কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস (এএনএন) হ'ল একটি কম্পিউটারিং সিস্টেমের টুকরো যা মানুষের মস্তিষ্কের তথ্য বিশ্লেষণ ও প্রক্রিয়াজাতকরণের পদ্ধতি অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) ভিত্তি এবং এমন সমস্যা সমাধান করে যা মানব বা পরিসংখ্যানগত মান দ্বারা অসম্ভব বা কঠিন প্রমাণিত হয়। এএনএনের স্ব-শিক্ষার ক্ষমতা রয়েছে যা তাদের আরও ডেটা উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে আরও ভাল ফলাফল করতে সক্ষম করে।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এএনএন) ভেঙে দেওয়া
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস (এএনএন) অর্থনীতির সব সেক্টরে ব্যবহারের জন্য জীবন-পরিবর্তনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশের পথ তৈরি করছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্ল্যাটফর্মগুলি যে এএনএন তে নির্মিত তা কাজ করার traditionalতিহ্যগত পদ্ধতিতে ব্যাহত হচ্ছে। অনলাইনে ভার্চুয়াল সহকারী অর্ডার মুদিগুলি অনলাইনে অন্যান্য ভাষায় অনুবাদ করা থেকে সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য চ্যাটবটগুলির সাথে কথোপকথন করা, এআই প্ল্যাটফর্মগুলি লেনদেনকে সহজতর করে এবং পরিষেবাগুলিকে নগন্যতম খরচে সকলের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলছে।
পদ্ধতিটা কিভাবে কাজ করে?
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের মতো তৈরি করা হয়েছে, নিউরন নোডগুলি একটি ওয়েবের মতো আন্তঃসংযুক্ত। মানব মস্তিষ্কে নিউরন নামক কয়েক বিলিয়ন কোষ রয়েছে। প্রতিটি নিউরন একটি কোষের দেহ দ্বারা গঠিত যা মস্তিষ্ক থেকে তথ্য (ইনপুট) এবং দূরে (আউটপুট) দিকে নিয়ে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য দায়ী responsible এএনএন-তে কয়েক হাজার বা হাজারো কৃত্রিম নিউরন রয়েছে যার নাম প্রসেসিং ইউনিট, যা নোডের সাথে সংযুক্ত। এই প্রসেসিং ইউনিটগুলি ইনপুট এবং আউটপুট ইউনিট দিয়ে তৈরি। ইনপুট ইউনিট অভ্যন্তরীণ ওজন সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ধরণের এবং তথ্যের কাঠামো গ্রহণ করে এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি আউটপুট রিপোর্ট তৈরি করার জন্য উপস্থাপিত তথ্য সম্পর্কে জানার চেষ্টা করে। ফলস্বরূপ বা আউটপুট নিয়ে আসার জন্য যেমন মানুষের বিধি ও নির্দেশিকা প্রয়োজন, তেমনি এএনএনগুলিও আউটপুট ফলাফলগুলি নিখুঁত করতে ব্যাকপ্রোপেশন, ত্রুটির পিছনের প্রসারণের সংক্ষিপ্তকরণ নামে কিছু শিক্ষণীয় নিয়ম ব্যবহার করে।
একটি এএনএন প্রাথমিকভাবে একটি প্রশিক্ষণ পর্বের মধ্য দিয়ে যায় যেখানে এটি দৃষ্টিভঙ্গি, শব্দগতভাবে বা টেক্সটিক্যালি ডেটাতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে শেখে। এই তত্ত্বাবধানের পর্যায়ে, নেটওয়ার্কটি উত্পাদিত তার আসল আউটপুটটির তুলনা করে যা এটি উত্পাদন করতে বোঝায়, অর্থাত কাঙ্ক্ষিত আউটপুট। উভয় ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যটি ব্যাকপ্রোপেশন ব্যবহার করে সামঞ্জস্য করা হয়। এর অর্থ হল যে প্রকৃত এবং কাঙ্ক্ষিত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যটি সর্বনিম্ন সম্ভাব্য ত্রুটি না তৈরি হওয়া পর্যন্ত ইউনিটগুলির মধ্যে এর সংযোগের ওজন সামঞ্জস্য করতে আউটপুট ইউনিট থেকে ইনপুট ইউনিটগুলিতে যেতে পশ্চাৎ কাজ করে।
প্রশিক্ষণ এবং তদারকির পর্যায়ে, বাইনারি সংখ্যার সাথে হ্যাঁ / না প্রশ্ন প্রকার ব্যবহার করে এএনএনকে শেখানো হয় এবং এর ফলাফল কী হওয়া উচিত তা শেখানো হয়। উদাহরণস্বরূপ, যে ব্যাংক সময় মতো ক্রেডিট কার্ডের জালিয়াতি সনাক্ত করতে চায় তাদের এই প্রশ্নগুলির সাথে চারটি ইনপুট ইউনিট খাওয়ানো যেতে পারে: (1) ব্যবহারকারীর আবাসিক দেশ থেকে কোনও ভিন্ন দেশে লেনদেন হয় কি? (২) কার্ডটি যে ওয়েবসাইটটি ব্যাঙ্কের ঘড়ির তালিকায় সংস্থাগুলি বা দেশগুলির সাথে অনুমোদিত হিসাবে ব্যবহার করা হচ্ছে? (3) লেনদেনের পরিমাণটি কি $ 2, 000 এর চেয়ে বড়? (৪) লেনদেনের বিলে থাকা নামটি কি কার্ডধারকের নামের মতো? ব্যাংক "জালিয়াতি সনাক্ত করা" প্রতিক্রিয়া হ্যাঁ হ্যাঁ হ্যাঁ হ্যাঁ না হতে চায়, যা বাইনারি ফর্ম্যাটটিতে 1 1 1 0. হবে যদি নেটওয়ার্কটির আসল আউটপুট 1 0 1 0 হয় তবে এটি তার ফলাফলগুলিকে সামঞ্জস্য করে যতক্ষণ না এটি তার সাথে মিলে যায় এমন একটি আউটপুট সরবরাহ করে until 1 1 1 0. প্রশিক্ষণের পরে, কম্পিউটার সিস্টেম জালিয়াতি লেনদেনের জন্য ব্যাংককে প্রচুর অর্থ সাশ্রয় করতে সতর্ক করতে পারে।
বাস্তবিক দরখাস্তগুলো
ক্রিয়াকলাপের সমস্ত ক্ষেত্রে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করা হয়েছে। ইমেল পরিষেবা সরবরাহকারীরা ব্যবহারকারীর ইনবক্স থেকে স্প্যাম সনাক্ত এবং মুছতে এএনএন ব্যবহার করে; সম্পদ পরিচালকরা এটি কোনও সংস্থার শেয়ারের দিকনির্দেশের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করেন; ক্রেডিট রেটিং সংস্থাগুলি তাদের ক্রেডিট স্কোরিং পদ্ধতিগুলি উন্নত করতে এটি ব্যবহার করে; ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মগুলি তাদের দর্শকদের কাছে সুপারিশগুলি ব্যক্তিগতকৃত করতে এটি ব্যবহার করে; প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য চ্যাটবটগুলি এএনএন-এর সাথে বিকাশিত হয়; গভীর শেখার অ্যালগরিদমগুলি কোনও ইভেন্টের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এএনএন ব্যবহার করে; এবং এএনএন সংস্থার তালিকা একাধিক খাত, শিল্প এবং দেশ জুড়ে চলে।
