কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কি

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

নিউরাল প্রসেসিং

একটি ঐতিহ্যগত ডিজিটাল কম্পিউটার অনেক কাজ খুব ভালো করে। এটি খুব দ্রুত, এবং আপনি যা করতে বলেন ঠিক তাই করে।

দুর্ভাগ্যবশত, আপনি যে সমস্যাটি নিজেই সমাধান করতে চান তা সম্পূর্ণরূপে বুঝতে না পারলে এটি আপনাকে সাহায্য করতে পারে না।

আরও খারাপ, স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমগুলি শোরগোল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভালভাবে পরিচালনা করে না, তবে, বাস্তব জগতে, সেগুলি প্রায়শই পাওয়া যায়। একটি উত্তর হল একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN), একটি কম্পিউটার সিস্টেম যা এটি নিজেই শিখতে পারে।

প্রথম কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক 1958 সালে মনোবিজ্ঞানী ফ্র্যাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছিল। পারসেপ্ট্রন নামে পরিচিত, এটি মডেল করার চেষ্টা করেছিল কিভাবে মানুষের মস্তিষ্ক ভিজ্যুয়াল ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং বস্তুগুলিকে চিনতে শিখে।

অন্যান্য গবেষকরা মানব জ্ঞানের অধ্যয়নের জন্য অনুরূপ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেছেন।

অবশেষে, কেউ বুঝতে পেরেছে যে মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকারিতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের পাশাপাশি, ANNগুলি তাদের নিজস্ব উপযোগী সরঞ্জাম হতে পারে।

তাদের মিল এবং শেখার ক্ষমতার প্যাটার্ন তাদের অনেক সমস্যা মোকাবেলা করতে সক্ষম করে যা গণনাগত এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি দ্বারা সমাধান করা কঠিন বা অসম্ভব ছিল।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কি
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কি

1980 এর দশকের শেষের দিকে, অনেক বাস্তব-বিশ্ব ইনস্টিটিউট বিভিন্ন উদ্দেশ্যে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছিল।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রায়শই কেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে উল্লেখ করা হয় তা সত্ত্বেও, নামটি বরং জৈবিক মস্তিষ্কের অন্তর্গত যার উপর তারা মূলত ভিত্তি করে ছিল।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক এর গঠন


একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অনেকগুলি বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ উপাদানের মধ্যে সংযোগ তৈরি করে কাজ করে, প্রতিটি জৈবিক মস্তিষ্কের একক নিউরনের মতো।

এই নিউরনগুলি একটি ডিজিটাল কম্পিউটার দ্বারা শারীরিকভাবে তৈরি বা সিমুলেট করা যেতে পারে।

প্রতিটি নিউরনে অনেক ইনপুট সংকেত থাকে এবং তারপরে, একটি অভ্যন্তরীণ ওজন সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে, একটি একক আউটপুট সংকেত তৈরি করে যা সাধারণত অন্য নিউরনে ইনপুট হিসাবে পাঠানো হয়।


নিউরনগুলি ঘনিষ্ঠভাবে আন্তঃসংযুক্ত এবং বিভিন্ন স্তরে সংগঠিত। ইনপুট স্তর ইনপুট গ্রহণ করে, আউটপুট স্তর চূড়ান্ত ফলাফল তৈরি করে।

সাধারণত এক বা একাধিক লুকানো স্তর দুটির মধ্যে স্যান্ডউইচ করা হয়। এই কাঠামোটি ডেটার সঠিক থ্রুপুট ভবিষ্যদ্বাণী করা বা জানা অসম্ভব করে তোলে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে শিখে

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সাধারণত তাদের সমস্ত নিউরনের জন্য এলোমেলো ওজন দিয়ে শুরু হয়। এর মানে হল যে তারা কিছু “জানেন না” এবং নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য প্রশিক্ষিত হতে হবে যার জন্য তারা উদ্দিষ্ট। সাধারণভাবে বলতে গেলে, একটি ANN গঠনের জন্য দুটি পদ্ধতি রয়েছে, সমস্যাটি সমাধান করার উপর নির্ভর করে।

একটি স্ব-সংগঠিত আরএনএ (যাকে প্রায়ই কোহোনেন বলা হয়, এটির উদ্ভাবকের পরে) প্রচুর পরিমাণে ডেটার সংস্পর্শে আসে এবং ডেটাতে প্যাটার্ন এবং সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করার প্রবণতা থাকে। গবেষকরা প্রায়ই পরীক্ষামূলক ডেটা বিশ্লেষণ করতে এই ধরনের ব্যবহার করেন।

বিপরীতে, একটি পিছনে-প্রচারকারী আরএনএ, নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য মানুষের দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়।

প্রশিক্ষণের সময়কালে, প্রশিক্ষক মূল্যায়ন করেন যে আরএনএ আউটপুট সঠিক কিনা।

ক্লাউড কম্পিউটিং কি

যদি এটি সঠিক হয়, আউটপুট তৈরি করে এমন নিউরাল সংশোধন সহগগুলিকে শক্তিশালী করা হয়, যদি আউটপুটটি ভুল হয়, দায়ী সংশোধন সহগগুলি হ্রাস পায়।

এই ধরনের প্রায়ই জ্ঞানীয় গবেষণা এবং সমস্যা-সমাধান অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।


একটি একক কম্পিউটারে স্থাপন করা, একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি ঐতিহ্যগত অ্যালগরিদমিক সমাধানের চেয়ে ধীর। RNA-এর সমান্তরাল প্রকৃতি, তবে, এটিকে একাধিক প্রসেসর দিয়ে তৈরি করার অনুমতি দেয়, এটি খুব কম উন্নয়ন খরচে উচ্চ গতির সুবিধা দেয়।

সমান্তরাল আর্কিটেকচার নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে খুব দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। যখন এটি একটি সেন্সর মেশিন থেকে ভয়েস বা ডেটা শনাক্তকরণের মতো তথ্যের বৃহৎ, ক্রমাগত প্রবাহের ক্ষেত্রে আসে, তখন ANNগুলি তাদের রৈখিক সমকক্ষের তুলনায় অনেক দ্রুত কাজ করতে পারে।


কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জটিল এবং প্রায়শই অসম্পূর্ণ ডেটা নিয়ে কাজ করে এমন বিভিন্ন বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। এর মধ্যে প্রথমটি হল ভিজ্যুয়াল প্যাটার্ন এবং স্পিচ রিকগনিশনের স্বীকৃতি।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কি

উপরন্তু, সাম্প্রতিক টেক্সট-টু-স্পীচ প্রোগ্রামগুলি ANN ব্যবহার করেছে। অনেক হস্তাক্ষর পার্সার (যেমন জনপ্রিয় PDA তে ব্যবহৃত) ANN দ্বারা চালিত হয়।

আইফোনের মোবাইলের দাম বেশি হয় কেনো


স্বয়ংক্রিয় এবং রোবোটিক কারখানাগুলি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা নিরীক্ষণ করা হচ্ছে যা যন্ত্রপাতি নিয়ন্ত্রণ করে, তাপমাত্রার সেটিংস সামঞ্জস্য করে, ত্রুটিগুলি নির্ণয় করে এবং আরও অনেক কিছু।

এই ANNগুলি দক্ষ শ্রম যোগ বা প্রতিস্থাপন করতে পারে, তাই কম লোক বেশি কাজ করতে পারে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কঅর্থনৈতিক ব্যবহার


ANN এর অর্থনৈতিক ব্যবহার সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ হতে পারে।

বড় আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি বন্ড রেটিং, ক্রেডিট স্কোরিং, লক্ষ্য বিপণন, এবং ঋণ আবেদন মূল্যায়নের মতো ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে RNA ব্যবহার করেছে।

এই সিস্টেমগুলি সাধারণত তাদের পূর্বসূরীদের তুলনায় মাত্র কয়েক শতাংশ পয়েন্ট বেশি নির্ভুল, কিন্তু জড়িত অর্থের পরিমাণের কারণে, তারা খুব লাভজনক।

এআই: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি

RNAs এখন প্রতারণার সম্ভাব্য ক্ষেত্রে ক্রেডিট কার্ড লেনদেন বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।


অন্যান্য ধরনের অপরাধ উদঘাটনের জন্যও আরএনএ ব্যবহার করা হয়।অনেক মার্কিন বিমানবন্দরে বোমা সনাক্তকারীরা বিস্ফোরক রাসায়নিকের উপস্থিতির জন্য বাতাসে উপাদান বিশ্লেষণ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।