ফাজি লজিক বনাম নিউরাল নেটওয়ার্ক
ফাজি লজিক বহু-মূল্যবান যুক্তির পরিবারের অন্তর্গত। এটি স্থির এবং সঠিক যুক্তির বিপরীতে স্থির এবং আনুমানিক যুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। অস্পষ্ট যুক্তিতে একটি পরিবর্তনশীল 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সত্য মান পরিসীমা নিতে পারে, যেমনটি প্রচলিত বাইনারি সেটগুলিতে সত্য বা মিথ্যা নেওয়ার বিপরীতে। নিউরাল নেটওয়ার্ক (NN) বা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) হল একটি গণনামূলক মডেল যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। একটি ANN কৃত্রিম নিউরন দ্বারা গঠিত যা একে অপরের সাথে সংযুক্ত। সাধারণত, একটি ANN তার কাছে আসা তথ্যের উপর ভিত্তি করে তার গঠনকে মানিয়ে নেয়।
ফজি লজিক কি?
ফাজি লজিক বহু-মূল্যবান যুক্তির পরিবারের অন্তর্গত। এটি স্থির এবং সঠিক যুক্তির বিপরীতে স্থির এবং আনুমানিক যুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। অস্পষ্ট যুক্তিতে একটি পরিবর্তনশীল 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সত্য মান পরিসীমা নিতে পারে, যেমনটি প্রচলিত বাইনারি সেটগুলিতে সত্য বা মিথ্যা নেওয়ার বিপরীতে। যেহেতু সত্য মান একটি পরিসীমা, এটি আংশিক সত্য পরিচালনা করতে পারে। অস্পষ্ট যুক্তির সূচনা 1956 সালে লোটফি জাদেহ দ্বারা অস্পষ্ট সেট তত্ত্বের প্রবর্তনের মাধ্যমে চিহ্নিত করা হয়েছিল। ফাজি লজিক অস্পষ্ট এবং অস্পষ্ট ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি পদ্ধতি প্রদান করে। ফাজি লজিক কন্ট্রোল সিস্টেমে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেহেতু এটি একটি মানুষ কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় তবে দ্রুততর উপায়ে এর সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। ফাজি লজিক ছোট হ্যান্ডহেল্ড ডিভাইসের উপর ভিত্তি করে বড় পিসি ওয়ার্কস্টেশনে নিয়ন্ত্রণ সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
ANN হল একটি গণনামূলক মডেল যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। একটি ANN কৃত্রিম নিউরন দ্বারা গঠিত যা একে অপরের সাথে সংযুক্ত।সাধারণত, একটি ANN তার কাছে আসা তথ্যের উপর ভিত্তি করে তার গঠনকে মানিয়ে নেয়। ANN তৈরি করার সময় শেখার নিয়ম নামক পদ্ধতিগত পদক্ষেপের একটি সেট অনুসরণ করা প্রয়োজন। আরও, ANN-এর সর্বোত্তম অপারেটিং পয়েন্ট আবিষ্কার করতে শেখার প্রক্রিয়ার জন্য শেখার ডেটা প্রয়োজন। কিছু পর্যবেক্ষিত ডেটার জন্য একটি আনুমানিক ফাংশন শিখতে ANN ব্যবহার করা যেতে পারে। কিন্তু ANN প্রয়োগ করার সময়, বেশ কয়েকটি বিষয় বিবেচনা করতে হবে। ডেটার উপর নির্ভর করে মডেলটি সাবধানে নির্বাচন করতে হবে। অপ্রয়োজনীয় জটিল মডেলগুলি ব্যবহার করা শেখার প্রক্রিয়াটিকে কঠিন করে তুলবে। সঠিক শেখার অ্যালগরিদম নির্বাচন করাও গুরুত্বপূর্ণ, কারণ কিছু শেখার অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট ধরণের ডেটার সাথে আরও ভাল কাজ করে।
ফাজি লজিক এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য কী?
অস্পষ্ট লজিক অস্পষ্ট বা অস্পষ্ট তথ্যের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেয়, যেখানে ANN গাণিতিকভাবে তাদের মডেল না করে সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য মানুষের চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করে। যদিও এই উভয় পদ্ধতিই অরৈখিক সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, এবং সমস্যাগুলি যেগুলি সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা হয়নি, সেগুলি সম্পর্কিত নয়।ফাজি লজিকের বিপরীতে, এএনএন সমস্যা সমাধানের জন্য মানুষের মস্তিষ্কে চিন্তা প্রক্রিয়া প্রয়োগ করার চেষ্টা করে। আরও, ANN-এর মধ্যে একটি শেখার প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যাতে অ্যালগরিদম শেখার এবং প্রশিক্ষণের ডেটার প্রয়োজন হয়। কিন্তু ফাজি নিউরাল নেটওয়ার্ক (এফএনএন) বা নিউরো-ফাজি সিস্টেম (এনএফএস) নামে এই দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করে হাইব্রিড বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করা হয়েছে।
