ডিপ লার্নিং কী? ডিপ লার্নিং দিয়ে শুরু করা

ডিপ লার্নিং কী?

এই ব্লগে, আমি কি বিষয়ে কথা বলতে হবে গভীর জ্ঞানার্জন যা আজকাল উত্তপ্ত গুঞ্জন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্সের মতো ক্ষেত্রগুলিতে বিনিয়োগ করে এমন একটি বিশাল সংখ্যক শিল্পে দৃ roots়তার সাথে এর শিকড় ফেলেছে। উদাহরণস্বরূপ, গুগল তার ভয়েস এবং চিত্র স্বীকৃতি অ্যালগরিদমে গভীর শিক্ষার ব্যবহার করছে যেখানে নেটফ্লিক্স এবং অ্যামাজন তাদের গ্রাহকের আচরণ বুঝতে এটি ব্যবহার করছে। আসলে, আপনি এটি বিশ্বাস করবেন না, তবে এমআইটি-র গবেষকরা গভীর শিখন ব্যবহার করে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছেন।এখন, কল্পনা করুন বিশ্বের বিপ্লব করতে কতটা সম্ভাব্য গভীর শিক্ষার রয়েছে এবং সংস্থাগুলি কীভাবে এর জন্য সন্ধান করবে ।গভীর শিক্ষার বিষয়ে কথা বলার আগে অবশ্যই মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে এর সম্পর্কটি বুঝতে হবে। এই সম্পর্কটি বোঝার সহজতম উপায় হ'ল নীচের চিত্রটি দিয়ে যাওয়া:

ডুমুর: ডিপ লার্নিং কী - এআই টেকনোলজিস টাইমলাইন

এখানে, ছবিতে আপনি দেখতে পারেন যে মেশিন লার্নিং এআই-এর একটি উপসেট। এটি আমাদের বুদ্ধিমান মেশিনগুলি তৈরি করতে পারি যা তার নিজের উপর সরবরাহিত ডেটা সেট এর উপর ভিত্তি করে শিখতে পারে তার জন্য এটি বোঝায়। আরও আপনি লক্ষ্য করবেন যে ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপসেট যেখানে একই রকমের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয় যাতে যেসব ক্ষেত্রে পূর্বের চিহ্নটি সম্পাদন করা হয়নি সেখানে আরও ভাল নির্ভুলতা অর্জন করা যায়। ফোএই গভীর শিখন টিউটোরিয়ালে আমি আলোচ্য বিষয়গুলি হ'ল:

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
• মেশিন লার্নিং
• এমএল এর ত্রুটি
• ডিপ লার্নিং কী?
• ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন

শিল্প স্তরের প্রকল্পগুলির সাথে প্রত্যয়িত হন এবং আপনার ক্যারিয়ারের দ্রুত ট্র্যাক করুন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

ডুমুর: ডিপ লার্নিং কী - কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

এআই শব্দটি 1956 সালে জন ম্যাকার্থি দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক হিসাবেও পরিচিত। এআই এর পেছনের ধারণাটি মোটামুটি সহজ তবে আকর্ষণীয়, যা বুদ্ধিমান মেশিনগুলি তৈরি করে যা নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে পারে। আপনি এটি একটি বিজ্ঞান ফ্যান্টাসি হিসাবে মনে করতে পারেন, তবে প্রযুক্তি এবং কম্পিউটিং পাওয়ারের সাম্প্রতিক বিকাশের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি বাস্তবে দিনের পর দিন কাছে এসে গেছে বলে মনে হয়।

মেশিন লার্নিং: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে এক ধাপ

এখন, আপনি এআই এর সাথে পরিচিত, আসুন আমরা মেশিন লার্নিং সম্পর্কে সংক্ষেপে কথা বলি এবং যখন আমরা বলি যে আমরা প্রোগ্রামিং মেশিনগুলি শিখতে চাই তখন এর অর্থ কী means আসুন আমরা মেশিন লার্নিংয়ের একটি খুব বিখ্যাত সংজ্ঞা দিয়ে শুরু করি:

'একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম টি E এর সাথে কিছু টাস্ক টি এবং কিছু পারফরম্যান্স পরিমাপের ক্ষেত্রে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে বলেছে, যদি টি দ্বারা এর পারফরম্যান্স, পি দ্বারা পরিমাপ করা হয়, তবে অভিজ্ঞতা E এর সাথে উন্নতি করে” ' - টম মিশেল, কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয়

সুতরাং, আপনি যদি নিজের প্রোগ্রামটির পূর্বাভাস দিতে চান তবে একটি ব্যস্ত চৌরাস্তা (টাস্ক টি) এ ট্র্যাফিকের নিদর্শনগুলি, আপনি এটি কোনও ট্র্যাফিক প্যাটার্ন (অভিজ্ঞতা ই) এর তথ্য সহ একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দিয়ে চালাতে পারেন। এখন, পূর্বাভাসের যথার্থতা (পারফরম্যান্স পরিমাপ পি) নির্ভর করে যে প্রোগ্রামটি সফলভাবে ডেটা সেট থেকে শিখেছে কিনা (অভিজ্ঞতা ই)।

মূলত, মেশিন লার্নিংকে এক ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) হিসাবে উল্লেখ করা হয় যা কম্পিউটারকে বিশাল পরিমাণে ডেটা প্রকাশ করে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে শেখার দক্ষতা সরবরাহ করে। মেশিন লার্নিংয়ের পেছনের মূল নীতিটি হ'ল ডেটা সেটগুলি থেকে শিখতে এবং ত্রুটি হ্রাস করার চেষ্টা করা বা তাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সত্য হওয়ার সম্ভাবনা সর্বাধিক করে তোলা।

মেশিন লার্নিংয়ের ত্রুটিগুলি

• উচ্চ মাত্রিক ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় ditionতিহ্যবাহী এমএল অ্যালগরিদমগুলি কার্যকর হয় না, এ কারণেই আমাদের প্রচুর পরিমাণে ইনপুট এবং আউটপুট রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, হস্তাক্ষর স্বীকৃতির ক্ষেত্রে আমাদের কাছে প্রচুর পরিমাণে ইনপুট রয়েছে যেখানে আমাদের বিভিন্ন ধরণের হস্তাক্ষর সম্পর্কিত বিভিন্ন ধরণের ইনপুট যুক্ত থাকবে।

• দ্বিতীয় বড় চ্যালেঞ্জটি হ'ল কম্পিউটারকে কী কী বৈশিষ্ট্যগুলি দেখা উচিত তা বলা যা ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার পাশাপাশি এটি করার সময় আরও সঠিকতা অর্জনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। এই খুব প্রক্রিয়া হিসাবে উল্লেখ করা হয় বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ।

অ্যালগরিদমে কাঁচা ডেটা খাওয়ানো খুব কমই কাজ করে এবং এ কারণেই বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন .তিহ্যবাহী মেশিন লার্নিংয়ের কার্যপ্রবাহের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। অতএব, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ছাড়াই প্রোগ্রামারটির পক্ষে চ্যালেঞ্জ বাড়ায় যেহেতু অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা খুব বেশি নির্ভর করে প্রোগ্রামার কতটা অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ on সুতরাং, এই মেশিন লার্নিং মডেল বা অ্যালগরিদমগুলিকে জটিল সমস্যা যেমন অবজেক্ট রিকোনিশন, হস্তাক্ষর স্বীকৃতি, এনএলপি (প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং) ইত্যাদি প্রয়োগ করা খুব কঠিন very

গভীর জ্ঞানার্জন

গভীর শেখা এমন একমাত্র পদ্ধতি যার মাধ্যমে আমরা বৈশিষ্ট্য আহরণের চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে পারি। এর কারণ হল গভীর শিক্ষণ মডেলগুলি নিজেরাই সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফোকাস করতে শেখার পক্ষে সক্ষম, প্রোগ্রামারটির কাছ থেকে সামান্য গাইডেন্সের প্রয়োজন। মূলত, গভীর মস্তিষ্ক আমাদের মস্তিষ্কের যেভাবে কাজ করে তা অনুকরণ করে অর্থাৎ এটি অভিজ্ঞতা থেকে শিখায়। আপনি জানেন যে, আমাদের মস্তিষ্ক কোটি কোটি নিউরন নিয়ে গঠিত যা আমাদের আশ্চর্যজনক কাজ করতে দেয়। এমনকি এক বছরের বাচ্চাটির মস্তিষ্ক জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে যা সুপার কম্পিউটার ব্যবহার করেও সমাধান করা খুব কঠিন। উদাহরণ স্বরূপ:

• তাদের পিতামাতার চেহারা এবং বিভিন্ন বস্তুর স্বীকৃতি দিন।
• বিভিন্ন স্বরকে বৈষম্যমূলক করে এবং এমনকি তার / তার কন্ঠের ভিত্তিতে কোনও নির্দিষ্ট ব্যক্তিকে চিনতে পারে।
• অন্যান্য ব্যক্তি এবং আরও অনেকের মুখের অঙ্গভঙ্গি থেকে অনুকরণ আঁকুন।

আসলে, আমাদের মস্তিষ্ক বছরের পর বছর ধরে এই ধরনের কাজগুলি করার জন্য নিজেকে সচেতনভাবে প্রশিক্ষণ দিয়েছে trained এখন, প্রশ্ন আসে, গভীর জ্ঞান কিভাবে মস্তিষ্কের কার্যকারিতা নকল করে? ঠিক আছে, গভীর শিক্ষণ কৃত্রিম নিউরনের ধারণাটি ব্যবহার করে যা আমাদের মস্তিস্কে জৈবিক নিউরনগুলির মতো একইভাবে কাজ করে। অতএব, আমরা বলতে পারি যে ডিপ লার্নিং একটি সাবফিল্ড যন্ত্র শেখা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক নামক মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্য দ্বারা অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদমের সাথে সম্পর্কিত।

এখন, এটি বুঝতে একটি উদাহরণ নেওয়া যাক। মনে করুন আমরা এমন একটি সিস্টেম তৈরি করতে চাই যা একটি চিত্রের বিভিন্ন লোকের মুখকে চিনতে পারে।যদি আমরা এটি একটি সাধারণ মেশিন লার্নিং সমস্যা হিসাবে সমাধান করি তবে আমরা মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন চোখ, নাক, কান ইত্যাদি সংজ্ঞায়িত করব এবং তারপরে, সিস্টেমটি সনাক্ত করবে যে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি তার নিজের জন্য আরও গুরুত্বপূর্ণ।

এখন, গভীর শিক্ষা এই এক ধাপ এগিয়ে নেয়। গভীর শেখা গভীরভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কারণে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এমন বৈশিষ্ট্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সন্ধান করে, অন্যদিকে মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে আমাদের এই বৈশিষ্ট্যগুলি ম্যানুয়ালি সংজ্ঞায়িত করতে হয়েছিল।

ডুমুর: ডিপ নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে স্বীকৃতির মুখোমুখি

উপরের চিত্রটিতে প্রদর্শিত হিসাবে ডিপ লার্নিং নিম্নরূপে কাজ করে:

• সর্বনিম্ন স্তরে, নেটওয়ার্ক স্থানীয় বৈপরীত্যের ধরণগুলিকে গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে স্থির করে।
• চোখ, নাক এবং মুখের সাদৃশ্যযুক্ত জিনিসগুলিতে স্থির করতে নীচের স্তরটি স্থানীয় বিপরীতে patterns নিদর্শনগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম
• শেষ অবধি, শীর্ষ স্তরটি টেমপ্লেটগুলির মুখের জন্য সেই মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রয়োগ করতে সক্ষম।
• একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক এর প্রতিটি ধারাবাহিক স্তরগুলিতে আরও এবং আরও জটিল বৈশিষ্ট্য রচনা করতে সক্ষম।

আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন যে কীভাবে ফেসবুক আপনার দ্বারা আপলোড করা ছবিতে উপস্থিত সমস্ত ব্যক্তিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল বা ট্যাগ করে? ঠিক আছে, উপরের উদাহরণে যেমন বলা হয়েছে তেমনই ফ্যাশনে ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে। এখন, আপনি ডিপ লার্নিংয়ের সক্ষমতা বুঝতে পেরেছেন এবং ফলাফলগুলি প্রভাবিত করতে পারে এমন সমস্ত বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আমাদের খুব কম ধারণা রয়েছে এমন ক্ষেত্রে এটি কীভাবে মেশিন লার্নিংকে কার্যকর করতে পারে। অতএব, ডিপ নেটওয়ার্ক সঠিক লেবেল ছাড়াই ইনপুট ডেটা সমন্বিত ডেটা সেট থেকে ইনফেরেন্সগুলি অঙ্কন করে মেশিন লার্নিংয়ের অপূর্ণতা কাটিয়ে উঠতে পারে।

ডিপ লার্নিং কি | ডিপ লার্নিং সরলীকৃত | এডুরেকা

ডিপ লার্নিং এর অ্যাপ্লিকেশন

গভীর শিক্ষাগ্রহণমূলক ব্লগটি এটির সামনে এগিয়ে চলুন, আসুন এর আসল শক্তিগুলি বোঝার জন্য ডিপ লার্নিংয়ের বাস্তব জীবনের কিছু অ্যাপ্লিকেশনগুলি দেখি।

• কন্ঠ সনান্তকরণ

আপনারা সবাই সিরির কথা শুনেছেন, এটি হলেন অ্যাপলের ভয়েস নিয়ন্ত্রিত বুদ্ধিমান সহকারী। অন্যান্য বড় জায়ান্টদের মতো অ্যাপলও তার পরিষেবাগুলিকে আগের চেয়ে আরও উন্নত করতে ডিপ লার্নিংয়ে বিনিয়োগ শুরু করেছে।

সিরির মতো বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং ভয়েস নিয়ন্ত্রিত বুদ্ধিমান সহকারী ক্ষেত্রে, একটি গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আরও নির্ভুল শাব্দিক মডেল বিকাশ করা যায় এবং বর্তমানে গভীর শিক্ষার বাস্তবায়নের জন্য সর্বাধিক সক্রিয় ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি। সহজ কথায়, আপনি এমন সিস্টেম তৈরি করতে পারেন যা নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে পারে বা নিজের অনুসারে নিজেকে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং অতএব, আগে থেকে সমস্ত সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিয়ে আরও ভাল সহায়তা সরবরাহ করতে পারে।

• স্বয়ংক্রিয় মেশিন অনুবাদ

নতুনদের জন্য প্লিজ স্কুয়েল টিউটোরিয়াল

আমরা সকলেই জানি যে গুগল তাত্ক্ষণিকভাবে 100 টি বিভিন্ন মানব ভাষার মধ্যে অনুবাদ করতে পারে, এটি খুব দ্রুত যাদু দ্বারা। পিছনে প্রযুক্তি গুগল অনুবাদ বলা হয় যন্ত্রানুবাদ এবং এমন লোকদের জন্য ত্রাণকর্তা হয়ে উঠেছে যারা কথা বলার ভাষার পার্থক্যের কারণে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে পারে না। এখন, আপনি ভাবছেন যে এই বৈশিষ্ট্যটি দীর্ঘকাল ধরে রয়েছে, সুতরাং, এতে নতুন কী আছে? আমি আপনাকে বলি যে গত দু'বছর ধরে গভীর জ্ঞানার্জনের সহায়তায় গুগল তার গুগল অনুবাদে মেশিন অনুবাদ সম্পর্কিত পদ্ধতির সম্পূর্ণরূপে সংস্কার করেছে। প্রকৃতপক্ষে, গভীর অনুবাদ শেখার গবেষকরা যারা ভাষা অনুবাদ সম্পর্কে প্রায় কিছুই জানেন না তারা তুলনামূলকভাবে সহজ মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি এগিয়ে নিয়ে আসছেন যা বিশ্বের সেরা বিশেষজ্ঞ-নির্মিত ভাষা অনুবাদ সিস্টেমকে মারধর করে। ক্রমটির কোনও প্রাক প্রসেসিং ছাড়াই পাঠ্য অনুবাদ সম্পাদন করা যেতে পারে, অ্যালগরিদমকে শব্দ এবং তাদের ম্যাপিংয়ের মধ্যে একটি নতুন ভাষায় নির্ভরতা শিখতে দেয়। বৃহত্তর পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সজ্জিত নেটওয়ার্কগুলি এই অনুবাদটি সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।

• তাত্ক্ষণিক ভিজ্যুয়াল অনুবাদ

আপনি যেমন জানেন যে গভীর শিখনটি এমন চিত্রগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে অক্ষর রয়েছে এবং চিঠিগুলি দৃশ্যে রয়েছে। একবার চিহ্নিত হয়ে গেলে এগুলি পাঠ্য, অনুবাদিত এবং অনুবাদিত পাঠ্য সহ চিত্রটি পুনরায় তৈরি করা যেতে পারে। এটি প্রায়শই বলা হয় তাত্ক্ষণিক ভিজ্যুয়াল অনুবাদ ।

এখন, আপনি এমন কোনও পরিস্থিতি কল্পনা করুন যেখানে আপনি অন্য কোনও দেশে গিয়েছেন যার মাতৃভাষা আপনার জানা নেই। ঠিক আছে, চিন্তার দরকার নেই, গুগল ট্রান্সলেট এর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে আপনি এগিয়ে যেতে পারেন এবং অন্য ভাষায় লিখিত চিহ্ন বা শপ বোর্ডগুলি পড়তে তাত্ক্ষণিক ভিজ্যুয়াল অনুবাদ করতে পারেন। এটি কেবলমাত্র ডিপ লার্নিংয়ের কারণে সম্ভব হয়েছে।

বিঃদ্রঃ: আপনি এগিয়ে যান এবং গুগল অনুবাদ অ্যাপ্লিকেশন ডাউনলোড করতে পারেন এবং উপরের চিত্রটি ব্যবহার করে আশ্চর্যজনক তাত্ক্ষণিক ভিজ্যুয়াল অনুবাদটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন।

• আচরণ: স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালিত গাড়ি

গুগল ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে WAYMO নামে পরিচিত তাদের স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি উদ্যোগ নেওয়ার চেষ্টা করছে। সুতরাং, পুরানো হ্যান্ড-কোডেড অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করার পরিবর্তে, তারা এখন এমন প্রোগ্রাম সিস্টেম করতে পারে যা বিভিন্ন সেন্সর দ্বারা সরবরাহিত ডেটা ব্যবহার করে তারা শিখতে পারে। ডিপ লার্নিং এখন বেশিরভাগ উপলব্ধি কার্যের পাশাপাশি অনেকগুলি নিম্ন-স্তরের নিয়ন্ত্রণ কার্যের সর্বোত্তম পন্থা। সুতরাং, এখন এমনকি এমন লোকেরা যারা গাড়ি চালানো জানেন না বা অক্ষম রয়েছে, তারা অন্য কারও উপর নির্ভর করেই এগিয়ে যেতে পারেন এবং যাত্রা শুরু করতে পারেন।

এখানে আমি কয়েকটি বিখ্যাত বাস্তব জীবনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে উল্লেখ করেছি যেখানে ডিপ লার্নিং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে এবং আশাব্যঞ্জক ফলাফল দেখানো হচ্ছে। অনেকগুলি ক্ষেত্রের সাথে গভীর জ্ঞানের আরও অনেক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা এখনও সন্ধান করা হয়নি।

সুতরাং, এটি সংক্ষেপে গভীর শিক্ষা সম্পর্কে। আমি নিশ্চিত যে এতক্ষণে আপনি মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পেরেছিলেন যে পাশাপাশি ডিপ লার্নিং বিভিন্ন বাস্তব-জীবনের প্রয়োগের জন্য কীভাবে কার্যকর হতে পারে। এখন, এই গভীর শিখন টিউটোরিয়াল সিরিজের আমার পরবর্তী ব্লগে, আমরা তাদের প্রয়োগের সাথে তাদের প্রয়োগের সাথে বিভিন্ন ধারণা এবং অ্যালগরিদম ডিপ লার্নিংয়ে গভীরভাবে ডুব দেব।

আপনি যখন ডিপ লার্নিং সম্পর্কে জানেন তবে এটি পরীক্ষা করে দেখুন এডুরেকা, বিশ্বস্ত জুড়ে 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা by টেনসরফ্লো সার্টিফিকেশন ট্রেনিং কোর্সের সাথে এডুরেকা ডিপ লার্নিং শিখর প্রশিক্ষকদের প্রশিক্ষণ এবং রিয়েল টাইম প্রকল্প এবং অ্যাসাইনমেন্টের পাশাপাশি সফটম্যাক্স ফাংশন, অটো-এনকোডার নিউরাল নেটওয়ার্কস, সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) এর মত ধারণাগুলি ব্যবহার করে বেসিক এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দক্ষ করতে সহায়তা করে।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে মন্তব্য বিভাগে এটি উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।