বছরের পর বছর ধরে, গভীর শিক্ষা প্রযুক্তির শিরোনাম হয়ে আসছে। এবং, কেন তা বোঝা সহজ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই শাখাটি স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে ব্যাঙ্কিং পর্যন্ত পরিবহণ পর্যন্ত সেক্টরগুলিকে রূপান্তরিত করছে, যা পূর্বে কল্পনাতীত অগ্রগতিগুলিকে সক্ষম করে।
গভীর শিক্ষা একটি অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমের সেটের উপর তৈরি করা হয়েছে যা বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে জটিল প্যাটার্ন বের করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখে।
আমরা এই পোস্টে সেরা 15টি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম দেখব, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক থেকে লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক পর্যন্ত।
এই পোস্টটি আপনি একজন কিনা সে সম্পর্কে প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি দেবে শিক্ষানবিস বা গভীর শিক্ষার একজন বিশেষজ্ঞ.
1. ট্রান্সফরমার নেটওয়ার্ক
ট্রান্সফরমার নেটওয়ার্কগুলি রূপান্তরিত হয়েছে কম্পিউটার ভিশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) অ্যাপ্লিকেশন। তারা আগত ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং দীর্ঘ-পরিসীমা সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করার জন্য মনোযোগ প্রক্রিয়া নিয়োগ করে। এটি তাদের প্রচলিত সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স মডেলের চেয়ে দ্রুত করে তোলে।
ভাসওয়ানি এট আল-এর "অ্যাটেনশন ইজ অল ইউ নিড" প্রকাশনাতে ট্রান্সফরমার নেটওয়ার্কগুলি প্রথম বর্ণনা করা হয়েছিল।
তারা একটি এনকোডার এবং একটি ডিকোডার (2017) নিয়ে গঠিত। ট্রান্সফরমার মডেলটি বিভিন্ন এনএলপি অ্যাপ্লিকেশন সহ কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে অনুভূতির বিশ্লেষণ, পাঠ্য শ্রেণীকরণ, এবং মেশিন অনুবাদ।
ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। তারা অবজেক্ট রিকগনিশন এবং ইমেজ ক্যাপশনিং করতে পারে।
2. লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক (LSTMs)
লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক (LSTMs) এর একটি রূপ স্নায়বিক নেটওয়ার্ক বিশেষ করে অনুক্রমিক ইনপুট পরিচালনা করার জন্য নির্মিত। এগুলিকে "দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী" হিসাবে উল্লেখ করা হয় কারণ তারা অপ্রয়োজনীয় তথ্য ভুলে গিয়ে অনেক আগে থেকে জ্ঞান স্মরণ করতে পারে।
LSTM কিছু "গেট" এর মাধ্যমে কাজ করে যা নেটওয়ার্কের ভিতরে তথ্যের প্রবাহকে নিয়ন্ত্রণ করে। তথ্যটি তাৎপর্যপূর্ণ বা না বিচার করা হয় তার উপর নির্ভর করে, এই গেটগুলি হয় এটিকে প্রবেশ করতে দিতে পারে বা প্রতিরোধ করতে পারে।
এই কৌশলটি LSTM-গুলিকে অতীতের পদক্ষেপগুলি থেকে তথ্য স্মরণ করতে বা ভুলে যেতে সক্ষম করে, যা বক্তৃতা শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং সময় সিরিজের পূর্বাভাসের মতো কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
LSTM যেকোন ক্ষেত্রে অত্যন্ত উপকারী যেখানে আপনার কাছে ক্রমিক ডেটা আছে যা মূল্যায়ন বা পূর্বাভাস দিতে হবে। এগুলি প্রায়শই কথ্য শব্দগুলিকে পাঠ্যে বা মধ্যে রূপান্তর করতে ভয়েস স্বীকৃতি সফ্টওয়্যারে ব্যবহৃত হয় পুঁজিবাজার পূর্ববর্তী তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিশ্লেষণ।
3. স্ব-সংগঠিত মানচিত্র (এসওএম)
SOMs হল এক ধরণের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা শিখতে পারে এবং একটি নিম্ন-মাত্রিক পরিবেশে জটিল ডেটা উপস্থাপন করে। পদ্ধতিটি উচ্চ-মাত্রিক ইনপুট ডেটাকে দ্বি-মাত্রিক গ্রিডে রূপান্তর করে কাজ করে, প্রতিটি ইউনিট বা নিউরন ইনপুট স্পেসের একটি ভিন্ন অংশের প্রতিনিধিত্ব করে।
নিউরনগুলি একসাথে সংযুক্ত থাকে এবং একটি টপোলজিক্যাল কাঠামো তৈরি করে, যা তাদের ইনপুট ডেটা শিখতে এবং সামঞ্জস্য করতে দেয়। সুতরাং, SOM তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উপর ভিত্তি করে।
অ্যালগরিদমের প্রয়োজন নেই লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে শিখতে পরিবর্তে, এটি ভেরিয়েবলের মধ্যে প্যাটার্ন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক আবিষ্কার করতে ইনপুট ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে।
প্রশিক্ষণ পর্যায়ে, নিউরন ইনপুট ডেটার সেরা ইঙ্গিত হতে প্রতিযোগিতা করে। এবং, তারা একটি অর্থপূর্ণ কাঠামোতে স্ব-সংগঠিত হয়। SOM-এর বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ছবি এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ, ডেটা মাইনিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি।
তারা জন্য দরকারী জটিল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা, সম্পর্কিত ডেটা পয়েন্ট ক্লাস্টারিং, এবং অস্বাভাবিকতা বা বহিরাগত সনাক্তকরণ।
4. গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা
গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার হল এক ধরণের মেশিন লার্নিং যেখানে একজন এজেন্টকে পুরষ্কার সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এটি এজেন্টকে তার পারিপার্শ্বিকতার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে শিখতে দিয়ে কাজ করে।
এজেন্টকে তার প্রতিটি কাজের জন্য পুরস্কৃত করা হয় এবং এর উদ্দেশ্য হল সময়ের সাথে সাথে কীভাবে এর সুবিধাগুলি অপ্টিমাইজ করা যায় তা শিখতে হবে। এটি এজেন্টদের গেম খেলতে, অটোমোবাইল চালানো এবং এমনকি রোবট পরিচালনা করতে শেখাতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কিউ-লার্নিং একটি সুপরিচিত ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতি। এটি একটি নির্দিষ্ট রাজ্যে একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া করার মান মূল্যায়ন করে এবং পরিবেশের সাথে এজেন্টের মিথস্ক্রিয়া হিসাবে সেই অনুমান আপডেট করে কাজ করে।
এজেন্ট তারপরে এই অনুমানগুলিকে ব্যবহার করে তা নির্ধারণ করতে কোন ক্রিয়াটি সবচেয়ে বেশি পুরষ্কার পাওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। Q-Learning এজেন্টদের Atari গেম খেলতে শিক্ষিত করার পাশাপাশি ডেটা সেন্টারে শক্তির ব্যবহার উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়েছে।
ডিপ কিউ-নেটওয়ার্ক আরেকটি বিখ্যাত ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতি (ডিকিউএন)। DQN গুলি Q-Learning এর মতই যে তারা একটি টেবিলের পরিবর্তে একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কর্মের মান অনুমান করে।
এটি তাদের অনেক বিকল্প ক্রিয়া সহ বিশাল, জটিল সেটিংস মোকাবেলা করতে সক্ষম করে। এজেন্টদের গো এবং ডোটা 2-এর মতো গেম খেলতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পাশাপাশি হাঁটতে শিখতে পারে এমন রোবট তৈরি করতে DQN ব্যবহার করা হয়েছে।
5. পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNNs)
আরএনএন হল এক ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা অভ্যন্তরীণ অবস্থা বজায় রেখে ক্রমিক ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে। এটিকে একজন ব্যক্তির বই পড়ার অনুরূপ বিবেচনা করুন, যেখানে প্রতিটি শব্দ তার আগে আসা শব্দগুলির সাথে হজম হয়।
আরএনএন তাই স্পিচ রিকগনিশন, ভাষা অনুবাদ, এমনকি একটি শব্দবন্ধের পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দেওয়ার মতো কাজের জন্য আদর্শ।
আরএনএনগুলি প্রতিটি বারের আউটপুটকে পরবর্তী বারের ধাপের ইনপুটে ফিরে আসার জন্য ফিডব্যাক লুপ ব্যবহার করে কাজ করে। এটি নেটওয়ার্কটিকে ভবিষ্যতের সময় পদক্ষেপের জন্য তার পূর্বাভাস জানাতে পূর্ববর্তী সময়ের পদক্ষেপ তথ্য ব্যবহার করতে সক্ষম করে। দুর্ভাগ্যবশত, এর মানে হল যে RNNগুলি অদৃশ্য হয়ে যাওয়া গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ, যেখানে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত গ্রেডিয়েন্টগুলি খুব ছোট হয়ে যায় এবং নেটওয়ার্ক দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্ক শিখতে সংগ্রাম করে।
এই আপাত সীমাবদ্ধতা সত্ত্বেও, RNNগুলি বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহার পেয়েছে। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং এমনকি সঙ্গীত উত্পাদন।
গুগল অনুবাদ, উদাহরণস্বরূপ, ভাষা জুড়ে অনুবাদ করার জন্য একটি RNN-ভিত্তিক সিস্টেম নিয়োগ করে, যখন Siri, ভার্চুয়াল সহকারী, ভয়েস সনাক্ত করতে একটি RNN-ভিত্তিক সিস্টেম ব্যবহার করে। স্টক মূল্যের পূর্বাভাস দিতে এবং বাস্তবসম্মত পাঠ্য এবং গ্রাফিক্স তৈরি করতেও RNN ব্যবহার করা হয়েছে।
6. ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক
ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক হল একটি নতুন ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন যা ডেটাতে প্যাটার্ন এবং পারস্পরিক সম্পর্ককে আরও কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে। তারা নিউরনগুলিকে "ক্যাপসুল" এ সংগঠিত করে যা একটি ইনপুটের নির্দিষ্ট দিকগুলিকে এনকোড করে।
এইভাবে তারা আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি ক্যাপসুলগুলির অসংখ্য স্তর নিয়োগের মাধ্যমে ইনপুট ডেটা থেকে ক্রমান্বয়ে জটিল বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে।
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের কৌশল তাদের প্রদত্ত ইনপুটের শ্রেণিবদ্ধ উপস্থাপনা শিখতে সক্ষম করে। তারা সঠিকভাবে ক্যাপসুলের মধ্যে যোগাযোগ করে একটি ছবির ভিতরে আইটেমগুলির মধ্যে স্থানিক সংযোগগুলিকে এনকোড করতে পারে।
বস্তু সনাক্তকরণ, ছবি বিভাজন, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন।
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলিতে নিযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি চালানো প্রযুক্তি তারা অটোমোবাইল, মানুষ এবং ট্র্যাফিক চিহ্নের মতো আইটেমগুলির মধ্যে সনাক্তকরণ এবং পার্থক্য করতে সিস্টেমটিকে সহায়তা করে। এই সিস্টেমগুলি তাদের পরিবেশে বস্তুর আচরণ সম্পর্কে আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী করে সংঘর্ষ এড়াতে পারে।
7. ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAEs)
VAEs হল গভীর শিক্ষার টুলের একটি রূপ যা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি নিম্ন-মাত্রিক স্থানের মধ্যে ডেটা এনকোড করে এবং তারপরে এটিকে মূল বিন্যাসে ডিকোড করার মাধ্যমে, তারা ডেটাতে নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করতে শিখতে পারে।
তারা এমন একজন জাদুকরের মতো যে একটি খরগোশকে টুপিতে পরিণত করতে পারে এবং তারপরে আবার খরগোশে পরিণত করতে পারে! VAEs বাস্তবসম্মত ভিজ্যুয়াল বা সঙ্গীত তৈরির জন্য উপকারী। এবং, তারা নতুন ডেটা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা মূল ডেটার সাথে তুলনীয়।
VAE গুপ্ত কোডব্রেকার অনুরূপ. তারা অন্তর্নিহিত আবিষ্কার করতে পারেন তথ্য কাঠামো এটিকে সহজ বিটগুলিতে ভাঙ্গার মাধ্যমে, অনেকটা যেমন একটি ধাঁধা ভেঙে ফেলা হয়। তারা অংশগুলি সাজানোর পরে নতুন ডেটা তৈরি করতে সেই তথ্যটি ব্যবহার করতে পারে যা আসলটির মতো দেখায়।
এটি বিশাল ফাইল সংকুচিত করার জন্য বা একটি নির্দিষ্ট শৈলীতে তাজা গ্রাফিক্স বা সঙ্গীত তৈরি করার জন্য সহজ হতে পারে। VAE এছাড়াও নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে, যেমন খবরের গল্প বা গানের কথা।
8. জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs)
GANs (জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক) হল একটি গভীর শিক্ষা ব্যবস্থার একটি রূপ যা নতুন ডেটা তৈরি করে যা আসলটির সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। তারা দুটি নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিয়ে কাজ করে: একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারী নেটওয়ার্ক।
জেনারেটর নতুন ডেটা তৈরি করে যা আসলটির সাথে তুলনীয়।
এবং, বৈষম্যকারী মূল এবং তৈরি ডেটার মধ্যে পার্থক্য করার চেষ্টা করে। দুটি নেটওয়ার্ককে একযোগে প্রশিক্ষিত করা হয়, জেনারেটর বৈষম্যকারীকে প্রতারণা করার চেষ্টা করে এবং বৈষম্যকারী মূল ডেটা সঠিকভাবে সনাক্ত করার চেষ্টা করে।
GAN-কে একজন জালিয়াতি এবং গোয়েন্দার মধ্যে একটি ক্রস হিসাবে বিবেচনা করুন। জেনারেটরটি জালিয়াতির মতোই কাজ করে, নতুন আর্টওয়ার্ক তৈরি করে যা আসলটির মতো।
বৈষম্যকারী একজন গোয়েন্দা হিসাবে কাজ করে, প্রকৃত শিল্পকর্ম এবং জালিয়াতির মধ্যে পার্থক্য করার চেষ্টা করে। জেনারেটর প্রশংসনীয় নকল তৈরিতে উন্নতি করে এবং বৈষম্যকারী তাদের চিনতে উন্নতি করে।
GAN-এর বেশ কিছু ব্যবহার রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে মানুষ বা প্রাণীর বাস্তবসম্মত ছবি তৈরি করা থেকে শুরু করে নতুন সঙ্গীত বা লেখা তৈরি করা। এগুলি ডেটা বৃদ্ধির জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য একটি বড় ডেটাসেট তৈরি করতে প্রকৃত ডেটার সাথে উত্পাদিত ডেটা একত্রিত করা জড়িত।
9. গভীর Q-নেটওয়ার্ক (DQNs)
ডিপ কিউ-নেটওয়ার্কস (ডিকিউএন) হল এক ধরণের সিদ্ধান্ত গ্রহণের শক্তিবৃদ্ধি শেখার অ্যালগরিদম। তারা একটি Q-ফাংশন শেখার মাধ্যমে কাজ করে যা একটি নির্দিষ্ট অবস্থায় একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া করার জন্য প্রত্যাশিত পুরস্কারের পূর্বাভাস দেয়।
কিউ-ফাংশনটি ট্রায়াল এবং ত্রুটি দ্বারা শেখানো হয়, অ্যালগরিদম বিভিন্ন ক্রিয়া করার চেষ্টা করে এবং ফলাফলগুলি থেকে শেখে।
একটি মত বিবেচনা ভিডিও গেম চরিত্র বিভিন্ন কর্মের সাথে পরীক্ষা করে এবং আবিষ্কার করে কোনটি সাফল্যের দিকে নিয়ে যায়! DQNs একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে Q-ফাংশনকে প্রশিক্ষণ দেয়, কঠিন সিদ্ধান্ত নেওয়ার কাজগুলির জন্য তাদের কার্যকরী সরঞ্জাম করে তোলে।
এমনকি তারা গো এবং দাবা, সেইসাথে রোবোটিক্স এবং স্ব-চালিত অটোমোবাইলের মতো গেমগুলিতে মানব চ্যাম্পিয়নদের পরাজিত করেছে। তাই, সব মিলিয়ে, DQNs সময়ের সাথে সাথে তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার দক্ষতা বাড়াতে অভিজ্ঞতা থেকে শিখে কাজ করে।
10. রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নেটওয়ার্ক (RBFNs)
রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নেটওয়ার্ক (RBFNs) হল এক ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা আনুমানিক ফাংশন এবং শ্রেণীবিভাগের কাজগুলি সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়। তারা রেডিয়াল ভিত্তি ফাংশনগুলির একটি সংগ্রহ ব্যবহার করে ইনপুট ডেটাকে একটি উচ্চ-মাত্রিক স্থানে রূপান্তর করে কাজ করে।
নেটওয়ার্কের আউটপুট হল ভিত্তি ফাংশনগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ, এবং প্রতিটি রেডিয়াল ভিত্তি ফাংশন ইনপুট স্পেসের একটি কেন্দ্র বিন্দুকে প্রতিনিধিত্ব করে।
জটিল ইনপুট-আউটপুট ইন্টারঅ্যাকশনের পরিস্থিতিতে RBFNগুলি বিশেষভাবে কার্যকর, এবং এগুলি তত্ত্বাবধানে এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা সহ বিস্তৃত কৌশল ব্যবহার করে শেখানো যেতে পারে। এগুলি আর্থিক ভবিষ্যদ্বাণী থেকে শুরু করে ছবি এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি থেকে চিকিৎসা নির্ণয়ের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে।
RBFN-কে একটি GPS সিস্টেম হিসাবে বিবেচনা করুন যা চ্যালেঞ্জিং ভূখণ্ড জুড়ে এর পথ খুঁজে পেতে একাধিক অ্যাঙ্কর পয়েন্ট ব্যবহার করে। নেটওয়ার্কের আউটপুট হল অ্যাঙ্কর পয়েন্টগুলির সংমিশ্রণ, যা রেডিয়াল ভিত্তি ফাংশনগুলির জন্য দাঁড়ায়।
আমরা জটিল তথ্যের মাধ্যমে ব্রাউজ করতে পারি এবং RBFN ব্যবহার করে একটি দৃশ্যকল্প কীভাবে পরিণত হবে সে সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারি।
11. মাল্টিলেয়ার পারসেপ্টরন (এমএলপি)
মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) নামক নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি সাধারণ রূপ শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের মতো তত্ত্বাবধানে শেখার কাজে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি স্তর অরৈখিকভাবে ইনকামিং ডেটা পরিবর্তন করে লিঙ্কযুক্ত নোড বা নিউরনের কয়েকটি স্তর স্ট্যাক করে তারা কাজ করে।
একটি MLP-তে, প্রতিটি নিউরন নীচের স্তরের নিউরন থেকে ইনপুট পায় এবং উপরের স্তরের নিউরনগুলিতে একটি সংকেত পাঠায়। প্রতিটি নিউরনের আউটপুট একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহার করে নির্ধারিত হয়, যা নেটওয়ার্ককে অরৈখিকতা দেয়।
তারা ইনপুট ডেটার পরিশীলিত উপস্থাপনা শিখতে সক্ষম কারণ তাদের বেশ কয়েকটি লুকানো স্তর থাকতে পারে।
এমএলপিগুলি বিভিন্ন কাজের জন্য প্রয়োগ করা হয়েছে, যেমন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, এবং ভয়েস এবং ছবি স্বীকৃতি। একটি কঠিন কেস ক্র্যাক করার জন্য একসাথে কাজ করা তদন্তকারীদের একটি গ্রুপের সাথে MLP-কে তুলনা করা যেতে পারে।
একত্রে, তারা ঘটনাগুলিকে একত্রিত করতে পারে এবং অপরাধের সমাধান করতে পারে যদিও প্রত্যেকের একটি বিশেষ ক্ষেত্র রয়েছে।
12. কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs)
ছবি এবং ভিডিওগুলি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়, যা নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি রূপ। এগুলি ইনপুট ডেটা থেকে উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে শেখারযোগ্য ফিল্টার বা কার্নেলের একটি সেট নিয়োগ করে কাজ করে।
ফিল্টারগুলি ইনপুট ছবির উপর ঝাঁপিয়ে পড়ে, একটি বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে কনভোল্যুশনগুলি সম্পাদন করে যা চিত্রের প্রয়োজনীয় দিকগুলি ক্যাপচার করে।
যেহেতু সিএনএনগুলি ছবির বৈশিষ্ট্যগুলির শ্রেণীবদ্ধ উপস্থাপনাগুলি শিখতে সক্ষম, তাই তারা ভিজ্যুয়াল ডেটার প্রচুর পরিমাণে জড়িত পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে সহায়ক। বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন তাদের ব্যবহার করেছে, যেমন বস্তু সনাক্তকরণ, ছবি শ্রেণীকরণ, এবং মুখ সনাক্তকরণ।
CNN কে একজন চিত্রশিল্পী হিসাবে বিবেচনা করুন যিনি একটি মাস্টারপিস তৈরি করতে বেশ কয়েকটি ব্রাশ ব্যবহার করেন। প্রতিটি ব্রাশ একটি কার্নেল, এবং শিল্পী অনেক কার্নেল মিশ্রিত করে একটি জটিল, বাস্তবসম্মত চিত্র তৈরি করতে পারে। আমরা ফটোগুলি থেকে উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারি এবং সিএনএন ব্যবহার করে ছবির বিষয়বস্তু সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সেগুলি ব্যবহার করতে পারি।
13. গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক (DBNs)
ডিবিএনগুলি হল নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি রূপ যা তত্ত্বাবধানহীন শেখার কাজগুলির জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন মাত্রা হ্রাস এবং বৈশিষ্ট্য শিক্ষার জন্য। তারা সীমাবদ্ধ বোল্টজম্যান মেশিন (RBMs) এর বেশ কয়েকটি স্তর স্ট্যাক করে কাজ করে, যা ইনপুট ডেটা পুনর্গঠন করতে শিখতে সক্ষম দ্বি-স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক।
ডিবিএনগুলি উচ্চ-মাত্রিক ডেটা সমস্যাগুলির জন্য খুব উপকারী কারণ তারা ইনপুটের একটি কম্প্যাক্ট এবং দক্ষ উপস্থাপনা শিখতে পারে। ভয়েস রিকগনিশন থেকে শুরু করে ছবি শ্রেণীকরণ থেকে ড্রাগ আবিষ্কার পর্যন্ত যেকোন কিছুর জন্য এগুলি ব্যবহার করা হয়েছে।
উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা ইস্ট্রোজেন রিসেপ্টরের সাথে ওষুধ প্রার্থীদের আবদ্ধতা অনুমান করার জন্য একটি DBN নিয়োগ করেছেন। DBN রাসায়নিক বৈশিষ্ট্য এবং বাঁধাই সম্বন্ধের সংগ্রহের উপর প্রশিক্ষিত ছিল, এবং এটি অভিনব ওষুধ প্রার্থীদের আবদ্ধ সম্বন্ধ সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হয়েছিল।
এটি ড্রাগ ডেভেলপমেন্ট এবং অন্যান্য উচ্চ-মাত্রিক ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে DBN-এর ব্যবহারকে হাইলাইট করে।
14. অটোএনকোডার
অটোএনকোডারগুলি হল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা তত্ত্বাবধানহীন শেখার কাজগুলির জন্য ব্যবহার করা হয়। তারা ইনপুট ডেটা পুনর্গঠন করার উদ্দেশ্যে তৈরি, যা বোঝায় যে তারা তথ্যটিকে একটি কম্প্যাক্ট উপস্থাপনায় এনকোড করতে শিখবে এবং তারপরে এটিকে মূল ইনপুটে আবার ডিকোড করবে।
অটোএনকোডারগুলি ডেটা সংকোচন, শব্দ অপসারণ এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণের জন্য খুব কার্যকর। এগুলি বৈশিষ্ট্য শিক্ষার জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে অটোএনকোডারের কমপ্যাক্ট উপস্থাপনা একটি তত্ত্বাবধানে শেখার কাজে দেওয়া হয়।
অটোএনকোডারগুলিকে ক্লাসে নোট গ্রহণকারী শিক্ষার্থী হিসাবে বিবেচনা করুন। ছাত্র বক্তৃতা শোনে এবং সংক্ষিপ্ত এবং দক্ষতার সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক পয়েন্টগুলি লিখে দেয়।
পরবর্তীতে, শিক্ষার্থী তাদের নোট ব্যবহার করে পাঠ অধ্যয়ন করতে এবং মনে রাখতে পারে। অন্যদিকে, একটি অটোএনকোডার ইনপুট ডেটাকে একটি কম্প্যাক্ট উপস্থাপনায় এনকোড করে যা পরবর্তীতে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে যেমন অসঙ্গতি সনাক্তকরণ বা ডেটা সংকোচনের জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে।
15. সীমাবদ্ধ বোল্টজম্যান মেশিন (RBMs)
আরবিএম (সীমাবদ্ধ বোল্টজম্যান মেশিন) হল এক ধরণের জেনারেটিভ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা তত্ত্বাবধানহীন শেখার কাজে ব্যবহৃত হয়। তারা একটি দৃশ্যমান স্তর এবং একটি লুকানো স্তর দ্বারা গঠিত, প্রতিটি স্তরে নিউরন সহ, সংযুক্ত কিন্তু একই স্তরের মধ্যে নয়।
RBMগুলিকে একটি কৌশল ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত করা হয় যা কন্ট্রাস্টিভ ডাইভারজেন্স নামে পরিচিত, যা প্রশিক্ষণের ডেটার সম্ভাব্যতা অপ্টিমাইজ করার জন্য দৃশ্যমান এবং লুকানো স্তরগুলির মধ্যে ওজন পরিবর্তন করে। RBMগুলি শেখা বিতরণ থেকে নমুনা নেওয়ার মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে নতুন ডেটা তৈরি করতে পারে।
ছবি এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ, সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং, এবং অসংগতি সনাক্তকরণ হল সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন যা RBMs নিযুক্ত করেছে। ব্যবহারকারীর আচরণ থেকে নিদর্শন শেখার দ্বারা উপযোগী সুপারিশ তৈরি করতে তারা সুপারিশ সিস্টেমেও ব্যবহার করা হয়েছে।
উচ্চ-মাত্রিক ডেটার একটি কম্প্যাক্ট এবং দক্ষ উপস্থাপনা তৈরি করতে বৈশিষ্ট্য শিক্ষার ক্ষেত্রেও RBM ব্যবহার করা হয়েছে।
র্যাপ-আপ এবং দিগন্তে প্রতিশ্রুতিশীল উন্নয়ন
ডিপ লার্নিং পদ্ধতি, যেমন কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এবং রিকরেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) হল সবচেয়ে উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতির মধ্যে। সিএনএনগুলি ছবি এবং অডিও স্বীকৃতিকে রূপান্তরিত করেছে, যখন আরএনএনগুলি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অনুক্রমিক ডেটা বিশ্লেষণে উল্লেখযোগ্যভাবে অগ্রসর হয়েছে।
এই পন্থাগুলির বিবর্তনের পরবর্তী পদক্ষেপটি তাদের দক্ষতা এবং মাপযোগ্যতা উন্নত করার উপর ফোকাস করতে পারে, তাদের আরও বড় এবং আরও জটিল ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণ করতে দেয়, সেইসাথে তাদের ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং কম লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে শেখার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।
গভীর শিক্ষার ফলে স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং স্বায়ত্তশাসিত ব্যবস্থার মতো ক্ষেত্রে অগ্রগতির সুযোগ রয়েছে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন