আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এর প্রকারভেদ
প্রথম দিকের মানুষের কাছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা হল মেশিনের সঠিকভাবে কাজ করার জন্য মেশিনের সাহায্যে সামান্য বা তার বেশি মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তা প্রদর্শন করার ক্ষমতা। যাইহোক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন একটি বৃহৎ ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে এবং এর বিভিন্ন প্রকার রয়েছে। এই পার্থক্যগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশ এবং ব্যবহারের উপর গভীর প্রভাব ফেলে। নিচে কিছু গুরুত্বপূর্ণ প্রকারের উপর ভিত্তি করে একটি নিবন্ধ দেওয়া হল:
1.সুপারভিজুয়াল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (সুপারভিজুয়াল এআই):
- এই ধরনের এআই ভিজ্যুয়াল ডেটা, যেমন ছবি, ভিডিও বা অন্যান্য ভিজ্যুয়াল উপকরণগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার ক্ষমতা বিকাশ করতে পারে। এই AI সিস্টেমগুলি মেশিন ভিশনের মতো ভিজ্যুয়াল তথ্য প্রক্রিয়া করতে সক্ষম।
2. নিউরাল নেটওয়ার্ক:
- এই প্রকারটি সাধারণত গভীর শিক্ষার একটি উপশ্রেণি হিসাবে পরিচিত। এই সংজ্ঞা সিস্টেম স্ট্যান্ডার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে, যা বিভিন্ন ধরণের ডেটা প্রস্তুত এবং বোঝে।
3. জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs):
- GAN বা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক দুটি ভাগে বিভক্ত, একটি ছবি বা ভিডিও তৈরি করতে সক্ষম। এই প্রযুক্তিটি ফটোতে উন্নত ছবি তৈরি করতে পারে, যা প্রায়ই অস্থায়ী দেখায়।
4. নিউরোফাজিং:
- এই শ্রেণীবিভাগটি অপারেশনাল সিস্টেমগুলিকে ডিবাগ করতে সাহায্য করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যা গভীর শিক্ষার সংমিশ্রণে পরিষ্কার নিরাপত্তা ঝুঁকি খুঁজে বের করতে ব্যবহৃত হয়।
5. স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং:
- এই শ্রেণীবিভাগ স্বয়ংক্রিয় অনুমান এবং মডেল পরিমার্জনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা নির্দিষ্ট ধরণের ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং মডেল প্রস্তুত করতে সক্ষম।
এই সংজ্ঞাটি মূলত বিভিন্ন ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি, যেখানে আরও গভীর গবেষণা এবং উন্নয়ন। যাইহোক, এই বিভিন্ন ধরনের AI সম্পূর্ণ নতুন এবং উন্নত প্রযুক্তি এবং সমাধান তৈরিতে সহায়ক।
-ধন্যবাদ
