গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক: লুকানো মস্তিষ্ক যা এআইকে শক্তি দেয়

• লেখক:
• লেখকের নাম

  কোয়ান্টামরুন দূরদর্শিতা
• এপ্রিল 6, 2023

অ্যালগরিদম এবং বিগ ডেটা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) স্পেসে গো-টু বাজওয়ার্ড হয়ে উঠেছে, কিন্তু কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) তাদের শক্তিশালী হাতিয়ার হয়ে উঠতে দেয়৷ এই ANN গুলি প্যাটার্ন চিনতে, ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হয়। 

গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসঙ্গ

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইনপুট (ডেটা/প্যাটার্ন) প্রক্রিয়া করার জন্য সফ্টওয়্যার, কোড এবং অ্যালগরিদমগুলির একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করে মানব বুদ্ধিমত্তার জটিলতা অনুকরণ করার চেষ্টা করে এবং সবচেয়ে কার্যকর আউটপুট (প্রভাব/ফলাফল) এর সাথে মেলে। ANN হল লুকানো স্তর যা ডেটা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের মধ্যে সম্পর্ক প্রক্রিয়া করে এবং সংযোগ করে। ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে যত বেশি ANN তৈরি করা হয়, আরও জটিল ডেটার প্রাপ্যতার কারণে মেশিন তত বেশি শিখে। একাধিক ANN স্তরগুলি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে পরিচিত কারণ তারা প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করতে পারে এবং সর্বোত্তম সমাধান বা প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে। 

একটি মেশিন ব্যাকপ্রোপগেশনের মাধ্যমে আরও "শিক্ষিত" হয়, সেরা ফলাফল/বিশ্লেষণের জন্য অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য বিদ্যমান পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করার প্রক্রিয়া। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে বিভিন্ন কাজ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, যেমন চিত্র এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ, ভাষা অনুবাদ এবং এমনকি গেম খেলা। তারা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় প্রাপ্ত ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে নিউরনের মধ্যে সংযোগের শক্তি সামঞ্জস্য করে, ওজন হিসাবে পরিচিত। এই পদ্ধতিটি নেটওয়ার্কটিকে সময়ের সাথে সাথে শিখতে এবং মানিয়ে নিতে দেয়, কাজটিতে তার কর্মক্ষমতা উন্নত করে। ফিডফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) সহ অনেক ধরনের এএনএন রয়েছে। প্রতিটি টাইপ একটি নির্দিষ্ট টাস্ক বা ডেটা ক্লাসের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বিঘ্নিত প্রভাব

আজ এমন কোন শিল্প নেই যা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং বাজারের বুদ্ধি সংগ্রহ করতে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং এআই ব্যবহার করে না। সম্ভবত গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সবচেয়ে সুস্পষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে হল বিপণন শিল্প, যেখানে AI লক্ষ লক্ষ গ্রাহকের তথ্যকে সঠিকভাবে চিহ্নিত করে নির্দিষ্ট গোষ্ঠীগুলিকে একটি পণ্য বা পরিষেবা কেনার সম্ভাবনা বেশি। এই ডেটা বিশ্লেষণের ক্রমবর্ধমান উচ্চ নির্ভুলতার কারণে, হাইপারটার্গেটিং (নির্দিষ্ট গ্রাহক উপসেটগুলি সনাক্ত করা এবং তাদের অত্যন্ত কাস্টমাইজড বার্তা পাঠানো) মাধ্যমে বিপণন প্রচারাভিযানগুলি অনেক বেশি সফল হয়েছে। 

আরেকটি উদীয়মান ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যার, সাইবার নিরাপত্তা এবং ডেটা গোপনীয়তা সম্পর্কিত বিতর্কের একটি ক্ষেত্র। ফেসিয়াল রিকগনিশন বর্তমানে অ্যাপ প্রমাণীকরণ থেকে আইন প্রয়োগকারী সংস্থায় ব্যবহার করা হচ্ছে এবং ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসেসিং পুলিশ রেকর্ড এবং ব্যবহারকারীর জমা দেওয়া সেলফিগুলি দ্বারা সক্ষম। আর্থিক পরিষেবাগুলি হল আরেকটি শিল্প যা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে অত্যন্ত উপকৃত হয়, বাজারের গতিবিধির পূর্বাভাস দিতে, ঋণের আবেদনগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং সম্ভাব্য জালিয়াতি সনাক্ত করতে AI ব্যবহার করে।

ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি রোগ নির্ণয় এবং রোগীর ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করার জন্য এক্স-রে এবং চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং (এমআরআই) এর মতো মেডিকেল চিত্রগুলিও বিশ্লেষণ করতে পারে। এগুলি নির্দিষ্ট অবস্থার জন্য প্রবণতা এবং ঝুঁকির কারণগুলি সনাক্ত করতে ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড বিশ্লেষণ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ওষুধ আবিষ্কার, ব্যক্তিগতকৃত ওষুধ এবং জনসংখ্যার স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনায় ব্যবহার করার সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে ANN-এর উচিত প্রশিক্ষিত চিকিৎসা পেশাদারদের দক্ষতা এবং বিচার প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে চিকিৎসা সংক্রান্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করা।

গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যাপ্লিকেশন

গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত হতে পারে:

• অ্যালগরিদমগুলি আরও জটিল ডেটাসেট এবং আরও ভাল প্রযুক্তির মাধ্যমে ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত হয়ে উঠছে, যার ফলে উচ্চ-স্তরের কাজগুলি যেমন পরামর্শ পরিষেবা এবং বিনিয়োগের পরামর্শ প্রদান করা হয়। 2022 সালে, শক্তিশালী ভোক্তা-বান্ধব অ্যালগরিদম, যেমন Open AI এর ChatGPT যথেষ্ট বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত একটি AI সিস্টেমের শক্তি, বহুমুখিতা এবং প্রয়োগযোগ্যতা প্রদর্শন করেছে। (হোয়াইট কলার কর্মীরা বিশ্বব্যাপী একটি সম্মিলিত কাঁপুনি অনুভব করেছে।)
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্রমবর্ধমান যুদ্ধের কৌশল সমর্থন করার জন্য বাস্তব-সময়ের তথ্য এবং বুদ্ধিমত্তা প্রদানের জন্য সামরিক বাহিনীতে ব্যবহৃত হচ্ছে।
• ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মেটাভার্সকে একটি জটিল ডিজিটাল ইকোসিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম করে যা রিয়েল-টাইম তথ্য যেমন জনসংখ্যা, গ্রাহকের আচরণ এবং অর্থনৈতিক পূর্বাভাস দিয়ে গঠিত।
• ANNগুলিকে ডেটার প্যাটার্নগুলি চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে যা প্রতারণামূলক কার্যকলাপের ইঙ্গিত দেয় এবং অর্থ ও ই-কমার্সের মতো ক্ষেত্রগুলিতে সন্দেহজনক লেনদেনগুলিকে চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়৷
• ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ছবি এবং ভিডিওতে বস্তু, মানুষ এবং দৃশ্যগুলিকে চিনতে নিযুক্ত করা হচ্ছে। এই পদ্ধতিটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি, নিরাপত্তা ব্যবস্থা এবং সোশ্যাল মিডিয়া ট্যাগিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

বিবেচনা করার প্রশ্ন

• আপনি কিভাবে মনে করেন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক আগামী তিন বছরে সমাজকে পরিবর্তন করবে?
• সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকি কি হতে পারে?