কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইমেজ শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য মৌলিক হাতিয়ার। একটি শ্রেণিবিন্যাস নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট নিয়ে আলোচনা করার সময়, ক্লাসগুলির মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টনের ধারণাটি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিবৃতি যে "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত" প্রকৃতপক্ষে সত্য।
একটি শ্রেণীবিভাগের কাজে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্দিষ্ট বিভাগ বা শ্রেণিতে ইনপুট ডেটা পয়েন্ট বরাদ্দ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। নেটওয়ার্ক আন্তঃসংযুক্ত নিউরনের একাধিক স্তরের মাধ্যমে ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া করে, প্রতিটি স্তর ইনপুট ডেটাতে রূপান্তরের একটি সেট প্রয়োগ করে। নিউরাল নেটওয়ার্কের চূড়ান্ত স্তরটি সাধারণত শ্রেণিবিন্যাসের কাজের বিভিন্ন শ্রেণীর সাথে সম্পর্কিত নোডগুলি নিয়ে গঠিত।
নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ পর্বের সময়, মডেলটি পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রশিক্ষণ ডেটার প্রকৃত লেবেলের মধ্যে পার্থক্য কমাতে তার পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে শেখে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে একটি ক্ষতির ফাংশন অপ্টিমাইজ করা জড়িত, যা পূর্বাভাসিত শ্রেণীর সম্ভাব্যতা এবং সত্যিকারের শ্রেণী লেবেলের মধ্যে বৈষম্যকে পরিমাপ করে। ব্যাকপ্রপাগেশন এবং গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে নেটওয়ার্কের পরামিতিগুলিকে পুনরাবৃত্তভাবে আপডেট করার মাধ্যমে, মডেলটি ধীরে ধীরে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করে।
একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট প্রায়ই ক্লাসের উপর একটি সম্ভাব্যতা বিতরণ হিসাবে উপস্থাপিত হয়। এর মানে হল যে প্রতিটি ইনপুট ডেটা পয়েন্টের জন্য, নেটওয়ার্ক শ্রেণী সম্ভাব্যতার একটি সেট তৈরি করে, যা প্রতিটি শ্রেণীর অন্তর্গত ইনপুটের সম্ভাবনা নির্দেশ করে। সম্ভাব্যতাগুলিকে সাধারণত একটি পর্যন্ত যোগ করার জন্য স্বাভাবিক করা হয়, এটি নিশ্চিত করে যে তারা একটি বৈধ সম্ভাব্যতা বন্টন প্রতিনিধিত্ব করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ বাইনারি শ্রেণীবিভাগের টাস্কে যেখানে ক্লাসগুলি "বিড়াল" এবং "কুকুর" হয়, নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট [0.8, 0.2] হতে পারে, যা নির্দেশ করে যে মডেলটি 80% আত্মবিশ্বাসী যে ইনপুটটি একটি বিড়াল এবং 20% আত্মবিশ্বাসী যে এটি একটি কুকুর। "কার," "বাস," এবং "বাইসাইকেল" এর মতো ক্লাস সহ একটি বহু-শ্রেণীর শ্রেণীবিভাগের দৃশ্যে, আউটপুটটি [0.6, 0.3, 0.1] এর মতো দেখতে হতে পারে, যা প্রতিটি শ্রেণীর জন্য মডেলের সম্ভাব্যতা দেখায়।
এই সম্ভাব্য আউটপুট বিভিন্ন কারণে মূল্যবান। প্রথমত, এটি তার ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে মডেলের আস্থার একটি পরিমাপ প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফলের নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়ন করতে দেয়। অতিরিক্তভাবে, সম্ভাব্যতা বন্টনটি মডেলের অনিশ্চয়তার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, ভবিষ্যদ্বাণী গ্রহণের জন্য একটি থ্রেশহোল্ড সেট করে বা কাঁচা আউটপুটকে সম্ভাব্যতায় রূপান্তর করতে সফটম্যাক্সের মতো কৌশল ব্যবহার করে।
বিবৃতি যে "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, ফলাফলটি ক্লাসগুলির মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত" সঠিকভাবে শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে তার একটি মৌলিক দিককে ধরে রাখে। ক্লাসে সম্ভাব্যতা বিতরণের মাধ্যমে, এই নেটওয়ার্কগুলি আরও সূক্ষ্ম এবং তথ্যপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী সক্ষম করে যা বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তৃত পরিসরের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং:
- যদি কেউ একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে রঙিন চিত্রগুলিকে চিনতে চায়, তবে ধূসর স্কেলের চিত্রগুলি পুনরায় চিহ্নিত করার সময় কি অন্য একটি মাত্রা যোগ করতে হবে?
- অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি কি মস্তিষ্কের একটি নিউরনকে ফায়ারিংয়ের সাথে অনুকরণ করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে বা না?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- নমুনার বাইরের ক্ষতি কি একটি বৈধতা ক্ষতি?
- একটি PyTorch চালিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বা matplotlib ব্যবহারিক বিশ্লেষণের জন্য একটি টেনসর বোর্ড ব্যবহার করা উচিত?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- পাইটর্চে একাধিক জিপিইউতে গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো কি খুব সহজ প্রক্রিয়া?
- একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে কি প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- সবচেয়ে বড় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কি তৈরি?
- যদি ইনপুটটি নাম্পি অ্যারে সংরক্ষণকারী হিটম্যাপের তালিকা হয় যা ViTPose-এর আউটপুট এবং প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকার [1, 17, 64, 48] শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয়, কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
Python এবং PyTorch এর সাথে EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন