গভীর শিক্ষার ভবিষ্যত

ডিপ লার্নিং (DL) রাতারাতি "তারকা" হয়ে ওঠে যখন একজন রোবট খেলোয়াড় আলফাগোর বিখ্যাত গেমে একজন মানব খেলোয়াড়কে পরাজিত করে। গভীর শিক্ষার প্রশিক্ষণ এবং শেখার পদ্ধতিগুলি "মানবিককরণ" মেশিনগুলির জন্য ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছে। এন্টারপ্রাইজ এআই প্ল্যাটফর্মে এখন পাওয়া অনেক উন্নত অটোমেশন ক্ষমতা মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং গভীর শিক্ষার দ্রুত বৃদ্ধির কারণে। প্রযুক্তি.

এই তুলনামূলক পোস্ট AI, ML, এবং DL-এ AI-এর অনেক ক্ষেত্রে DL-এর "সর্বব্যাপী" উপস্থিতি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে – সেটা NLP বা কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনই হোক। ধীরে ধীরে, এআই- এবং ডিএল-সক্ষম স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম, সরঞ্জাম এবং সমাধানগুলি সমস্ত ব্যবসায়িক খাতে প্রবেশ করছে এবং দখল করছে - বিপণন থেকে গ্রাহক অভিজ্ঞতা, ভার্চুয়াল বাস্তবতা থেকে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) - এবং ডিজিটাল প্রভাব সর্বত্র।

ফেসবুক গবেষকরা গোপনীয়তা দ্বিধায় জর্জরিত

এখানে একটি 2018 সালের বিতর্কের দিকে ফিরে তাকান ব্যক্তিগত তথ্যের পরম গোপনীয়তার জনসাধারণের চাহিদার উপর। এই ভোক্তা চাহিদা ফেসবুকের বর্তমান এআই গবেষণা প্রচেষ্টার সাথে সরাসরি দ্বন্দ্বে রয়েছে। Facebook-এর AI গবেষকদের শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যক্তিগত ডেটা "বড় সংগ্রহ" করতে হবে।

Facebook বুঝতে পেরেছে যে এন্ড-টু-এন্ড এনক্রিপশনের ইউটোপিয়ান ধারণাটি প্রকৃতপক্ষে ব্যক্তিগত ডেটার স্তূপ থেকে উত্তর খোঁজার গবেষণা জগতে একটি মিথ ছিল। ভবিষ্যতের প্রচেষ্টার জন্য, গবেষকরা এখন ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহের পরিবর্তে ব্যক্তিগত ডিভাইসে "মৃত ডেটা" এর প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমগুলিকে গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করছেন। সেক্ষেত্রে, Facebook প্রকৌশলীরা ডেটা গোপনীয়তা লঙ্ঘন বাইপাস করতে ব্যবহারকারীদের ফোনে সরাসরি সামগ্রী-সংযম অ্যালগরিদম ইনস্টল করবেন।

একটি ইন এআই একাধিক নিবন্ধে, লেখক স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, এফএলএস এবং জিএবি-ভিত্তিক ডেটা বৃদ্ধির মতো বেশ কয়েকটি অনন্য ডিএল পদ্ধতির বিবরণ দিয়েছেন, যা অনেক গভীর শিক্ষার পদ্ধতির শেলফ লাইফকে ঘিরে বিতর্ক থেকে বাঁচতে পারে।

অন্য
DL-সক্ষম সমাধানগুলির গুরুতরভাবে সীমিত বৈশিষ্ট্য হল শিক্ষা
অ্যালগরিদম এখনও তাদের পছন্দের জন্য বিস্তারিত কারণ প্রদান করতে পারে না, যা করতে পারে
ব্যবহারকারীদের এআই টুলস দ্বারা প্রদত্ত সিদ্ধান্তগুলিকে অন্ধভাবে গ্রহণ করতে প্ররোচিত করে এবং তারপর বানোয়াট
কোনো প্রত্যাখ্যাত উত্তরের জন্য "জাল" ব্যাখ্যা। যে জন্য খুব উত্সাহজনক নয়
সিদ্ধান্ত সমর্থন সমাধান!

পাঁচ থেকে 10 বছরে গভীর শিক্ষার গণতন্ত্রীকরণ

এআই শিল্পের অভ্যন্তরীণ ব্যক্তিরা বহু বছর ধরে এটির পরামর্শ দিয়েছেন সম্পূর্ণ এমএল পরিবেশ গণতন্ত্রীকরণ করা উচিত। DL সরঞ্জামগুলি বিকাশকারীর টুলকিটের একটি আদর্শ অংশ হয়ে উঠবে। পুনঃব্যবহারযোগ্য ডিএল উপাদান, স্ট্যান্ডার্ড ডিএল লাইব্রেরিতে অন্তর্ভুক্ত, শেখার গতি বাড়াতে এর পূর্ববর্তী মডেলগুলির প্রশিক্ষণ বৈশিষ্ট্য বহন করবে। গভীর শিক্ষার সরঞ্জামগুলির স্বয়ংক্রিয়তা অব্যাহত থাকায়, প্রযুক্তিটি এত জটিল কিছুতে বিকশিত হওয়ার একটি অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে যে গড় বিকাশকারী নিজেকে সম্পূর্ণ অজ্ঞ মনে করবে।

গভীর শিক্ষা সম্পর্কে নতুন ভবিষ্যদ্বাণী

বাহিরে শীর্ষ 10 ভবিষ্যদ্বাণী 2022 সালে গভীর ঝোঁক সম্পর্কে তৈরি, এখানে এই বছর দেখার মতো কিছু রয়েছে:

• ইন্টিগ্রেটেড হাইব্রিড মডেল
• স্নায়ুবিজ্ঞানে ডিএল ব্যবহার
• সাধারণ প্রতিপক্ষ নেটওয়ার্ক (GAN)
• প্রান্ত বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার
• পরবর্তী স্তরে NLP

বর্তমান এবং ভবিষ্যতের গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশন

গুগল সাধনা অগ্রগামী ছিল মার্কেটিং গভীর শিক্ষা. গুগলের ডিপমাইন্ড টেকনোলজির অধিগ্রহণ ব্যবসায়িক বিশ্বকে নাড়া দিয়েছে। গুগলের লক্ষ্য হল এসইও সম্পর্কে যত্নশীল অনুসন্ধান বিপণনকারীদের জন্য ডিএলকে একটি গুরুতর সমাধান করা। 

ML প্রযুক্তি এবং টুলের বাস্তব জগতে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অ্যাপ্লিকেশনের প্রবণতা হল যে তারা এক সময়ে একটি ব্যবসাকে "CRM-এর চ্যাটবট এবং ডিজিটাল এজেন্ট থেকে ভার্চুয়াল রিয়েলিটি (VR)-চালিত শপ-ফ্লোর ডেমোতে" রূপান্তর করতে শুরু করেছে৷ ভবিষ্যত ML প্রযুক্তি, যার মধ্যে DL অন্তর্ভুক্ত, অবশ্যই সীমিত প্রশিক্ষণ সামগ্রী থেকে শেখার প্রদর্শন করতে হবে, এবং উপযোগী থাকার জন্য প্রসঙ্গ, অবিচ্ছিন্ন শিক্ষা এবং অভিযোজিত ক্ষমতার মধ্যে শিক্ষা স্থানান্তর করতে হবে।

স্পিচ এবং ফেসিয়াল রিকগনিশন বা ছবির শ্রেণীবিভাগের মতো জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে গভীর শিক্ষার শক্তিশালী প্রযুক্তি বহুবার ব্যবহার করা হয়েছে। আরও সাম্প্রতিক অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে জাল খবর সনাক্তকরণ, স্বাস্থ্য যত্নের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল এবং স্বয়ংক্রিয় চিত্র এবং হাতের লেখা তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত।

সংক্ষেপে ভবিষ্যতের প্রবণতা

কিছু প্রাথমিক প্রবণতা যা গভীর শিক্ষাকে ভবিষ্যতের দিকে নিয়ে যাচ্ছে
হয়:

• DL গবেষণা এবং শিল্প অ্যাপ্লিকেশনের বর্তমান বৃদ্ধি AI এর প্রতিটি ক্ষেত্রে এর "সর্বব্যাপী" উপস্থিতি প্রদর্শন করে - তা হোক না কেন NLP অথবা কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন।
• সময় এবং গবেষণার সুযোগের সাথে, তত্ত্বাবধানহীন শেখার পদ্ধতিগুলি এমন মডেলগুলি সরবরাহ করতে পারে যা মানুষের আচরণকে ঘনিষ্ঠভাবে অনুকরণ করবে।
• ভোক্তা তথ্য সুরক্ষা আইন এবং ভোক্তা ডেটার উচ্চ ভলিউমের গবেষণার প্রয়োজনের মধ্যে স্পষ্ট দ্বন্দ্ব অব্যাহত থাকবে।
• "যুক্তি" করতে সক্ষম হওয়ার ক্ষেত্রে গভীর শিক্ষার প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতাগুলি স্বয়ংক্রিয়, সিদ্ধান্ত-সমর্থন সরঞ্জামগুলির জন্য একটি বাধা।
• গুগলের ডিপমাইন্ড টেকনোলজিস অধিগ্রহণ বিশ্বব্যাপী বিপণনকারীদের জন্য প্রতিশ্রুতি রাখে।
• ভবিষ্যতের ML এবং DL প্রযুক্তিগুলিকে অবশ্যই সীমিত প্রশিক্ষণ সামগ্রী থেকে শেখার প্রদর্শন করতে হবে, এবং উপযোগী থাকার জন্য প্রসঙ্গ, অবিচ্ছিন্ন শিক্ষা এবং অভিযোজিত ক্ষমতাগুলির মধ্যে শিক্ষা স্থানান্তর করতে হবে।
• যদি গভীর শিক্ষার প্রযুক্তি গবেষণা বর্তমান গতিতে অগ্রসর হয়, বিকাশকারীরা শীঘ্রই নিজেদেরকে ছাড়িয়ে যেতে পারে এবং নিবিড় প্রশিক্ষণ নিতে বাধ্য হবে।

ডিপ লার্নিংয়ে ক্যারিয়ারে আগ্রহী?

আপনি একজন সম্পূর্ণ নবাগত বা ইতিমধ্যেই অন্যান্য ডেটা সায়েন্স ক্ষেত্রে অভিজ্ঞ কিনা তার উপর নির্ভর করে, আপনি এর মধ্যে কয়েকটির সাথে পরিচিত হতে পারেন গভীর শিক্ষায় ক্যারিয়ার শুরু করার জন্য দরকারী টিপস:

• গভীর শিক্ষার বিস্তৃত ক্ষেত্রটি অন্বেষণ করুন এবং আপনার ফোকাস এলাকাকে সংকুচিত করুন।
• একটি নির্দিষ্ট ফোকাস এলাকা মাথায় রেখে, পরবর্তী ধাপ হল প্রাসঙ্গিক প্রোগ্রামিং ভাষা গড়ে তোলা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ফোকাস এলাকাটি ML অ্যালগরিদম হয়, তাহলে পাইথন ভাষার দক্ষতা বিকাশ করা সহায়ক হবে।
• ক্রমাগত আপনার বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা ব্রাশ করা সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। এর জন্য, আপনাকে প্রশিক্ষণের সাইটগুলি পর্যালোচনা করতে হবে এবং তাদের অনুশীলনের চেষ্টা করতে হবে।
• পরিশেষে, কাজের সাইটে প্রকৃত কাজের বিবরণ পর্যালোচনা করা গভীর শিক্ষার কাজের ভূমিকা এবং দায়িত্ব সম্পর্কে আপনার জ্ঞানকে বাড়িয়ে তুলতে পারে।

Shutterstock.com থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত ছবি

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/