প্রশ্ন:
"তথ্য বাধা" গভীর শিক্ষার গুরুত্বপূর্ণ তত্ত্ব কেন?
উত্তর:কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে (এএনএন) একটি "ইনফরমেশন বাধা" ধারণাটি বিভিন্ন ধরণের সংকেত ছড়িয়ে দেওয়ার সম্পর্কিত একটি বিশেষ নীতিতে কাজ করে। এগুলিকে ট্রেড-অফগুলি যা এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেমগুলিকে স্ব-অনুকূলিত করে তোলে তা পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহারিক সরঞ্জাম হিসাবে দেখা হয়। তিশ্বি এটি দ্বারা উপস্থাপিত তথ্য বিড়ম্বনা ধারণাটি বর্ণনা করে একটি তারযুক্ত নিবন্ধ অল। "বহির্মুখী বিশদগুলির শোরগোলের ইনপুট ডেটা ছাঁটাই করার বিষয়ে কথা বলে যেন কোনও বাধা দিয়ে তথ্যগুলি চেপে ধরে" এবং "সাধারণ ধারণাগুলির সাথে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি ধরে রাখা"।
অপেক্ষাকৃত নতুন ধারণা হিসাবে, তথ্য বিড়ম্বনা ধারণা জ্ঞানীয় ফাংশন মডেল করতে আমরা কীভাবে এএনএন এবং সম্পর্কিত সিস্টেমগুলি ব্যবহার করি তা বাড়িয়ে তুলতে এবং পরিবর্তন করতে সহায়তা করতে পারে। এই তত্ত্বটি যেভাবে সহায়তা করতে পারে তার একটি উপায় হল নিউরাল নেটওয়ার্ক ফাংশনগুলিকে সমর্থন করে এমন দৃষ্টান্তগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে আমাদের সহায়তা করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি নীতিটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে সিস্টেম দ্বারা কেবলমাত্র একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সেটটি ধরে রাখা হয়, আমরা দেখতে শুরু করি যে এই "ডেটা বৈষম্য" কীভাবে একটি নেটওয়ার্ককে "মুরগী" করে তোলে মস্তিষ্ক, এবং ইঞ্জিনিয়াররা এটিকে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলিতে যুক্ত করতে পারে। এখানে ধারণাটি হ'ল, অবশেষে, স্নায়ু নেটওয়ার্ক প্রযুক্তি কেবল একটি সুবিধাবঞ্চিত কয়েকজনের প্রদেশ নয়, একটি "সার্বজনীন" ধারণা হয়ে উঠবে। বর্তমানে, সংস্থাগুলি খুব কম এআই প্রতিভা খোঁজ করছে; ইনফরমেশন অটল তত্ত্বের মতো তত্ত্বগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে জ্ঞানটি ল্যাপারসনে এবং "মিডল ব্যবহারকারীদের" কাছে ছড়িয়ে দিতে সহায়তা করতে পারে - যারা "বিশেষজ্ঞ" নাও হতে পারে তবে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রযুক্তির উত্থান এবং প্রচারে সহায়তা করতে পারে।
তথ্য বিঘ্নের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ মান হ'ল ইঞ্জিনিয়াররা আরও সুনির্দিষ্ট উপায়ে কাজ করতে সিস্টেমগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া শুরু করতে পারেন। সিস্টেম আর্কিটেকচারের জন্য কয়েকটি শীর্ষ-স্তরের দিকনির্দেশনা থাকা এই জাতীয় প্রযুক্তির বিবর্তনকে সহজতর করতে পারে এবং গভীর শিক্ষার নীতিগুলি সম্পর্কে আরও সংজ্ঞায়িত ধারণা থাকা আইটি বিশ্বে তাই মূল্যবান।
সাধারণভাবে, এআই-তে কাজ করা ভ্যানগার্ড সুনির্দিষ্ট নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে তা "প্রাসঙ্গিক তথ্য" ধারণা এবং সিস্টেমগুলি কীভাবে কার্য সম্পাদনকে বৈষম্যমূলক আচরণ করে তা সুনির্দিষ্টভাবে পর্যবেক্ষণ করবে। একটি উদাহরণ চিত্র বা স্পিচ প্রসেসিংয়ে রয়েছে, যেখানে সিস্টেমগুলি "অবজেক্টস" হিসাবে অনেকগুলি বৈচিত্রগুলি চিহ্নিত করতে শিখতে হয় general সাধারণভাবে, তথ্য বিঘ্নগুলি কীভাবে এই উপাদানগুলির সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করবে এবং বিশেষত এই ডেটা মডেলগুলি কীভাবে কাজ করবে সে সম্পর্কে একটি বিশেষ দৃষ্টিভঙ্গি দেখায় প্রক্রিয়ার তথ্য.
