নিউরাল নেটওয়ার্ক: তারা কী এবং কীভাবে তারা আপনার জীবনকে প্রভাবিত করে

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নিউকনগুলির (নার্ভ কোষ) মানুষের মধ্যে কীভাবে কাজ করে সেভাবে একইভাবে যোগাযোগ করা তথ্য, (তথ্য) থেকে ট্রান্সমিট, প্রক্রিয়া এবং শিখতে পরিকল্পিত সংযুক্ত ইউনিট বা নোডগুলির কম্পিউটার মডেল।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

প্রযুক্তিতে, স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলিকে প্রায়ই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) বা স্নায়ু জাল বলে অভিহিত করা হয় যা তাদের পরে তৈরি করা জৈবিক স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলির থেকে আলাদা হতে পারে। ANN এর পিছনে মূল ধারণা হল যে মানব মস্তিষ্কটি সবচেয়ে জটিল এবং বুদ্ধিমান "কম্পিউটার" যা বিদ্যমান। মস্তিষ্কে ব্যবহৃত তথ্য প্রক্রিয়াকরণের গঠন ও পদ্ধতিতে যতদূর সম্ভব ANN মডেল তৈরি করে, গবেষকরা আশা করেন যে মানব বুদ্ধিমত্তাগুলির সাথে যোগাযোগ করা বা অতিক্রম করা কম্পিউটার তৈরি করা। নিউরাল নেটগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), মেশিন লার্নিং (এমএল), এবং গভীর শেখার বর্তমান অগ্রগতির একটি মূল উপাদান।

কিভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ: একটি তুলনা

কিভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করে এবং দুই ধরনের (জৈবিক এবং কৃত্রিম) মধ্যে পার্থক্য বুঝতে, আসুন 15 টি স্টাফ অফিস ভবন এবং ফোন লাইন এবং স্যুইচবোর্ডগুলির উদাহরণ ব্যবহার করে যা বিল্ডিং, পৃথক মেঝে এবং পৃথক অফিসগুলিতে কল করে। আমাদের 15-অফিসের অফিস বিল্ডিং প্রতিটি পৃথক অফিস একটি নিউরন (কম্পিউটার নেটওয়ার্কিং বা নোড কোষের জীববিজ্ঞানে কোষ) উপস্থাপন করে। বিল্ডিং নিজেই একটি কাঠামো যা 15 টি মেঝে (একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক) সিস্টেমে আয়োজিত অফিসগুলির একটি সেট ধারণ করে।

জৈবিক স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলিতে উদাহরণ প্রয়োগ করা, যে স্যুইচবোর্ডটি কল গ্রহণ করে সেগুলি সম্পূর্ণ বিল্ডিংয়ের যেকোন মেঝেতে কোনও অফিসে সংযোগ করতে লাইন থাকে। উপরন্তু, প্রতিটি অফিসে যে কোনও মেঝেতে পুরো বিল্ডিংয়ের প্রতিটি অন্য অফিসে সংযোগ করে। কল্পনা করুন যে কোনও কল আসে (ইনপুট) এবং স্যুইচবোর্ড এটিতে কোনও অফিসে স্থানান্তর করে^য় মেঝে, যা সরাসরি একটি অফিসে স্থানান্তর 11^ম মেঝে, তারপর সরাসরি 5 এটি একটি অফিসে স্থানান্তর যা^ম মেঝে। মস্তিষ্কে, প্রতিটি নিউরন বা নার্ভ কোষ (একটি অফিস) সরাসরি তার সিস্টেমে বা স্নায়ুতন্ত্র (বিল্ডিং) এর মধ্যে অন্য কোন নিউরনের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে পারে। কোনও উত্তর বা রেজোলিউশন (আউটপুট) না হওয়া পর্যন্ত তথ্যটি (কল) অন্য কোন নিউরন (অফিস) এ প্রেরিত বা কী প্রয়োজন তা জানতে প্রেরণ করা যেতে পারে।

যখন আমরা ANN এ এই উদাহরণটি প্রয়োগ করি, তখন এটি আরও জটিল হয়ে যায়। ভবনের প্রতিটি মেঝেটির নিজস্ব সুইচবোর্ড প্রয়োজন, যা শুধুমাত্র একই মেঝেতে অফিসগুলিতে সংযোগ করতে পারে এবং সেইসাথে উপরে ও নীচে মেঝেতে সুইচবোর্ডগুলি সংযুক্ত করতে পারে। প্রতিটি অফিস শুধুমাত্র একই মেঝে এবং যে মেঝে জন্য সুইচবোর্ড অন্যান্য অফিসে সরাসরি সংযোগ করতে পারেন। সকল নতুন কল অবশ্যই প্রথম তলায় সুইচবোর্ড দিয়ে শুরু করতে হবে এবং 15 নম্বর পর্যন্ত সংখ্যাসূচক ক্রমে প্রতিটি পৃথক মেঝেতে স্থানান্তর করা আবশ্যক^ম কল শেষ করতে পারেন আগে মেঝে। চলুন এটা কিভাবে কাজ করে তা দেখতে গতিতে রাখুন।

কল্পনা করুন যে একটি কল (ইনপুট) আসে 1^St মেঝে সুইচবোর্ড এবং 1 অফিসে পাঠানো হয়^St মেঝে (নোড)। এরপর কলটি অন্য অফিসগুলিতে (নোড) মধ্যে সরাসরি স্থানান্তর করা হয়^St মেঝে পর্যন্ত এটি পরবর্তী মেঝে থেকে পাঠানো প্রস্তুত। তারপর কল 1 ফিরে পাঠানো আবশ্যক^St মেঝে সুইচবোর্ড, তারপর এটি 2 স্থানান্তর যা^য় মেঝে সুইচবোর্ড। এই একই ধাপগুলি এক পর্যায়ে এক তলা পুনরাবৃত্তি করে, এই প্রক্রিয়াটি প্রতিটি মেঝেতে 15 তলা পর্যন্ত চলবে।

এএনএনগুলিতে, নোড (অফিস) স্তরগুলিতে (ইমারতের মেঝে) ব্যবস্থা করা হয়। তথ্য (একটি কল) সবসময় ইনপুট স্তর মাধ্যমে আসে (1^St মেঝে এবং এর সুইচবোর্ড) এবং পরবর্তী স্তরটিতে যাওয়ার আগে প্রতিটি লেয়ার (মেঝে) দ্বারা প্রেরিত এবং প্রক্রিয়া করা উচিত। প্রতিটি স্তর (মেঝে) সেই কল সম্পর্কে একটি নির্দিষ্ট বিবরণ প্রক্রিয়া করে এবং পরবর্তী স্তরটিতে কলটির সাথে ফলাফল পাঠায়। কল আউটপুট স্তর পৌঁছে যখন (15^ম মেঝে এবং তার সুইচবোর্ড), এটি স্তর 1-14 থেকে প্রক্রিয়াকরণ তথ্য রয়েছে। নোড (অফিস) 15^ম লেয়ার (মেঝে) অন্য সমস্ত স্তর (মেঝে) থেকে উত্তর বা রেজোলিউশন (আউটপুট) নিয়ে আসা ইনপুট এবং প্রক্রিয়াকরণের তথ্য ব্যবহার করে।

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং মেশিন লার্নিং

স্নায়ু জাল মেশিন লার্নিং বিভাগের অধীনে এক ধরনের প্রযুক্তি। প্রকৃতপক্ষে, স্নায়ু জাল গবেষণা এবং উন্নয়ন অগ্রগতি এম.এল. মধ্যে অগ্রগতি ebbs এবং প্রবাহের সাথে শক্তভাবে সংযুক্ত করা হয়েছে। নিউরাল নেটগুলি ডাটা প্রসেসিং ক্ষমতা প্রসারিত করে এবং এমএল এর কম্পিউটিং পাওয়ারকে বাড়িয়ে তোলে, ডেটা ভলিউম প্রসেস করতে পারে যা প্রসেস করা যায় তবে আরও জটিল কাজগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতাও বাড়ায়।

1943 সালে ওয়াল্টার পিটস এবং ওয়ারেন ম্যাকক্লুকের দ্বারা এএনএনগুলির জন্য প্রথম নথিভুক্ত কম্পিউটার মডেল তৈরি করা হয়েছিল। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং মেশিন লার্নিংয়ের প্রাথমিক আগ্রহ এবং গবেষণায় অবশেষে 1969 সালের মধ্যে নবীন আগ্রহের ক্ষুদ্র ক্ষয়ক্ষতির সাথে কমপক্ষে ধীর হয়ে পড়ে। সেই সময়ের কম্পিউটারগুলি কেবল এই অঞ্চলের অগ্রগতিতে পর্যাপ্ত বা বড় যথেষ্ট প্রসেসর ছিল না এবং এমএল এবং নিউরাল নেটগুলির জন্য প্রয়োজনীয় বিশাল পরিমাণ তথ্য পাওয়া যায় নি।

ইন্টারনেটের বৃদ্ধি এবং সম্প্রসারণ (এবং এইভাবে ইন্টারনেটের মাধ্যমে বিপুল পরিমাণে তথ্য অ্যাক্সেস) বরাবর কম্পিউটিং পাওয়ার ব্যাপক বৃদ্ধি, সেই প্রাথমিক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করেছে। নিউরাল নেট এবং এমএল এখন আমরা কয়েকটি নামকরণের জন্য, মুখের মধ্যে সনাক্তকরণ, চিত্র প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং অনুসন্ধান, এবং রিয়েল-টাইম ভাষা অনুবাদ হিসাবে প্রতিদিন দেখতে এবং প্রযুক্তির মধ্যে সহায়ক।

দৈনন্দিন জীবনে নিউরাল নেটওয়ার্ক উদাহরণ

ANN প্রযুক্তির মধ্যে একটি মোটামুটি জটিল বিষয়, যাইহোক, এটি প্রতিদিন আমাদের জীবনের উপর প্রভাব ফেলার উপায়গুলির ক্রমবর্ধমান সংখ্যায় অন্বেষণ করার জন্য কিছু সময় নেওয়ার যোগ্য। এখানে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন শিল্পগুলির দ্বারা বর্তমানে ব্যবহৃত আরও কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে:

• ফাইন্যান্স: নিউরাল জাল মুদ্রা বিনিময় হার পূর্বাভাস ব্যবহৃত হয়। তারা স্টক মার্কেটে ব্যবহৃত স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেমে পিছনে প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
• ঔষধ: নিউরাল নেটগুলির ইমেজ প্রসেসিং ক্ষমতা প্রযুক্তিতে অবদান রেখেছে যা ক্যান্সারের ধরন চিহ্নিত করতে প্রাথমিক পর্যায়ে সঠিকভাবে পর্দা সনাক্ত এবং সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এক ধরনের ক্যান্সার আক্রমণকারী মেলানোমা, ত্বক ক্যান্সারের সবচেয়ে গুরুতর এবং মারাত্মক রূপ। পূর্ববর্তী পর্যায়ে মেলানোমা সনাক্ত করা আগে, এটি ছড়িয়ে যাওয়ার আগে, এই ধরনের ক্যান্সার রোগীদের এটি মারতে সবচেয়ে ভাল সম্ভাবনা দেয়।
• আবহাওয়া: সম্ভাব্য গুরুতর এবং বিপজ্জনক আবহাওয়া ইভেন্ট যত তাড়াতাড়ি সম্ভব সম্ভব এবং সঠিকভাবে নির্দেশ করে এমন বায়ুমণ্ডলীয় পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতা জীবনের সংরক্ষণের জন্য অপরিহার্য। নিউরাল নেটগুলি স্যাটেলাইট এবং র্যাডার ইমেজগুলির রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণে জড়িত, যা কেবল হারিকেন এবং ঘূর্ণিঝড়গুলির প্রাথমিক গঠন সনাক্ত করে না, তবে বায়ু গতি এবং দিকনির্দেশনায় আকস্মিক পরিবর্তন সনাক্ত করে যা একটি গঠনমূলক টর্নেডোকে নির্দেশ করে। টর্নেডোগুলি রেকর্ডগুলির মধ্যে সবচেয়ে শক্তিশালী এবং সবচেয়ে বিপজ্জনক আবহাওয়ার ঘটনা - প্রায়শই আরো আকস্মিক, ধ্বংসাত্মক, এবং ঝড়ের চেয়ে মারাত্মক।