ডিপ লার্নিং: মেশিন লার্নিং এর বেশ কিছু স্তর গভীর

• লেখক:
• লেখকের নাম

  কোয়ান্টামরুন ফোরসিই
• সেপ্টেম্বর 9, 2022

অন্তর্দৃষ্টি সারসংক্ষেপ

ডিপ লার্নিং (ডিএল), এক ধরনের মেশিন লার্নিং (এমএল), মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকারিতার অনুরূপভাবে ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত করে। এটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং স্বাস্থ্যসেবা নির্ণয় বাড়ানো থেকে শুরু করে চ্যাটবটকে শক্তিশালী করা এবং সাইবার নিরাপত্তা ব্যবস্থা উন্নত করা পর্যন্ত বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার খুঁজে পায়। জটিল কাজগুলি পরিচালনা করার, বিশাল ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার এবং জ্ঞাত ভবিষ্যতবাণী করার প্রযুক্তির ক্ষমতা শিল্পগুলিকে আকার দিচ্ছে এবং নৈতিক বিতর্ক বাড়াচ্ছে, বিশেষ করে ডেটা ব্যবহার এবং গোপনীয়তার চারপাশে।

গভীর শিক্ষার প্রসঙ্গ

ডিপ লার্নিং হল ML-এর একটি রূপ যা অনেক AI অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তি। DL সরাসরি চিত্র, পাঠ্য বা শব্দ থেকে শ্রেণীবিভাগের কাজগুলিতে সহায়তা করতে পারে। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডিভাইস ইন্টারফেসিং পরিচালনা করতে পারে, স্বায়ত্তশাসিত রোবট এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়িগুলির সাথে সহায়তা করতে পারে এবং বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধান চালাতে পারে। DL প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। এই প্রযুক্তিটি প্রযুক্তিগত ডিভাইসগুলির সাথেও ইন্টারফেস করতে পারে, যেমন স্মার্টফোন এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) ডিভাইস। 

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) বা কম্পিউটার দৃষ্টি এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণের মতো কাজগুলিতে সহায়তা করার জন্য DL কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সার্চ ইঞ্জিন এবং ই-কমার্স সাইটের মতো বিষয়বস্তুর সুপারিশও প্রদান করতে পারে। 

গভীর শিক্ষার চারটি প্রধান পদ্ধতি রয়েছে:

• তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা (লেবেলযুক্ত ডেটা)।
• আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা (আধা-লেবেলযুক্ত ডেটাসেট)।
• তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা (কোন লেবেলের প্রয়োজন নেই)।
• রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (অ্যালগরিদম পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, শুধু নমুনা ডেটা নয়)।

এই চারটি পদ্ধতিতে, গভীর শিক্ষা বিভিন্ন স্তরে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে নিযুক্ত করে ডেটা থেকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে শেখার জন্য, যা অসংগঠিত তথ্যের নিদর্শনগুলির সন্ধান করার সময় উপকারী। 

গভীর শিক্ষায় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন নিউরন এবং নোডের সাথে সংযোগ এবং তথ্য আদান-প্রদান করে মানুষের মস্তিষ্ক কীভাবে গঠন করা হয় তা অনুকরণ করে। গভীর শিক্ষায়, সমস্যা যত জটিল হবে, মডেলে তত বেশি লুকানো স্তর থাকবে। ML-এর এই ফর্মটি প্রচুর পরিমাণে কাঁচা ডেটা (বিগ ডেটা) থেকে উচ্চ-স্তরের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারে। 

ডিএল এমন পরিস্থিতিতে সহায়তা করতে পারে যেখানে সমস্যাটি মানুষের যুক্তির জন্য খুব জটিল (যেমন, অনুভূতি বিশ্লেষণ, ওয়েব পৃষ্ঠার র‌্যাঙ্ক গণনা করা) বা সমস্যাগুলির বিস্তারিত সমাধানের প্রয়োজন (যেমন, ব্যক্তিগতকরণ, বায়োমেট্রিক্স)। 

বিঘ্নিত প্রভাব

ডিপ লার্নিং হল সেই সংস্থাগুলির জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যেগুলি আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে ডেটা ব্যবহার করতে চায়৷ উদাহরণস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্ক বিদ্যমান রোগ এবং তাদের চিকিত্সার বিস্তৃত ডাটাবেস অধ্যয়ন করে, রোগীর যত্ন ব্যবস্থাপনা এবং ফলাফলের উন্নতি করে স্বাস্থ্যসেবাতে রোগ নির্ণয়ের উন্নতি করতে পারে। অন্যান্য এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার ভিশন, ভাষা অনুবাদ, অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন এবং কথোপকথন ইউজার ইন্টারফেস (UI) যেমন চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী।

প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা ডিজিটাল রূপান্তর এবং ক্লাউড মাইগ্রেশনের ব্যাপক গ্রহণ নতুন সাইবার নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, যেখানে DL প্রযুক্তিগুলি সম্ভাব্য হুমকিগুলি চিহ্নিত করতে এবং প্রশমিত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে৷ যেহেতু ব্যবসাগুলি তাদের ডিজিটাল উদ্দেশ্যগুলি অর্জনের জন্য মাল্টি-ক্লাউড এবং হাইব্রিড কৌশলগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে গ্রহণ করে, সংস্থা বা ব্যক্তিদের যৌথ তথ্য প্রযুক্তি সম্পদকে অন্তর্ভুক্ত করে আইটি এস্টেটগুলির জটিলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। এই ক্রমবর্ধমান জটিলতার জন্য এই বৈচিত্র্যময় এবং জটিল আইটি পরিবেশগুলিকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা, সুরক্ষিত এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য উন্নত সমাধানগুলির প্রয়োজন৷

আইটি এস্টেটের বৃদ্ধি এবং ক্রমাগত সাংগঠনিক বিকাশ প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য প্রয়োজনীয় তত্পরতা এবং ব্যয়-কার্যকারিতা প্রদান করে কিন্তু কার্যকরভাবে পরিচালনা এবং সুরক্ষার জন্য আরও কঠিন ব্যাকএন্ড তৈরি করে। DL অস্বাভাবিক বা অনিয়মিত নিদর্শন সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে যা হ্যাকিং প্রচেষ্টার একটি চিহ্ন হতে পারে। এই বৈশিষ্ট্যটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামোকে অনুপ্রবেশ করা থেকে রক্ষা করতে পারে।

গভীর শিক্ষার প্রভাব

DL এর বিস্তৃত প্রভাব অন্তর্ভুক্ত হতে পারে: 

• স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে পরিবেশগত অবস্থার প্রতি আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানাতে, নির্ভুলতা, সুরক্ষা এবং দক্ষতা উন্নত করে।
• কীভাবে বায়োমেট্রিক ডেটা (যেমন, মুখের বৈশিষ্ট্য, চোখের গঠন, ডিএনএ, ফিঙ্গারপ্রিন্ট প্যাটার্ন) বিগ টেক দ্বারা সংগ্রহ এবং সংরক্ষণ করা হয় সে সম্পর্কে নৈতিক বিতর্ক।
• মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে প্রাকৃতিক মিথস্ক্রিয়া উন্নত হচ্ছে (যেমন, স্মার্ট ডিভাইস এবং পরিধানযোগ্য জিনিস ব্যবহার করে)।
• সাইবারসিকিউরিটি কোম্পানিগুলি আইটি অবকাঠামোর দুর্বল পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে।
• কোম্পানিগুলি পণ্য এবং পরিষেবাগুলি উন্নত করতে এবং ক্লায়েন্টদের হাইপার-কাস্টমাইজড সমাধান অফার করার জন্য বিস্তৃত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রয়োগ করে।
• সরকার পাবলিক ডাটাবেস প্রক্রিয়াকরণ করে পাবলিক সার্ভিস ডেলিভারি অপ্টিমাইজ করার জন্য, বিশেষ করে পৌরসভার এখতিয়ারের মধ্যে।

বিবেচনা করার প্রশ্ন

• আর কীভাবে গভীর শিক্ষা কোম্পানি এবং সরকারকে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সক্রিয়ভাবে কাজ করতে সহায়তা করতে পারে?
• গভীর শিক্ষা ব্যবহার করার অন্যান্য সম্ভাব্য ঝুঁকি বা সুবিধাগুলি কী কী?