ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল: ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালের এই ব্লগটি আপনাকে ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে এর সম্পর্ক সম্পর্কে সমস্ত কিছু বুঝতে সহায়তা করবে।

মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপসেট হওয়ায় এটির চাহিদা বিশেষত এআই এর সীমাহীন সম্ভাবনাগুলি আনলক করতে আগ্রহী তাদের মধ্যে অপরিসীম বৃদ্ধি পেয়েছে।ডিপ লার্নিংয়ের ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তায় অনুপ্রাণিত হয়ে আমি এমন একটি ব্লগ নিয়ে আসার কথা ভেবেছিলাম যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে আপনাকে এই নতুন প্রবণতা সম্পর্কে শিক্ষিত করবে এবং এগুলি কী তা বোঝার জন্য আপনাকে সহায়তা করবে। সিরিজের অনেকগুলি ব্লগের মধ্যে এটিই প্রথম হিসাবে পরিচিত - ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল



ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল

এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল ব্লগে, আমি আপনাকে নিম্নলিখিত বিষয়গুলির মধ্যে নিয়ে যাব যা আগত ব্লগগুলির জন্য মৌলিক হিসাবে কাজ করবে:



  • ডিপ লার্নিং কী অস্তিত্বে আসতে দেয়
  • ডিপ লার্নিং কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?

আপনি ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালটির এই রেকর্ডিংয়ের মধ্য দিয়ে যেতে পারেন যেখানে আমাদের প্রশিক্ষক উদাহরণগুলির সাথে বিশদভাবে বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করেছেন যা আপনাকে এই ধারণাটি আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করবে।

ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল | ডিপ লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্ক | এডুরেকা

কৃত্রিম বুদ্ধি এবং ডিপ লার্নিং এর অ্যাপ্লিকেশন

এখন এটি সম্পর্কে চিন্তা করুন, আপনার সমস্ত কাজ করার পরিবর্তে আপনার কাছে এটি শেষ করার জন্য আপনার কাছে একটি মেশিন রয়েছে বা এটি এমন কিছু করতে পারে যা আপনি ভেবেছিলেন যে এটি মোটেই সম্ভব ছিল না। এই ক্ষেত্রে:



ভবিষ্যতের পূর্বাভাস - গভীর শিক্ষণ টিউটোরিয়াল - এডুরেকা

ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী: এটি ভূমিকম্প, সুনামির ইত্যাদি পূর্বাভাস দিতে আমাদের সহায়তা করতে পারে যাতে প্রাকৃতিক দুর্যোগের কবলে পড়ে বহু লোককে বাঁচাতে প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থা গ্রহণ করা যায়।

চ্যাট-বট: আপনারা সবাই সিরির কথা শুনেছেন, এটি হলেন অ্যাপলের ভয়েস নিয়ন্ত্রিত ভার্চুয়াল সহায়ক। বিশ্বাস করুন, ডিপ লার্নিংয়ের সাহায্যে এই ভার্চুয়াল সহায়তা দিন দিন আরও স্মার্ট হয়ে উঠছে। প্রকৃতপক্ষে, সিরি ব্যবহারকারী ব্যবহারকারীর অনুসারে নিজেকে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং আরও উন্নততর ব্যক্তিগতকৃত সহায়তা সরবরাহ করতে পারে।
স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি: কল্পনা করুন, শারীরিকভাবে অক্ষম এবং বয়স্ক ব্যক্তিদের পক্ষে যারা নিজেরাই গাড়ি চালানো কঠিন মনে করেন তাদের পক্ষে এটি কতটা অবিশ্বাস্য হবে। এর বাইরে এটি লক্ষ লক্ষ নিরীহ জীবন বাঁচাতে পারে যারা প্রতি বছর মানুষের ত্রুটির কারণে সড়ক দুর্ঘটনার মুখোমুখি হয়।

গুগল এআই চোখের ডাক্তার: এটি গুগলের একটি সাম্প্রতিক উদ্যোগ যেখানে তারা একটি এআই সফ্টওয়্যার তৈরি করতে ইন্ডিয়ান আই কেয়ার চেইনের সাথে কাজ করছেন যা রেটিনা স্ক্যানগুলি পরীক্ষা করতে পারে এবং ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি নামক একটি শনাক্ত করতে পারে যা অন্ধত্বের কারণ হতে পারে।

এআই সংগীত রচয়িতা: ভাল, কে ভেবেছিলেন যে ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে আমাদের কাছে একটি এআই সংগীত রচয়িতা থাকতে পারে। অতএব, পরের সেরা সংগীতটি একটি মেশিন দ্বারা দেওয়া হয়েছে শুনে আমি অবাক হই না।
একটি স্বপ্ন রিডিং মেশিন: এটি আমার প্রিয় পছন্দের একটি, এমন একটি মেশিন যা ভিডিও বা অন্য কিছু আকারে আপনার স্বপ্নগুলি ধারণ করতে পারে। আমরা এখনও অবধি এআই ও ডিপ লার্নিংয়ের অনেকগুলি বাস্তব-বাস্তব প্রয়োগমূলক অ্যাপ্লিকেশন সহ, এটি জানতে পেরে আমি অবাক হইনি যে কয়েক বছর আগে জাপানে তিনটি পরীক্ষার বিষয়ে এটি চেষ্টা করা হয়েছিল এবং তারা প্রায় 60% নির্ভুলতা অর্জন করতে সক্ষম হয়েছিল। এটি বেশ অবিশ্বাস্য, তবুও সত্য।


আমি নিশ্চিত যে এআই এবং ডিপ লার্নিংয়ের এই বাস্তব জীবনের কিছু অ্যাপ্লিকেশন আপনাকে গুজবাম্পস দিত। ঠিক আছে, এটি আপনার জন্য ভিত্তি সেট করে এবং এখন, আমরা এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালে আরও এগিয়ে যেতে এবং কৃত্রিম বুদ্ধি কী তা বুঝতে প্রস্তুত।



মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আর

কৃত্রিম বুদ্ধি কী?

কৃত্রিম বুদ্ধি বুদ্ধিমান মানুষের আচরণ অনুকরণ করার জন্য একটি মেশিনের ক্ষমতা ছাড়া কিছুই নয়। মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণ করে, কোনও সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করার সময় এটি কীভাবে চিন্তা করে, কীভাবে শিখে, সিদ্ধান্ত নিয়েছে এবং কাজ করে তা বুঝতে পেরে এআই অর্জন করা হয়।

উদাহরণ স্বরূপ: দাবা বাজানো একটি মেশিন, বা একটি ভয়েস অ্যাক্টিভেটেড সফ্টওয়্যার যা আপনাকে আপনার আইফোন বা একটি নম্বর প্লেট রিকগনিশন সিস্টেমের বিভিন্ন জিনিস সাহায্য করে যা একটি ওভার স্পিডিং গাড়ির নম্বর প্লেট ক্যাপচার করে এবং রেজিস্ট্রেশন নম্বরটি বের করতে এবং গাড়ির মালিককে সনাক্ত করতে এটি প্রক্রিয়া করে । এইগুলি আগে প্রয়োগ করা খুব সহজ ছিল না গভীর জ্ঞানার্জন । এখন, আসুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন সাবটাইটটি বুঝতে পারি।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাবসেটস

এখন অবধি আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং সম্পর্কে অনেক কিছু শুনে থাকতেন। তবে এই তিনজনের মধ্যে সম্পর্ক কি জানেন? মূলত, ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপ-ক্ষেত্র এবং মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপ-ক্ষেত্র যা নীচের চিত্রটিতে দেখানো হয়েছে:

আমরা যখন কিছু তাকান আলফাগো , এটি প্রায়শই গভীর শিক্ষার জন্য একটি বড় সাফল্য হিসাবে চিত্রিত করা হয়, তবে এটি আসলে এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন ক্ষেত্রের ধারণাগুলির সংমিশ্রণ। আসলে, আপনি শুনে অবাক হবেন যে গভীর স্নায়ুবহুল নেটওয়ার্কগুলির পিছনে ধারণাটি নতুন নয় তবে 1950 এর পুরানো। যাইহোক, আজকাল উচ্চ-সমাপ্ত সংস্থান ক্ষমতা উপলব্ধ থাকায় এটি ব্যবহারিকভাবে প্রয়োগ করা সম্ভব হয়েছিল became

সুতরাং, এই গভীর শিক্ষণ টিউটোরিয়াল ব্লগে এগিয়ে যাওয়া যাক, মেশিন লার্নিং এর সীমাবদ্ধতাগুলি অনুসরণ করুন explore

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট যা কম্পিউটারগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে শেখার ক্ষমতা সরবরাহ করে। মেশিন লার্নিংয়ে, আমাদের অন্যান্য প্রোগ্রামিং অ্যাপ্লিকেশনের মতো সমস্ত পদক্ষেপ বা শর্তাদি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে না। বিপরীতে, মেশিনটি একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত হয়, এটি একটি মডেল তৈরির পক্ষে যথেষ্ট বড়, যা মেশিনকে তার শেখার ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

উদাহরণ স্বরূপ: আমরা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ফুলের পাপড়ি এবং সিপাল দৈর্ঘ্যের (ফুলের পাতা) উপর ভিত্তি করে ফুলের প্রজাতিগুলি নির্ধারণ করতে চাই। তাহলে, আমরা কীভাবে এটি করব?

আমরা উপরের চিত্রটিতে দেখতে পাচ্ছি আমরা ফুলের ডেটা সেটটিকে আমাদের মেশিনে তাদের নিজ নিজ প্রজাতির সাথে বিভিন্ন ফুলের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যযুক্ত ফিড সরবরাহ করব। এই ইনপুট ডেটা সেটটি ব্যবহার করে, মেশিনটি এমন একটি মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেবে যা ফুলকে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আমাদের মডেলটি প্রশিক্ষণ প্রাপ্ত হয়ে গেলে, আমরা মডেলের ইনপুট হিসাবে বৈশিষ্ট্যের একটি সেট পাস করব।
শেষ অবধি, আমাদের মডেল নতুন ইনপুট ডেটা সেটে উপস্থিত ফুলের প্রজাতিগুলিকে আউটপুট দেবে। একটি মেশিনকে একটি মডেল তৈরি করতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য এটি ব্যবহার করার প্রশিক্ষণের এই প্রক্রিয়াটিকে বলা হয় মেশিন লার্নিং । তবে এই প্রক্রিয়াটির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে।

মেশিন লার্নিংয়ের সীমাবদ্ধতা

মেশিন লার্নিং উচ্চ মাত্রিক ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম নয় যেখানে ইনপুট এবং আউটপুট বেশ বড়। এই জাতীয় ডেটা হ্যান্ডলিং এবং প্রক্রিয়াকরণ করা খুব জটিল এবং সংস্থান পরিসীমাতে পরিণত হয়। এটিকে হিসাবে চিহ্নিত করা হয় মাত্রিকতার অভিশাপ । এটিকে সহজ শর্তে বুঝতে, নীচের চিত্রটি বিবেচনা করুন:

100 গজ একটি লাইন বিবেচনা করুন এবং আপনি লাইনের কোথাও একটি মুদ্রা ফেলেছেন। এখন, কেবল লাইনে হাঁটার মাধ্যমে মুদ্রাটি খুঁজে পাওয়া আপনার পক্ষে যথেষ্ট সুবিধাজনক। এই লাইনটি একটি একক মাত্রিক সত্তা।
এরপরে, আপনার উপরের চিত্রটিতে প্রদর্শিত প্রতিটি গজ 100 গজ এর স্কোয়ার রয়েছে তা বিবেচনা করুন এবং এরপরেও আপনি মাঝে মাঝে একটি মুদ্রা ফেলে দিয়েছেন। এখন, এটি যথেষ্ট স্পষ্ট যে আপনি পূর্বের দৃশ্যের তুলনায় সেই বর্গাকারের মধ্যে মুদ্রাটি খুঁজে পেতে আরও সময় নিতে যাচ্ছেন। এই বর্গক্ষেত্র একটি 2 মাত্রিক সত্তা।
প্রতি 100 গজ সাইডের ঘনক্ষেত্র বিবেচনা করে এটিটিকে এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যাওয়া যাক এবং এর মধ্যে আপনি কোথাও একটি মুদ্রা ফেলে দিয়েছেন। এবার মুদ্রাটি খুঁজে পাওয়া আরও বেশি কঠিন। এই ঘনক্ষেত্রটি একটি 3 মাত্রিক সত্তা।

অতএব, আপনি পর্যবেক্ষণ করতে পারবেন যে মাত্রা বাড়ছে তত জটিলতা বাড়ছে।এবং বাস্তব জীবনে, আমরা যে উচ্চ মাত্রিক ডেটাটির কথা বলছিলাম তার হাজার হাজার মাত্রা রয়েছে যা এটি পরিচালনা এবং প্রক্রিয়াটিকে অত্যন্ত জটিল করে তুলেছে। ইমেজ প্রসেসিং, এনএলপি, চিত্র অনুবাদ ইত্যাদির মতো ব্যবহারের ক্ষেত্রে উচ্চ মাত্রিক ডেটা সহজেই পাওয়া যায়

মেশিন লার্নিং এই ব্যবহারগুলির ক্ষেত্রে সমাধান করতে সক্ষম ছিল না এবং অতএব, ডিপ লার্নিংয়ের উদ্ধার হয়েছিল। গভীর শেখা উচ্চ মাত্রিক ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম এবং এটি নিজেই সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফোকাস করার ক্ষেত্রেও দক্ষ। এই প্রক্রিয়াটিকে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন বলা হয়। এখন, এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালে এগিয়ে আসা যাক এবং কীভাবে গভীর শিখন কাজ করে তা বুঝতে পারি।

ডিপ লার্নিং কিভাবে কাজ করে?

একটি মানুষের মস্তিষ্ককে পুনরায় ইঞ্জিনিয়ার করার প্রয়াসে ডিপ লার্নিং মস্তিষ্কের মৌলিক ইউনিটকে মস্তিষ্কের কোষ বা নিউরন বলে অধ্যয়ন করে। নিউরন থেকে অনুপ্রাণিত একটি কৃত্রিম নিউরন বা একটি পার্সেপট্রন বিকাশ হয়েছিল। এখন, আসুন জৈবিক নিউরনের কার্যকারিতা এবং পার্সেপট্রন বা কৃত্রিম নিউরনে আমরা এই কার্যকারিতাটি কীভাবে অনুকরণ করি:

  • যদি আমরা জৈবিক নিউরনের কাঠামোর দিকে মনোনিবেশ করি তবে এর ডেন্ড্রাইট রয়েছে যা ইনপুটগুলি গ্রহণ করতে ব্যবহৃত হয়। এই ইনপুটগুলি কোষের দেহে সংক্ষিপ্তসারিত হয় এবং অ্যাক্সন ব্যবহার করে এটি পরবর্তী জৈবিক নিউরনের উপর দিয়ে দেওয়া হয় উপরের চিত্রটিতে দেখানো হয়েছে।

  • একইভাবে, একজন পার্সেপস্রন একাধিক ইনপুট গ্রহণ করে, বিভিন্ন রূপান্তর ও ফাংশন প্রয়োগ করে এবং একটি আউটপুট সরবরাহ করে।

  • যেহেতু আমরা জানি যে আমাদের মস্তিষ্কে নিউরাল নেটওয়ার্ক নামে একাধিক সংযুক্ত নিউরন রয়েছে, তেমনি একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক গঠনের জন্য পার্সেসেপ্টরন নামে কৃত্রিম নিউরনের একটি নেটওয়ার্কও থাকতে পারে। সুতরাং, ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক কেমন লাগে তা বোঝার জন্য এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালে এগিয়ে আসি।

ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল: ডিপ লার্নিং কী?

  • যে কোনও ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কে তিন ধরণের স্তর থাকবে:
    • ইনপুট স্তর
    • হিডেন লেয়ার
    • আউটপুট স্তর
উপরের চিত্রটিতে প্রথম স্তরটি ইনপুট স্তর যা সমস্ত ইনপুট গ্রহণ করে এবং শেষ স্তরটি আউটপুট স্তর যা পছন্দসই আউটপুট সরবরাহ করে।
এই স্তরগুলির মধ্যে থাকা সমস্ত স্তরগুলিকে লুকানো স্তর বলা হয়। এই দিনগুলিতে উপলব্ধ উচ্চ স্তরের সংস্থানগুলির জন্য লুকানো স্তরের সংখ্যাগুলি থাকতে পারে।
আপনি যে স্তরের সমাধান করতে চাইছেন তাতে লুকানো স্তরের সংখ্যা এবং প্রতিটি স্তরের পারসেপটরনের সংখ্যা সম্পূর্ণরূপে নির্ভর করবে।

এখন আপনার কাছে একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি ছবি রয়েছে, কীভাবে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি চিত্র সনাক্তকরণের সমস্যা সমাধান করে তার একটি উচ্চ স্তরের ভিউ পেতে এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়ালে এগিয়ে আসি।

গভীর শেখার ব্যবহার - কেস

আমরা ডিপ নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে চিত্র স্বীকৃতিটি সম্পাদন করতে চাই:

এখানে, আমরা ইনপুট স্তরে উচ্চ মাত্রিক ডেটা দিয়ে যাচ্ছি। ইনপুট ডেটার মাত্রিকতার সাথে মেলে, ইনপুট স্তরে পারসেপ্ট্রনগুলির একাধিক উপ-স্তর থাকবে যাতে এটি সম্পূর্ণ ইনপুট গ্রহণ করতে পারে।
ইনপুট স্তর থেকে প্রাপ্ত আউটপুটটিতে নিদর্শন থাকবে এবং কেবলমাত্র বিপরীতে স্তরের উপর ভিত্তি করে চিত্রগুলির প্রান্তগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হবে।
এই আউটপুটটিকে লুকানো স্তর 1 এ খাওয়ানো হবে যেখানে এটি চোখ, নাক, কান ইত্যাদির বিভিন্ন মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হবে where
এখন, এটি গোপন স্তর 2 এ খাওয়ানো হবে যেখানে এটি পুরো মুখগুলি তৈরি করতে সক্ষম হবে। তারপরে, স্তর 2 এর আউটপুট আউটপুট স্তরে প্রেরণ করা হয়।
শেষ পর্যন্ত আউটপুট স্তর পূর্বের প্রাপ্ত ফলাফলের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করে এবং নামের পূর্বাভাস দেয়।

আমি আপনাকে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাই, যদি এই স্তরগুলির কোনও অনুপস্থিত বা নিউরাল নেটওয়ার্ক যথেষ্ট গভীর না হয় তবে কি হবে? সহজ, আমরা চিত্রগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সক্ষম হব না। ডিপ লার্নিংয়ের আগে এই সমস্ত বছর এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে কোনও সমাধান হয়নি very কেবল এটিকে আরও এগিয়ে নিতে, আমরা এমএনআইএসটি ডেটা-সেটটিতে ডিপ নেটওয়ার্কগুলি প্রয়োগ করার চেষ্টা করব।

  • মনিস্ট ডেটা-সেট 60,000 প্রশিক্ষণের নমুনা এবং 10,000 র হাতে হাতে লিখিত অঙ্কের চিত্রগুলির পরীক্ষার নমুনা নিয়ে গঠিত। এখানে কাজটি এমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যা চিত্রটিতে উপস্থিত অঙ্কটি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে।

  • এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমাধানের জন্য একাধিক লুকানো স্তর সহ একটি গভীর নেটওয়ার্ক তৈরি করা হবে যা সমস্ত ,000০,০০০ চিত্রের পিক্সেলটিকে পিক্সেল দ্বারা প্রক্রিয়া করতে পারে এবং শেষ পর্যন্ত আমরা একটি আউটপুট স্তর পাই।
  • আউটপুট স্তর 0 থেকে 9 সূচকের একটি অ্যারে হবে, যেখানে প্রতিটি সূচকটি সংশ্লিষ্ট অঙ্কের সাথে মিল রাখে। ইনডেক্স 0-তে ইনপুট চিত্রটিতে 0 ডিজিটের উপস্থিতির সম্ভাবনা থাকে।
  • একইভাবে, সূচক 2 যার 0.1 এর মান রয়েছে, আসলে ইনপুট চিত্রটিতে 2 সংখ্যার উপস্থিতির সম্ভাবনা উপস্থাপন করে। সুতরাং, আমরা যদি দেখি যে এই অ্যারেতে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে 0.8 যা অ্যারের index সূচীতে উপস্থিত রয়েছে। অতএব চিত্রটিতে উপস্থিত সংখ্যা 7।

উপসংহার

তাই বলছি, এটি সংক্ষেপে গভীর শিক্ষা সম্পর্কে ছিল। এই গভীর শিক্ষণ টিউটোরিয়ালে, আমরা গভীর শিক্ষার বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন দেখেছি এবং এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে এর সম্পর্ক বুঝতে পেরেছি। তারপরে, আমরা বুঝতে পেরেছিলাম যে গভীর জটিল স্নায়ুবহুল নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য আমরা কীভাবে পার্সেপট্রন বা একটি কৃত্রিম নিউরন বেসিক বিল্ডিং ব্লক ব্যবহার করতে পারি যা জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। শেষ অবধি, আমরা গভীর শেখার এমন একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে গিয়েছিলাম যেখানে আমরা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে চিত্রের স্বীকৃতি প্রদান করেছি এবং দৃশ্যের পিছনে ঘটে যাওয়া সমস্ত পদক্ষেপগুলি বুঝতে পেরেছি। এখন, এই ডিপ লার্নিং টিউটোরিয়াল সিরিজের পরবর্তী ব্লগে, আমরা কীভাবে টেনসরফ্লো ব্যবহার করে একটি পার্সেপট্রন প্রয়োগ করতে পারি, যা ডিপ লার্নিংয়ের জন্য পাইথন ভিত্তিক গ্রন্থাগার।

আপনি যখন ডিপ লার্নিং সম্পর্কে জানেন তবে এটি পরীক্ষা করে দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা এডুরেকা দ্বারা। টেনসরফ্লো সার্টিফিকেশন প্রশিক্ষণ কোর্সের সাথে এডুরেকা ডিপ লার্নিং সফটওয়্যার ম্যাক্স ফাংশন, অটো-এনকোডার নিউরাল নেটওয়ার্কস, সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) এর মত ধারণাগুলির সাথে রিয়েল টাইম প্রকল্প এবং অ্যাসাইনমেন্টগুলি ব্যবহার করে বেসিক এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ এবং অনুকূলকরণে দক্ষ হতে সহায়তা করে।

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