নিউরাল নেটওয়ার্ক হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ক্ষেত্রে একটি পদ্ধতি যা কম্পিউটারকে মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণ করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ শেখায়। বিশেষ করে, এটি একটি মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি যা ডিপ লার্নিং শাখার অন্তর্গত – যেখানে নিউরনের মতো নোড (যা স্নায়ুকোষের অনুরূপ) একে অপরের সাথে স্তরভিত্তিক কাঠামোতে সংযুক্ত থাকে, যা মস্তিষ্কের নিউরন নেটওয়ার্কের মতো।

এই সিস্টেমটি অভিযোজনশীল, অর্থাৎ কম্পিউটার নিজেই তার ভুল থেকে শিখতে পারে এবং সময়ের সাথে সাথে ধারাবাহিকভাবে তার সঠিকতা উন্নত করে। "কৃত্রিম নিউরন" শব্দটি এসেছে এই নেটওয়ার্কের কাঠামো থেকে, যা মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনগুলোর সংকেত প্রেরণের পদ্ধতি অনুকরণ করে।

যদিও কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্কের ধারণাটি অনেক আগেই তৈরি হয়েছিল (১৯৪৩ সালে ওয়ারেন ম্যাককালক এবং ওয়াল্টার পিটস প্রথম কৃত্রিম নিউরন মডেল তৈরি করেন), ১৯৮০-এর দশকে এই প্রযুক্তি ডেটা সায়েন্সে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হতে শুরু করে।

বর্তমানে, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক ব্যাপক জনপ্রিয়তা লাভ করেছে এবং অনেক শিল্পক্ষেত্র ও উন্নত AI সিস্টেমের মূল ভিত্তি হয়ে উঠেছে। এটি আধুনিক ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমের মেরুদণ্ড – সাম্প্রতিক AI-র বেশিরভাগ অগ্রগতি এই ডিপ নিউরন নেটওয়ার্কের অবদান বহন করে।

নিউরন নেটওয়ার্কের কাঠামো ও কার্যপ্রণালী

কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক মানুষের জীববৈজ্ঞানিক মস্তিষ্ক থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে তৈরি। মানুষের মস্তিষ্কে কোটি কোটি নিউরন জটিলভাবে সংযুক্ত থাকে এবং বৈদ্যুতিক সংকেত প্রেরণ করে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে; অনুরূপভাবে, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্কে অনেক কৃত্রিম নিউরন (সফটওয়্যার ইউনিট) একত্রে কাজ করে একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করে।

প্রত্যেক কৃত্রিম নিউরন আসলে একটি গণনামূলক ফাংশন (যাকে নোড বা node বলা হয়), যা ইনপুট সংকেত গ্রহণ করে, প্রক্রিয়াকরণ করে এবং পরবর্তী নিউরনে আউটপুট সংকেত প্রেরণ করে। এই নিউরনগুলোর সংযোগগুলো মানুষের মস্তিষ্কের সিনাপস (synapse) অনুকরণ করে।

একটি মৌলিক নিউরন নেটওয়ার্ক সাধারণত স্তরভিত্তিক কাঠামো নিয়ে গঠিত, যার তিনটি প্রধান স্তর থাকে:

• ইনপুট স্তর: বাইরের বিশ্বের তথ্য নেয়। ইনপুট স্তরের নোডগুলো ডেটা প্রাথমিকভাবে প্রক্রিয়াকরণ করে (যেমন: স্বাভাবিকীকরণ, সহজ বৈশিষ্ট্য আহরণ) এবং এনকোড করা সংকেত পরবর্তী স্তরে প্রেরণ করে।
• লুকানো স্তর: ইনপুট স্তর থেকে (বা পূর্ববর্তী লুকানো স্তর থেকে) সংকেত গ্রহণ করে আরও গভীর বিশ্লেষণ করে। নিউরন নেটওয়ার্কে একাধিক লুকানো স্তর থাকতে পারে (যত বেশি স্তর, নেটওয়ার্ক ততই “গভীর” হয়)। প্রতিটি লুকানো স্তর পূর্ববর্তী স্তরের আউটপুট থেকে জটিল বৈশিষ্ট্য আলাদা করে এবং পরবর্তী স্তরে পাঠায়।
• আউটপুট স্তর: সর্বশেষ স্তর যা সম্পূর্ণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের পর ফলাফল তৈরি করে। আউটপুট স্তরে একটি বা একাধিক নোড থাকতে পারে, নির্ভর করে সমস্যার ধরণে। উদাহরণস্বরূপ, যদি সমস্যা দ্বৈত শ্রেণীবিভাগ (সত্য/মিথ্যা, আছে/নেই) হয়, তাহলে আউটপুট স্তরে একটি নোড যথেষ্ট (ফলাফল ০ বা ১); আর যদি বহু শ্রেণীর শ্রেণীবিভাগ হয়, তাহলে আউটপুট স্তরে প্রতিটি শ্রেণীর জন্য একটি নোড থাকবে।

প্রক্রিয়াকালে, প্রতিটি নিউরনের সংযোগকে একটি ওজন (weight) দেওয়া হয় যা সংকেতের প্রভাবের মাত্রা নির্দেশ করে। একই সাথে, প্রতিটি নিউরন একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড সহ সক্রিয়করণ ফাংশন প্রয়োগ করে: ইনপুট সংকেতের মোট (ওজনসহ) মান থ্রেশহোল্ড ছাড়ালে নিউরন “সক্রিয়” হয় (আউটপুট সংকেত প্রেরণ করে), নাহলে সংকেত প্রেরণ করে না।

এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে গুরুত্বপূর্ণ সংকেত (উচ্চ ওজন) নেটওয়ার্কে প্রবাহিত হয়, আর কম গুরুত্বপূর্ণ বা দুর্বল সংকেত সীমাবদ্ধ থাকে।

যখন একটি নিউরন নেটওয়ার্কে অনেক লুকানো স্তর থাকে (সাধারণত ২টির বেশি), তখন তাকে ডিপ নিউরন নেটওয়ার্ক বলা হয়। ডিপ নিউরন নেটওয়ার্কই আধুনিক ডিপ লার্নিং প্রযুক্তির ভিত্তি। এই নেটওয়ার্কে কোটি কোটি প্যারামিটার (ওজন) থাকে এবং ইনপুট ও আউটপুটের মধ্যে অত্যন্ত জটিল অরৈখিক সম্পর্ক শিখতে সক্ষম।

তবে এর বিনিময়ে, এই নেটওয়ার্কগুলোকে অত্যন্ত বড় পরিমাণ প্রশিক্ষণ ডেটা এবং প্রচুর গণনাসময় প্রয়োজন, যা প্রচলিত মেশিন লার্নিং মডেলের তুলনায় অনেক বেশি।

কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া

নিউরন নেটওয়ার্ক একটি কঠোর নিয়মাবলী দ্বারা প্রোগ্রাম করা সিস্টেম নয়, বরং এটি ডেটার উদাহরণ থেকে কাজ শেখে। এই শেখার প্রক্রিয়াকে প্রশিক্ষণ (training) বলা হয়।

এই প্রক্রিয়ায়, নেটওয়ার্ককে প্রচুর ইনপুট ডেটা এবং (সাধারণত) প্রত্যাশিত আউটপুট তথ্য দেওয়া হয় যাতে এটি নিজেই তার প্যারামিটার সমন্বয় করতে পারে। নিউরন নেটওয়ার্ক তার পূর্বাভাস এবং প্রত্যাশিত বাস্তব ফলাফল এর মধ্যে পার্থক্য ব্যবহার করে ওজনগুলো সামঞ্জস্য করে তার কর্মক্ষমতা উন্নত করে।

অর্থাৎ, প্রতিটি পূর্বাভাসের পর নেটওয়ার্ক তা সঠিক উত্তর সঙ্গে তুলনা করে এবং পরবর্তী পূর্বাভাসের জন্য ওজনগুলো সংশোধন করে যাতে পূর্বাভাস আরও সঠিক হয়।

একটি জনপ্রিয় প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম হলো ব্যাকপ্রোপাগেশন (backpropagation)। এটি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক ফিডব্যাক লুপ যা আউটপুট হিসাব করে এবং তারপর পূর্বাভাস ও সঠিক আউটপুটের ত্রুটি নেটওয়ার্কের ভিতরে ফিরে পাঠায়।

ত্রুটির ভিত্তিতে, নেটওয়ার্ক ওজন আপডেট করে – সঠিক পূর্বাভাসের জন্য ওজন বাড়ায় এবং ভুল পূর্বাভাসের জন্য ওজন কমায়। এই প্রক্রিয়া হাজার হাজার বা কোটি কোটি বার পুনরাবৃত্তি হয় যতক্ষণ না নেটওয়ার্কের পূর্বাভাস ও বাস্তব ফলাফলের মধ্যে ত্রুটি গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে আসে।

প্রশিক্ষণের পর, নিউরন নেটওয়ার্ক সাধারণীকরণ করতে পারে: এটি শুধুমাত্র শেখা ডেটা মনে রাখে না, বরং নতুন অজানা ডেটার জন্যও পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়। প্রশিক্ষণ বিভিন্ন পদ্ধতিতে হতে পারে (পর্যবেক্ষিত শেখা, অ-পর্যবেক্ষিত শেখা, বা পুরস্কার/শাস্তি ভিত্তিক শেখা), নির্ভর করে নির্দিষ্ট সমস্যার ওপর।

সার্বিকভাবে, প্রশিক্ষিত কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম যা দ্রুত এবং সঠিকভাবে শ্রেণীবিভাগ, সনাক্তকরণ বা পূর্বাভাস করতে পারে – উদাহরণস্বরূপ, গুগলের সার্চ অ্যালগরিদম একটি বৃহৎ স্কেলের নিউরন নেটওয়ার্ক।

উল্লেখ্য, বিভিন্ন ধরনের নিউরন নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরি হয়েছে যা বিভিন্ন ডেটা ও কাজের জন্য উপযোগী।

সাধারণ কিছু আর্কিটেকচার হলো: ফিডফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক (feedforward neural network - সবচেয়ে সাধারণ, ইনপুট থেকে আউটপুট পর্যন্ত একমুখী সংকেত প্রবাহ), রিকারেন্ট নিউরন নেটওয়ার্ক (recurrent neural network, RNN - যেমন টেক্সট বা অডিও সিরিজ ডেটার জন্য), কনভলিউশনাল নিউরন নেটওয়ার্ক (convolutional neural network, CNN - ছবি/ভিডিও ডেটা প্রক্রিয়ার জন্য), এবং অটোএনকোডার (autoencoder - ডেটা সংকোচন ও বৈশিষ্ট্য শেখার জন্য)।

প্রতিটি নেটওয়ার্কের কাঠামো ও কার্যপ্রণালী কিছুটা আলাদা হলেও, সবগুলোই নিউরন সংযোগ ও ডেটা থেকে শেখার সাধারণ নীতির ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।

কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্কের বাস্তব ব্যবহার

জটিল মডেল শেখার ও প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতার কারণে, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। নিচে কিছু প্রধান ব্যবহার তুলে ধরা হলো:

কম্পিউটার ভিশন:

নিউরন নেটওয়ার্ক কম্পিউটারকে ছবি ও ভিডিওর বিষয়বস্তু মানুষের মতো “দেখতে” এবং বুঝতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, স্বয়ংচালিত গাড়িতে নিউরন নেটওয়ার্ক ট্রাফিক সাইন, পথচারী, যানবাহন ইত্যাদি ক্যামেরার ছবির মাধ্যমে সনাক্ত করে।

CNN মডেলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ছবি থেকে বস্তু শ্রেণীবিভাগ (মুখ সনাক্তকরণ, বিড়াল ও কুকুর পার্থক্য ইত্যাদি) করতে পারে এবং ক্রমবর্ধমান সঠিক।

ভয়েস প্রসেসিং:

অ্যামাজন আলেক্সা, গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট, সিরি ইত্যাদি ভার্চুয়াল সহকারী নিউরন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ভয়েস রিকগনিশন এবং মানুষের কথা বোঝে। এই প্রযুক্তি কথাকে টেক্সটে রূপান্তর, ভয়েস কমান্ড চালু করা, এমনকি ভয়েস নকল করতেও সক্ষম।

নিউরন নেটওয়ার্ক অডিওর বৈশিষ্ট্য (টোন, উচ্চারণ) বিশ্লেষণ করে এবং বুঝতে পারে বক্তার আঞ্চলিক বা ভাষাগত পার্থক্য সত্ত্বেও।

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP):

ভাষা ক্ষেত্রে, নিউরন নেটওয়ার্ক প্রাকৃতিক ভাষা বিশ্লেষণ ও উৎপাদনে ব্যবহৃত হয়। যেমন মেশিন ট্রান্সলেশন, চ্যাটবট, স্বয়ংক্রিয় প্রশ্নোত্তর সিস্টেম, এবং সামাজিক মিডিয়ায় সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস এ নিউরন নেটওয়ার্ক (সাধারণত RNN বা আধুনিক ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার) মানুষের ভাষা বুঝে এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া দেয়। এর ফলে কম্পিউটার ভাষার ব্যাকরণ, অর্থ ও প্রসঙ্গ শিখে প্রাকৃতিকভাবে যোগাযোগ করতে পারে।

অর্থনীতি ও ব্যবসা:

অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে, নিউরন নেটওয়ার্ক বাজারের ওঠানামা যেমন শেয়ার মূল্য, মুদ্রার বিনিময় হার, সুদের হার ইত্যাদি পূর্বাভাস করতে ব্যবহৃত হয় বিশাল ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে। অতীতের প্যাটার্ন চিনে নেটওয়ার্ক ভবিষ্যতের প্রবণতা অনুমান এবং প্রতারণা সনাক্তকরণে (যেমন অস্বাভাবিক ক্রেডিট কার্ড লেনদেন) সাহায্য করে।

অনেক ব্যাংক ও বীমা কোম্পানি ঝুঁকি মূল্যায়ন ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে (যেমন ঋণ অনুমোদন, পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনা) নিউরন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আরও কার্যকরী ফলাফল পায়।

স্বাস্থ্যসেবা:

স্বাস্থ্য ক্ষেত্রে, নিউরন নেটওয়ার্ক ডাক্তারদের রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা সিদ্ধান্তে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, CNN ব্যবহার করে এক্স-রে, এমআরআই, সেল ইমেজ বিশ্লেষণ করে এমন রোগের লক্ষণ সনাক্ত করা যা চোখে ধরা পড়ে না।

এছাড়াও, নিউরন নেটওয়ার্ক মহামারী বিস্তার পূর্বাভাস, জিন বিশ্লেষণ, এবং রোগীর জেনেটিক ও চিকিৎসা তথ্যের ভিত্তিতে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরিতে ব্যবহৃত হয়। এটি নির্ণয়ের সঠিকতা ও গতি বাড়িয়ে স্বাস্থ্যসেবার মান উন্নত করে।

>>> বিস্তারিত জানতে ক্লিক করুন:

কম্পিউটার ভিশন কী? এর ব্যবহার এবং কাজ করার পদ্ধতি

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং কী?

স্পষ্টতই, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক আধুনিক AI-র অনেক অগ্রগতির মূল ভিত্তি। এই প্রযুক্তি কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শেখার এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে, কারণ এটি ইনপুট ও আউটপুটের মধ্যে জটিল অরৈখিক সম্পর্ক মডেল করতে পারে।

ছবি, অডিও বিশ্লেষণ থেকে ভাষা বোঝা এবং প্রবণতা পূর্বাভাস পর্যন্ত, নিউরন নেটওয়ার্ক নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মুক্ত করেছে যা আগে কখনো ছিল না। ভবিষ্যতে, বৃহৎ ডেটা ও গণনাশক্তির উন্নতির সঙ্গে, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক আরও উন্নত হবে এবং আরও বিপ্লবী প্রয়োগ নিয়ে আসবে, যা বুদ্ধিমান প্রযুক্তির পরবর্তী প্রজন্ম গঠনে সহায়ক হবে।

আরো তথ্যের জন্য INVIAI অনুসরণ করুন!