সুচিপত্র:
প্রতিদিন, উচ্চ উন্নত কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এএনএন) এবং গভীর শেখার অ্যালগরিদম কয়েক মিলিয়ন কোয়েরির মাধ্যমে স্ক্যান করে এবং বড় ডেটার অন্তহীন প্রবাহের মাধ্যমে খনন করে। তারা অনেকগুলি বিকাশমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (এআই) জ্বালানির জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান সরবরাহ করছে যা অনেকগুলি সফ্টওয়্যার হাউস তাদের পণ্যগুলিতে সংহত করেছে। মেশিন লার্নিং হল এমন একটি যন্ত্র যার মাধ্যমে সিন্থেটিক বুদ্ধিমত্তার এই নবজাতক কম্পিউটার-ভিত্তিক বিটগুলি তারা পুষ্ট করা সমস্ত তথ্য প্রক্রিয়া করে, অনেকগুলি পাঁচটি ইন্দ্রিয়ের মতোই একজন মানব টডল দুনিয়া শিখতে এবং অভিজ্ঞতা অর্জনে সহায়তা করে।
অবশেষে, এই সমস্ত তথ্য এই এআইগুলিকে আমাদের প্রশ্নের নতুন উত্তর সরবরাহ করতে এবং অনেকগুলি সমাধান যা মানুষের মন ধারণা করতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি স্মার্ট হিসাবে সাহায্য করার জন্য যথেষ্ট হয়ে যায়। সুতরাং, আজ এমন কিছু উদাহরণ কী যেখানে স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক এবং মেশিন লার্নিং কার্যকরভাবে কার্যকরভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে? চল একটু দেখি.
স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি
এমন কোনও কি আছে যা স্ব-ড্রাইভিং কারের চেয়ে "ভবিষ্যত" চেঁচামেচি করে? আমরা সাইবারপ্যাঙ্ক ডাইস্টোপিয়ান ওয়ার্ল্ডের স্বপ্ন দেখে গত ৩০ বছর অতিবাহিত করেছি যেখানে বৈদ্যুতিন ভেড়ার স্বপ্ন দেখে এমন অ্যান্ড্রয়েডরা চালকবিহীন যানবাহনে ঝাঁপিয়ে পড়ে বন্দীদশা থেকে পালিয়ে যায়। ঠিক আছে, সম্ভবত vehicles যানবাহনগুলিও উড়তে সক্ষম হয়েছিল, তবে আপনি পয়েন্টটি পান।
