একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা বোঝানো হয়। এটি আন্তঃসংযুক্ত কৃত্রিম নিউরনগুলির একটি জটিল সিরিজ যা মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণে তৈরি করা হয়েছে এবং তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা হয়েছে৷
নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?
একটি নিউরন মানব মস্তিষ্কের সবচেয়ে মৌলিক কোষ। একটি মানুষের মস্তিষ্কে অনেক বিলিয়ন নিউরন থাকে, যা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক গঠন করে।
এই নিউরনগুলি অনেকগুলি ইনপুট নেয়, আমরা যা দেখি এবং শুনি তা থেকে শুরু করে এর মধ্যে থাকা সমস্ত কিছুতে আমরা কেমন অনুভব করি এবং তারপরে অন্যান্য নিউরনে বার্তা পাঠায়, যা পালাক্রমে প্রতিক্রিয়া জানায়। কর্মক্ষম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা মানুষকে চিন্তা করতে সক্ষম করে, এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ, শিখতে।
বিপুল পরিমাণ ডেটা গ্রহণ, এটি প্রক্রিয়াকরণ এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি পদ্ধতি হিসাবে, মানুষের মস্তিষ্কের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের কাছে পরিচিত সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটিং শক্তি।
PASIEKA / Getty Images
নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রকার
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রযুক্তিগতভাবে একটি জৈবিক শব্দ, যখন একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা নির্ভরশীল নিউরাল নেটওয়ার্কের ধরনের। যদিও শব্দটি নিজেই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক বোঝাতে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়, আপনি প্রায়শই দেখতে পাবেন যে লোকেরা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কেবলমাত্র নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে উল্লেখ করে৷
স্বাভাবিকভাবে, মানুষের মস্তিষ্কের একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কৃত্রিমভাবে নির্মিত নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে অনেক আলাদা। তবুও, তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য তারা যে মৌলিক উপায়ে কাজ করে তা একই থাকে৷
যদিও একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি নিখুঁত বিনোদন হবে না, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মস্তিষ্কের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং মডেল করা হয়, এই নেটওয়ার্কগুলির কম্পিউটিং শক্তির কারণে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়?
মানুষ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, যেমন, চিন্তা। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অনেকটা একইভাবে কাজ করে তবে কিছুটা কম পরিমাণে, কারণ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এখনও মানুষের মস্তিষ্কে পাওয়া জটিলতা এবং শক্তির সাথে মেলে না৷
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর শিক্ষার মাধ্যমে আরও জটিল, প্রাণবন্ত এবং শক্তিশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সক্ষম করে, যা একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক স্বাধীনভাবে শেখার এবং নিজের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া।
মানুষ-সদৃশ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ (বা শেখানোর) জন্য যথেষ্ট ডেটা দিয়ে সম্ভব।A. I., যেমনটি চলচ্চিত্রে দেখা যায়, আজও এটি বিদ্যমান নেই, তবে যদি এটি কখনও হয়, নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে গভীর শিক্ষা এই বুদ্ধিমত্তাকে শক্তিশালী করবে৷
FAQ
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
ডিপ লার্নিং নামেও পরিচিত, এটি A. I-তে মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপ-ক্ষেত্র। মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতার উপর মডেল করা অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করা। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে সাংখ্যিক নিদর্শনগুলি চিনতে এবং ছবি, পাঠ্য বা অডিওর মতো বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে অনুবাদ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
এটি গভীর নিউরাল অ্যালগরিদমের একটি শ্রেণি যা প্রায়ই ভিজ্যুয়াল চিত্র বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি চিত্র গ্রহণ করে এবং ফিল্টার ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে এবং এটি মূলত চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, শ্রেণিবিন্যাস এবং বিভাজন করার জন্য ব্যবহৃত হয়৷
পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
এটি এক ধরনের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সাধারণত বক্তৃতা শনাক্তকরণ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ভাষা অনুবাদ এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণে সাধারণ সাময়িক সমস্যা সমাধানের জন্য অনুক্রমিক ডেটা বা সময়-সিরিজ ডেটা ব্যবহার করে৷
