আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স দিন দিন অনেক উন্নত হয়েছে। আমরা অনেকেই প্রিজমা অ্যাপ দেখেছি বা ব্যবহার করেছি, যেখানে অ্যাপ ব্যবহার করে যে কোন ছবিকে আর্টে পরিণত করা যায়। আর সম্পূর্ণ কাজটা করা হয় আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের মাধ্যমে। এছাড়া হয়তো দেখে থাকব ফেইসঅ্যাপ, যা দিয়ে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের মাধ্যমে যে কারো বয়স কমানো বা বাড়ানো যায়, মুখের অভিব্যাক্তি পরিবর্তন করা … Read more
ট্রান্সফার লার্নিং ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে আমরা যদি কোন সিস্টেম তৈরি করতে চাই, আমাদের প্রচুর ডেটা লাগবে। ঐ ডেটাকে ক্লিন করা, অপটাইমাইজ করা সহ অন্যান্য কাজে প্রচুর সময় যাবে। এই সমস্যা সমাধান করার একটা সহজ উপায় হচ্ছে ট্রান্সফার লার্নিং। বিশাল ডেটাসেটের উপর ট্রেইন করা একটা নিউররাল নেটকে নতুন একটা ডেটা সেটে এপ্লাই করার প্রক্রিয়া হচ্ছে … Read more
ডিপ লার্নিং নিয়ে এর আগের লেখাটিঃ ডিপ লার্নিং এ সূচনা মডেল সমস্যা সমাধান করার জন্য আমরা যে সিস্টেম দাঁড় করাই, তা হচ্ছে মডেল। মডেলের কাজ হচ্ছে ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটা কানেকশন তৈরি করা। আর এই কানেকশনটা প্রথমে ভুল করে। পরে শিখতে শিখতে ভুলের পরিমাণ কমতে থাকে। অ্যাকুরেসি ট্রেইনিং এর সময় আমরা মডেলকে ইনপুট বা … Read more
ডিপ লার্নিং সম্পর্কে জানার আগে জেনে নেই ইন্টিলিজেন্স কি। ইন্টিলিজেন্স হচ্ছে তথ্য প্রসেস করে একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর প্রক্রিয়া। মানুষ যা করে আরকি। আর মানুষের এই চিন্তা করে কোন সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর কৃত্তিম রূপ হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স। মেশিন লার্নিং হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের একটা শাখা। মেশিন লার্নিং হচ্ছে উদাহরণ থেকে শেখা। আমরা মানুষেরা যে ভাবে শিখি, সেভাবে। সাধারণ … Read more
মেশিন লার্নিং সিস্টেম গুলোতে ডেটা স্ট্র্যাকচার হিসেবে টেনসর ব্যবহার করা হয়। গুগলের টেনসরফ্লোর নাম এখান থেকেই এসেছে। এটি হচ্ছে ডেটা কন্টেইনার। টেনসরে বেশির ভাগ ক্ষেত্রেই সাধারণ নিউম্যারিক্যাল ডেটা স্টোর করা হয়। তাই বলা যায় টেনসর হচ্ছে নিম্যারিক্যাল ডেটা কনটেইনার। আমরা অনেকেই ম্যাট্রিক্স নিয়ে কাজ করেছি, যেখানে ম্যাট্রিক্স হচ্ছে 2D Tensor। অ্যারে নিয়ে কাজ করলে ডাইমেনশ … Read more
কনভল্যুশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) অন্য সব সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কের মতই। এখানে বাড়তি হিসেবে রয়েছে কনভল্যুশন। কনভল্যুশন কনভল্যুশন হচ্ছে ফিচার এক্সট্রাক্ট করার পদ্ধতি। ইনপুট হিসেবে থাকে ইমেজ ম্যাট্রিক্স এবং কার্নেল ম্যাট্রিক্স বা ফিল্টার, যা ব্যবহার করে ফিচার এক্সট্রাক্ট করা হবে। আউটপুট হিসেবে পাওয়া যাবে ফিচার ম্যাপ। এক এক ফিল্টার ব্যবহার করে এক এক ধরণের ফিচার এক্সট্রাক্ট … Read more
টেনসরফ্লো ব্যবহার করে আমরা হাতে লেখা সংখ্যা ক্লাসিফাই করার জন্য একটা নিউরাল নেট ট্রেইন করব। ডীপ লার্নিং এর মাধ্যমে ইমেজ রিকগনিশনের হ্যালো ওয়ার্ল্ড প্রোগ্রাম বলা যেতে পারে এই প্রোগ্রামটিকে। আর এর জন্য আমরা MNIST ডেটাসেট ব্যবহার করব। MNIST Handwritten Digit ডেটাসেটে মোট ৭০ হাজার 28*28 পিক্সেলের গ্রেস্কেল ইমেজ রয়েছে, যেগুলোর প্রতিটাতে 0-9 পর্যন্ত যে কোন … Read more
আমরা একটা মেশিন লার্নিং মডেলকে ট্রেইন করব যেন একটা সেলসিয়াস ভ্যালু ইনপুট দিলে এর ফারেনহাইট ভ্যালু প্রিডিক্ট করতে পারবে। আর তা করব টেনসরফ্লো ব্যবহার করে। মডেল হিসেবে ব্যবহার করব ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্ক । যদিও সেলসিয়াসের ভ্যালু জানলে আমরা ফারেনহাইটের ভ্যালু নিচের সমীকরণের মাধ্যমে ব্যবহার করতে পারি। 𝑓=𝑐×1.8+32 এই সিম্পল সমস্যার জন্য আসলে মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামের … Read more
ইতিমধ্যে সবাই জানি চতুর্থ ইন্ডাস্ট্রিয়াল রেভল্যুশন নিয়ে আসবে কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স। ইত্যিমধ্যে আমরা আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের অনেক সুবিধে ভোগ করছে। যা আসলে খুবি সামান্য। অল্প কয়েক বছরের মধ্যেই আরো বড় পরিসরে সব জায়গায় এটি ব্যবহার করব। ইনশাহ আল্লাহ আপনি আমি এই রেভল্যুশনটা দেখে যাবো। আমরা মানুষেরা জীবনের বেশির ভাগ অংশ শিক্ষা নিতেই পার করে … Read more
আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স এর অনেক ভালো দিক থাকলেও খুব খারাপ একটা দিক হচ্ছে মানুষের জব হারানো। সারা পৃথিবীর অনেক মানুষ আগামী কয়েক বছরের মধ্যে চাকরি হারাবে। কমার্শিয়ালিং ড্রাইভারলেস কার ব্যবহার ইতিমধ্যে শুরু হয়ে গিয়েছে। ড্রাইভারের তো আর দরকার নেই। কিন্তু চিন্তা করে দেখেন, সারা পৃথিবীতে কত মানুষের পেশা হচ্ছে ড্রাইভিং পেশা। তারা কি করবে? Uber, Tesla, … Read more