নিউরাল নেটওয়ার্ক 15টি আশ্চর্যজনক জিনিস করতে শিখেছে

2024 লেখক: Malcolm Clapton | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-17 03:48

গাড়ি চালানো থেকে শুরু করে মাস্টারপিস তৈরি করা।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা স্ব-শিক্ষায় সক্ষম। কিছু আকারে, অনুরূপ প্রোগ্রামের অস্তিত্ব ছিল নিউরোকম্পিউটার প্রযুক্তি: আশির দশকে তত্ত্ব এবং অনুশীলন, কিন্তু এই অঞ্চলটি বিশেষ করে 2015 সালের দিকে দ্রুত বিকাশ লাভ করে। ম্যাসাচুসেটস এবং অক্সফোর্ডের মতো নেতৃস্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয়গুলি, সেইসাথে গুগলের মতো বড় কর্পোরেশনগুলি সক্রিয়ভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সম্ভাবনাগুলি অন্বেষণ করতে শুরু করেছে৷

এখন এই প্রযুক্তিগুলি যে কারও কাছে উপলব্ধ। এবং মানবতা ইতিমধ্যে এই জাতীয় প্রোগ্রামগুলির জন্য কয়েক ডজন সবচেয়ে উন্মাদ এবং অদ্ভুত অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে এসেছে। এখানে তাদের কিছু আছে.

1. অস্তিত্বহীন মানুষের মুখ নিয়ে আসা

উপরের ছবিতে আপনি যাদেরকে দেখতে পাচ্ছেন তারা বাস্তবসম্মত দেখাচ্ছে, কিন্তু তাদের অস্তিত্ব নেই। তাদের চিত্রগুলি উন্নত করার জন্য GAN-এর প্রগতিশীল বৃদ্ধির সৃষ্টি করেছে

NVIDIA থেকে গুণমান, স্থিতিশীলতা এবং প্রকরণ নিউরাল নেটওয়ার্ক। প্রোগ্রামটি সেলিব্রিটিদের বাস্তব ফটোগ্রাফের উপর প্রশিক্ষিত হয়েছিল, এবং ফলস্বরূপ, এটি মুখের নির্ভরযোগ্য ছবি তৈরি করতে শিখেছিল। আপনি নিজের জন্য পরীক্ষা করতে পারেন সে কতটা ভাল করে।

2. জোরে জোরে পড়ুন

নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বক্তৃতা সংশ্লেষণ করার জন্য অনেক প্রযুক্তি রয়েছে। এই উদ্দেশ্যে, এই জন্য প্রোগ্রাম আছে, উদাহরণস্বরূপ, এবং ""। এইভাবে তৈরি বক্তৃতা তরল এবং বাস্তবসম্মত, এবং এই পদ্ধতির অনেক ব্যবহার রয়েছে, দৃষ্টি প্রতিবন্ধীদের জন্য ডাবিং অ্যাপ্লিকেশন থেকে কম খরচে অডিওবুক তৈরি করা পর্যন্ত।

3. গাড়ি চালান

অনেক কোম্পানি স্ব-চালিত গাড়িকে পরিবহণের ভবিষ্যত হিসেবে দেখে। অডি, উবার, গুগল, টেসলা, ইয়ানডেক্স এবং অন্যান্য অনেক কর্পোরেশনের এই এলাকায় তাদের নিজস্ব উন্নয়ন রয়েছে। কার্যত এই প্রযুক্তিগুলির কোনটিই নিউরাল নেটওয়ার্ক ছাড়া সম্পূর্ণ নয়। তারা রাস্তার চিহ্ন, চিহ্ন, অন্যান্য যানবাহন এবং পথচারীরা কোথায় আছে তা নির্ধারণ করতে যানবাহনকে সহায়তা করে এবং এই ডেটার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়।

4. ফটো এবং ভিডিওর রঙ পুনরুদ্ধার করুন

টোকিওর ওয়াসেদা ইউনিভার্সিটির বিজ্ঞানীরা তৈরি করেছেন রঙ থাকুক! একটি প্রোগ্রাম যা কালো এবং সাদা ফটোগ্রাফ এবং ভিডিও রঙে তৈরি করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক চিত্রগুলিতে সাধারণ উদ্দেশ্যগুলি সনাক্ত করতে শিখেছে (আকাশ সাধারণত নীল, গাছগুলি সবুজ এবং আরও অনেক কিছু) এবং উপযুক্ত রঙে বস্তুগুলি আঁকতে।

5. সর্বত্র কুকুরের মুখ দেখুন

বিস্তৃত দর্শকদের কাছে উপলব্ধ প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি হল 2015 সালে গুগলের ইনসেপশনিজম ইনসেপসিজম। তিনি কুকুরের মুখ, প্যাগোডা এবং খিলানগুলির সিলুয়েট যুক্ত করে ছবিগুলি প্রক্রিয়া করেছিলেন৷ নেটিজেনরা প্রোগ্রামের মাধ্যমে তাদের ফটো, বিখ্যাত পেইন্টিং, ভিডিও এবং চলচ্চিত্রগুলি পাস করতে শুরু করে - এটি অস্বাভাবিক এবং ভয়ঙ্কর হয়ে উঠেছে।

6. সঙ্গীত লিখুন

সঙ্গীত সহ নিউরাল নেটওয়ার্কে যেকোনো ধরনের ডিজিটাল তথ্য লোড করা যেতে পারে। কিছু গবেষক বিখ্যাত সুরকারদের সুরে তাদের প্রোগ্রাম প্রশিক্ষণ দেন। কম্পিউটারগুলি এখনও অর্থপূর্ণ রচনা তৈরি করেনি, তবে তারা সঙ্গীতশিল্পীদের শৈলীগুলি বেশ ভালভাবে অনুলিপি করে।

7. রাজনীতিবিদদের কিছু বলুন

নিউরাল নেটওয়ার্কের সবচেয়ে ভয়ঙ্কর ব্যবহার হল ভিডিও সংশ্লেষণ, বিশেষ করে পাবলিক ফিগারের সাথে। উদাহরণস্বরূপ, ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা সিন্থেসাইজিং ওবামা তৈরি করেছেন: অডিও থেকে লিপ সিঙ্ক শেখা, এমন একটি প্রোগ্রাম যা অডিও রেকর্ডিংয়ের উপর ভিত্তি করে বারাক ওবামার ঠোঁটের নড়াচড়া তৈরি করে এবং ভিডিওতে তাদের প্রতিস্থাপন করে। এটা খুব নির্ভরযোগ্য আউট সক্রিয়.

8. হাঁটা

গুগলের সহযোগী প্রতিষ্ঠান ডিপমাইন্ড একটি পরীক্ষা চালিয়েছে। তিনটি ভিন্ন ভার্চুয়াল ফিগার - একটি হিউম্যানয়েড, দুটি পায়ে একটি লাঠি এবং চার পায়ে একটি বল - হাঁটতে শিখতে হয়েছিল। এটি কীভাবে করা হয় সে সম্পর্কে তাদের কাছে কোনও তথ্য ছিল না - শুধুমাত্র একটি বিন্দু থেকে অন্য স্থানে যাওয়ার কাজ এবং সেন্সর যা মহাকাশে তাদের অবস্থান নির্ধারণে সহায়তা করে। শত শত ঘন্টা অনুশীলনের পরে, তিনটি পরিসংখ্যানই হাঁটতে, দৌড়াতে, লাফ দিতে এবং অসম পৃষ্ঠের উপর চলতে শিখেছিল।

9. নিয়ন্ত্রণ রোবট

নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক প্রযুক্তি রোবোটিক্সে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।উদাহরণস্বরূপ, ডিজনি রিসার্চ ইনস্টিটিউটের তৈরি একটি রোবট এক, দুই এবং তিন পায়ে এগিয়ে যেতে পারে। এবং স্টারশিপ টেকনোলজিসের ডেলিভারি রোবটটি রাস্তায় নেভিগেট করা, বাধা এবং পথচারীদের এড়িয়ে।

10. জালিয়াতি এবং দুর্নীতির স্বীকৃতি

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি প্রধান কাজ হল প্যাটার্ন স্বীকৃতি, ইভেন্টগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সহ। এটি আর্থিক ক্ষেত্রে খুব দরকারী: আপনি এটি ঘটার আগে অবৈধ কার্যকলাপ ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, স্পেনে, বিজ্ঞানীরা নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে পাবলিক দুর্নীতির পূর্বাভাস তৈরি করেছেন: স্প্যানিশ প্রদেশের একটি বিশ্লেষণ, একটি প্রোগ্রাম যা দেশের প্রদেশগুলিতে দুর্নীতি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এবং কিছু ব্যাঙ্ক Citi Ventures ডেভেলপ করছে মেশিন লার্নিং এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মানুষের সাথে এবং এমন সিস্টেম ব্যবহার করছে যা ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি চিনতে পারে।

11. রিয়েল টাইমে একটি চিত্রের পাঠ্য অনুবাদ করুন

রিয়েল-টাইম টেক্সট ট্রান্সলেশন ফিচারটি গুগল ট্রান্সলেটে দীর্ঘ সময়ের জন্য উপস্থিত হয়েছিল, কিন্তু খুব কম লোকই জানেন যে এটি ব্যবহার করে কিভাবে গুগল ট্রান্সলেট ফোনের নিউরাল নেটওয়ার্কে গভীর শিক্ষাকে চেপে ধরে। তাদের সাহায্যে, প্রোগ্রামটি চিত্রগুলিতে অক্ষর এবং অন্যান্য চিহ্নগুলিকে চিনতে পারে, এমনকি যদি সেগুলি ঝাপসা, তাদের অক্ষের চারপাশে ঘোরানো, স্টাইলাইজড বা বিকৃত হয়। তারপরে অ্যাপ্লিকেশনটি সেগুলিকে শব্দ এবং বাক্যে রাখে, অনুবাদ করে এবং ছবিতে প্রজেক্ট করে। এবং এই সব একটি বিভক্ত সেকেন্ডে.

12. একটি চিত্র থেকে অন্য চিত্রে শিল্প শৈলী স্থানান্তর করুন৷

2016 সালে, বেশ কয়েকটি কোম্পানি বিভিন্ন শৈল্পিক শৈলীতে চিত্র প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রযুক্তি উপস্থাপন করেছে। প্রিজমা, ডিপআর্ট এবং ওস্টাগ্রামের মতো অ্যাপস হাজির হয়েছে। প্রিজমা আপনাকে কয়েকশত পূর্ব-তৈরি ফিল্টার এবং Ostagram এবং DeepArt থেকে চয়ন করতে দেয় - আপনি নিজেই একটি ছবি বা ফটো আপলোড করতে পারেন, যা শৈলীর উত্স হিসাবে কাজ করবে।

13. রুক্ষ স্কেচকে বাস্তবসম্মত পেইন্টিংয়ে পরিণত করুন

2019 সালের গোড়ার দিকে, NVIDIA স্ট্রোক অফ জিনিয়াস দেখিয়েছিল: GauGAN ডুডলকে অত্যাশ্চর্য করে তোলে, একটি ফটোরিয়ালিস্টিক ল্যান্ডস্কেপ প্রোগ্রাম যা কয়েকটি সাধারণ আকার থেকে ছবিকে সুন্দর বিস্তারিত ছবিতে পরিণত করে। ব্যবহারকারী কয়েকটি স্ট্রোক তৈরি করে এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক এটি থেকে একটি চিত্র তৈরি করে, যা দূর থেকে কিছু ল্যান্ডস্কেপ চিত্রকরের বাস্তব ক্যানভাস থেকে আলাদা করা যায় না। সমুদ্র, শিলা, শহর, বন, মেঘ - কয়েক ডজন বিভিন্ন বস্তু ছবিতে যোগ করা যেতে পারে। এমনকি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিজেই নির্ধারণ করে যেখানে ছায়া বা প্রতিফলন প্রয়োজন।

14. ঠোঁট পড়ুন

গুগল এবং অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা লিপনেট প্রযুক্তি লিপনেট তৈরি করেছেন, যা ঠোঁট পড়ার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এবং তিনি এটি একজন ব্যক্তির চেয়ে অনেক বেশি সঠিকভাবে করেন। গড়ে, শ্রবণ প্রতিবন্ধী ব্যক্তিরা 52% নির্ভুলতার সাথে ঠোঁট এবং 88% নির্ভুলতার সাথে লিপনেট পড়ে।

15. পাঠ্য লিখুন

লোকেরা নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কীভাবে পাঠ্যের সাথে কাজ করতে হয় তা শিখিয়েছে। প্রোগ্রামগুলি ডিপ-স্পিয়ার দ্বারা লিখিত: কাব্য ভাষার একটি যৌথ নিউরাল মডেল, মিটার এবং ছড়া কবিতা, ছোট গল্প, উইকিপিডিয়ার জন্য জাল পাঠ্য, সিরিয়ালের জন্য স্ক্রিপ্ট (উদাহরণস্বরূপ, বন্ধুদের জন্য)।

এবং 2016 সালে, বিশ্বের প্রথম শর্ট ফিল্ম সানস্প্রিং প্রকাশিত হয়েছিল, যার স্ক্রিপ্টটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা লেখা হয়েছিল। সিনেমা একেবারেই অর্থহীন: কম্পিউটার এখনও তৈরি করতে সংগ্রাম করছে। কিন্তু কে জানে, হয়তো কয়েক বছর পর একজন চিত্রনাট্যকারের পেশা কমে যাবে কোনো যন্ত্রের তৈরি কাজ সম্পাদনায়।