মেশিন লার্নিংয়ে অগ্রগতির সাথে, একটি উচ্চ রাস্তা হয়েছে। ডিপ লার্নিংকে এমন জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত সবচেয়ে উন্নত প্রযুক্তি হিসাবে বিবেচনা করা হয় যা প্রচুর ডেটা সেট ব্যবহার করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কী সম্পর্কিত এই ব্লগটি আপনাকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রাথমিক ধারণাগুলির সাথে পরিচয় করিয়ে দেবে এবং কীভাবে তারা জটিল ডেটা-চালিত সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডিপ লার্নিংয়ের গভীর-জ্ঞান পেতে, আপনি লাইভের জন্য তালিকাভুক্ত করতে পারেন 24/7 সমর্থন এবং আজীবন অ্যাক্সেস সহ এডুরেকা দ্বারা।
এখানে বিষয়গুলির একটি তালিকা এতে অন্তর্ভুক্ত করা হবে ব্লগ:
- নিউরাল নেটওয়ার্ক কী?
- ডিপ লার্নিং কী?
- এআই, এমএল এবং, ডিএল এর মধ্যে পার্থক্য
- ডিপ লার্নিংয়ের দরকার
- ডিপ লার্নিং ইউজ কেস
- নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক উদাহরণ সহ ব্যাখ্যা করা হয়েছে
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের সাধারণ সংজ্ঞা
মানব মস্তিষ্কের সাথে সামঞ্জস্য রেখে, ক নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকারিতা অনুকরণ করার জন্য নির্মিত হয়েছিল । মানব মস্তিষ্ক একাধিক নিউরন দ্বারা গঠিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক, একইভাবে, একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) একাধিক পারসেপ্ট্রন দ্বারা গঠিত (পরে ব্যাখ্যা করা হয়েছে)।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে তিনটি গুরুত্বপূর্ণ স্তর থাকে:
- ইনপুট স্তর: নাম অনুসারে, এই স্তরটি প্রোগ্রামার দ্বারা সরবরাহ করা সমস্ত ইনপুট গ্রহণ করে।
- লুকানো স্তর: ইনপুট এবং আউটপুট স্তরের মাঝে হাইড লেয়ার হিসাবে পরিচিত স্তরগুলির একটি সেট রয়েছে। এই স্তরে, গণনা সম্পাদনা করা হয় যার ফলাফল আউটপুট হয়।
- আউটপুট স্তর: ইনপুটগুলি লুকানো স্তরের মাধ্যমে একের পরিকল্পিত রূপান্তরিত হয় যা শেষ পর্যন্ত এর মাধ্যমে আউটপুট প্রদান করে স্তর
নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে কাজ করে তার গভীরতায় Beforeোকার আগে ডিপ লার্নিং কী তা বুঝতে পারি।
ডিপ লার্নিং কি?
ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি উন্নত ক্ষেত্র যা বহু-মাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণে জড়িত উচ্চ-গণনামূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমাধান করতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ধারণাগুলি ব্যবহার করে। এটি খুব ন্যূনতম মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন তা নিশ্চিত করে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে।
জাভা কি একটি টোকেন
তাহলে ডিপ লার্নিং ঠিক কী?
ডিপ লার্নিং একটি উন্নত মেশিন লার্নিংয়ের উপ-ক্ষেত্র যা মস্তিষ্কের গঠন এবং ফাংশন দ্বারা অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তাকে আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক বলে।
এআই, এমএল এবং ডিএল এর মধ্যে পার্থক্য (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম ডিপ লার্নিং)
লোকেরা প্রায়শই এটি ভাবতে থাকে , , এবং গভীর জ্ঞানার্জন তাদের সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে বলে একই। উদাহরণস্বরূপ, সিরি এআই, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের একটি অ্যাপ্লিকেশন।
তাহলে এই প্রযুক্তিগুলি কীভাবে সম্পর্কিত?
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের আচরণ নকল করতে মেশিন পাওয়ার বিজ্ঞান।
- মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) এর একটি উপসেট যা মেশিনগুলিকে ডেটা খাওয়ানোর মাধ্যমে সিদ্ধান্ত নেওয়ার বিষয়ে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
- গভীর জ্ঞানার্জন মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপসেট যা জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ধারণাটি ব্যবহার করে।
এটির সংক্ষিপ্তসার হিসাবে, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং আন্তঃসংযুক্ত ক্ষেত্র। মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং সমাধানের জন্য অ্যালগরিদম এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি সেট সরবরাহ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সহায়তা করে ডেটা-চালিত সমস্যা।
এখন আপনি বেসিকগুলির সাথে পরিচিত হন, তবে ডিপ লার্নিংয়ের প্রয়োজনীয়তার কারণ কী তা বোঝা যাক।
গভীর শিক্ষার প্রয়োজন: ditionতিহ্যবাহী মেশিন লার্নিংয়ের অ্যালগরিদম এবং কৌশলগুলির সীমাবদ্ধতা
প্রযুক্তিগত জগতের মধ্যে মেশিন লার্নিং একটি বড় অগ্রগতি ছিল, এটি একঘেয়ে এবং সময় সাশ্রয়ী কার্যগুলির অটোমেশনের দিকে পরিচালিত করে, এটি জটিল সমস্যা সমাধানে এবং স্মার্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। তবে মেশিন লার্নিংয়ে কয়েকটি ত্রুটি ছিল যা ডিপ লার্নিংয়ের উত্থানের দিকে পরিচালিত করেছিল।
এখানে মেশিন লার্নিংয়ের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
- উচ্চ মাত্রিক ডেটা প্রক্রিয়া করতে অক্ষম: মেশিন লার্নিং কেবলমাত্র ভেরিয়েবলের একটি ছোট সেট থাকা তথ্যের ছোট মাত্রাগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে। যদি আপনি 100 এর ভেরিয়েবলযুক্ত ডেটা বিশ্লেষণ করতে চান তবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যাবে না।
- বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানুয়াল: এমন একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন যেখানে আপনার 100 প্রিডেক্টর ভেরিয়েবল রয়েছে এবং আপনার কেবলমাত্র তাৎপর্যগুলি সঙ্কুচিত করতে হবে। এটি করার জন্য আপনাকে প্রতিটি ভেরিয়েবলের মধ্যে থাকা সম্পর্কটিকে ম্যানুয়ালি অধ্যয়ন করতে হবে এবং আউটপুটটি পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে কোনটি গুরুত্বপূর্ণ তা নির্ধারণ করতে হবে। এই কাজটি একজন বিকাশকারীর পক্ষে অত্যন্ত ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ।
- অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং চিত্র প্রক্রিয়াজাতকরণের জন্য আদর্শ নয়: যেহেতু অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য উচ্চ-মাত্রিক ডেটা প্রয়োজন, তাই মেশিন লার্নিং চিত্রের ডেটা সেটগুলি প্রক্রিয়া করতে ব্যবহার করা যায় না, এটি কেবলমাত্র সীমিত সংখ্যক বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডেটা সেটগুলির জন্য আদর্শ।
এর গভীরতায় Beforeোকার আগে নিউরাল নেটওয়ার্কস, আসুন একটি আসল-বিশ্বের ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিবেচনা করা যাক যেখানে ডিপ লার্নিং বাস্তবায়িত হয়।
ডিপ লার্নিং ইউজ কেস / অ্যাপ্লিকেশন
আপনি কি জানেন যে পেপাল তার ১ 170০ মিলিয়নেরও বেশি গ্রাহক দ্বারা চার বিলিয়ন লেনদেন থেকে 235 বিলিয়ন ডলারের বেশি অর্থ প্রদানের প্রক্রিয়া করে? এটি অন্যান্য কারণে সম্ভাব্য জালিয়াতি কার্যক্রম চিহ্নিত করতে এই বিশাল পরিমাণের ডেটা ব্যবহার করে।
ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমের সাহায্যে, পেপাল কোনও নির্দিষ্ট লেনদেন প্রতারণামূলক কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে তার ডাটাবেসে সঞ্চিত সম্ভাব্য জালিয়াতির ধরণগুলির পর্যালোচনা ছাড়াও তাদের গ্রাহকের ক্রয়ের ইতিহাস থেকে ডেটা মাইন করেছিল।
সংস্থাটি প্রায় 10 বছর ধরে ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির উপর নির্ভর করে। প্রাথমিকভাবে, জালিয়াতি পর্যবেক্ষণ দলটি সহজ, লিনিয়ার মডেলগুলি ব্যবহার করত। কিন্তু বছরের পর বছর ধরে সংস্থাটি ডিপ লার্নিং নামে আরও একটি উন্নত মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিতে স্যুইচ করেছে।
পেপালের কে ওয়াংয়ের জালিয়াতি ঝুঁকি পরিচালক এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট উদ্ধৃত:
“আমরা আরও আধুনিক, উন্নত মেশিন লার্নিং থেকে যা উপভোগ করি তা হ'ল আরও অনেক বেশি ডেটা গ্রাহ্য করার স্তর এবং বিমূর্ততার স্তরগুলি হ্যান্ডেল করা এবং এমন একটি জিনিস 'দেখতে' সক্ষম করতে সক্ষম যা একটি সহজ প্রযুক্তি দেখতে পাবে না এমনকি এমনকি মানুষেরাও দেখতে পাবে দেখতে সক্ষম হবে না। '
একটি সাধারণ লিনিয়ার মডেল প্রায় 20 টি ভেরিয়েবল গ্রাস করতে সক্ষম। তবে ডিপ লার্নিং প্রযুক্তির সাহায্যে কেউ হাজারো ডেটা পয়েন্ট চালাতে পারবেন। সুতরাং, বাস্তবায়ন দ্বারা গভীর শিক্ষণ প্রযুক্তি, পেপাল শেষ পর্যন্ত যে কোনও জালিয়াতি সনাক্ত করতে লক্ষ লক্ষ লেনদেন বিশ্লেষণ করতে পারে ক্রিয়াকলাপ
এখন আসুন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের গভীরতায় চলে যাই এবং বুঝতে পারি যে তারা কীভাবে কাজ করে।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে কাজ করে?
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বোঝার জন্য আমাদের এটিকে ভেঙে ফেলা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের সবচেয়ে বেসিক ইউনিট, অর্থাত্ পারসেপ্ট্রন বোঝা দরকার।
পারসেপ্ট্রন কী?
পারসেপ্ট্রন একটি একক স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক যা লিনিয়ার ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটির 4 টি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান রয়েছে:
- ইনপুটস
- ওজন এবং বায়াস
- সামেশন ফাংশন
- সক্রিয়করণ বা রূপান্তর ফাংশন
পারসেপ্ট্রনের পেছনের মূল যুক্তিটি নিম্নরূপ:
ইনপুট স্তর থেকে প্রাপ্ত ইনপুটগুলি (এক্স) তাদের নির্ধারিত ওজন ডাব্লু দিয়ে গুণিত হয়। এর পরে গুণিত মানগুলি ওয়েটড সুম গঠনের জন্য যুক্ত করা হয়। ইনপুটগুলির ওজনযুক্ত যোগফল এবং তাদের সম্পর্কিত ওজনগুলি প্রাসঙ্গিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশনে প্রয়োগ করা হয়। অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সংশ্লিষ্ট আউটপুটটিতে ইনপুটটিকে মানচিত্র করে।
ডিপ লার্নিংয়ে ওজন এবং বায়াস
কেন আমাদের প্রতিটি ইনপুটকে ওজন নির্ধারণ করতে হবে?
একবার ইনপুট ভেরিয়েবলটি নেটওয়ার্কে খাওয়ানো হয়, এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া মানটিকে ইনপুটটির ওজন হিসাবে নির্ধারিত করা হয়। প্রতিটি ইনপুট ডেটার পয়েন্টের ওজন নির্দেশ করে যে ফলাফলটি পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে সেই ইনপুটটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ।
অন্যদিকে বায়াস প্যারামিটার আপনাকে সক্রিয়করণ ফাংশন কার্ভটি এমনভাবে সামঞ্জস্য করতে দেয় যাতে একটি সুনির্দিষ্ট আউটপুট অর্জিত হয়।
সামেশন ফাংশন
ইনপুটগুলি কিছু ওজন নির্ধারিত হয়ে গেলে, সংশ্লিষ্ট ইনপুট এবং ওজনের পণ্য নেওয়া হবে। এই সমস্ত পণ্য যুক্ত করা আমাদের ওজনযুক্ত যোগফল দেয়। এটি সমষ্টি ফাংশন দ্বারা সম্পন্ন হয়।
অ্যাক্টিভেশন ফাংশন
অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির প্রধান লক্ষ্য হ'ল আউটপুটে ওজনফলকে ম্যাপ করা। অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যেমন তানহ, আরএলইউ, সিগময়েড এবং আরও অনেকগুলি রূপান্তর ফাংশনের উদাহরণ।
পারসেপ্ট্রনগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে আরও জানতে, আপনি এটির মাধ্যমে যেতে পারেন ব্লগ
আমাদের আগে এই ব্লগটি গুটিয়ে রাখুন, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে পরিচালনা করে তা বোঝার জন্য একটি সাধারণ উদাহরণ আসুন।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করা হয়েছে
এমন একটি দৃশ্যের কথা বিবেচনা করুন যেখানে আপনি একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) তৈরি করতে যা ছবিগুলিকে দুটি শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করে:
- ক্লাস এ: রোগাক্রান্ত পাতার ছবিযুক্ত
- ক্লাস বি: রোগাক্রান্ত পাতার ছবি রয়েছে
সুতরাং আপনি কীভাবে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেন যা পাতাগুলি রোগাক্রান্ত এবং অসুস্থ ফসলে ভাগ করে দেয়?
প্রক্রিয়াটি সর্বদা প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং ইনপুটটিকে এমনভাবে রূপান্তরকরণের সাথে শুরু করা হয় যাতে এটি সহজে প্রক্রিয়া করা যায়। আমাদের ক্ষেত্রে, প্রতিটি পাতার চিত্রটি চিত্রের মাত্রার উপর নির্ভর করে পিক্সেলে বিভক্ত হবে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি চিত্রটি 30 বাই 30 পিক্সেলের সমন্বয়ে গঠিত হয়, তবে পিক্সেলের মোট সংখ্যা 900 হবে These এই পিক্সেলগুলি ম্যাট্রিক হিসাবে উপস্থাপিত হয়, যা পরে নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট স্তরটিতে খাওয়ানো হয়।
ঠিক কীভাবে আমাদের মস্তিস্কের নিউরন রয়েছে যা চিন্তাভাবনা এবং সংযোগ স্থাপনে সহায়তা করে, একজন এএনএনের অনুধাবক রয়েছে যা ইনপুট গ্রহণ করে এবং ইনপুট স্তর থেকে লুকানো এবং অবশেষে আউটপুট স্তরটিতে তাদের প্রেরণ করে প্রক্রিয়া করে।
ইনপুটটি ইনপুট স্তর থেকে লুকানো স্তরে যাওয়ার পরে, প্রতিটি ইনপুটটিতে একটি প্রাথমিক এলোমেলো ওজন নির্ধারিত হয়। ইনপুটগুলি তারপরে তাদের সংশ্লিষ্ট ওজনগুলির সাথে গুণিত হয় এবং তাদের যোগফল পরবর্তী লুকানো স্তরে ইনপুট হিসাবে প্রেরণ করা হয়।
এখানে, বায়াস নামে একটি সংখ্যাসূচক মান প্রতিটি পারসেপ্ট্রনকে দেওয়া হয়, যা প্রতিটি ইনপুটের ওজনের সাথে যুক্ত। তদ্ব্যতীত, প্রতিটি পারসেপট্রন অ্যাক্টিভেশন বা ট্রান্সফর্মেশন ফাংশনের মধ্য দিয়ে যায় যা নির্দিষ্ট পারসেপ্ট্রন সক্রিয় হয় কিনা তা নির্ধারণ করে।
একটি অ্যাক্টিভেটেড পারসেপ্ট্রন পরবর্তী স্তরটিতে ডেটা প্রেরণে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিতে, ডেসেপট্রনগুলি আউটপুট স্তরে না পৌঁছানো পর্যন্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা প্রচার করা হয় (ফরোয়ার্ড প্রসারণ)।
আউটপুট স্তরে, সম্ভাব্যতা উত্পন্ন হয় যা সিদ্ধান্ত নেয় যে ডেটা ক্লাস এ বা ক্লাস বি এর অন্তর্ভুক্ত কিনা ides
সহজ মনে হচ্ছে, তাই না? ঠিক আছে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির পিছনে ধারণাটি সম্পূর্ণরূপে মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকারিতার উপর ভিত্তি করে। আপনার বিভিন্ন গাণিতিক ধারণা এবং অ্যালগরিদমের গভীর-জ্ঞান প্রয়োজন। আপনাকে শুরু করার জন্য এখানে ব্লগগুলির একটি তালিকা রয়েছে:
আপনি যদি এই ব্লগটিকে প্রাসঙ্গিক বলে মনে করেন তবে এটিতে দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা এডুরেকা দ্বারা। টেনসরফ্লো সার্টিফিকেশন ট্রেনিং কোর্সের সাথে এডুরেকা ডিপ লার্নিং প্রশিক্ষণার্থীদের রিয়েল-টাইম প্রকল্পগুলি এবং সফটম্যাক্স ফাংশন, অটো-এনকোডার নিউরাল নেটওয়ার্কস, সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) এর মত ধারণাগুলি সহ বেসিক এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ এবং অনুকূলকরণে দক্ষ হতে সহায়তা করে।