Artificial Inteligence কিভাবে কাজ করে ?? How Does Work Artificial Inteligence ??

Artificial Inteligence কিভাবে কাজ করে ?? How Does Work Artificial Inteligence ??

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এমন বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করে কাজ করে যা সাধারণত মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হয়, যেমন বক্তৃতা শনাক্ত করা, ছবিতে বস্তু শনাক্ত করা, ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং সমস্যা সমাধান করা। নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষা সহ AI-তে বেশ কিছু পন্থা রয়েছে। সাধারণভাবে, এআই অ্যালগরিদমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশলগুলি ব্যবহার করে। মেশিন লার্নিং হল AI-তে একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি, যার মধ্যে একটি বৃহৎ ডেটাসেটে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সেই প্রশিক্ষণ ব্যবহার করা জড়িত। এটি বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার মধ্যে একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে একটি অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের অন্তর্ভুক্ত, যেখানে পছন্দসই আউটপুট ইতিমধ্যেই পরিচিত, যেমন একটি ছবিতে একটি বিড়াল বা কুকুর রয়েছে কিনা তা সনাক্ত করা।

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে একটি লেবেলবিহীন ডেটাসেটে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা অ্যালগরিদমকে নিজস্বভাবে ডেটাতে প্যাটার্ন এবং কাঠামো সনাক্ত করতে দেয়। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর মধ্যে রয়েছে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, ইতিবাচক ফলাফলের জন্য অ্যালগরিদমকে পুরস্কৃত করা এবং নেতিবাচক ফলাফলের জন্য শাস্তি দেওয়া। ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি সাবফিল্ড যা বৃহৎ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত, যাতে আরও জটিল এবং পরিশীলিত প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করা যায়। এই গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের গঠন অনুসারে তৈরি করা হয় এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, বক্তৃতা শনাক্তকরণ এবং চিত্র এবং ভিডিও স্বীকৃতির মতো কাজগুলি সম্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।সামগ্রিকভাবে, এআই একটি সর্বদা বিবর্তিত ক্ষেত্র যা রোবোটিক্স, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, ভার্চুয়াল সহকারী এবং চিকিৎসা নির্ণয় এবং চিকিত্সা সহ বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হচ্ছে।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এমন বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করে কাজ করে যা সাধারণত মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হয়, যেমন বক্তৃতা শনাক্ত করা, ছবিতে বস্তু শনাক্ত করা, ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং সমস্যা সমাধান করা। নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষা সহ AI-তে বেশ কিছু পন্থা রয়েছে। সাধারণভাবে, এআই অ্যালগরিদমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশলগুলি ব্যবহার করে। মেশিন লার্নিং হল AI-তে একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি, যার মধ্যে একটি বৃহৎ ডেটাসেটে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সেই প্রশিক্ষণ ব্যবহার করা জড়িত। এটি বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার মধ্যে একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে একটিঅ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের অন্তর্ভুক্ত, যেখানে পছন্দসই আউটপুট ইতিমধ্যেই পরিচিত, যেমন একটি ছবিতে একটি বিড়াল বা কুকুর রয়েছে কিনা তা সনাক্ত করা। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার মধ্যে একটি লেবেলবিহীন ডেটাসেটে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা অ্যালগরিদমকে নিজস্বভাবে ডেটাতে প্যাটার্ন এবং কাঠামো সনাক্ত করতে দেয়। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর মধ্যে রয়েছে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে একটি অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, ইতিবাচক ফলাফলের জন্য অ্যালগরিদমকে পুরস্কৃত করা এবং নেতিবাচক ফলাফলের জন্য শাস্তি দেওয়া। ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি সাবফিল্ড যা বৃহৎ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত, যাতে আরও জটিল এবং পরিশীলিত প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করা যায়। এই গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের গঠন অনুসারে তৈরি করা হয় এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, বক্তৃতা শনাক্তকরণ এবং চিত্র এবং ভিডিও স্বীকৃতির মতো কাজগুলি সম্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।সামগ্রিকভাবে, এআই একটি সর্বদা বিবর্তিত ক্ষেত্র যা রোবোটিক্স, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, ভার্চুয়াল সহকারী এবং চিকিৎসা নির্ণয় এবং চিকিত্সা সহ বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হচ্ছে।