পর সংযুক্ত কাঠামোতে, ইনপুট স্তর থেকে প্রতিটি মান ডুপ্লিকেট করা হয় এবং সমস্ত লুকানো নোডগুলিতে পাঠানো হয়। একটি গোপন নোড প্রবেশের মানগুলি ওজন দ্বারা গুণিত হয়, প্রোগ্রামে সংরক্ষিত পূর্বনির্ধারিত সংখ্যাগুলির একটি সেট। ওজনযুক্ত ইনপুট তারপর একটি সংখ্যা উত্পাদন যোগ করা হয়। নিউরোলল নেটওয়ার্কে কোন স্তরের স্তর থাকতে পারে, এবং প্রতিটি স্তরের প্রতিটি নোডের সংখ্যাও হতে পারে। বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলি তিন-স্তরের কাঠামোটি সর্বাধিক শত শত ইনপুট নোডের সাথে ব্যবহার করে

স্নায়ুতন্ত্রের উদাহরণ

একটি সোনার সংকেতে বস্তুকে স্বীকৃতি প্রদানের একটি স্নায়ু নেটওয়ার্ক বিবেচনা করুন এবং পিসিটিতে সংরক্ষিত 5000 সংকেত নমুনা রয়েছে। এই নমুনার একটি সাবমেরিন, তিমি, বরফ, সমুদ্রের পাথর, বা কিছুই কিছুই প্রতিনিধিত্ব যদি পিসি আউট করতে হবে? প্রচলিত ডিএসপি পদ্ধতি গণিত এবং অ্যালগরিদম, যেমন কোরিলেশন এবং ফ্রিকোয়েন্সি স্পেকট্রাম বিশ্লেষণের সাথে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করবে।

একটি স্নায়ু নেটওয়ার্ক সহ, 5000 নমুনা ইনপুট লেয়ারে খাওয়ানো হবে, যার ফলে ফলাফলগুলি আউটপুট লেয়ার থেকে পপিং হবে। সঠিক ওজন নির্বাচন করে, আউটপুট একটি বিস্তৃত তথ্য রিপোর্ট করতে কনফিগার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এর জন্য আউটপুট হতে পারে: সাবমেরিন (হ্যাঁ / না), সমুদ্রের শিলা (হ্যাঁ / না), তিমি (হ্যাঁ / না) ইত্যাদি।

অন্যান্য ওজনগুলির সাথে, আউটপুটগুলি বস্তুগুলিকে ধাতু বা অ -মোটাল, জৈবিক বা অ-জৈবিক, শত্রু বা সহযোগী, ইত্যাদি। কোন অ্যালগরিদম, কোন নিয়ম, কোন পদ্ধতি; শুধুমাত্র ইনপুট এবং আউটপুট মধ্যে একটি সম্পর্ক নির্বাচন করা হয়।

এখন, গভীর শিক্ষার ধারণাটি বুঝতে দিন।

একটি গভীর শিক্ষণ কি?

ডিগ্রি শেখার মূলত একটি স্নায়ু নেটওয়ার্ক; সম্ভবত আপনি এটিতে অনেক লুকানো স্তর দিয়ে একটি জটিল স্নায়ু নেটওয়ার্ক বলতে পারেন।

টেকনিক্যালি বলে, ডিগ্রি লার্নিং এছাড়াও স্নায়ু নেটওয়ার্কের মধ্যে শেখার জন্য একটি শক্তিশালী সেট কৌশল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। এটি কৃত্রিম নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) যা অনেক স্তর, বিশাল ডেটা সেট, শক্তিশালী কম্পিউটার হার্ডওয়্যার যা জটিল প্রশিক্ষণ মডেল সম্ভব তৈরি করে। এর মধ্যে রয়েছে পদ্ধতি ও কৌশলসমূহের শ্রেণী যা ক্রমবর্ধমান ধনী কার্যকারিতার একাধিক স্তরের সাথে কৃত্রিম নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক নিয়োজিত করে।

গভীর লার্নিং নেটওয়ার্কের গঠন

গভীর লার্নিং নেটওয়ার্কগুলি বেশিরভাগই নিউরোল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারগুলি ব্যবহার করে এবং এগুলি প্রায়ই গভীর স্নায়ু নেটওয়ার্ক হিসাবে উল্লেখ করা হয় । কর্মের "গভীর" ব্যবহার মস্তিষ্কের নেটওয়ার্কগুলিতে লুকানো স্তরের সংখ্যা বোঝায়। একটি প্রচলিত স্নায়ুতন্ত্রের তিনটি লুকানো স্তর রয়েছে, যখন গভীর নেটওয়ার্কগুলিতে 120- 150 নম্বর থাকতে পারে।

গভীর শিক্ষণে একটি কম্পিউটার সিস্টেমকে প্রচুর পরিমাণে খাদ্য সরবরাহ করা হয়, যা এটি অন্যান্য ডেটা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেবার জন্য ব্যবহার করতে পারে। এই তথ্য স্নায়ুতন্ত্রের মাধ্যমে খাওয়ানো হয়, যেমন মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে। ডিফল্ট লার্নিং নেটওয়ার্কগুলি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রয়োজন ছাড়া সরাসরি বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে পারে।

গভীর শিক্ষার উদাহরণগুলি

বর্তমানে প্রায় সব শিল্পে অটোমোবাইল, এরিয়া মহাকাশ এবং অটোমেশন থেকে চিকিৎসা শুরু হচ্ছে। এখানে কিছু উদাহরণ রয়েছে।

• Google, Netflix, এবং Amazon: গুগল তার ভয়েস এবং ইমেজ শনাক্তকরণ আলগোরিদিম এটি ব্যবহার করে। Netflix এবং অ্যামাজন আপনি কি দেখতে বা পরবর্তী কিনতে কিনতে চান গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে
• একটি ড্রাইভার ছাড়া ড্রাইভিং: গবেষকরা গভীর শনাক্তকরণ নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে যেমন স্টপ লক্ষণ এবং ট্র্যাফিক লাইট বস্তু সনাক্ত করতে ব্যবহার করা হয়।
• মহাকাশ ও প্রতিরক্ষা: উপগ্রহগুলির বস্তুগুলি সনাক্ত করার জন্য ডিফল্ট লার্নিং ব্যবহার করা হয় যা আগ্রহের ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করে, এবং সৈন্যদের জন্য নিরাপদ বা অনিরাপদ অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করে।
• ধন্যবাদ ডিপ লার্নিং, ফেসবুক স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার ফটোতে বন্ধুদের খুঁজে পায় এবং ট্যাগ করে। স্কাইপ রিয়েল টাইমে এবং বেশ সঠিকভাবেও কথ্য যোগাযোগ করতে পারেন।
• মেডিকেল রিসার্চ: চিকিৎসা গবেষকরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যান্সার কোষগুলি সনাক্ত করতে গভীর শিক্ষার ব্যবহার করছেন
• শিল্পকৌশল অটোমেশন: গভীর শিক্ষণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভারী যন্ত্রপাতিের কাছাকাছি কর্মীদের নিরাপত্তা উন্নত করতে সাহায্য করছে মানুষ বা বস্তুগুলি মেশিনগুলির অনিরাপদ দূরত্বের মধ্যে সনাক্ত করার সময় সনাক্ত করে।
• ইলেকট্রনিক্স: স্বয়ংক্রিয় শ্রবণ ও বক্তৃতা অনুবাদে গভীর শিক্ষার ব্যবহার করা হচ্ছে।

উপসংহার

স্নায়ুর নেটওয়ার্কগুলির ধারণা নতুন নয়, এবং গবেষকরা পূরণ করেছেন গত এক দশকে বা তারও কম বয়সী সাফল্যের সাথে। কিন্তু প্রকৃত খেলা চার্জারটি ডিপ স্নায়ুতন্ত্রের বিবর্তন হয়েছে।

ঐতিহ্যবাহী মেশিন লার্নিং পদ্ধতি অনুসরণ করে এটি প্রদর্শিত হয়েছে যে গভীর স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলি কেবল কয়েক গবেষকদের দ্বারা প্রশিক্ষিত এবং ট্রায়াল করা যায় না, তবে এটির সুযোগ রয়েছে নিকট ভবিষ্যতে আরও ভাল উদ্ভাবনের মাধ্যমে বহুজাতিক প্রযুক্তি সংস্থাগুলির দ্বারা গৃহীত হবে।

ডিপ লার্নিং এবং নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ককে ধন্যবাদ, এআই শুধু কাজ করছে না, তবে মনে হয় শুরু হয়েছে!