নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন স্পিচ রিকগনিশন, ইমেজ ক্লাসিফিকেশন, টাইম সিরিজ প্রেডিকশন ইত্যাদি। এর কারণ হল তারা কাঁচা ডেটা থেকে জটিল নিদর্শন শিখতে সক্ষম হয়, আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে কারণ তারা আরও উদাহরণ সহ প্রশিক্ষিত হয়।
বিজ্ঞাপন
কল্পনা করুন আপনার কাছে এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন আছে যা প্রাণীদের ছবি চিনতে পারে এবং আপনি অ্যাপ্লিকেশনটিকে একটি কুকুর চিনতে শেখাতে চান। আপনি অ্যাপটিকে কুকুরের বেশ কয়েকটি ছবি দেখান এবং বলুন, "এটি একটি কুকুর।" অ্যাপটি কুকুরের ছবিগুলির বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং সময়ের সাথে সাথে অন্যান্য ছবিতে কুকুরকে শনাক্ত করতে শেখে।
আপনি যত বেশি কুকুরের উদাহরণ দেখান, অ্যাপটি কুকুর শনাক্ত করতে আরও ভাল হয়ে উঠবে।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সাম্প্রতিক বছরগুলিতে ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে, কম্পিউটেশনাল শক্তিতে অগ্রগতি এবং প্রশিক্ষণ ডেটার প্রাপ্যতার জন্য ধন্যবাদ। আপনি যদি বিষয়টি সম্পর্কে আরও জানতে চান, আপনি ইয়ান গুডফেলো, ইয়োশুয়া বেঙ্গিও এবং অ্যারন কোরভিলের বই "ডিপ লার্নিং" দেখতে পারেন, যা ক্ষেত্রের একটি রেফারেন্স হিসাবে বিবেচিত হয়, অথবা "মেশিন লার্নিং সম্পর্কে জানার জন্য কয়েকটি দরকারী জিনিস" নিবন্ধটি দেখতে পারেন। ” পেড্রো ডোমিঙ্গোসের দ্বারা, যা এই বিষয়ে একটি অ্যাক্সেসযোগ্য ভূমিকা প্রদান করে।
বিজ্ঞাপন
*এই নিবন্ধের পাঠ্য আংশিকভাবে দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে ChatGPT, একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক ভাষার মডেল তৈরি করেছে OpenAI. টেক্সট এন্ট্রি দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল Curto খবর এবং প্রতিক্রিয়া ইচ্ছাকৃতভাবে সম্পূর্ণরূপে পুনরুত্পাদিত. থেকে উত্তর ChatGPT স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয় এবং এর মতামত উপস্থাপন করে না OpenAI বা মডেলের সাথে যুক্ত ব্যক্তিরা। প্রকাশিত বিষয়বস্তুর জন্য সমস্ত দায়বদ্ধতা থাকে Curto নিউজ।
