কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিশেষজ্ঞ সিস্টেম প্রয়োগ করবেন?

এই নিবন্ধটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিশেষজ্ঞ সিস্টেমটি অন্বেষণ করবে, যা প্রযুক্তি বিশ্বের এবং সমস্ত ভাল কারণে চলাফেরা করে।

বিশেষজ্ঞ সিস্টেম ইন এমন শব্দটি যা প্রযুক্তি জগতে এবং সমস্ত ভাল কারণে চলাফেরা করে। এই নিবন্ধে আমরা এই বিষয়টি বিশদভাবে অনুসন্ধান করব।



নিম্নলিখিত পয়েন্টারগুলি এই নিবন্ধে কভার করা হবে,



সুতরাং আসুন এই নিবন্ধটি দিয়ে শুরু করুন,

ঝকঝকে তথ্য মিশ্রণ কাজ করছে না

কৃত্রিম বুদ্ধি কী?

ভাল, সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধি নামটি কোনও মেশিনের গোয়েন্দা পরামর্শ দেয় যা কৃত্রিম। মানুষের হাতে থাকা বুদ্ধি মানব বুদ্ধি হিসাবে পরিচিত, ঠিক একইভাবে কোনও যন্ত্রের দ্বারা প্রদর্শিত বুদ্ধি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিসাবে পরিচিত। কম্পিউটার বিজ্ঞানে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), যাকে কখনও কখনও বলা হয় মেশিন বুদ্ধি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গবেষণা ক্ষেত্রটি 1956 সালে ডার্টমাউথ কলেজের একটি কর্মশালায় জন্মগ্রহণ করেছিল।



চিত্র - কৃত্রিম বিশেষজ্ঞ এড সিস্টেম - এডুরেকা

রিয়েল ওয়ার্ল্ডে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগসমূহ:

সিরি, কর্টানার মতো চ্যাটবোটগুলি যা আজকাল এত জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। অন্যান্য উদাহরণ যেমন ইভা (বৈদ্যুতিন ভার্চুয়াল সহকারী), এইচডিএফসি ব্যাংকগুলির এআই গবেষণা বিভাগ দ্বারা নির্মিত একটি এআই ভিত্তিক চ্যাটবোট যা হাজার হাজার উত্স থেকে জ্ঞান সংগ্রহ করতে পারে এবং 0.4 সেকেন্ডেরও কম সময়ে সহজ উত্তর সরবরাহ করতে পারে। এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির অনেকগুলি উদাহরণ রয়েছে যা আপনি আমাদের সমাজের বিভিন্ন ক্ষেত্রে পাবেন।



কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এই বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সাথে এগিয়ে চলেছেন,

কৃত্রিম বুদ্ধি বিশেষজ্ঞ বিশেষজ্ঞ সিস্টেম

বিশেষজ্ঞ সিস্টেম কী?

কম্পিউটার বিজ্ঞান বিভাগ স্ট্যান্ডফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা এআইয়ের এই ডোমেনটি চালু করেছেন এবং এটি এআইয়ের একটি বিশিষ্ট গবেষণা ডোমেন। এটি এমন একটি কম্পিউটার অ্যাপ্লিকেশন যা কোনও নির্দিষ্ট ডোমেনের সবচেয়ে জটিল সমস্যা সমাধান করতে পারে। এটি মানব বুদ্ধি এবং দক্ষতার সর্বোচ্চ স্তরে বিবেচনা করা হয় কারণ এটি একটি বিশেষজ্ঞের কাছ থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে। বিশেষজ্ঞ সিস্টেমকে কম্পিউটার ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবস্থা হিসাবেও সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা তথ্য ও হিউরিস্টিক উভয় ক্ষেত্রেই জটিল সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এই বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সাথে এগিয়ে চলেছেন,

ডোমেনগুলি যেখানে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি ব্যবহৃত হয়

বিশেষজ্ঞ সিস্টেম আজ

আমেরিকান মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশন প্রথম বিশেষজ্ঞ সিস্টেমটিকে অনুমোদন দিয়েছে যা ছিল প্যাথফাইন্ডার সিস্টেম। এটি হেমোটোপ্যাথোলজি নির্ণয়ের জন্য 1980 সালে স্ট্যান্ডফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় নির্মিত হয়েছিল। সংক্ষিপ্ত পাথফাইন্ডারে এই সিদ্ধান্ত-তাত্ত্বিক বিশেষজ্ঞ সিস্টেম লিম্ফ-নোড রোগ নির্ণয় করতে পারে। শেষ পর্যন্ত এটি 60 টিরও বেশি রোগের সাথে সম্পর্কিত এবং 100 টিরও বেশি লক্ষণ সনাক্ত করতে পারে।

ব্যবসায় বিশেষজ্ঞ সিস্টেম

সম্প্রতি একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম তৈরি করেছেন রসস, এআই অ্যাটর্নি, আরওএসএস একটি স্ব-লার্নিং সিস্টেম যা মানুষের মস্তিষ্কের যেভাবে কাজ করে তা নকল করতে ডেটা মাইনিং, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, গভীর শিক্ষা এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এই বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সাথে এগিয়ে চলেছেন,

আবেদনের প্রধান ক্ষেত্রসমূহ

  • ব্যাখ্যা - ডেটা উপর ভিত্তি করে উচ্চ স্তরের সিদ্ধান্ত আঁকুন।
  • ভবিষ্যদ্বাণী - সম্ভাব্য ফলাফল উপস্থাপন।
  • রোগ নির্ণয় - ত্রুটি, রোগ ইত্যাদির কারণ নির্ধারণ করা
  • ডিজাইন -থাকামানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে সেরা কনফিগারেশন এনডিং।
  • পরিকল্পনা - একটি লক্ষ্য অর্জনের জন্য ক্রিয়াকলাপের ধারাবাহিক প্রস্তাব।
  • পর্যবেক্ষণ - প্রত্যাশিত আচরণের সাথে পর্যবেক্ষণ আচরণের তুলনা করা।
  • ডিবাগিং এবং সারাই - প্রতিকার নির্ধারণ এবং প্রয়োগকরণ।
  • নির্দেশনা - শিক্ষার্থীদের শেখার ক্ষেত্রে সহায়তা করা।
  • নিয়ন্ত্রণ - একটি সিস্টেমের আচরণ পরিচালনা করে।

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের উদ্দেশ্য

একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের মূল উদ্দেশ্য হ'ল মানব বিশেষজ্ঞদের জ্ঞান অর্জন করা এবং সেই নির্দিষ্ট জ্ঞান এবং দক্ষতার একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে মানব বিশেষজ্ঞের দক্ষতা প্রতিলিপি করা। তারপরে সিস্টেমটি সেই জ্ঞান এবং দক্ষতা ব্যবহার করবে যাতে কোনও বিশেষ বিশেষজ্ঞের অংশগ্রহণ ছাড়াই সেই নির্দিষ্ট অঞ্চলের জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করা যায়।

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলির বৈশিষ্ট্য

  • উচ্চ কার্যকারিতা
  • বোধগম্য
  • নির্ভরযোগ্য
  • অত্যন্ত প্রতিক্রিয়াশীল

একটি নিয়ম-ভিত্তিক বা বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের প্রধান উপাদান

প্রধান উপাদানগুলি হ'ল:

  • জ্ঞানভিত্তিক
  • ভটক্সটভটক্স
  • ইনফারেন্স ইঞ্জিন
  • ব্যাখ্যার ব্যবস্থা
  • ব্যবহারকারী ইন্টারফেস
  • জ্ঞান বেস সম্পাদক

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এই বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সাথে এগিয়ে চলেছেন,

ইএস ডিজাইনের তিনটি পর্যায়ে

জ্ঞান অর্জন:

সাক্ষাত্কার দ্বারা বা মানব বিশেষজ্ঞদের পর্যবেক্ষণ, নির্দিষ্ট বই পড়া ইত্যাদি দ্বারা বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে জ্ঞান পাওয়ার প্রক্রিয়া

জ্ঞানভিত্তিক:

জ্ঞান বেস উচ্চ মানের জ্ঞানের ধারক। অনুশীলনের মাধ্যমে দক্ষতার বিকাশ ঘটে এবং বুদ্ধি জ্ঞান থেকে আসে জ্ঞান ছাড়া কেউ প্রমাণ করতে পারে না বা তার বুদ্ধি প্রদর্শন করতে পারে না, তাই দক্ষতা বিকাশ এবং বুদ্ধি প্রদর্শনের জন্য জ্ঞান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যেমন, একইভাবে জ্ঞানেরও বুদ্ধি প্রদর্শনের জন্য মেশিনের প্রয়োজন। পূর্বাভাসের যথার্থতা এবং সিস্টেমের কার্য সম্পাদনও নিখুঁত, নির্ভুল এবং সুনির্দিষ্ট জ্ঞানের সংগ্রহের উপর অত্যন্ত এবং প্রধানত নির্ভরশীল।

এখন জ্ঞান কি?

জ্ঞান হ'ল ডেটা বা তথ্য। আমাদের জন্য নিবন্ধগুলি পড়ে এবং বই পড়ার মাধ্যমে বা বিভিন্ন উত্স থেকে আমরা জ্ঞান সংগ্রহ করতে ব্যবহার করি যদি আমরা জ্ঞান অর্জন এবং সংক্ষিপ্তভাবে সমৃদ্ধ করার প্রক্রিয়াটি দেখতে পাই তবে আমরা জানতে পারি যে বইগুলি পড়ে বা নিবন্ধগুলি পড়ার দ্বারা বা যে কোনও সংস্থান থেকে আমরা করছি আমরা আমাদের মস্তিষ্কে সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করি যা বিভিন্ন উত্স থেকে তথ্য এবং তথ্য আনয়ন এবং আহরণ। সুতরাং জ্ঞান তথ্য, জ্ঞান তথ্য। জ্ঞানও সত্যের সংগ্রহ।

ডেটা, তথ্য এবং অতীত অভিজ্ঞতা একত্রে জ্ঞান হিসাবে অভিহিত করা হয়।

জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব:

জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব হ'ল জ্ঞানের উপস্থাপনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কাঠামো নির্বাচন করার পদ্ধতি। এটি জ্ঞানের ভিত্তিতে জ্ঞানকে সংগঠিত ও আনুষ্ঠানিককরণের পদ্ধতি। এটি IF-THEN-ELSE বিধি আকারে করা হয়।

ডাবলকে জাভাতে রূপান্তর করুন

জ্ঞানের বৈধতা:

ES এর জ্ঞান পরীক্ষা করা সঠিক এবং সম্পূর্ণ।এই পুরো প্রক্রিয়াটিকে জ্ঞান প্রকৌশল বলা হয়।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন:

জ্ঞান-ভিত্তিক ইএসের ক্ষেত্রে, ইনফারেন্স ইঞ্জিন একটি নির্দিষ্ট সমাধানে আসতে জ্ঞান ভিত্তি থেকে জ্ঞান অর্জন করে এবং চালিত করে।

রুল ভিত্তিক ইএস ক্ষেত্রে,

  • এটি পূর্ববর্তী বিধি প্রয়োগ থেকে প্রাপ্ত তথ্যগুলিতে বারবার বিধি প্রয়োগ করে।
  • এটি প্রয়োজনে জ্ঞানের ভিত্তিতে নতুন জ্ঞানের সংযোজন।
  • যখন কোনও নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে একাধিক বিধি প্রযোজ্য হয় তখন এটি বিধি বিবাদগুলি সমাধান করে।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন নিম্নলিখিত কৌশলগুলি ও বিয়োগ ব্যবহার করে

  • ফরোয়ার্ড চেইনিং
  • পিছনের চেইন

ফরোয়ার্ড চেইনিং

ফরোয়ার্ড চেইনে ইনফারেন্স ইঞ্জিন শর্ত এবং ডেরাইভেশনগুলির শৃঙ্খলা অনুসরণ করে ফলাফল দেয়। সিস্টেমে যে জ্ঞান খাওয়ানো হয় তা সে সমস্ত জ্ঞান এবং তথ্যগুলির মধ্য দিয়ে যায় এবং সমাধানের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে সেগুলি সাজায়। চেইন পদ্ধতি এগিয়ে দেওয়ার মাধ্যমে বিশেষজ্ঞ সিস্টেম উত্তরগুলির চেষ্টা করে, 'এরপরে আর কী ঘটতে পারে?'

জাভা শক্তি

ফরোয়ার্ড চেইনের প্রয়োগ: বাড়ির দাম পূর্বাভাস, স্টক পূর্বাভাস, শেয়ার বাজারের পূর্বাভাস ইত্যাদি

পিছনের চেইন

যখন কোনও নির্দিষ্ট ডোমেইনে কোনও কিছু ঘটেছিল, তখন ইনফারেন্স ইঞ্জিন এই ফলাফলটির জন্য অতীতে কী অবস্থা হতে পারে তা অনুসন্ধান করার চেষ্টা করে। পশ্চাদপসরণ শৃঙ্খলা পদ্ধতিতে বিশেষজ্ঞ সিস্টেম উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করে, 'কেন এমন হয়েছে?'। পিছনে শৃঙ্খলা পদ্ধতি দ্বারা ইনফারেন্স ইঞ্জিন কারণ বা কারণ খুঁজে বের করার চেষ্টা করে।

উদাহরণস্বরূপ: মানুষের মধ্যে রক্তের ক্যান্সার নির্ণয়।

পেশাদারদের মতামত এবং সীমাবদ্ধতা

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সুবিধা

  1. বিপুল পরিমাণে তথ্য ধরে রাখুন
  2. কর্মীদের প্রশিক্ষণের ব্যয় হ্রাস করুন
  3. সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটিকে কেন্দ্রিয়করণ করুন
  4. সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় সময় হ্রাস করে জিনিসগুলিকে আরও দক্ষ করুন
  5. বিভিন্ন মানব বিশেষজ্ঞ বুদ্ধিজীবী একত্রিত করুন
  6. মানুষের ত্রুটির সংখ্যা হ্রাস করুন
  7. কৌশলগত এবং তুলনামূলক সুবিধা প্রদান করুন যা প্রতিযোগীদের জন্য সমস্যা তৈরি করতে পারে
  8. মানব বিশেষজ্ঞরা ভাবতে পারে না এমন লেনদেনগুলি দেখুন
  9. পুনরাবৃত্তিযোগ্য সিদ্ধান্ত, প্রক্রিয়া এবং কার্যগুলির জন্য উত্তর সরবরাহ করুন

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের অসুবিধাগুলি:

  1. মানব বিশেষজ্ঞরা সক্ষম যে সৃজনশীল প্রতিক্রিয়াগুলির অভাব
  2. কোনও সিদ্ধান্তের পিছনে যুক্তি ব্যাখ্যা করতে এবং যুক্তি জানাতে সক্ষম নয়
  3. জটিল প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করা সহজ নয়
  4. পরিবর্তিত পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে নমনীয়তা এবং ক্ষমতা নেই
  5. কোন উত্তর না পেলে চিনতে পারছি না
  6. সিদ্ধান্ত নিতে কোন সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করা হয় না

সীমাবদ্ধতা:

  • এটি মেশিন হওয়ায় এটি সৃজনশীল প্রতিক্রিয়া জানাতে ব্যর্থ।
  • জ্ঞানের ভিত্তিতে যে ডেটা ফিড করা হয়েছিল তা যদি সঠিক বা সঠিক না হয় তবে এটি ভুল পূর্বাভাস এবং ভুল ফলাফল দেবে।
  • বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের রক্ষণাবেক্ষণ ব্যয় বেশি।
  • যখন বিভিন্ন সমস্যা আসে তখন বিশেষজ্ঞ বিশেষজ্ঞ বিভিন্ন বিভিন্ন সমাধান এবং সৃজনশীল প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তবে বিশেষজ্ঞ সিস্টেম সৃজনশীল প্রতিক্রিয়া জানাতে ব্যর্থ হয়।

এটি আমাদের কাছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি সম্পর্কিত এই নিবন্ধের শেষে এনেছে।

আপনি যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি সম্পূর্ণ কোর্সে ভর্তি হতে চান, তবে এডুরেকা একটি বিশেষভাবে সজ্জিত এটি আপনাকে তদারকি করা শেখা, আনসার্পাইজড লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের মতো কৌশলগুলিতে দক্ষ করে তুলবে। এর মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং যেমন ডিপ লার্নিং, গ্রাফিকাল মডেলস এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সর্বশেষ অগ্রগতি এবং প্রযুক্তিগত পদ্ধতির উপর প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।