ডিপ লার্নিং (Deep Learning)

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা।

নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বিশাল ডেটা (যেমন আবহাওয়া তথ্য, মাটির গুণমান, স্যাটেলাইট ইমেজ) বিশ্লেষণ করা হয়।

কৃষি ক্ষেত্রে ফসল উৎপাদনের পূর্বাভাস দিতে খুব কার্যকর।

বৈশিষ্ট্য

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সবচেয়ে সফল ক্ষেত্র মেশিন লার্নিং (ডিপ লার্নিং)।

Reinforcement Learning-এর মূল ভিত্তি → যন্ত্রকে আলাদাভাবে শেখানো হবে না, বরং বিশাল ডেটা থেকে নিজেই শিখবে।

উদাহরণ:

ড্রাইভারবিহীন স্বয়ংক্রিয় গাড়ি

আবহাওয়ার পূর্বাভাস

প্রয়োগ ক্ষেত্র

চিকিৎসাবিদ্যা

অটোমোবাইল

ফাইন্যান্স

সার্ভেইল্যান্স

সোশাল মিডিয়া

এন্টারটেইনমেন্ট

শিক্ষা

স্পেস এক্সপ্লোরেশন

গেমিং

রোবটিক্স

কৃষি

ই-কমার্স

স্টক মার্কেট লেনদেন

আইনি সমাধান

বিমান চালনা

যুদ্ধক্ষেত্র পরিচালনা

অন্যান্য অপশনসমূহ (যা সরাসরি ফসলের পূর্বাভাস দেয় না)

ব্লকচেইন প্রযুক্তি: কৃষি সরবরাহ শৃঙ্খল ও ট্রান্সপারেন্সি বাড়ায়, কিন্তু ফসলের পূর্বাভাস দেয় না।

অগমেন্টেড রিয়েলিটি (AR): কৃষি প্রশিক্ষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশনে সহায়ক, পূর্বাভাসে নয়।

বিগ ডাটা অ্যানালিটিক্স: বিশাল কৃষি ডেটা বিশ্লেষণ করে, কিন্তু সঠিক পূর্বাভাসের জন্য সাধারণত ডিপ লার্নিং/মেশিন লার্নিং দরকার।

 উৎস:

উচ্চ মাধ্যমিক তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি (আলিম)