সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মূলত একটি দূরের স্বপ্ন, ভবিষ্যতের জন্য একটি প্রযুক্তি বলে মনে করা হয়েছিল, কিন্তু এখন আর তা নেই৷
যা একসময় গবেষণার বিষয় ছিল তা এখন বাস্তব জগতে বিস্ফোরিত হচ্ছে। AI এখন আপনার কর্মক্ষেত্র, স্কুল, ব্যাঙ্কিং, হাসপাতাল এবং এমনকি আপনার ফোন সহ বিভিন্ন জায়গায় পাওয়া যায়।
সেগুলি হল স্ব-চালিত যানবাহনের চোখ, সিরির এবং অ্যালেক্সার কণ্ঠস্বর, আবহাওয়ার পূর্বাভাসের পিছনে মন, রোবোটিক-সহায়তা সার্জারির পিছনে হাত এবং আরও অনেক কিছু।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আধুনিক জীবনের একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য হয়ে উঠছে। বিগত কয়েক বছরে, আইটি প্রযুক্তির বিস্তৃত পরিসরে এআই একটি প্রধান খেলোয়াড় হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে।
অবশেষে, নিউরাল নেটওয়ার্ক নতুন জিনিস শিখতে AI দ্বারা ব্যবহৃত হয়।
তাই আজ আমরা নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে জানব, এটি কীভাবে কাজ করে, তাদের প্রকার, অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছু।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
In মেশিন লার্নিং, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম নিউরনের একটি সফ্টওয়্যার-প্রোগ্রাম করা নেটওয়ার্ক। এটি আমাদের মস্তিষ্কের নিউরনের অনুরূপ "নিউরনের" অসংখ্য স্তরের দ্বারা মানুষের মস্তিষ্ককে অনুকরণ করার চেষ্টা করে।
নিউরনের প্রথম স্তর ফটো, ভিডিও, শব্দ, পাঠ্য এবং অন্যান্য ইনপুট গ্রহণ করবে। এই ডেটা সমস্ত স্তরের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত হয়, একটি স্তরের আউটপুট পরেরটিতে প্রবাহিত হয়। এটি সবচেয়ে কঠিন কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যেমন মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
যাইহোক, অন্যান্য ক্ষেত্রে, সঠিকতা এবং দক্ষতা বজায় রেখে মডেলের আকার হ্রাস করার জন্য সিস্টেম কম্প্রেশনের লক্ষ্য রাখা বাঞ্ছনীয়। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ছাঁটাই একটি কম্প্রেশন পদ্ধতি যা একটি শেখা মডেল থেকে ওজন অপসারণ অন্তর্ভুক্ত করে। একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিউরাল নেটওয়ার্ক বিবেচনা করুন যা মানুষকে পশুদের থেকে আলাদা করার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয়েছে।
নিউরনের প্রথম স্তর দ্বারা ছবিটি উজ্জ্বল এবং অন্ধকার অংশে বিভক্ত হবে। এই ডেটাটি নিম্নলিখিত স্তরে প্রেরণ করা হবে, যা প্রান্তগুলি কোথায় তা নির্ধারণ করবে।
পরবর্তী স্তরটি প্রান্তের সংমিশ্রণ দ্বারা তৈরি করা ফর্মগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করবে। এটি যে তথ্যের উপর প্রশিক্ষিত হয়েছিল, সেই তথ্য অনুসারে, আপনার উপস্থাপিত চিত্রটি মানুষের বা প্রাণীর কিনা তা নির্ধারণ করতে ডেটা একইভাবে অসংখ্য স্তরের মধ্য দিয়ে যাবে।
যখন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে ডেটা দেওয়া হয়, তখন এটি প্রক্রিয়া করতে শুরু করে। তারপরে, পছন্দসই ফলাফল পেতে ডেটা তার স্তরের মাধ্যমে প্রক্রিয়া করা হয়। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি মেশিন যা কাঠামোগত ইনপুট থেকে শেখে এবং ফলাফল প্রদর্শন করে। নিউরাল নেটওয়ার্কে তিন ধরনের শিক্ষা হতে পারে:
- তত্ত্বাবধানে শিক্ষা - লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে অ্যালগরিদমগুলিতে ইনপুট এবং আউটপুট দেওয়া হয়। কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে হয় তা শেখানোর পরে, তারা উদ্দিষ্ট ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়।
- তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা - একজন ANN একজন মানুষের সহায়তা ছাড়াই শেখে। কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা নেই এবং আউটপুট ডেটাতে পাওয়া নিদর্শনগুলির দ্বারা সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার যখন একটি নেটওয়ার্ক এটি প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়া থেকে শেখে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?
কৃত্রিম নিউরনগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যবহৃত হয়, যা অত্যাধুনিক সিস্টেম। কৃত্রিম নিউরন, যা পারসেপ্টরন নামেও পরিচিত, নিম্নলিখিত উপাদানগুলি নিয়ে গঠিত:
- ইনপুট
- ওজন
- পক্ষপাত
- অ্যাক্টিভেশন ফাংশন
- আউটপুট
নিউরনের স্তর যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তিনটি স্তর নিয়ে গঠিত:
- ইনপুট স্তর
- লুকানো স্তর
- আউটপুট স্তর
একটি সাংখ্যিক মানের আকারে ডেটা ইনপুট স্তরে পাঠানো হয়। নেটওয়ার্কের লুকানো স্তরগুলি সবচেয়ে বেশি গণনা করে। আউটপুট স্তর, শেষ কিন্তু অন্তত নয়, ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়। নিউরন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে একে অপরের উপর আধিপত্য বিস্তার করে। প্রতিটি স্তর তৈরি করতে নিউরন ব্যবহার করা হয়। ইনপুট স্তরটি পাওয়ার পরে ডেটা লুকানো স্তরে প্রেরণ করা হয়।
ওজন প্রতিটি ইনপুট প্রয়োগ করা হয়. একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের লুকানো স্তরগুলির মধ্যে, ওজন একটি মান যা আগত ডেটা অনুবাদ করে। ইনপুট স্তরের ওজন মান দ্বারা ইনপুট ডেটা গুণ করে ওজন কাজ করে।
এটি তারপর প্রথম লুকানো স্তরের মান শুরু করে। ইনপুট ডেটা রূপান্তরিত হয় এবং লুকানো স্তরগুলির মাধ্যমে অন্য স্তরে প্রেরণ করা হয়। আউটপুট স্তর চূড়ান্ত ফলাফল তৈরির জন্য দায়ী। ইনপুট এবং ওজন গুণিত হয়, এবং ফলাফল যোগফল হিসাবে লুকানো স্তর নিউরন বিতরণ করা হয়. প্রতিটি নিউরন একটি পক্ষপাত দেওয়া হয়. মোট গণনা করতে, প্রতিটি নিউরন এটি প্রাপ্ত ইনপুট যোগ করে।
এর পরে, মানটি সক্রিয়করণ ফাংশনের মাধ্যমে যায়। অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ফলাফল নির্ধারণ করে যে একটি নিউরন সক্রিয় হয়েছে কিনা। যখন একটি নিউরন সক্রিয় থাকে, তখন এটি অন্যান্য স্তরগুলিতে তথ্য পাঠায়। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে নিউরন আউটপুট স্তরে পৌঁছানো পর্যন্ত নেটওয়ার্কে ডেটা তৈরি করা হয়। ফরোয়ার্ড প্রচার এর জন্য আরেকটি শব্দ।
একটি ইনপুট নোডে ডেটা খাওয়ানো এবং আউটপুট নোডের মাধ্যমে আউটপুট পাওয়ার কৌশলটি ফিড-ফরোয়ার্ড প্রচার হিসাবে পরিচিত। লুকানো স্তর দ্বারা ইনপুট ডেটা গ্রহণ করা হলে, ফিড-ফরোয়ার্ড প্রচার ঘটে। এটি সক্রিয়করণ ফাংশন অনুযায়ী প্রক্রিয়া করা হয় এবং তারপর আউটপুটে পাস করা হয়।
ফলাফল সর্বোচ্চ সম্ভাবনার সাথে আউটপুট স্তরে নিউরন দ্বারা অনুমান করা হয়। আউটপুট ভুল হলে ব্যাকপ্রোপগেশন ঘটে। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার সময় প্রতিটি ইনপুটে ওজন শুরু করা হয়। ব্যাকপ্রোপগেশন হল ভুল কমাতে এবং আরও সঠিক আউটপুট প্রদানের জন্য প্রতিটি ইনপুটের ওজন পুনরায় সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়া।
নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রকারভেদ
1. পারসেপ্ট্রন
Minsky-Papert perceptron মডেলটি সবচেয়ে সহজ এবং প্রাচীনতম নিউরন মডেলগুলির মধ্যে একটি। এটি একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষুদ্রতম একক যা ইনকামিং ডেটাতে বৈশিষ্ট্য বা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা আবিষ্কার করার জন্য নির্দিষ্ট গণনা করে। এটি ওজনযুক্ত ইনপুট নেয় এবং চূড়ান্ত ফলাফল পেতে সক্রিয়করণ ফাংশন প্রয়োগ করে। টিএলইউ (থ্রেশহোল্ড লজিক ইউনিট) পারসেপ্ট্রনের আরেকটি নাম।
পারসেপ্ট্রন হল একটি বাইনারি ক্লাসিফায়ার যা একটি তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা ব্যবস্থা যা ডেটাকে দুটি গ্রুপে ভাগ করে। যুক্তির পথ যেমন AND, OR, এবং NAND পারসেপ্টরনের সাথে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
2. ফিড-ফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক
নিউরাল নেটওয়ার্কের সবচেয়ে মৌলিক সংস্করণ, যেখানে ইনপুট ডেটা একচেটিয়াভাবে এক দিকে প্রবাহিত হয়, কৃত্রিম নিউরাল নোডের মধ্য দিয়ে যায় এবং আউটপুট নোডের মাধ্যমে প্রস্থান করে। ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলি এমন জায়গায় উপস্থিত থাকে যেখানে লুকানো স্তরগুলি উপস্থিত থাকতে পারে বা নাও থাকতে পারে। এর উপর ভিত্তি করে এগুলিকে একক-স্তরযুক্ত বা বহু-স্তরযুক্ত ফিড-ফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে।
ব্যবহৃত স্তরের সংখ্যা ফাংশনের জটিলতা দ্বারা নির্ধারিত হয়। এটি শুধুমাত্র এক দিকে এগিয়ে প্রচার করে এবং পিছনে প্রচার করে না। এখানে, ওজন স্থির থাকে। একটি সক্রিয়করণ ফাংশন খাওয়ানোর জন্য ইনপুটগুলিকে ওজন দ্বারা গুণ করা হয়। এটি করার জন্য একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যাক্টিভেশন ফাংশন বা একটি স্টেপ অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহার করা হয়।
3. মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রন
পরিশীলিত একটি ভূমিকা নিউরাল নেট, যেখানে ইনপুট ডেটা কৃত্রিম নিউরনের অনেক স্তরের মাধ্যমে রুট করা হয়। এটি একটি সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক, যেহেতু প্রতিটি নোড নিম্নলিখিত স্তরের সমস্ত নিউরনের সাথে সংযুক্ত। ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলিতে একাধিক লুকানো স্তর, অর্থাৎ কমপক্ষে তিন বা তার বেশি স্তর উপস্থিত থাকে।
এটি দ্বিমুখী প্রচারের অধিকারী, যার অর্থ এটি সামনে এবং পিছনে উভয়ই প্রচার করতে পারে। ইনপুটগুলিকে ওজন দ্বারা গুণ করা হয় এবং অ্যাক্টিভেশন ফাংশনে পাঠানো হয়, যেখানে ক্ষতি কমানোর জন্য ব্যাকপ্রোপগেশনের মাধ্যমে পরিবর্তন করা হয়।
ওজন হল নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে মেশিন-লার্ন করা মান, সহজভাবে বলতে গেলে। প্রত্যাশিত আউটপুট এবং প্রশিক্ষণ ইনপুটগুলির মধ্যে বৈষম্যের উপর নির্ভর করে, তারা স্ব-সামঞ্জস্য করে। সফটম্যাক্স ননলাইনার অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির পরে একটি আউটপুট স্তর অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
4. কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক
ঐতিহ্যগত দ্বি-মাত্রিক বিন্যাসের বিপরীতে, একটি কনভোলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্কে নিউরনের একটি ত্রিমাত্রিক কনফিগারেশন রয়েছে। প্রথম স্তরটি একটি কনভোলিউশনাল স্তর হিসাবে পরিচিত। কনভোলিউশনাল লেয়ারের প্রতিটি নিউরন শুধুমাত্র ভিজ্যুয়াল ফিল্ডের সীমিত অংশ থেকে তথ্য প্রক্রিয়া করে। ফিল্টারের মতো, ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যাচ মোডে নেওয়া হয়।
নেটওয়ার্ক বিভাগগুলিতে ছবিগুলি বোঝে এবং সম্পূর্ণ চিত্র প্রক্রিয়াকরণ শেষ করতে এই ক্রিয়াগুলি বহুবার সম্পাদন করতে পারে৷
প্রক্রিয়াকরণের সময় ছবিটি আরজিবি বা এইচএসআই থেকে গ্রেস্কেলে রূপান্তরিত হয়। পিক্সেল মানের আরও বৈচিত্র প্রান্তগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করবে এবং ছবিগুলিকে বিভিন্ন গ্রুপে বাছাই করা যেতে পারে। একমুখী প্রচার ঘটে যখন একটি CNN-এ এক বা একাধিক কনভোলিউশনাল লেয়ার থাকে যার পরে পুলিং করা হয় এবং দ্বিমুখী প্রচার ঘটে যখন কনভোলিউশন লেয়ারের আউটপুট ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য সম্পূর্ণ সংযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্কে পাঠানো হয়।
একটি চিত্রের কিছু উপাদান বের করতে, ফিল্টার ব্যবহার করা হয়। MLP-তে, ইনপুটগুলি ওজনযুক্ত এবং সক্রিয়করণ ফাংশনে সরবরাহ করা হয়। RELU কনভোলিউশনে ব্যবহার করা হয়, যখন MLP একটি ননলাইনার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহার করে যার পরে সফটম্যাক্স। ছবি এবং ভিডিও শনাক্তকরণ, শব্দার্থিক পার্সিং এবং প্যারাফ্রেজ সনাক্তকরণে, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি চমৎকার ফলাফল দেয়।
5. রেডিয়াল বায়াস নেটওয়ার্ক
একটি ইনপুট ভেক্টর RBF নিউরনের একটি স্তর এবং একটি রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নেটওয়ার্কের প্রতিটি বিভাগের জন্য একটি নোড সহ একটি আউটপুট স্তর অনুসরণ করে। প্রশিক্ষণ সেট থেকে ডেটা পয়েন্টের সাথে তুলনা করে ইনপুটকে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, যেখানে প্রতিটি নিউরন একটি প্রোটোটাইপ বজায় রাখে। এটি প্রশিক্ষণ সেটের উদাহরণগুলির মধ্যে একটি।
প্রতিটি নিউরন ইনপুট এবং তার প্রোটোটাইপের মধ্যে ইউক্লিডীয় দূরত্ব গণনা করে যখন একটি নতুন ইনপুট ভেক্টর [এন-ডাইমেনশনাল ভেক্টর আপনি শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করছেন] শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে। যদি আমাদের দুটি ক্লাস থাকে, ক্লাস A এবং ক্লাস B, শ্রেণীবদ্ধ করা নতুন ইনপুটটি ক্লাস B প্রোটোটাইপের তুলনায় ক্লাস A প্রোটোটাইপের সাথে বেশি মিল।
ফলস্বরূপ, এটিকে শ্রেণী A হিসাবে লেবেল বা শ্রেণীবদ্ধ করা হতে পারে।
6. পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক
পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি স্তরের আউটপুট সংরক্ষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং তারপরে স্তরটির ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করার জন্য এটিকে ইনপুটে ফেরত দেয়। একটি ফিড ফরোয়ার্ড স্নায়বিক নেটওয়ার্ক সাধারণত প্রাথমিক স্তর, একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তর অনুসরণ করে, যেখানে একটি মেমরি ফাংশন পূর্ববর্তী ধাপে থাকা তথ্যের কিছু অংশ মনে রাখে।
এই দৃশ্যকল্প এগিয়ে প্রচার ব্যবহার করে. এটি ভবিষ্যতে প্রয়োজনীয় ডেটা সংরক্ষণ করে। ভবিষ্যদ্বাণীটি ভুল হলে, ছোটখাটো সমন্বয় করতে শেখার হার ব্যবহার করা হয়। ফলস্বরূপ, ব্যাকপ্রোপাগেশন যতই অগ্রসর হবে, এটি ক্রমশ নির্ভুল হয়ে উঠবে।
অ্যাপ্লিকেশন
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন শাখায় ডেটা সমস্যাগুলি পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়; কিছু উদাহরণ নিচে দেখানো হয়েছে.
- মুখ শনাক্তকরণ - মুখের স্বীকৃতি সমাধান কার্যকর নজরদারি সিস্টেম হিসাবে কাজ করে। শনাক্তকরণ সিস্টেমগুলি মানুষের মুখের সাথে ডিজিটাল ফটো সম্পর্কিত। তারা নির্বাচনী এন্ট্রি জন্য অফিসে ব্যবহার করা হয়. এইভাবে, সিস্টেমগুলি একটি মানুষের মুখ যাচাই করে এবং এটির ডাটাবেসে সংরক্ষিত আইডিগুলির একটি তালিকার সাথে তুলনা করে।
- স্টক পূর্বাভাস - বিনিয়োগগুলি বাজারের ঝুঁকির মুখোমুখি হয়। অত্যন্ত অস্থির স্টক মার্কেটে ভবিষ্যত উন্নয়নের পূর্বাভাস দেওয়া কার্যত কঠিন। নিউরাল নেটওয়ার্কের আগে, ক্রমাগত পরিবর্তনশীল বুলিশ এবং বিয়ারিশ পর্যায়গুলি অপ্রত্যাশিত ছিল। কিন্তু, সবকিছু কি বদলেছে? অবশ্যই, আমরা নিউরাল নেটওয়ার্কের কথা বলছি... একটি মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন এমএলপি (এক ধরনের ফিডফরোয়ার্ড কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম) রিয়েল-টাইমে একটি সফল স্টক পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
- সামাজিক মাধ্যম - এটি যতই বাজে লাগুক না কেন, সোশ্যাল মিডিয়া অস্তিত্বের জাগতিক পথ পরিবর্তন করেছে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সামাজিক মিডিয়া ব্যবহারকারীদের আচরণ অধ্যয়ন করা হয়। প্রতিযোগিতামূলক বিশ্লেষণের জন্য, ভার্চুয়াল ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে প্রতিদিন সরবরাহ করা ডেটা স্তূপ করা হয় এবং পরীক্ষা করা হয়। সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহারকারীদের ক্রিয়াকলাপ নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রতিলিপি করা হয়। সোশ্যাল মিডিয়া নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ করা হলে ব্যক্তিদের আচরণগুলি মানুষের ব্যয়ের ধরণগুলির সাথে সংযুক্ত হতে পারে। সোশ্যাল মিডিয়া অ্যাপ্লিকেশন থেকে ডেটা মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন এএনএন ব্যবহার করে খনন করা হয়।
- স্বাস্থ্যসেবা - আজকের বিশ্বের ব্যক্তিরা স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে প্রযুক্তির সুবিধাগুলি ব্যবহার করছেন। স্বাস্থ্যসেবা ব্যবসায়, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এক্স-রে সনাক্তকরণ, সিটি স্ক্যান এবং আল্ট্রাসাউন্ডের জন্য ব্যবহৃত হয়। পূর্বোক্ত পরীক্ষাগুলি থেকে প্রাপ্ত মেডিকেল ইমেজিং ডেটা নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলি ব্যবহার করে মূল্যায়ন এবং মূল্যায়ন করা হয়, কারণ সিএনএন ইমেজ প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহৃত হয়। ভয়েস রিকগনিশন সিস্টেমের বিকাশে, পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN)ও ব্যবহার করা হয়।
- ওয়েদার রিপোর্ট - কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের আগে, আবহাওয়া বিভাগের অনুমান কখনই সুনির্দিষ্ট ছিল না। আবহাওয়ার পূর্বাভাস মূলত ভবিষ্যতে ঘটবে এমন আবহাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য করা হয়। আধুনিক যুগে প্রাকৃতিক দুর্যোগের সম্ভাবনা অনুমান করতে আবহাওয়ার পূর্বাভাস ব্যবহার করা হচ্ছে। আবহাওয়ার পূর্বাভাস মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি), কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), এবং রিকরেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) ব্যবহার করে করা হয়।
- প্রতিরক্ষা - লজিস্টিকস, সশস্ত্র আক্রমণ বিশ্লেষণ এবং আইটেম অবস্থান সবই নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়োগ করে। তারা বায়ু এবং সমুদ্র টহল, সেইসাথে স্বায়ত্তশাসিত ড্রোন পরিচালনার জন্য নিযুক্ত করা হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিরক্ষা শিল্পকে তার প্রযুক্তির মাপকাঠি বাড়াতে প্রয়োজনীয় উত্সাহ দিচ্ছে। পানির নিচের খনির অস্তিত্ব শনাক্ত করার জন্য কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) ব্যবহার করা হয়।
উপকারিতা
- এমনকি একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের কয়েকটি নিউরন সঠিকভাবে কাজ না করলেও, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এখনও আউটপুট তৈরি করবে।
- নিউরাল নেটওয়ার্কের রিয়েল-টাইমে শেখার এবং তাদের পরিবর্তনশীল সেটিংসের সাথে মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা রয়েছে।
- নিউরাল নেটওয়ার্ক বিভিন্ন ধরনের কাজ করতে শিখতে পারে। প্রদত্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে সঠিক ফলাফল প্রদান করা।
- নিউরাল নেটওয়ার্কে একই সময়ে বেশ কয়েকটি কাজ পরিচালনা করার শক্তি এবং ক্ষমতা রয়েছে।
অসুবিধা সমূহ
- সমস্যা সমাধানের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়। নেটওয়ার্কগুলির জটিলতার কারণে এটি "কেন এবং কীভাবে" রায় দিয়েছে সেটির ব্যাখ্যা এটি প্রকাশ করে না। ফলস্বরূপ, নেটওয়ার্ক বিশ্বাস ক্ষয় হতে পারে।
- একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের উপাদান একে অপরের উপর নির্ভরশীল। অর্থাৎ, নিউরাল নেটওয়ার্ক পর্যাপ্ত কম্পিউটিং শক্তি সহ কম্পিউটারের চাহিদা (বা অত্যন্ত নির্ভরশীল)।
- একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রক্রিয়ার কোন নির্দিষ্ট নিয়ম (বা থাম্বের নিয়ম) নেই। একটি ট্রায়াল-এন্ড-এরর কৌশলে, সর্বোত্তম নেটওয়ার্কের চেষ্টা করে একটি সঠিক নেটওয়ার্ক কাঠামো প্রতিষ্ঠিত হয়। এটি এমন একটি পদ্ধতি যার জন্য অনেক সূক্ষ্ম টিউনিং প্রয়োজন।
উপসংহার
ক্ষেত্র নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্রুত প্রসারিত হয়। তাদের সাথে মোকাবিলা করতে সক্ষম হওয়ার জন্য এই সেক্টরের ধারণাগুলি শেখা এবং বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
এই নিবন্ধে অনেক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক কভার করা হয়েছে। আপনি যদি এই শৃঙ্খলা সম্পর্কে আরও জানতে পারেন তবে আপনি অন্যান্য ক্ষেত্রে ডেটা সমস্যা মোকাবেলা করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারেন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন