সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
বিজ্ঞান কল্পকাহিনী যতদিন ছিল ততদিন ধরে রোবট মানুষের চেয়ে বেশি স্মার্ট এই ধারণাটি আমাদের যৌথ কল্পনাকে ধরে রেখেছে।
যাইহোক, যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এখনও সেই স্তরে পৌঁছায়নি, আমরা মেশিন বুদ্ধিমত্তা তৈরিতে উল্লেখযোগ্য সাফল্য অর্জন করেছি, যেমনটি Google, Tesla, এবং Uber স্ব-চালিত গাড়ির পরীক্ষা দ্বারা প্রমাণিত।
ডিপ লার্নিংয়ের স্কেলেবিলিটি এবং ইউটিলিটি, মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতিকে সক্ষম করে, বিশ্ববিদ্যালয় এবং গবেষণা ল্যাবরেটরি থেকে পণ্যগুলিতে AI-এর সফল রূপান্তরের জন্য আংশিকভাবে দায়ী।
পরবর্তী কম্পিউটার বিপ্লব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গভীর শিক্ষা, এবং উপর নির্মিত হবে মেশিন লার্নিং.
এই প্রযুক্তিগুলি নিদর্শনগুলি বোঝার ক্ষমতার উপর নির্মিত এবং তারপরে অতীতে সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দেয়। এটি ব্যাখ্যা করে যে আপনি যখন অনলাইনে কেনাকাটা করেন তখন কেন অ্যামাজন ধারনা করে বা কীভাবে Netflix জানে যে আপনি 1980-এর দশকের সিনেমাগুলি পছন্দ করেন।
যদিও AI ধারণাগুলি ব্যবহার করে এমন কম্পিউটারগুলিকে কখনও কখনও "স্মার্ট" বলা হয়, তবে এই সিস্টেমগুলির বেশিরভাগই নিজে থেকে শিখে না; মানুষের মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন।
ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রয়োগ করা হবে এমন ভেরিয়েবল বাছাই করে ইনপুট প্রস্তুত করেন আনুমানিক বিশ্লেষণ. অন্যদিকে, গভীর শিক্ষা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই ফাংশনটি সম্পাদন করতে পারে।
এই পোস্টটি গভীর শিক্ষা, এর প্রশস্ততা এবং ভবিষ্যতের সম্ভাবনা সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী যে কোনও ডেটা প্রেমীদের জন্য একটি ক্ষেত্র নির্দেশিকা হিসাবে কাজ করে৷
ডিপ লার্নিং কি?
গভীর শিক্ষাকে মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট হিসাবে ভাবা যেতে পারে।
এটি এমন একটি ক্ষেত্র যা কম্পিউটার অ্যালগরিদম পরীক্ষা করার মাধ্যমে স্ব-শিক্ষা এবং উন্নতির উপর নির্মিত।
ডিপ লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের বিপরীতে, কৃত্রিমভাবে কাজ করে নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা মানুষ কীভাবে চিন্তা করে এবং শেখে তা অনুকরণ করে। সম্প্রতি অবধি, কম্পিউটার শক্তির সীমাবদ্ধতার কারণে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জটিলতায় সীমাবদ্ধ ছিল।
যাইহোক, বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সের অগ্রগতিগুলি বৃহত্তর, আরও শক্তিশালী নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে সক্ষম করেছে, কম্পিউটারগুলিকে মানুষের চেয়ে দ্রুত জটিল পরিস্থিতিতে নিরীক্ষণ, বুঝতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে।
আমরা পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি- টেসলা নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যাখ্যা করা হয়েছে
চিত্র শ্রেণীকরণ, ভাষা অনুবাদ, এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি সবই গভীর শিক্ষা থেকে উপকৃত হয়েছে। এটি মানুষের মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন ছাড়াই যে কোনও প্যাটার্ন স্বীকৃতি সমস্যা মোকাবেলা করতে পারে।
এটি মূলত একটি তিন- বা ততোধিক স্তরযুক্ত স্নায়বিক নেটওয়ার্ক. এই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে অনুকরণ করতে চায়, যদিও সীমিত সাফল্যের সাথে, এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে "শিখতে" সক্ষম করে।
যদিও একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি একক স্তর এখনও আনুমানিক পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে, আরও লুকানো স্তরগুলি সঠিকতার জন্য অপ্টিমাইজ এবং টিউনিং করতে সহায়তা করতে পারে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক মানুষের মস্তিষ্কে দেখা নিউরাল জালের উপর ভিত্তি করে। সাধারণত, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তিনটি স্তর নিয়ে গঠিত।
তিনটি স্তর হল ইনপুট, আউটপুট এবং গোপন করা। নিচের চিত্রে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কার্যক্ষম দেখা যাচ্ছে।
যেহেতু উপরে দেখানো নিউরাল নেটওয়ার্কে শুধুমাত্র একটি লুকানো স্তর রয়েছে, এটিকে "অগভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক" বলা হয়েছে।
আরও পরিশীলিত কাঠামো তৈরি করতে এই ধরনের সিস্টেমে আরও লুকানো স্তর যুক্ত করা হয়।
ডিপ নেটওয়ার্ক কি?
একটি গভীর নেটওয়ার্কে, অনেক লুকানো স্তর যোগ করা হয়।
নেটওয়ার্কে লুকানো স্তরের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে এই ধরনের ডিজাইনের প্রশিক্ষণ ক্রমবর্ধমান জটিল হয়ে ওঠে, শুধুমাত্র নেটওয়ার্ককে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়ের জন্য নয়, প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিপ্রেক্ষিতেও।
একটি ইনপুট, চারটি লুকানো স্তর এবং একটি আউটপুট সহ একটি গভীর নেটওয়ার্ক নীচে দেখানো হয়েছে৷
ডিপ লার্নিং কিভাবে কাজ করে?
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নোডের স্তরগুলি নিয়ে গঠিত, যেভাবে নিউরনগুলি মানুষের মস্তিষ্ক তৈরি করে। পৃথক স্তর নোডগুলি প্রতিবেশী স্তরগুলির নোডগুলির সাথে সংযুক্ত থাকে।
একটি নেটওয়ার্কে স্তরের সংখ্যা তার গভীরতা নির্দেশ করে। একটি একক নিউরন মধ্যে মানুষের মস্তিষ্ক হাজার হাজার বার্তা পায়।
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কে নোডগুলির মধ্যে সংকেতগুলি সরানো হয়, যা তাদের ওজন নির্ধারণ করে।
একটি উচ্চ ওজন সহ একটি নোড এর নীচের নোডগুলিতে একটি বৃহত্তর প্রভাব ফেলে। শেষ স্তরটি একটি আউটপুট প্রদান করতে ওজনযুক্ত ইনপুটগুলিকে একত্রিত করে।
প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করা এবং জড়িত অসংখ্য অত্যাধুনিক গাণিতিক গণনার কারণে গভীর শিক্ষার সিস্টেমগুলির শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন।
গভীর শিক্ষার প্রশিক্ষণ গণনা, এমনকি এই ধরনের অত্যাধুনিক প্রযুক্তি সহ, কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে।
ডিপ লার্নিং সিস্টেমে সঠিক ফলাফল প্রদানের জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণ ডেটার প্রয়োজন হয়; সুতরাং, তথ্য বিশাল ডেটাসেট আকারে খাওয়ানো হয়।
ডেটা প্রক্রিয়া করার সময়, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বাইনারি হ্যাঁ বা মিথ্যা প্রশ্নের উত্তরের উপর ভিত্তি করে তথ্যকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে যা খুব জটিল গাণিতিক গণনা জড়িত।
একটি ফেসিয়াল রিকগনিশন অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ, মুখের প্রান্ত এবং রেখাগুলি সনাক্ত করতে এবং চিনতে শেখে।
তারপর মুখের আরও উল্লেখযোগ্য উপাদান, এবং অবশেষে মুখের সম্পূর্ণ উপস্থাপনা।
অ্যালগরিদম সময়ের সাথে সাথে নিজেকে প্রশিক্ষিত করে, সঠিক উত্তরের সম্ভাবনা বাড়ায়।
এই পরিস্থিতিতে, ফেসিয়াল রিকগনিশন অ্যালগরিদম সময়ের সাথে সাথে মুখগুলিকে আরও সঠিকভাবে চিনবে।
ডিপ লার্নিং VS মেশিন লার্নিং
ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিং থেকে কিভাবে আলাদা হয় যদি এটি এর একটি উপসেট হয়?
ডিপ লার্নিং প্রথাগত মেশিন লার্নিং থেকে আলাদা হয় এটি যে ধরনের ডেটা ব্যবহার করে এবং এটি শেখার জন্য যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে।
ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্ট্রাকচার্ড, লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে, যার মানে মডেলের ইনপুট ডেটা থেকে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দিষ্ট করা হয় এবং টেবিলে গোষ্ঠীবদ্ধ করা হয়।
এটি অগত্যা বোঝায় না যে এটি অসংগঠিত ডেটা নিয়োগ করে না; বরং, যদি এটি করে, এটি সাধারণত একটি কাঠামোগত বিন্যাসে রাখার জন্য কিছু প্রাক-প্রক্রিয়াকরণের মধ্য দিয়ে যায়।
ডিপ লার্নিং ডাটা প্রাক-প্রসেসিং এর কিছু অংশকে দূর করে দেয় যা মেশিন লার্নিং সাধারণত অন্তর্ভুক্ত করে।
এই অ্যালগরিদমগুলি পাঠ্য এবং ছবিগুলির মতো অসংগঠিত ডেটা গ্রহণ এবং ব্যাখ্যা করতে পারে, সেইসাথে স্বয়ংক্রিয় বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করতে পারে, মানব বিশেষজ্ঞদের উপর নির্ভরতা হ্রাস করে।
আসুন কল্পনা করুন আমাদের কাছে বিভিন্ন পোষা প্রাণীর চিত্রের একটি সংগ্রহ রয়েছে যা আমরা "বিড়াল", "কুকুর", "হ্যামস্টার" এবং আরও অনেক কিছুতে সংগঠিত করতে চেয়েছিলাম।
গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলি একটি প্রাণী থেকে অন্য প্রাণীকে আলাদা করার জন্য কোন বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন কান) সবচেয়ে প্রয়োজনীয় তা নির্ধারণ করতে পারে। এই বৈশিষ্ট্যের শ্রেণিবিন্যাসটি মেশিন লার্নিংয়ের একজন মানব বিশেষজ্ঞ দ্বারা ম্যানুয়ালি নির্ধারণ করা হয়।
ডিপ লার্নিং সিস্টেম তখন পরিবর্তিত হয় এবং এর মাধ্যমে সঠিকতার জন্য নিজেকে ফিট করে গ্রেডিয়েন্ট বংশধর এবং ব্যাকপ্রোপাগেশন, এটি একটি প্রাণীর একটি নতুন স্ন্যাপশট সম্পর্কে আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করার অনুমতি দেয়।
গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশন
1। chatbots
চ্যাটবট কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে ক্লায়েন্ট সমস্যা সমাধান করতে পারে। একটি চ্যাটবট একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) টুল যা আপনাকে টেক্সট বা টেক্সট-টু-স্পিচের মাধ্যমে অনলাইনে যোগাযোগ করতে দেয়।
এটি মানুষের মতো একইভাবে যোগাযোগ এবং কাজ পরিচালনা করতে পারে। চ্যাটবটগুলি গ্রাহক পরিষেবা, সোশ্যাল মিডিয়া মার্কেটিং এবং ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্ট মেসেজিং-এ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
এটি স্বয়ংক্রিয় উত্তর সহ আপনার ইনপুটগুলির প্রতিক্রিয়া জানায়৷ এটি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে অনেক ধরনের উত্তর তৈরি করে।
2. স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি
ডিপ লার্নিং হল স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি বাস্তবে পরিণত হওয়ার পিছনে প্রাথমিক কারণ।
একটি মডেল তৈরি করতে একটি সিস্টেমে এক মিলিয়ন ডেটা সেট লোড করা হয়, মেশিন শেখার প্রশিক্ষণ, এবং তারপর একটি নিরাপদ পরিবেশে ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করুন৷
উবার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পিটসবার্গের ল্যাবগুলি কেবল চালকবিহীন গাড়িগুলিকে আরও সাধারণ করার চেষ্টা করছে না বরং চালকবিহীন গাড়িগুলির ব্যবহারের সাথে খাদ্য সরবরাহের সম্ভাবনার মতো অসংখ্য স্মার্ট বৈশিষ্ট্যকে একীভূত করার চেষ্টা করছে৷
স্ব-চালিত গাড়ির বিকাশের জন্য সবচেয়ে চাপের উদ্বেগ হল অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলির সাথে মোকাবিলা করা।
পরীক্ষা এবং বাস্তবায়নের একটি ক্রমাগত চক্র, ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির আদর্শ, নিরাপদ ড্রাইভিং নিশ্চিত করে কারণ এটি লক্ষাধিক পরিস্থিতিতে আরও বেশি করে উন্মুক্ত হয়৷
ভার্চুয়াল সহকারী
ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট হল ক্লাউড-ভিত্তিক প্রোগ্রাম যা প্রাকৃতিক ভাষার ভয়েস কমান্ডকে চিনতে পারে এবং আপনার পক্ষে কাজ করে।
ভার্চুয়াল সহকারী যেমন অ্যামাজন আলেক্সা, কর্টানা, সিরি এবং গুগল সহকারী সাধারণ উদাহরণ।
তাদের সম্ভাবনাকে পুরোপুরি কাজে লাগাতে তাদের ইন্টারনেট-সংযুক্ত ডিভাইসের প্রয়োজন। যখন সহকারীকে একটি কমান্ড দেওয়া হয়, তখন এটি ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পূর্ববর্তী এনকাউন্টারের উপর ভিত্তি করে একটি ভাল অভিজ্ঞতা প্রদান করে।
4। বিনোদন
Netflix, Amazon, YouTube, এবং Spotify-এর মতো কোম্পানিগুলি তাদের গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে উপযুক্ত সিনেমা, গান এবং ভিডিও পরামর্শ প্রদান করে।
এই সবের জন্য ডিপ লার্নিং দায়ী।
অনলাইন স্ট্রিমিং সংস্থাগুলি একজন ব্যক্তির ব্রাউজিং ইতিহাস, আগ্রহ এবং কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে পণ্য এবং পরিষেবার সুপারিশ প্রদান করে।
গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম এছাড়াও স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাবটাইটেল তৈরি করতে এবং নীরব চলচ্চিত্রে শব্দ যোগ করতে ব্যবহৃত হয়।
5. রোবোটিক্স
মানুষের মতো কাজ করতে পারে এমন রোবট তৈরিতে ডিপ লার্নিং ব্যাপকভাবে নিযুক্ত করা হয়।
ডিপ লার্নিং-চালিত রোবটগুলি তাদের রুটে বাধাগুলি সনাক্ত করতে এবং দ্রুত তাদের কোর্সের ব্যবস্থা করতে রিয়েল-টাইম আপডেট নিয়োগ করে।
এটি হাসপাতাল, কারখানা, গুদাম, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট, পণ্য উত্পাদন ইত্যাদিতে জিনিস পরিবহনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
বোস্টন ডায়নামিক্স রোবট যখন মানুষের দিকে ধাক্কা দেয় তখন তাদের প্রতিক্রিয়া জানায়। তারা একটি ডিশওয়াশার খালি করতে পারে, তারা পড়ে গেলে তারা উঠতে পারে এবং তারা বিভিন্ন ধরণের অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে পারে।
6। স্বাস্থ্যসেবা
ডাক্তাররা তাদের রোগীদের সাথে চব্বিশ ঘন্টা থাকতে পারে না, তবে একটি জিনিস যা আমরা প্রায় সবসময়ই আমাদের সাথে থাকি তা হল আমাদের ফোন।
গভীর শিক্ষা চিকিৎসা প্রযুক্তিগুলিকে সম্ভাব্য স্বাস্থ্য উদ্বেগগুলিকে উন্মোচন করার জন্য আমাদের ক্যাপচার করা চিত্রগুলি এবং গতিবিধির ডেটা থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়।
AI এর কম্পিউটার ভিশন প্রোগ্রাম, উদাহরণস্বরূপ, এই ডেটা ব্যবহার করে রোগীর গতিবিধি অনুসরণ করে পতনের পূর্বাভাস দেওয়ার পাশাপাশি মানসিক অবস্থার পরিবর্তনের জন্য।
ফটো এবং আরও অনেক কিছু ব্যবহার করে ত্বকের ক্যান্সার শনাক্ত করতে ডিপ লার্নিং ব্যবহার করা হয়েছে।
7। স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির বিকাশ রোবটকে যোগাযোগ পড়তে এবং তাদের থেকে অর্থ বের করতে সক্ষম করেছে।
যাইহোক, পদ্ধতিটিকে অতি সরলীকরণ করা যেতে পারে, কোন শব্দগুচ্ছের অর্থ বা উদ্দেশ্যকে প্রভাবিত করার জন্য শব্দগুলি যোগ করার উপায়গুলির জন্য হিসাব করতে ব্যর্থ হয়।
গভীর শিক্ষা প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসরকে বাক্যাংশে আরও জটিল প্যাটার্ন চিনতে এবং আরও সঠিক ব্যাখ্যা দিতে সাহায্য করে।
8. কম্পিউটার ভিশন
গভীর শিক্ষা প্রতিলিপি করার চেষ্টা করে যে কীভাবে মানুষের মন তথ্য প্রক্রিয়া করে এবং প্যাটার্নগুলিকে চিনতে পারে, এটি দৃষ্টি-ভিত্তিক এআই অ্যাপ্লিকেশনের প্রশিক্ষণের জন্য একটি আদর্শ পদ্ধতি তৈরি করে।
এই সিস্টেমগুলি ট্যাগ করা ফটো সেটগুলির ধারাবাহিকতায় নিতে পারে এবং ব্যবহার করে বিমান, মুখ এবং অস্ত্রের মতো আইটেমগুলি চিনতে শিখতে পারে গভীর শিক্ষার মডেল.
ডিপ লার্নিং ইন অ্যাকশন
আপনার পছন্দের গানের সুপারিশ করার জন্য আপনার পছন্দের মিউজিক স্ট্রিমিং পরিষেবা ছাড়াও, গভীর শিক্ষা কীভাবে মানুষের জীবন পরিবর্তন করছে?
গভীর শিক্ষা, এটি সক্রিয় আউট, অ্যাপ্লিকেশন একটি বিস্তৃত পরিসরে তার পথ তৈরি করছে. যে কেউ ফেসবুক ব্যবহার করেন তারা লক্ষ্য করবেন যে আপনি যখন নতুন ছবি পোস্ট করেন, সোশ্যাল সাইটটি প্রায়শই আপনার বন্ধুদের সনাক্ত করে এবং ট্যাগ করে।
সিরি, কর্টানা, অ্যালেক্সা এবং Google Now এর মতো ডিজিটাল সহকারীরা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণের জন্য গভীর শিক্ষা ব্যবহার করা হয়।
রিয়েল-টাইম অনুবাদ স্কাইপের মাধ্যমে প্রদান করা হয়। অনেক ইমেল পরিষেবা স্প্যাম বার্তাগুলি ইনবক্সে পৌঁছানোর আগে তাদের শনাক্ত করার ক্ষমতায় অগ্রসর হয়েছে৷
পেপ্যাল প্রতারণামূলক অর্থপ্রদান প্রতিরোধ করতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করেছে। ক্যামফাইন্ড, উদাহরণস্বরূপ, আপনাকে যে কোনও বস্তুর একটি ফটো তুলতে এবং মোবাইল ভিজ্যুয়াল অনুসন্ধান প্রযুক্তি ব্যবহার করে, এটি কী তা নির্ধারণ করতে দেয়।
বিশেষ করে Google দ্বারা সমাধান প্রদানের জন্য গভীর শিক্ষা ব্যবহার করা হচ্ছে। AlphaGo, Google Deepmind দ্বারা তৈরি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম, বর্তমান Go চ্যাম্পিয়নদের পরাজিত করেছে৷
ওয়েভনেট, ডিপমাইন্ড দ্বারা বিকাশিত, বক্তৃতা তৈরি করতে পারে যা বর্তমানে উপলব্ধ স্পিচ সিস্টেমের চেয়ে বেশি প্রাকৃতিক শোনায়। মৌখিক এবং পাঠ্য ভাষা অনুবাদ করার জন্য, Google অনুবাদ গভীর শিক্ষা এবং ছবি স্বীকৃতি নিযুক্ত করে।
গুগল প্ল্যানেট ব্যবহার করে যেকোনো ছবি শনাক্ত করা যায়। AI অ্যাপ্লিকেশন বিকাশে সহায়তা করার জন্য, Google তৈরি করেছে টেনসরফ্লো গভীর শিক্ষা সফ্টওয়্যার ডাটাবেস।
গভীর শিক্ষার ভবিষ্যত
প্রযুক্তি নিয়ে আলোচনা করার সময় গভীর শিক্ষা একটি অনিবার্য বিষয়। বলা বাহুল্য, গভীর শিক্ষা প্রযুক্তির অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উপাদানে পরিণত হয়েছে।
AI, ডিপ লার্নিং, মেশিন লার্নিং ইত্যাদির মতো প্রযুক্তিতে শুধুমাত্র প্রতিষ্ঠানগুলোই আগ্রহী ছিল। ব্যক্তিরাও, প্রযুক্তির এই উপাদান, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার প্রতি আগ্রহী হয়ে উঠছে।
গভীর শিক্ষার এত মনোযোগ আকর্ষণ করার অনেক কারণের মধ্যে একটি হল ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা উন্নত করার সাথে সাথে আরও ভাল ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা।
ডিপ লার্নিং ডেভেলপমেন্ট টুলস, লাইব্রেরি এবং ভাষাগুলি কয়েক বছরের মধ্যে যেকোনো সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট টুলকিটের নিয়মিত উপাদান হয়ে উঠতে পারে।
এই বর্তমান টুল সেটগুলি নতুন মডেলের সহজ ডিজাইন, সেটআপ এবং প্রশিক্ষণের পথ তৈরি করবে।
শৈলী রূপান্তর, স্বয়ংক্রিয় ট্যাগিং, সঙ্গীত সৃষ্টি, এবং অন্যান্য কাজগুলি এই দক্ষতাগুলির সাথে করা অনেক সহজ হবে৷
দ্রুত কোডিংয়ের চাহিদা কখনোই বেশি ছিল না।
গভীর শিক্ষার বিকাশকারীরা ক্রমবর্ধমানভাবে সমন্বিত, উন্মুক্ত, ক্লাউড-ভিত্তিক উন্নয়ন পরিবেশ ব্যবহার করবে যা ভবিষ্যতে বিস্তৃত অফ-দ্য-শেল্ফ এবং প্লাগেবল অ্যালগরিদম লাইব্রেরিতে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়।
গভীর শিক্ষার একটি খুব উজ্জ্বল ভবিষ্যত আছে!
এর সুবিধা a স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এটি হল যে এটি প্রচুর পরিমাণে ভিন্নধর্মী ডেটার সাথে মোকাবিলা করতে পারে (আমাদের মস্তিষ্ককে সব সময় মোকাবেলা করতে হবে তা চিন্তা করুন)।
এটি বিশেষত আমাদের শক্তিশালী স্মার্ট সেন্সরের যুগে সত্য, যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। প্রথাগত কম্পিউটার সিস্টেমগুলি এতগুলি ডেটা থেকে সিফ্ট, শ্রেণীকরণ এবং সিদ্ধান্তে উপনীত হতে সংগ্রাম করছে।
উপসংহার
গভীর জ্ঞানার্জন ক্ষমতা বেশিরভাগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সমাধান যা অটোমেশন এবং বিশ্লেষণাত্মক উন্নতি করতে পারে প্রক্রিয়া।
বেশিরভাগ ব্যক্তি প্রতিদিন গভীর শিক্ষার সংস্পর্শে আসে যখন তারা ইন্টারনেট বা তাদের মোবাইল ফোন ব্যবহার করে।
ইউটিউব ভিডিওর সাবটাইটেল তৈরি করতে ডিপ লার্নিং ব্যবহার করা হয়। ফোন এবং স্মার্ট স্পীকারে ভয়েস রিকগনিশন পরিচালনা করুন।
ছবির জন্য মুখ শনাক্তকরণ দিন, এবং স্ব-ড্রাইভিং অটোমোবাইল, অন্যান্য অনেক ব্যবহারের মধ্যে অনুমতি দিন।
এবং, যেহেতু ডেটা বিজ্ঞানী এবং শিক্ষাবিদরা ক্রমবর্ধমান জটিলতার সাথে মোকাবিলা করছেন গভীর শিক্ষার কাঠামো ব্যবহার করে গভীর শিক্ষার প্রকল্প, এই ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের দৈনন্দিন জীবনের একটি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে উঠবে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন