একটি "নিউরাল নেটওয়ার্ক" হল একটি উন্নত কম্পিউটিং আর্কিটেকচার যা মানুষের মস্তিষ্কে পাওয়া নিউরনের অনুকরণে তৈরি করা হয়েছে। এটি আন্তঃসংযুক্ত নোডগুলির মাধ্যমে তথ্য প্রেরণ এবং প্রক্রিয়াকরণের প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করে কাজ করে যা সাধারণত কৃত্রিম নিউরন বা কেবল নিউরন হিসাবে পরিচিত। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর প্রেক্ষাপটে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রধান কৌশল হিসাবে কাজ করে যার উপর ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি করা হয়, কম্পিউটারগুলিকে প্যাটার্ন চিনতে, ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং স্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
নিউরাল নেটওয়ার্কে একটি ইনপুট স্তর, এক বা একাধিক লুকানো স্তর এবং একটি আউটপুট স্তর থাকে, প্রতিটি স্তরে একাধিক নিউরন থাকে। ইনপুট স্তরটি পাঠ্য বা চিত্রের মতো কাঁচা ডেটা গ্রহণ করে, লুকানো স্তর(গুলি) ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং আউটপুট স্তরটি শ্রেণিবিন্যাস, ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্তের আকারে চূড়ান্ত ফলাফল প্রদান করে। এই স্তরগুলির মধ্যে নিউরনগুলি সিন্যাপসেস নামক পথ দ্বারা সংযুক্ত থাকে, যা একটি নির্দিষ্ট ইনপুটের গুরুত্ব নির্ধারণ করে এমন ওজন নির্ধারণ করে। শিখন ঘটে যখন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ত্রুটিগুলি কমাতে এই ওজনগুলিকে সূক্ষ্ম সুর করে, ফলস্বরূপ এর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা বৃদ্ধি করে।
নিউরাল নেটওয়ার্কের বহুল ব্যবহৃত একটি প্রকার হল কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN), যা ইমেজ-ভিত্তিক কাজ যেমন অবজেক্ট রিকগনিশন, ইমেজ শ্রেণীবিভাগ এবং কম্পিউটার ভিশনে বিশেষজ্ঞ। আরেকটি জনপ্রিয় ধরন হল লং শর্ট-টার্ম মেমরি (LSTM) নেটওয়ার্ক, যা সিকোয়েন্স ডেটা বা টাইম সিরিজ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এটিকে টেক্সট এবং স্পিচ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং আর্থিক পূর্বাভাসের মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে অর্থ এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন থেকে সুপারিশকারী সিস্টেম পর্যন্ত বিভিন্ন ডোমেনে প্রয়োগ করা হয়েছে। স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, মেডিকেল ইমেজিংয়ের মাধ্যমে রোগ সনাক্তকরণ এবং নির্ণয়ের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করা হয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, ম্যামোগ্রামে সঠিকভাবে ক্যান্সার সনাক্ত করা। ফিনান্সে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বাজারের প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে, ঝুঁকির কারণগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সুপারিশ প্রদান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। টেসলা এবং ওয়েমোর মতো কোম্পানিগুলি বস্তুর স্বীকৃতি এবং পরিবেশ সনাক্তকরণের জন্য তাদের স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেমে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে লিভারেজ করেছে। সুপারিশকারী সিস্টেম, যেমন Netflix এবং Amazon দ্বারা ব্যবহৃত, ব্যবহারকারীর পছন্দ বিশ্লেষণ করতে এবং ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু সুপারিশ প্রদান করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।
AppMaster, অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য একটি শক্তিশালী no-code প্ল্যাটফর্ম, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একীভূত করা যেতে পারে। গ্রাহকরা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ইমেজ শনাক্তকরণ, পাঠ্য বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের মতো কাজের জন্য ব্যবহার করতে পারেন। AppMaster ভিজ্যুয়াল টুলের সাহায্যে, ব্যবহারকারীরা বিস্তৃত প্রোগ্রামিং দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে দ্রুত ডিজাইন এবং তৈরি করতে পারে।
AppMaster প্ল্যাটফর্ম গ্রাহকদের Go (Golang), Vue3 ফ্রেমওয়ার্ক এবং JS/TS সহ ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন এবং Android-এর জন্য Kotlin এবং Jetpack Compose এর উপর ভিত্তি করে একটি সার্ভার-চালিত পদ্ধতি ব্যবহার করে মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন, সেইসাথে iOS-এর জন্য SwiftUI সাহায্যে ব্যাকএন্ড অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়। এটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নিরবচ্ছিন্ন একীকরণ সক্ষম করে, ব্যবহারকারীদের অত্যাধুনিক এআই ক্ষমতা প্রদান করে।
তাছাড়া, AppMaster প্ল্যাটফর্ম অপরিহার্য সফ্টওয়্যার বিকাশের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি মেনে চলে, যেমন ডাটাবেস স্কিমা মাইগ্রেশন স্ক্রিপ্টগুলির স্বয়ংক্রিয় জেনারেশন, সেইসাথে সার্ভারের endpoints জন্য ব্যাপক এবং আপ-টু-ডেট সোয়াগার (ওপেনএপিআই) ডকুমেন্টেশন তৈরি করা। অ্যাপ্লিকেশনের প্রতিটি পরিবর্তনের সাথে, AppMaster স্ক্র্যাচ থেকে অ্যাপ্লিকেশনটিকে পুনরায় তৈরি করে, প্রযুক্তিগত ঋণ দূর করে এবং সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
সংক্ষেপে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল একটি গণনামূলক মডেল যা মানব নিউরনের গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করে, বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে দক্ষ শিক্ষা, বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য উন্নত AI এবং ML কৌশলগুলিকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, AppMaster এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবসা এবং ব্যক্তিদেরকে অত্যাধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করতে সক্ষম করে যা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করে এবং বিভিন্ন শিল্প জুড়ে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে অপ্টিমাইজ করে৷
