পুনর্নির্দেশ গভীর শিখন  ডিপ লার্নিং (ইংরেজি: Deep Learning) হল মেশিন লার্নিংয়ের একটি শাখা, যেখানে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে তথ্য থেকে শেখা হয়। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানব মস্তিষ্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত, এবং এগুলো চিত্র শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বাক্ শনাক্তকরণের মতো বিভিন্ন সমস্যার সমাধানে ব্যবহার করা যায়।  alt=Representing images on multiple layers of abstraction in deep learning|thumb|upright=1.35|Representing images on multiple layers of abstraction in deep learning  ডিপ লার্নিং বর্তমানে বিভিন্ন ক্ষেত্রে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে, বিশেষ করে কম্পিউটার ভিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ, জলবায়ু পূর্বাভাস এবং ওষুধ ডিজাইনের মতো ক্ষেত্রে। এটি জটিল তথ্য বিশ্লেষণ ও স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণে অসাধারণ দক্ষতা দেখিয়েছে। অনেক ক্ষেত্রে, ডিপ লার্নিং মডেল মানব বিশেষজ্ঞদের পারফরম্যান্সকেও অতিক্রম করছে, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ উন্নয়নের নতুন সম্ভাবনা সৃষ্টি করছে।   ইতিহাস ও বিকাশ  ডিপ লার্নিং-এর মূল ভিত্তি ১৯৪৩ সালে Warren McCulloch এবং Walter Pitts কর্তৃক প্রদত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের তত্ত্বের উপর প্রতিষ্ঠিত। প্রথমে, এটি একটি মৌলিক স্তরের ধারণা ছিল এবং কম্পিউটিং শক্তির সীমাবদ্ধতা এবং ডেটার অভাবে ব্যাপকভাবে বিকশিত হতে পারেনি। তবে, ১৯৮০-এর দশকে ব্যাকপ্রোপাগেশন অ্যালগরিদমের আবির্ভাব ডিপ লার্নিং-এর কার্যকারিতা আরও উন্নত করেছিল, যদিও তখনও কম্পিউটিং শক্তির সীমাবদ্ধতা একটি বাধা ছিল।  ২০১০ এর দশকে, বিগ ডেটা এবং শক্তিশালী গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (GPU)-এর প্রসারিত ব্যবহার ডিপ লার্নিং-এর কার্যকারিতা ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পায়। বিশেষত, ২০০৬ সালে জেফ্রি হিনটন, ইউসুফ বেংজিও এবং ইয়ান লেকুনের মতো গবেষকরা ডিপ লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেন, যা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলোর গভীর স্তরের সক্ষমতাকে আরও কার্যকরভাবে কাজে লাগায়। তাদের গবেষণা ডিপ লার্নিংকে আরও শক্তিশালী এবং বাস্তবিক করে তুলেছিল।  ডিপ লার্নিং-এর বিকাশ মূলত তিনটি প্রধান উপাদান—উন্নত অ্যালগরিদম, শক্তিশালী কম্পিউটিং রিসোর্স এবং বৃহৎ পরিমাণ ডেটা—এর উপর নির্ভরশীল ছিল। ২০১২ সালের পর, ডিপ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) চিত্র এবং ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব ঘটায়। এর সাথে সাথে, টেনসরফ্লো এবং পাইথন-এর মতো সফটওয়্যার লাইব্রেরির উত্থান এবং GPU-র ব্যবহার ডিপ লার্নিং গবেষণার অগ্রগতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।  এছাড়া, বৃহৎ আকারের ডেটাসেট এবং ইন্টারনেটের মাধ্যমে ডেটার সহজলভ্যতা ডিপ লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। আজকের দিনে, ডিপ লার্নিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে যেমন কম্পিউটার ভিশন, ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, স্বয়ংক্রিয় গাড়ি, এবং স্বাস্থ্যসেবায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে, যা প্রযুক্তিগত উন্নতির সাথে মানুষের দৈনন্দিন জীবনকে প্রভাবিত করছে।  বর্তমানে "স্কেল এআই" একটি তথ্য অ্যানোটেশন কোম্পানি যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সুনির্দিষ্ট ও শ্রেণীবদ্ধ ডেটা সরবরাহ করে।   কার্যপ্রণালী  ডিপ লার্নিং মূলত বহু-স্তর বিশিষ্ট কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কাজ করে। এর প্রধান উপাদানসমূহ হলো:  নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরসমূহ: ইনপুট স্তর, হিডেন স্তর, আউটপুট স্তর।  ব্যাকপ্রোপাগেশন: নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতিটি স্তরে ত্রুটি সংশোধন করার পদ্ধতি।  এক্টিভেশন ফাংশন: ReLU, Sigmoid, Softmax ইত্যাদি।   অ্যাপ্লিকেশন  ডিপ লার্নিং বর্তমানে বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে, যেমন:  চিত্র শনাক্তকরণ – ফেস রিকগনিশন, গুগল ফটোস।  স্বচালিত যানবাহন – টেসলা অটোপাইলট, ওয়েমো (Waymo)।  ভাষা প্রক্রিয়াকরণ – GPT-4, Google Translate।  স্বাস্থ্যসেবা – রোগ নির্ণয় ও মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণ।   জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক  বর্তমানে ডিপ লার্নিং-এর জন্য বেশ কয়েকটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে:  TensorFlow – গুগল কর্তৃক তৈরি।  PyTorch – ফেসবুক এআই রিসার্চ কর্তৃক উন্নত।  Keras – সহজবোধ্য API-সহ শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক।   চ্যালেঞ্জ ও ভবিষ্যৎ  ডিপ লার্নিং-এর কিছু বড় চ্যালেঞ্জ রয়েছে:  বিশাল ডেটার প্রয়োজনীয়তা।  ব্যাখ্যাযোগ্যতা সমস্যা (Explainability Problem)।  শক্তিশালী কম্পিউটিং রিসোর্সের উচ্চ খরচ।  ভবিষ্যতে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ও স্মার্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিপ লার্নিং-এর দক্ষতা আরও বাড়াবে বলে আশা করা হচ্ছে।   আরও পড়ুন   কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা  নিউরাল নেটওয়ার্ক  মেশিন লার্নিং  বৃহৎ ভাষার মডেল   তথ্যসূত্র    বহিঃসংযোগ   TensorFlow অফিসিয়াল ওয়েবসাইট  PyTorch অফিসিয়াল ওয়েবসাইট  বিভাগ:কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভাগ:মেশিন লার্নিং বিভাগ:ডিপ লার্নিং