সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
- 1. ডিপ লার্নিং আসলে কি?
- 2. মেশিন লার্নিং থেকে ডিপ লার্নিংকে কী আলাদা করে?
- 3. নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে আপনার বর্তমান উপলব্ধি কি?
- 4. একটি perceptron ঠিক কি?
- 5. একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক কি?
- 6. মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) ঠিক কী?
- 7. একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি কী উদ্দেশ্যে কাজ করে?
- 8. গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট আসলে কি?
- 9. খরচ ফাংশন ঠিক কি?
- 10. কীভাবে গভীর নেটওয়ার্কগুলি অগভীর নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে যেতে পারে?
- 11. ফরোয়ার্ড প্রচার বর্ণনা করুন।
- 12. ব্যাকপ্রোপাগেশন কি?
- 13. গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, আপনি গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং কীভাবে বুঝতে পারবেন?
- 14. Softmax এবং ReLU ফাংশন কি কি?
- 15. একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে কি 0 তে সেট করা সমস্ত ওজনের সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে?
- 16. একটি ব্যাচ এবং একটি পুনরাবৃত্তি থেকে একটি যুগকে কী আলাদা করে?
- 17. ব্যাচ স্বাভাবিককরণ এবং ড্রপআউট কি?
- 18. কি ব্যাচ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট থেকে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টকে আলাদা করে?
- 19. নিউরাল নেটওয়ার্কে অ-রৈখিকতা অন্তর্ভুক্ত করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
- 20. গভীর শিক্ষায় টেনসর কী?
- 21. আপনি কীভাবে একটি গভীর শিক্ষার মডেলের জন্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশন বেছে নেবেন?
- 22. CNN বলতে কি বোঝ?
- 23. অনেকগুলি CNN স্তর কি?
- 24. ওভার- এবং কম ফিটিং এর প্রভাব কি এবং আপনি কিভাবে এড়াতে পারেন?
- 25. গভীর শিক্ষায়, একটি RNN কি?
- 26. অ্যাডাম অপটিমাইজার বর্ণনা কর
- 27. গভীর অটোএনকোডার: তারা কি?
- 28. টেনসরফ্লোতে টেনসর বলতে কী বোঝায়?
- 29. একটি গণনামূলক গ্রাফের ব্যাখ্যা
- 30. জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs): তারা কি?
- 31. আপনি আর্কিটেকচার ডিজাইন করার সময় নিউরাল নেটওয়ার্কে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য নিউরনের সংখ্যা এবং লুকানো স্তরগুলি কীভাবে চয়ন করবেন?
- 32. গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার মাধ্যমে কি ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করা হয়?
- উপসংহার
গভীর শিক্ষা একটি একেবারে নতুন ধারণা নয়। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ডিপ লার্নিং নামে পরিচিত মেশিন লার্নিং উপসেটের একমাত্র ভিত্তি হিসাবে কাজ করে।
ডিপ লার্নিং হল মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণ, স্নায়ু নেটওয়ার্কের মতোই, কারণ সেগুলি মানুষের মস্তিষ্ককে অনুকরণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল।
কিছুক্ষণ ধরেই এমন হয়েছে। আজকাল, সবাই এটি সম্পর্কে কথা বলছে কারণ আমাদের কাছে এখনকার মতো প্রক্রিয়াকরণের শক্তি বা ডেটা নেই।
গত 20 বছরে, প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার নাটকীয় বৃদ্ধির ফলে গভীর শিক্ষা এবং মেশিন লার্নিং আবির্ভূত হয়েছে।
আপনার স্বপ্নের চাকরি খোঁজার সময় আপনি যেকোন জিজ্ঞাসার সম্মুখীন হতে পারেন তার জন্য প্রস্তুত করতে আপনাকে সহায়তা করার জন্য, এই পোস্টটি আপনাকে সাধারণ থেকে জটিল পর্যন্ত অনেকগুলি গভীর শিক্ষামূলক ইন্টারভিউ প্রশ্নগুলির মাধ্যমে গাইড করবে।
1. ডিপ লার্নিং আসলে কি?
আপনি যদি একটি অংশগ্রহণ করছেন গভীর জ্ঞানার্জন সাক্ষাত্কার, আপনি নিঃসন্দেহে বুঝতে পেরেছেন গভীর শিক্ষা কী। সাক্ষাত্কারকারী, তবে, আপনি এই প্রশ্নের উত্তরে একটি চিত্র সহ একটি বিশদ প্রতিক্রিয়া প্রদান করবেন বলে আশা করছেন।
প্রশিক্ষণের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর শিক্ষার জন্য, উল্লেখযোগ্য পরিমাণে সংগঠিত বা অসংগঠিত ডেটা ব্যবহার করতে হবে। লুকানো নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে পেতে, এটি জটিল পদ্ধতিগুলি করে (উদাহরণস্বরূপ, একটি কুকুরের থেকে একটি বিড়ালের চিত্রকে আলাদা করা)।
2. মেশিন লার্নিং থেকে ডিপ লার্নিংকে কী আলাদা করে?
মেশিন লার্নিং নামে পরিচিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা হিসাবে, আমরা ডেটা এবং পরিসংখ্যানগত এবং অ্যালগরিদমিক কৌশল ব্যবহার করে কম্পিউটারকে প্রশিক্ষণ দিই যাতে তারা সময়ের সাথে আরও ভাল হয়।
একটি দিক হিসাবে মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা মানব মস্তিষ্কে দেখা নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার অনুকরণ করে।
3. নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে আপনার বর্তমান উপলব্ধি কি?
নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে পরিচিত কৃত্রিম সিস্টেমগুলি মানবদেহে পাওয়া জৈব নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ।
কিভাবে অনুরূপ একটি কৌশল ব্যবহার করে মানুষের মস্তিষ্ক ফাংশন, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল অ্যালগরিদমের একটি সংগ্রহ যার লক্ষ্য ডেটার একটি অংশে অন্তর্নিহিত পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করা।
এই সিস্টেমগুলি কোনও টাস্ক-নির্দিষ্ট নিয়ম অনুসরণ করার পরিবর্তে ডেটাসেট এবং উদাহরণগুলির একটি পরিসরের সাথে নিজেদেরকে প্রকাশ করে টাস্ক-নির্দিষ্ট জ্ঞান অর্জন করে।
ধারণাটি হল যে এই ডেটাসেটগুলির পূর্ব-প্রোগ্রাম করা বোঝার পরিবর্তে, সিস্টেমটি খাওয়ানো ডেটা থেকে আলাদা বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে।
নিউরাল নেটওয়ার্কে সর্বাধিক ব্যবহৃত তিনটি নেটওয়ার্ক স্তর নিম্নরূপ:
- ইনপুট স্তর
- লুকানো স্তর
- আউটপুট স্তর
4. একটি perceptron ঠিক কি?
মানব মস্তিষ্কে পাওয়া জৈবিক নিউরন একটি পারসেপটনের সাথে তুলনীয়। পারসেপ্ট্রন দ্বারা একাধিক ইনপুট গৃহীত হয়, যা পরে অসংখ্য রূপান্তর এবং ফাংশন সম্পাদন করে এবং একটি আউটপুট তৈরি করে।
একটি পারসেপ্ট্রন নামক একটি লিনিয়ার মডেল বাইনারি শ্রেণীবিভাগে নিযুক্ত করা হয়। এটি বিভিন্ন ধরণের ইনপুট সহ একটি নিউরনকে অনুকরণ করে, প্রতিটির ওজন আলাদা।
নিউরন এই ওজনযুক্ত ইনপুটগুলি ব্যবহার করে একটি ফাংশন গণনা করে এবং ফলাফলগুলি আউটপুট করে।
5. একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক কি?
একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক হল একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) যার ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলির (DNN) মধ্যে বেশ কয়েকটি স্তর রয়েছে।
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর আর্কিটেকচার নিউরাল নেটওয়ার্ক। "গভীর" শব্দটি একটি একক স্তরে অনেকগুলি স্তর এবং ইউনিট সহ ফাংশনকে বোঝায়। বৃহত্তর স্তরের নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে আরও এবং বড় স্তর যুক্ত করে আরও সঠিক মডেল তৈরি করা যেতে পারে।
6. মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) ঠিক কী?
এমএলপি-তে ইনপুট, লুকানো এবং আউটপুট স্তরগুলি উপস্থিত থাকে, অনেকটা নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো। এটি এক বা একাধিক লুকানো স্তর সহ একটি একক-স্তর পারসেপ্ট্রনের অনুরূপভাবে নির্মিত।
একটি একক স্তর পারসেপ্ট্রনের বাইনারি আউটপুট শুধুমাত্র রৈখিক বিভাজ্য শ্রেণী (0,1) শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে, যেখানে MLP অরৈখিক শ্রেণীকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে।
7. একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি কী উদ্দেশ্যে কাজ করে?
একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন নির্ধারণ করে যে একটি নিউরন সবচেয়ে মৌলিক স্তরে সক্রিয় হওয়া উচিত কিনা। যেকোন অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ইনপুটগুলির ওজনযুক্ত যোগফল এবং পক্ষপাতকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করতে পারে। অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির মধ্যে রয়েছে স্টেপ ফাংশন, সিগময়েড, রিএলইউ, তানহ এবং সফটম্যাক্স।
8. গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট আসলে কি?
একটি খরচ ফাংশন বা একটি ত্রুটি কমানোর জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি হল গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট। একটি ফাংশনের স্থানীয়-গ্লোবাল মিনিমা খোঁজা লক্ষ্য। এটি ত্রুটি কমাতে মডেলটির অনুসরণ করা উচিত তা নির্দিষ্ট করে৷
9. খরচ ফাংশন ঠিক কি?
আপনার মডেল কতটা ভাল পারফর্ম করে তা মূল্যায়ন করার জন্য খরচ ফাংশন একটি মেট্রিক; এটি কখনও কখনও "ক্ষতি" বা "ত্রুটি" হিসাবে পরিচিত হয়। ব্যাকপ্রপাগেশনের সময়, এটি আউটপুট স্তরের ত্রুটি গণনা করতে ব্যবহার করা হয়।
আমরা নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে এটিকে পিছনে ঠেলে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াগুলিকে আরও এগিয়ে নেওয়ার জন্য সেই ভুলতাকে কাজে লাগাই।
10. কীভাবে গভীর নেটওয়ার্কগুলি অগভীর নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে যেতে পারে?
লুকানো স্তরগুলি ইনপুট এবং আউটপুট স্তর ছাড়াও নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে যুক্ত করা হয়। ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলির মধ্যে, অগভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি একক লুকানো স্তর নিয়োগ করে, যেখানে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অসংখ্য স্তর ব্যবহার করে।
একটি অগভীর নেটওয়ার্কের যেকোনো ফাংশনে ফিট করতে সক্ষম হওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি পরামিতি প্রয়োজন। গভীর নেটওয়ার্কগুলি অল্প সংখ্যক পরামিতি সহ ফাংশনগুলিকে আরও ভালভাবে মানিয়ে নিতে পারে কারণ এতে বেশ কয়েকটি স্তর অন্তর্ভুক্ত থাকে।
যে কোনো ধরনের ডেটা মডেলিংয়ের সাথে কাজ করার বহুমুখীতার কারণে ডিপ নেটওয়ার্কগুলিকে এখন পছন্দ করা হয়, তা বক্তৃতা বা ছবি স্বীকৃতির জন্যই হোক না কেন।
11. ফরোয়ার্ড প্রচার বর্ণনা করুন।
ফরওয়ার্ডিং প্রপাগেশন নামে পরিচিত একটি প্রক্রিয়ার মধ্যে সমাহিত স্তরে ওজন সহ ইনপুটগুলি একত্রে প্রেরণ করা হয়।
অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের আউটপুট প্রতিটি সমাহিত স্তরে গণনা করা হয় প্রক্রিয়াকরণের আগে নিম্নলিখিত স্তরে যেতে পারে।
প্রক্রিয়াটি ইনপুট স্তর থেকে শুরু হয় এবং চূড়ান্ত আউটপুট স্তরে অগ্রসর হয়, এইভাবে নামটি ফরওয়ার্ড প্রচার।
12. ব্যাকপ্রোপাগেশন কি?
যখন নিউরাল নেটওয়ার্কে ওজন এবং পক্ষপাতগুলি সামঞ্জস্য করা হয়, তখন ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন ব্যবহার করা হয় খরচ ফাংশন হ্রাস করার জন্য প্রথমে পর্যবেক্ষণ করে কিভাবে মান পরিবর্তন হয়।
প্রতিটি লুকানো স্তরের গ্রেডিয়েন্ট বোঝা এই পরিবর্তনটি গণনা করা সহজ করে তোলে।
ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন নামে পরিচিত প্রক্রিয়াটি আউটপুট স্তর থেকে শুরু হয় এবং ইনপুট স্তরগুলিতে পিছনে চলে যায়।
13. গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, আপনি গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং কীভাবে বুঝতে পারবেন?
গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং হল ব্যাকপ্রপাগেশনের সময় উদ্ভূত গ্রেডিয়েন্টের বিস্ফোরণের সমস্যা সমাধানের একটি পদ্ধতি (এমন একটি শর্ত যেখানে সময়ের সাথে সাথে উল্লেখযোগ্য ভুল গ্রেডিয়েন্ট জমা হয়, যা প্রশিক্ষণের সময় নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের ওজনে উল্লেখযোগ্য সমন্বয় ঘটায়)।
এক্সপ্লোডিং গ্রেডিয়েন্ট এমন একটি সমস্যা যা প্রশিক্ষণের সময় গ্রেডিয়েন্টগুলি খুব বড় হয়ে গেলে মডেলটিকে অস্থির করে তোলে। গ্রেডিয়েন্ট যদি প্রত্যাশিত সীমা অতিক্রম করে থাকে, গ্রেডিয়েন্ট মানগুলিকে পূর্বনির্ধারিত সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ মানের এলিমেন্ট-বাই-এলিমেন্ট পুশ করা হয়।
গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং প্রশিক্ষণের সময় একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের সংখ্যাগত স্থিতিশীলতা বাড়ায়, তবে মডেলের কর্মক্ষমতার উপর এটি ন্যূনতম প্রভাব ফেলে।
14. Softmax এবং ReLU ফাংশন কি কি?
Softmax নামক একটি সক্রিয়করণ ফাংশন 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি আউটপুট তৈরি করে। প্রতিটি আউটপুটকে ভাগ করা হয় যাতে সমস্ত আউটপুটের যোগফল এক হয়। আউটপুট স্তরগুলির জন্য, সফটম্যাক্স প্রায়শই নিযুক্ত করা হয়।
সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট, কখনও কখনও ReLU নামে পরিচিত, সর্বাধিক ব্যবহৃত অ্যাক্টিভেশন ফাংশন। যদি X ধনাত্মক হয়, এটি X কে আউটপুট করে, অন্যথায় এটি শূন্য বের করে। ReLU নিয়মিতভাবে সমাহিত স্তর প্রয়োগ করা হয়.
15. একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে কি 0 তে সেট করা সমস্ত ওজনের সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে?
নিউরাল নেটওয়ার্ক কখনই একটি প্রদত্ত কাজ সম্পূর্ণ করতে শিখবে না, তাই সমস্ত ওজন 0 থেকে শুরু করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব নয়।
ডেরিভেটিভগুলি W [1] তে প্রতিটি ওজনের জন্য একই থাকবে যদি সমস্ত ওজন শূন্য থেকে শুরু করা হয়, যার ফলে নিউরনগুলি একই বৈশিষ্ট্যগুলি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে শিখবে।
ওজনকে কেবল 0-তে আরম্ভ করা নয়, তবে ধ্রুবকের যে কোনও ফর্মে একটি সাবপার ফলাফল হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
16. একটি ব্যাচ এবং একটি পুনরাবৃত্তি থেকে একটি যুগকে কী আলাদা করে?
প্রসেসিং ডেটাসেট এবং গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট কৌশলগুলির বিভিন্ন ফর্ম ব্যাচ, পুনরাবৃত্তি এবং যুগ অন্তর্ভুক্ত। Epoch একটি সম্পূর্ণ ডেটাসেট সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে এগিয়ে এবং পিছনে উভয়ই জড়িত।
নির্ভরযোগ্য ফলাফল প্রদানের জন্য, ডেটাসেটটি প্রায়শই কয়েকবার পাস করা হয় কারণ এটি একটি একক চেষ্টায় পাস করা খুব বড়।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে বারবার অল্প পরিমাণে ডেটা চালানোর এই অনুশীলনটিকে পুনরাবৃত্তি বলা হয়। নিশ্চিত করার জন্য যে ডেটা সেট সফলভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অতিক্রম করে, এটিকে কয়েকটি ব্যাচ বা উপসেটে ভাগ করা যেতে পারে, যা ব্যাচিং নামে পরিচিত।
তথ্য সংগ্রহের আকারের উপর নির্ভর করে, তিনটি পদ্ধতিই - যুগ, পুনরাবৃত্তি এবং ব্যাচের আকার - মূলত ব্যবহার করার উপায় গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অ্যালগরিদম.
17. ব্যাচ স্বাভাবিককরণ এবং ড্রপআউট কি?
ড্রপআউট দৃশ্যমান এবং লুকানো উভয় নেটওয়ার্ক ইউনিট (সাধারণত নোডের 20 শতাংশ ড্রপ করে) এলোমেলোভাবে অপসারণ করে ডেটা ওভারফিটিং প্রতিরোধ করে। এটি নেটওয়ার্ককে একত্রিত করার জন্য প্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্তির সংখ্যাকে দ্বিগুণ করে।
শূন্যের গড় আউটপুট অ্যাক্টিভেশন এবং একটির স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি থাকার জন্য প্রতিটি স্তরের ইনপুটগুলিকে স্বাভাবিক করার মাধ্যমে, ব্যাচ স্বাভাবিকীকরণ হল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কর্মক্ষমতা এবং স্থিতিশীলতা বাড়ানোর একটি কৌশল।
18. কি ব্যাচ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট থেকে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টকে আলাদা করে?
ব্যাচ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট:
- সম্পূর্ণ ডেটাসেট ব্যাচ গ্রেডিয়েন্টের জন্য গ্রেডিয়েন্ট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
- প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং ধীরে ধীরে আপডেট হওয়া ওজন কনভারজেন্সকে কঠিন করে তোলে।
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট:
- স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে একটি একক নমুনা ব্যবহার করে।
- ঘন ঘন ওজন পরিবর্তনের কারণে, এটি ব্যাচ গ্রেডিয়েন্টের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে আরও দ্রুত একত্রিত হয়।
19. নিউরাল নেটওয়ার্কে অ-রৈখিকতা অন্তর্ভুক্ত করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
যতগুলি স্তরই থাকুক না কেন, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক অ-রৈখিকতার অনুপস্থিতিতে একটি পারসেপ্ট্রনের মতো আচরণ করবে, যা আউটপুটকে রৈখিকভাবে ইনপুটের উপর নির্ভর করে।
এটিকে অন্যভাবে বলতে গেলে, n স্তর এবং m লুকানো ইউনিট এবং লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক লুকানো স্তর ছাড়াই একটি লিনিয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের সমতুল্য এবং শুধুমাত্র রৈখিক বিচ্ছেদ সীমানা সনাক্ত করার ক্ষমতা সহ।
অ-রৈখিকতা ছাড়া, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক জটিল সমস্যা সমাধান করতে এবং সঠিকভাবে ইনপুট শ্রেণীবদ্ধ করতে অক্ষম।
20. গভীর শিক্ষায় টেনসর কী?
টেনসর নামে পরিচিত একটি বহুমাত্রিক অ্যারে ম্যাট্রিক্স এবং ভেক্টরের সাধারণীকরণ হিসাবে কাজ করে। এটি গভীর শিক্ষার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ তথ্য কাঠামো। মৌলিক ডেটা প্রকারের N-মাত্রিক অ্যারেগুলি টেনসরগুলিকে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়।
টেনসরের প্রতিটি উপাদানের একই ডেটা টাইপ রয়েছে এবং এই ডেটা টাইপ সর্বদা পরিচিত। এটা সম্ভব যে আকৃতির শুধুমাত্র একটি অংশ-যেমন, কতগুলো মাত্রা আছে এবং প্রতিটি কত বড়-জানা যায়।
এমন পরিস্থিতিতে যখন ইনপুটগুলিও সম্পূর্ণরূপে পরিচিত হয়, বেশিরভাগ ক্রিয়াকলাপ সম্পূর্ণরূপে পরিচিত টেনসর তৈরি করে; অন্যান্য ক্ষেত্রে, একটি টেনসরের ফর্ম শুধুমাত্র গ্রাফ এক্সিকিউশনের সময় প্রতিষ্ঠিত হতে পারে।
21. আপনি কীভাবে একটি গভীর শিক্ষার মডেলের জন্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশন বেছে নেবেন?
- এটি একটি লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন নিয়োগ করা বোধগম্য হয় যদি প্রত্যাশিত ফলাফলটি বাস্তব হয়।
- একটি সিগময়েড ফাংশন ব্যবহার করা উচিত যদি পূর্বাভাস দেওয়া আউটপুটটি একটি বাইনারি শ্রেণীর সম্ভাব্যতা হয়।
- একটি Tanh ফাংশন ব্যবহার করা যেতে পারে যদি প্রক্ষিপ্ত আউটপুটে দুটি শ্রেণীবিভাগ থাকে।
- গণনার সহজতার কারণে, ReLU ফাংশনটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য।
22. CNN বলতে কি বোঝ?
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ভিজ্যুয়াল ইমেজের মূল্যায়নে বিশেষজ্ঞ তাদের মধ্যে রয়েছে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN, বা ConvNet)। এখানে, নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিবর্তে যেখানে একটি ভেক্টর ইনপুটকে প্রতিনিধিত্ব করে, ইনপুটটি একটি মাল্টি-চ্যানেল ছবি।
মাল্টিলেয়ার পারসেপ্টরনগুলি সিএনএন দ্বারা একটি বিশেষ উপায়ে ব্যবহৃত হয় যার জন্য খুব কম প্রিপ্রসেসিং প্রয়োজন হয়।
23. অনেকগুলি CNN স্তর কি?
কনভোলিউশনাল লেয়ার: প্রধান স্তর হল কনভোলিউশনাল লেয়ার, যেটিতে বিভিন্ন ধরনের শিখনযোগ্য ফিল্টার এবং একটি গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্র রয়েছে। এই প্রাথমিক স্তরটি ইনপুট ডেটা নেয় এবং এর বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে।
ReLU স্তর: নেটওয়ার্কগুলিকে নন-লিনিয়ার করে, এই স্তরটি নেতিবাচক পিক্সেলকে শূন্যে পরিণত করে।
পুলিং লেয়ার: প্রসেসিং এবং নেটওয়ার্ক সেটিংস মিনিমাইজ করে, পুলিং লেয়ার ধীরে ধীরে রিপ্রেজেন্টেশনের স্থানিক আকারকে ছোট করে। সর্বোচ্চ পুলিং হল পুলিং এর সর্বাধিক ব্যবহৃত পদ্ধতি।
24. ওভার- এবং কম ফিটিং এর প্রভাব কি এবং আপনি কিভাবে এড়াতে পারেন?
এটিকে ওভারফিটিং বলা হয় যখন একটি মডেল প্রশিক্ষণ ডেটার জটিলতা এবং গোলমাল শিখে যায় যেখানে এটি মডেলের নতুন ডেটা ব্যবহারকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে।
লক্ষ্য ফাংশন শেখার সময় আরও অভিযোজিত ননলাইনার মডেলগুলির সাথে এটি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। একটি মডেলকে অটোমোবাইল এবং ট্রাক সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, তবে এটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট বক্স ফর্মের সাথে যানবাহন সনাক্ত করতে সক্ষম হতে পারে।
প্রদত্ত যে এটি শুধুমাত্র এক ধরনের ট্রাকে প্রশিক্ষিত ছিল, এটি একটি ফ্ল্যাটবেড ট্রাক সনাক্ত করতে সক্ষম নাও হতে পারে। প্রশিক্ষণের ডেটাতে, মডেলটি ভাল কাজ করে, কিন্তু বাস্তব জগতে নয়।
একটি আন্ডার-ফিটেড মডেল এমন একটিকে বোঝায় যা ডেটার উপর পর্যাপ্তভাবে প্রশিক্ষিত নয় বা নতুন তথ্যে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম নয়। এটি প্রায়শই ঘটে যখন একটি মডেলকে অপর্যাপ্ত বা ভুল ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা উভয়ই আন্ডারফিটিং দ্বারা আপস করা হয়।
মডেলের নির্ভুলতা অনুমান করার জন্য ডেটা পুনরায় নমুনা করা (কে-ফোল্ড ক্রস-ভ্যালিডেশন) এবং মডেলটি মূল্যায়ন করার জন্য একটি বৈধতা ডেটাসেট ব্যবহার করা ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং এড়ানোর দুটি উপায়।
25. গভীর শিক্ষায়, একটি RNN কি?
পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN), কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি সাধারণ প্রকার, সংক্ষেপে RNN। তারা জিনোম, হাতের লেখা, পাঠ্য এবং ডেটা সিকোয়েন্সগুলিকে অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে প্রক্রিয়া করার জন্য নিযুক্ত করা হয়। প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণের জন্য, RNNগুলি ব্যাকপ্রোপগেশন নিয়োগ করে।
26. অ্যাডাম অপটিমাইজার বর্ণনা কর
অ্যাডাম অপ্টিমাইজার, অভিযোজিত গতি নামেও পরিচিত, একটি অপ্টিমাইজেশান কৌশল যা বিক্ষিপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সহ গোলমালের পরিস্থিতি পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
দ্রুত কনভারজেন্সের জন্য প্রতি-প্যারামিটার আপডেট দেওয়ার পাশাপাশি, অ্যাডাম অপ্টিমাইজার ভরবেগের মাধ্যমে কনভারজেন্স বাড়ায়, নিশ্চিত করে যে কোনও মডেল স্যাডল পয়েন্টে আটকা পড়ে না।
27. গভীর অটোএনকোডার: তারা কি?
ডিপ অটোএনকোডার হল দুটি প্রতিসম গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কের সম্মিলিত নাম যা সাধারণত নেটওয়ার্কের এনকোডিং অর্ধেকের জন্য চার বা পাঁচটি অগভীর স্তর এবং ডিকোডিং অর্ধেকের জন্য চার বা পাঁচটি স্তরের আরেকটি সেট অন্তর্ভুক্ত করে।
এই স্তরগুলি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কের ভিত্তি তৈরি করে এবং বোল্টজম্যান মেশিন দ্বারা সীমাবদ্ধ। প্রতিটি RBM এর পরে, একটি গভীর অটোএনকোডার MNIST ডেটাসেটে বাইনারি পরিবর্তনগুলি প্রয়োগ করে৷
এগুলি অন্যান্য ডেটাসেটেও ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে RBM-এর চেয়ে গাউসিয়ান সংশোধনকৃত রূপান্তরগুলি পছন্দ করা হবে।
28. টেনসরফ্লোতে টেনসর বলতে কী বোঝায়?
এটি আরেকটি গভীর শিক্ষামূলক সাক্ষাৎকার প্রশ্ন যা নিয়মিত জিজ্ঞাসা করা হয়। একটি টেনসর একটি গাণিতিক ধারণা যা উচ্চ-মাত্রিক অ্যারে হিসাবে কল্পনা করা হয়।
টেনসরগুলি হল এই ডেটা অ্যারে যা নিউরাল নেটওয়ার্কে ইনপুট হিসাবে সরবরাহ করা হয় এবং বিভিন্ন মাত্রা এবং র্যাঙ্কিং রয়েছে।
29. একটি গণনামূলক গ্রাফের ব্যাখ্যা
একটি TensorFlow এর ভিত্তি হল একটি গণনামূলক গ্রাফ নির্মাণ। প্রতিটি নোড নোডের নেটওয়ার্কে কাজ করে, যেখানে নোডগুলি গাণিতিক ক্রিয়াকলাপের জন্য দাঁড়ায় এবং টেনসরগুলির জন্য প্রান্তগুলি।
এটিকে কখনও কখনও একটি "ডেটাফ্লো গ্রাফ" হিসাবে উল্লেখ করা হয় যেহেতু ডেটা একটি গ্রাফের আকারে প্রবাহিত হয়।
30. জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs): তারা কি?
ডিপ লার্নিং-এ, জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে জেনারেটিভ মডেলিং সম্পন্ন করা হয়। এটি একটি তত্ত্বাবধানহীন কাজ যেখানে ইনপুট ডেটাতে প্যাটার্ন চিহ্নিত করে ফলাফল তৈরি করা হয়।
বৈষম্যকারীকে জেনারেটর দ্বারা উত্পাদিত দৃষ্টান্তগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে জেনারেটরটি নতুন উদাহরণ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
31. আপনি আর্কিটেকচার ডিজাইন করার সময় নিউরাল নেটওয়ার্কে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য নিউরনের সংখ্যা এবং লুকানো স্তরগুলি কীভাবে চয়ন করবেন?
একটি ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জের প্রেক্ষিতে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার নির্মাণের জন্য প্রয়োজনীয় নিউরন এবং লুকানো স্তরগুলির সুনির্দিষ্ট সংখ্যা কোনো কঠিন এবং দ্রুত নিয়ম দ্বারা নির্ধারণ করা যায় না।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে, লুকানো স্তরের আকার ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলির আকারের মাঝখানে কোথাও পড়ে যাওয়া উচিত।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন তৈরির একটি প্রধান শুরু কয়েকটি সহজবোধ্য পদ্ধতিতে অর্জন করা যেতে পারে, যদিও:
অনুরূপ বাস্তব-বিশ্বের সেটিংসে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে পূর্বের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে যেকোন নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য কী সর্বোত্তম কার্য সম্পাদন করবে তা দেখার জন্য কিছু প্রাথমিক পদ্ধতিগত পরীক্ষা দিয়ে শুরু করা প্রতিটি অনন্য বাস্তব-জগতের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার সর্বোত্তম উপায়।
ইস্যু ডোমেন এবং পূর্বের নিউরাল নেটওয়ার্ক অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে নেটওয়ার্ক কনফিগারেশন নির্বাচন করা যেতে পারে। একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের সেটআপের মূল্যায়ন করার সময়, সম্পর্কিত সমস্যাগুলিতে ব্যবহৃত স্তর এবং নিউরনের সংখ্যা শুরু করার জন্য একটি ভাল জায়গা।
একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন দিয়ে শুরু করে প্রজেক্টেড আউটপুট এবং নির্ভুলতার উপর ভিত্তি করে নিউরাল নেটওয়ার্কের জটিলতা ধীরে ধীরে বাড়ানো উচিত।
32. গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার মাধ্যমে কি ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করা হয়?
- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং নামক একটি মেশিন লার্নিং দৃষ্টান্তে, মডেলটি ক্রমবর্ধমান পুরস্কারের ধারণাকে সর্বাধিক করার জন্য কাজ করে, ঠিক যেমন লাইভ জিনিসগুলি করে।
- গেমস এবং স্ব-চালিত যানবাহন উভয়ই জড়িত সমস্যা হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে শক্তিবৃদ্ধি শেখার.
- স্ক্রীনটি ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয় যদি উপস্থাপন করা সমস্যাটি একটি গেম হয়। পরবর্তী পর্যায়গুলির জন্য একটি আউটপুট তৈরি করার জন্য, অ্যালগরিদম পিক্সেলগুলিকে ইনপুট হিসাবে নেয় এবং কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অনেক স্তরের মাধ্যমে সেগুলিকে প্রক্রিয়া করে।
- মডেলের কর্মের ফলাফল, হয় অনুকূল বা খারাপ, শক্তিবৃদ্ধি হিসাবে কাজ করে।
উপসংহার
কার্যত প্রতিটি শিল্প এলাকায় অ্যাপ্লিকেশন সহ ডিপ লার্নিং বছরের পর বছর ধরে জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে।
কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে দক্ষ বিশেষজ্ঞদের সন্ধান করছে যারা এমন মডেল ডিজাইন করতে পারে যা গভীর শিক্ষা এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে মানুষের আচরণের প্রতিলিপি করে।
যে প্রার্থীরা তাদের দক্ষতা বৃদ্ধি করে এবং এই অত্যাধুনিক প্রযুক্তি সম্পর্কে তাদের জ্ঞান বজায় রাখে তারা আকর্ষণীয় পারিশ্রমিক সহ বিস্তৃত কাজের সুযোগ পেতে পারে।
আপনি এখন সাক্ষাত্কার দিয়ে শুরু করতে পারেন যে আপনি প্রায়শই অনুরোধ করা গভীর শিক্ষার ইন্টারভিউ প্রশ্নগুলির মধ্যে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবেন সে সম্পর্কে আপনার দৃঢ় ধারণা রয়েছে। আপনার উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী পদক্ষেপ নিন।
Hashdork এর পরিদর্শন করুন ইন্টারভিউ সিরিজ সাক্ষাত্কারের জন্য প্রস্তুত করতে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন