এই সাইটটি বার পঠিত
ভাটিয়ালি | টইপত্তর | বুলবুলভাজা | হরিদাস পাল | খেরোর খাতা | বই
  • খেরোর খাতা

  •  ফাজি লজিক: রাজার নতুন শিক্ষানীতি  অধ্যায় ৫: ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম —

    albert banerjee লেখকের গ্রাহক হোন
    ২৩ ফেব্রুয়ারি ২০২৬ | ৩৭ বার পঠিত
  • 1 | 2 | 3 | 4 | 5
    লিলির সিদ্ধান্ত নেওয়ার মেশিন

    আগের অধ্যায়ে আমরা শিখেছিলাম ফাজি লজিকের নিয়ম — কীভাবে 'যদি-তবে' আকারের নিয়মগুলো তৈরি করতে হয়। লিলি আর মিমি এখন বুঝতে পেরেছে, ফাজি লজিক দিয়ে বাস্তব সমস্যার সমাধান করা যায়। কিন্তু প্রশ্ন হলো — এই নিয়মগুলো একসাথে কীভাবে কাজ করে? কীভাবে ইনপুট থেকে আউটপুট বের করা যায়? আজকের অধ্যায়ে আমরা শিখব ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম।

    গল্প শুরু করি সেখান থেকে, যেখানে আগের অধ্যায় শেষ হয়েছিল।

     সকালবেলার ঘটনা

    পরদিন সকালে লিলি তার মায়ের কাছে গিয়ে বলল, "মা, আমরা গতকাল ফাজি নিয়ম শিখেছি। কিন্তু একটা জিনিস বুঝতে পারছি না — এই নিয়মগুলো দিয়ে কীভাবে আসলে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়? যেমন — আমি আজ বাইরে যাব কিনা, সেটা কীভাবে ফাজি লজিক ঠিক করবে?"

    মা বললেন, "ভালো প্রশ্ন। ফাজি নিয়মগুলো একসাথে কাজ করে একটা সিস্টেম তৈরি করে — যার নাম ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম। আজ আমরা সেটা শিখব।"

    মিমি বলল, "ইনফারেন্স মানে কী?"

    মা বললেন, "ইনফারেন্স মানে সিদ্ধান্ত নেওয়া, অনুমান করা। ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম হলো সেই সিস্টেম, যা ফাজি ইনপুট নিয়ে, ফাজি নিয়ম ব্যবহার করে, ফাজি আউটপুট দেয়।"

    লিলি বলল, "তাহলে শুরু করি?"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের মূল অংশ

    মা প্রথমে ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের মূল অংশগুলো দেখালেন:

    ১. ফাজিফিকেশন (Fuzzification) — বাস্তব ইনপুটকে ফাজি মানে রূপান্তর করা
    ২. নিয়ম বেস (Rule Base) — সব ফাজি নিয়মের সংগ্রহ
    ৩. ইনফারেন্স ইঞ্জিন (Inference Engine) — নিয়মগুলো প্রয়োগ করা
    ৪. ডিফাজিফিকেশন (Defuzzification) — ফাজি আউটপুটকে বাস্তব মানে রূপান্তর করা

    লিলি একটা ছবি আঁকল:
    ইনপুট (বাস্তব) → ফাজিফিকেশন → ফাজি মান → ইনফারেন্স ইঞ্জিন → ফাজি আউটপুট → ডিফাজিফিকেশন → আউটপুট (বাস্তব)

    মিমি বলল, "এটা অনেকটা ফ্যাক্টরির মতো — কাঁচামাল ঢুকছে, প্রসেস হচ্ছে, আর তৈরি পণ্য বের হচ্ছে।"

    মা বললেন, "ঠিক। ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমও সেরকম একটা প্রসেস।"

     প্রথম ধাপ: ফাজিফিকেশন

    মা প্রথম ধাপ বুঝাতে শুরু করলেন। তিনি বললেন, "ফাজিফিকেশন মানে হলো বাস্তব সংখ্যাকে ফাজি মানে রূপান্তর করা। যেমন — তাপমাত্রা ২৫°C কে 'গরম', 'ঠাণ্ডা' ইত্যাদি ফাজি সেটের মেম্বারশিপ ডিগ্রিতে রূপান্তর করা।"

    লিলি বলল, "আমরা আগের অধ্যায়ে মেম্বারশিপ ফাংশন দেখেছি। সেটাই তো কাজে লাগবে?"

    মা বললেন, "হ্যাঁ। প্রতিটি ইনপুটের জন্য আমরা মেম্বারশিপ ফাংশন ব্যবহার করে বের করি, সেটা কতটা 'গরম', কতটা 'ঠাণ্ডা', কতটা 'নাতিশীতোষ্ণ' ইত্যাদি।"

    উদাহরণ: তাপমাত্রা ২৫°C
    - 'ঠাণ্ডা' এর মেম্বারশিপ = ০.০
    - 'নাতিশীতোষ্ণ' এর মেম্বারশিপ = ০.৪
    - 'গরম' এর মেম্বারশিপ = ০.৭
    - 'অতি গরম' এর মেম্বারশিপ = ০.২

    মিমি বলল, "একটা ইনপুটের একাধিক ফাজি মান হতে পারে?"

    মা বললেন, "হ্যাঁ। এটাই ফাজি লজিকের বিশেষত্ব — একটা জিনিস একাধিক ক্যাটেগরিতে পড়তে পারে, বিভিন্ন মাত্রায়।"

     লিলির নিজের উদাহরণ — বাইরে যাওয়ার সিদ্ধান্ত

    লিলি তার বাইরে যাওয়ার সিদ্ধান্তের জন্য একটা ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম বানাতে চাইল। তার দুটো ইনপুট:
    - আবহাওয়া (ঠাণ্ডা, নাতিশীতোষ্ণ, গরম)
    - হোমওয়ার্ক শেষ হওয়ার পরিমাণ (কম, মাঝারি, বেশি)

    আর আউটপুট: বাইরে যাওয়ার সম্ভাবনা (কম, মাঝারি, বেশি)

    প্রথমে ফাজিফিকেশন:
    ধরো, আবহাওয়া = ২৮°C
    - ঠাণ্ডা: ০.০
    - নাতিশীতোষ্ণ: ০.৩
    - গরম: ০.৮

    হোমওয়ার্ক শেষ = ৭০%
    - কম: ০.০
    - মাঝারি: ০.৪
    - বেশি: ০.৬

    মিমি বলল, "এবার এই মানগুলো নিয়ে পরের ধাপে যেতে হবে।"

     দ্বিতীয় ধাপ: নিয়ম বেস

    মা দ্বিতীয় ধাপ দেখালেন — নিয়ম বেস। তিনি বললেন, "নিয়ম বেস হলো সব ফাজি নিয়মের সংগ্রহ। আগের অধ্যায়ে আমরা দেখেছি, কীভাবে 'যদি-তবে' নিয়ম তৈরি করতে হয়।"

    লিলির বাইরে যাওয়ার জন্য কিছু নিয়ম:

    নিয়ম ১: যদি আবহাওয়া গরম হয় আর হোমওয়ার্ক বেশি শেষ হয় তবে বাইরে যাওয়া বেশি।
    নিয়ম ২: যদি আবহাওয়া গরম হয় আর হোমওয়ার্ক মাঝারি শেষ হয় তবে বাইরে যাওয়া মাঝারি।
    নিয়ম ৩: যদি আবহাওয়া নাতিশীতোষ্ণ হয় আর হোমওয়ার্ক বেশি শেষ হয় তবে বাইরে যাওয়া বেশি।
    নিয়ম ৪: যদি আবহাওয়া ঠাণ্ডা হয় তবে বাইরে যাওয়া কম।
    নিয়ম ৫: যদি হোমওয়ার্ক কম শেষ হয় তবে বাইরে যাওয়া কম।

    মিমি বলল, "৫টা নিয়ম! এগুলোই নিয়ম বেস।"

    মা বললেন, "ঠিক। বাস্তব সিস্টেমে ১০-২০টা নিয়ম থাকে।"

     তৃতীয় ধাপ: ইনফারেন্স ইঞ্জিন

    মা তৃতীয় ধাপ দেখালেন — ইনফারেন্স ইঞ্জিন। তিনি বললেন, "এখানে আমরা প্রতিটি নিয়মের জন্য ইনপুট ফাজি মান ব্যবহার করে আউটপুট ফাজি মান বের করি।"

    আমাদের ইনপুট:
    - আবহাওয়া গরম = ০.৮, নাতিশীতোষ্ণ = ০.৩, ঠাণ্ডা = ০.০
    - হোমওয়ার্ক বেশি = ০.৬, মাঝারি = ০.৪, কম = ০.০

    এখন প্রতিটি নিয়মের জন্য:

    নিয়ম ১: আবহাওয়া গরম (০.৮) AND হোমওয়ার্ক বেশি (০.৬) = min(০.৮, ০.৬) = ০.৬
    এই নিয়মের আউটপুট: বাইরে যাওয়া বেশি (০.৬ মাত্রায়)

    নিয়ম ২: আবহাওয়া গরম (০.৮) AND হোমওয়ার্ক মাঝারি (০.৪) = min(০.৮, ০.৪) = ০.৪
    আউটপুট: বাইরে যাওয়া মাঝারি (০.৪ মাত্রায়)

    নিয়ম ৩: আবহাওয়া নাতিশীতোষ্ণ (০.৩) AND হোমওয়ার্ক বেশি (০.৬) = min(০.৩, ০.৬) = ০.৩
    আউটপুট: বাইরে যাওয়া বেশি (০.৩ মাত্রায়) — কিন্তু এটা নিয়ম ১-এর সাথে কনফ্লিক্ট করে?

    মা বললেন, "এখানে আমরা একই আউটপুট ক্যাটেগরির জন্য একাধিক মান পেতে পারি। তখন আমরা সাধারণত ম্যাক্স নিই — সবচেয়ে বড় মানটা রাখি।"

    তাই 'বাইরে যাওয়া বেশি' এর জন্য মান = max(০.৬, ০.৩) = ০.৬

    নিয়ম ৪: আবহাওয়া ঠাণ্ডা (০.০) = ০.০
    আউটপুট: বাইরে যাওয়া কম (০.০)

    নিয়ম ৫: হোমওয়ার্ক কম (০.০) = ০.০
    আউটপুট: বাইরে যাওয়া কম (০.০)

    সুতরাং আউটপুট ফাজি মান:
    - বাইরে যাওয়া কম = ০.০
    - বাইরে যাওয়া মাঝারি = ০.৪
    - বাইরে যাওয়া বেশি = ০.৬

    লিলি বলল, "বুঝেছি। প্রতিটি নিয়মের জন্য AND অপারেটর (min) দিয়ে সক্রিয়তা বের করছি, তারপর একই আউটপুটের জন্য ম্যাক্স নিচ্ছি।"

    মা বললেন, "ঠিক। এটাকে বলে ম্যামদানি ইনফারেন্স মেথড।"

     চতুর্থ ধাপ: ডিফাজিফিকেশন

    মা চতুর্থ ধাপ দেখালেন — ডিফাজিফিকেশন। তিনি বললেন, "এখন আমাদের কাছে ফাজি আউটপুট আছে — 'বাইরে যাওয়া কম', 'মাঝারি', 'বেশি' — প্রতিটির জন্য কিছু মান। কিন্তু আমাদের দরকার একটা বাস্তব সংখ্যা — যেমন ০.৭৫, মানে ৭৫% সম্ভাবনা।"

    মিমি বলল, "সেই বাস্তব সংখ্যা কীভাবে বের করব?"

    মা বললেন, "একাধিক পদ্ধতি আছে। সবচেয়ে জনপ্রিয় হলো সেন্ট্রয়েড মেথড — ফাজি সেটের ভারসাম্যের বিন্দু বের করা।"

    ধরো, 'বাইরে যাওয়া কম', 'মাঝারি', 'বেশি' — এদের মেম্বারশিপ ফাংশন নির্দিষ্ট আকৃতির (যেমন ত্রিভুজ)। আমরা এই আকৃতিগুলোকে ওই মান (০.০, ০.৪, ০.৬) দিয়ে কেটে তারপর পুরো এলাকার ভারকেন্দ্র বের করি।

    লিলি বলল, "এটা একটু জটিল মনে হচ্ছে।"

    মা বললেন, "হ্যাঁ, হিসাবটা জটিল। কিন্তু কম্পিউটার সহজেই করতে পারে। সরল পদ্ধতি হলো ওয়েটেড এভারেজ — প্রতিটি আউটপুট ক্যাটেগরির সেন্টার মান নিয়ে, তাদের ওজন দিয়ে গড় বের করা।"

    ধরো,
    - 'কম' এর সেন্টার = ০.২, ওজন = ০.০
    - 'মাঝারি' এর সেন্টার = ০.৫, ওজন = ০.৪
    - 'বেশি' এর সেন্টার = ০.৮, ওজন = ০.৬

    ওয়েটেড এভারেজ = (০.২×০.০ + ০.৫×০.৪ + ০.৮×০.৬) / (০.০+০.৪+০.৬) = (০ + ০.২ + ০.৪৮) / ১.০ = ০.৬৮

    তাহলে বাইরে যাওয়ার সম্ভাবনা = ০.৬৮ বা ৬৮%

    মিমি বলল, "বুঝেছি! সহজ পদ্ধতি আছে।"

     ম্যামদানি ইনফারেন্স সিস্টেম

    মা তাদের ম্যামদানি ইনফারেন্স সিস্টেম সম্পর্কে বিস্তারিত বললেন। তিনি বললেন, "ম্যামদানি পদ্ধতি সবচেয়ে জনপ্রিয় ফাজি ইনফারেন্স পদ্ধতি। এর ধাপগুলো:

    ১. প্রতিটি নিয়মের জন্য, ইনপুট ফাজি মানগুলোকে AND (min) করে নিয়মের সক্রিয়তা বের করো।
    ২. সেই সক্রিয়তা দিয়ে আউটপুট ফাজি সেটকে কেটে দাও (min)।
    ৩. সব নিয়মের কাটা আউটপুট সেটগুলোকে ইউনিয়ন (max) করো।
    ৪. সেই ইউনিয়ন সেটের সেন্ট্রয়েড বের করে ডিফাজিফাই করো।"

    লিলি বলল, "এটা একটু জটিল, কিন্তু বুঝতে পারছি।"

     লারসেন ইনফারেন্স সিস্টেম

    মা আরেকটা ইনফারেন্স পদ্ধতি দেখালেন — লারসেন পদ্ধতি। তিনি বললেন, "লারসেন পদ্ধতিতে AND-এর জন্য প্রোডাক্ট (গুণ) ব্যবহার করা হয়, আর আউটপুট সেট কাটার বদলে স্কেল করা হয়।"

    ধাপগুলো:
    ১. প্রতিটি নিয়মের জন্য, ইনপুট ফাজি মানগুলোকে প্রোডাক্ট (গুণ) করে নিয়মের সক্রিয়তা বের করো।
    ২. সেই সক্রিয়তা দিয়ে আউটপুট ফাজি সেটকে স্কেল করো (গুণ করো)।
    ৩. সব নিয়মের স্কেল করা আউটপুট সেটগুলোকে ইউনিয়ন (max) করো।
    ৪. সেন্ট্রয়েড বের করে ডিফাজিফাই করো।

    লিলি বলল, "ম্যামদানি আর লারসেনের মধ্যে পার্থক্য কী?"

    মা বললেন, "ম্যামদানিতে আউটপুট সেট কাটা হয়, লারসেনে স্কেল করা হয়। লারসেন পদ্ধতি কিছুটা বেশি মসৃণ আউটপুট দেয়।"

     সুগেনো ইনফারেন্স সিস্টেম

    মা তৃতীয় আরেকটা পদ্ধতি দেখালেন — সুগেনো পদ্ধতি। তিনি বললেন, "সুগেনো পদ্ধতিতে আউটপুট ফাজি সেট না হয়ে বরং একটা ফাংশন হয় — সাধারণত ধ্রুবক বা লিনিয়ার ফাংশন।"

    উদাহরণ:
    নিয়ম ১: যদি আবহাওয়া গরম হয় তবে আউটপুট = ০.৮
    নিয়ম ২: যদি আবহাওয়া নাতিশীতোষ্ণ হয় তবে আউটপুট = ০.৫
    নিয়ম ৩: যদি আবহাওয়া ঠাণ্ডা হয় তবে আউটপুট = ০.২

    ইনপুট আবহাওয়ার জন্য আমরা প্রতিটি নিয়মের সক্রিয়তা বের করি, তারপর ওয়েটেড এভারেজ বের করি:

    আউটপুট = (w₁×০.৮ + w₂×০.৫ + w₃×০.২) / (w₁ + w₂ + w₃)

    মিমি বলল, "এটা অনেক সহজ! ডিফাজিফিকেশনের দরকার হয় না।"

    মা বললেন, "হ্যাঁ। সুগেনো পদ্ধতি হিসাবের দিক থেকে সস্তা, তাই কন্ট্রোল সিস্টেমে  ব্যবহার হয়।"

    লিলি বলল, "কে এই সুগেনো?"

    মা বললেন, "মিচিও সুগেনো — একজন জাপানি বিজ্ঞানী, যিনি ফাজি লজিক কন্ট্রোলে গুরুত্বপূর্ণ অবদান রেখেছেন।"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের উদাহরণ — ফ্যান কন্ট্রোল

    মিমি একটা বাস্তব উদাহরণ দিতে চাইল। সে বানাল ফ্যান কন্ট্রোলের জন্য ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম:

    ইনপুট: তাপমাত্রা (ঠাণ্ডা, নাতিশীতোষ্ণ, গরম)
    আউটপুট: ফ্যানের গতি (কম, মাঝারি, বেশি)

    নিয়ম:
    ১. যদি তাপমাত্রা ঠাণ্ডা হয় তবে ফ্যানের গতি কম
    ২. যদি তাপমাত্রা নাতিশীতোষ্ণ হয় তবে ফ্যানের গতি মাঝারি
    ৩. যদি তাপমাত্রা গরম হয় তবে ফ্যানের গতি বেশি

    মেম্বারশিপ ফাংশন:
    - ঠাণ্ডা: ১৫°C-এ ১, ২৫°C-এ ০ (ত্রিভুজ)
    - নাতিশীতোষ্ণ: ২০°C-এ ০, ২৫°C-এ ১, ৩০°C-এ ০ (ত্রিভুজ)
    - গরম: ২৫°C-এ ০, ৩৫°C-এ ১ (ট্রাপিজয়েড)

    ইনপুট তাপমাত্রা = ২৮°C
    - ঠাণ্ডা: ০.০
    - নাতিশীতোষ্ণ: (২৮-২০)/৫ = ০.৪? আসলে ২০-২৫ এর মধ্যে বাড়ে, ২৫-৩০ এর মধ্যে কমে। ২৮°C-এ নাতিশীতোষ্ণ = (৩০-২৮)/৫ = ০.৪
    - গরম: (২৮-২৫)/১০ = ০.৩ (কারণ ২৫-৩৫ এর মধ্যে বাড়ে)

    সক্রিয়তা:
    নিয়ম ১: ০.০ → আউটপুট কম = ০.০
    নিয়ম ২: ০.৪ → আউটপুট মাঝারি = ০.৪
    নিয়ম ৩: ০.৩ → আউটপুট বেশি = ০.৩

    ডিফাজিফিকেশন (সেন্ট্রয়েড):
    ধরো, 'কম' এর সেন্টার = ২০% গতি, 'মাঝারি' = ৫০%, 'বেশি' = ৮০%
    ওয়েটেড এভারেজ = (০×২০ + ০.৪×৫০ + ০.৩×৮০) / (০+০.৪+০.৩) = (০ + ২০ + ২৪) / ০.৭ = ৪৪ / ০.৭ = ৬২.৮৬%

    তাহলে ফ্যানের গতি = ৬৩% (প্রায়)

    লিলি বলল, "বাহ! এইভাবে ফাজি লজিক বাস্তব সমস্যা সমাধান করে।"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের প্রকার

    মা তাদের ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের বিভিন্ন প্রকার দেখালেন:

    ১. ম্যামদানি-টাইপ FIS: আউটপুট ফাজি সেট হয়, ডিফাজিফিকেশন দরকার। সবচেয়ে জনপ্রিয়।

    ২. সুগেনো-টাইপ FIS: আউটপুট ফাংশন হয়, ডিফাজিফিকেশনের দরকার নেই। হিসাব দ্রুত।

    ৩. সুকামোতো-টাইপ FIS: আউটপুট মনোটোনিক ফাংশন হয়। কম ব্যবহার হয়।

    ৪. সিংগলটন FIS: আউটপুট সিংগলটন ফাজি সেট হয় — শুধু একটা বিন্দুতে মান ১, বাকি ০।

    মিমি বলল, "কোনটা সবচেয়ে ভালো?"

    মা বললেন, "কোনটা ভালো, সেটা নির্ভর করে সমস্যার ওপর। ম্যামদানি মানুষের চিন্তার কাছাকাছি, সুগেনো হিসাবের দিক থেকে সস্তা।"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের বাস্তব ব্যবহার

    মা তাদের ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের কিছু বাস্তব ব্যবহার দেখালেন:

    ১. ওয়াশিং মেশিন: কাপড়ের পরিমাণ, নোংরামির মাত্রা — এই ইনপুট দিয়ে পানি আর সময় কত হবে, তা ঠিক করা।

    ২. এয়ার কন্ডিশনার: ঘরের তাপমাত্রা, বাইরের তাপমাত্রা, কতজন লোক আছে — এই ইনপুট দিয়ে কুলিং লেভেল ঠিক করা।

    ৩. অটোমেটিক ট্রান্সমিশন: গাড়ির গতি, ইঞ্জিনের আরপিএম, এক্সিলারেটরের অবস্থান — এই ইনপুট দিয়ে গিয়ার ঠিক করা।

    ৪. ক্যামেরা অটোফোকাস: দূরত্ব, আলোর তীব্রতা — এই ইনপুট দিয়ে ফোকাস ঠিক করা।

    ৫. রোবট কন্ট্রোল: সেন্সর ডেটা — এই ইনপুট দিয়ে রোবটের মুভমেন্ট ঠিক করা।

    লিলি বলল, "এত কিছুতে ফাজি লজিক!"

    মা বললেন, "হ্যাঁ। ফাজি লজিক এখন প্রায় সব স্মার্ট ডিভাইসেই আছে।"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের সুবিধা

    মা তাদের ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের সুবিধাগুলো বললেন:

    ১. মানব-বান্ধব: মানুষের ভাষায় লেখা নিয়ম ব্যবহার করে — 'যদি', 'তবে' দিয়ে।

    ২. জটিল সিস্টেম সহজ: গাণিতিক মডেল না জানলেও চলে, শুধু বিশেষজ্ঞের জ্ঞান দরকার।

    ৩. রোবাস্ট: ইনপুটে সামান্য পরিবর্তন হলে আউটপুটে খুব বেশি পরিবর্তন হয় না।

    ৪. নমনীয়: নতুন নিয়ম সহজে যোগ করা যায়, পুরোনো নিয়ম বদলানো যায়।

    ৫. ইন্টারপ্রেটেবল: আউটপুট কেন হল, তা বোঝা যায় — কোন নিয়ম কতটা সক্রিয় ছিল, তা দেখা যায়।

    মিমি বলল, "বুঝেছি। ফাজি লজিক ব্ল্যাক বক্স না — ওপেন বক্স!"

    মা বললেন, "ঠিক। এটাই ফাজি লজিকের সবচেয়ে বড় সুবিধা।"

     ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা

    মা তাদের ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের কিছু সীমাবদ্ধতাও বললেন:

    ১. নিয়ম নির্ধারণ কঠিন: ভালো নিয়ম বানাতে বিশেষজ্ঞের দরকার হয়।

    ২. অপ্টিমাইজেশন কঠিন: অনেক নিয়ম থাকলে সেগুলোকে অপ্টিমাইজ করা কঠিন।

    ৩. লার্নিং ক্ষমতা নেই: ফাজি সিস্টেম নিজে থেকে শিখতে পারে না — নিয়ম আগে থেকে ঠিক করে দিতে হয়।

    ৪. কারেন্সি নেই: খুব জটিল সিস্টেমে ফাজি লজিক যথেষ্ট নাও হতে পারে।

    ৫. টিউনিং দরকার: মেম্বারশিপ ফাংশন ঠিকঠাক না হলে আউটপুট ভালো হয় না।

    লিলি বলল, "কিন্তু নিউরাল নেটওয়ার্ক তো শিখতে পারে?"

    মা বললেন, "হ্যাঁ। তাই আধুনিক সিস্টেমে ফাজি লজিক আর নিউরাল নেটওয়ার্ক একসাথে ব্যবহার করা হয় — একে বলে নিউরো-ফাজি সিস্টেম। নিউরাল নেটওয়ার্ক শেখে, ফাজি সিস্টেম সিদ্ধান্ত নেয়।"

     লিলির নিজের FIS — চা তৈরির মেশিন

    লিলি তার চা তৈরির মেশিনের জন্য একটা সম্পূর্ণ ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম ডিজাইন করল:

    ইনপুট:
    - তাপমাত্রা (ঠাণ্ডা, একটু গরম, গরম, খুব গরম)
    - দুধের পরিমাণ (কম, মাঝারি, বেশি)
    - চিনির পরিমাণ (কম, মাঝারি, বেশি)

    আউটপুট:
    - গরম করার সময় (কম, মাঝারি, বেশি)
    - দুধ দেওয়ার পরিমাণ (কম, মাঝারি, বেশি)
    - চিনি দেওয়ার পরিমাণ (কম, মাঝারি, বেশি)

    নিয়মের উদাহরণ:
    - যদি তাপমাত্রা খুব গরম হয় তবে গরম করার সময় কম
    - যদি তাপমাত্রা ঠাণ্ডা হয় আর দুধ বেশি হয় তবে গরম করার সময় বেশি
    - যদি চিনি কম হয় তবে চিনি দেওয়ার পরিমাণ বেশি

    মিমি বলল, "এতগুলো ইনপুট আর আউটপুট! এটা খুব জটিল হয়ে গেল না?"

    লিলি বলল, "হ্যাঁ, কিন্তু বাস্তব মেশিনে ঠিক এরকমই হয়।"

    মা বললেন, "ঠিক। বাস্তব সিস্টেমে ২-৩টা ইনপুট, ১-২টা আউটপুট থাকে সাধারণত।"

     রাতের খাবারের মজা

    রাতে খাবার টেবিলে লিলি আর মিমি তাদের বাবাকে ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম শেখাতে লাগল।

    লিলি বলল, "বাবা, আমরা আজ ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম শিখেছি। এটা দিয়ে মেশিন সিদ্ধান্ত নেয়। যেমন — তাপমাত্রা দেখে ফ্যানের গতি ঠিক করা।"

    বাবা বললেন, "তা হলে আমার অফিসের এসি কি ফাজি লজিক ব্যবহার করে?"

    মিমি বলল, "হ্যাঁ, অনেক আধুনিক এসি ফাজি লজিক ব্যবহার করে। তাপমাত্রা আর আর্দ্রতা দেখে ঠিক করে কতটা ঠাণ্ডা করবে।"

    বাবা বললেন, "বাহ! আমি তো জানতামই না।"

    লিলি বলল, "এখন জানলে। ফাজি লজিক আমাদের চারপাশে "

    সবাই খুব হাসল।

     শোওয়ার আগে

    রাতে শোওয়ার আগে লিলি আর মিমি তাদের আজকের পড়া রিভাইজ করল।

    লিলি লিখল:
    - ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের ধাপ: ফাজিফিকেশন → ইনফারেন্স → ডিফাজিফিকেশন
    - ফাজিফিকেশন: বাস্তব মান → ফাজি মান
    - ইনফারেন্স: নিয়ম প্রয়োগ করে ফাজি আউটপুট বের করা
    - ডিফাজিফিকেশন: ফাজি মান → বাস্তব মান

    মিমি লিখল:
    - ম্যামদানি পদ্ধতি: AND = min, আউটপুট কাটা, ইউনিয়ন = max, ডিফাজিফিকেশন = সেন্ট্রয়েড
    - লারসেন পদ্ধতি: AND = product, আউটপুট স্কেল করা
    - সুগেনো পদ্ধতি: আউটপুট ফাংশন, ডিফাজিফিকেশনের দরকার নেই
    - সুবিধা: মানব-বান্ধব, রোবাস্ট, নমনীয়, ইন্টারপ্রেটেবল
    - সীমাবদ্ধতা: নিয়ম নির্ধারণ কঠিন, শেখতে পারে না

    লিলি বলল, "কাল আমরা ফাজি কন্ট্রোলার শিখব। সেটা আরও মজা হবে।"

    মিমি বলল, "মানে ফাজি লজিক দিয়ে কীভাবে জিনিস কন্ট্রোল করা যায়?"

    লিলি বলল, "হ্যাঁ।"

    তারা ঘুমিয়ে পড়ল।

    টিপস

    তোমরাও লিলি আর মিমির মতো ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম শিখে ফেললে। এখন তুমি জানো, কীভাবে ইনপুট নিয়ে, ফাজি নিয়ম ব্যবহার করে, আউটপুট বের করা যায়।

    তোমার চারপাশ থেকে FIS-এর উদাহরণ বের করতে পারো। যেমন:

    - তুমি কীভাবে সিদ্ধান্ত নাও, আজ কী খাবে? (ক্ষুধা, পছন্দ, সময় — এই ইনপুটগুলো ফাজি)
    - তুমি কীভাবে সিদ্ধান্ত নাও, কখন পড়তে বসবে? (ক্লান্তি, সময়, প্রেরণা)
    - তুমি কীভাবে সিদ্ধান্ত নাও, কোন গেম খেলবে? (মেজাজ, বন্ধুরা, সময়)

    এভাবে প্রতিদিন ৫টা করে FIS ভাবার অভ্যাস করো।

    মনে রাখার মূল কথা:
    - ফাজিফিকেশন: বাস্তব থেকে ফাজি
    - ইনফারেন্স: ফাজি নিয়ম প্রয়োগ
    - ডিফাজিফিকেশন: ফাজি থেকে বাস্তব
    - ম্যামদানি, লারসেন, সুগেনো — তিনটা প্রধান পদ্ধতি

    এই অধ্যায়ে আমরা শিখলাম ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেম। আমরা দেখলাম, ফাজি লজিকের পুরো প্রক্রিয়া — ইনপুট থেকে শুরু করে আউটপুট পর্যন্ত। আমরা শিখলাম ফাজিফিকেশন, ইনফারেন্স, আর ডিফাজিফিকেশন। দেখলাম ম্যামদানি, লারসেন, সুগেনো — তিনটা প্রধান ইনফারেন্স পদ্ধতি। আর শিখলাম ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের সুবিধা, অসুবিধা আর বাস্তব ব্যবহার।

    লিলি আর মিমি তাদের নিজের জীবন থেকে অসংখ্য উদাহরণ দিয়েছে — বাইরে যাওয়ার সিদ্ধান্ত, ফ্যান কন্ট্রোল, চা তৈরির মেশিন — সবকিছুর জন্য। তারা দেখিয়েছে, কীভাবে ফাজি লজিক বাস্তব সমস্যা সমাধান করে।

    পরের অধ্যায়ে আমরা শিখব ফাজি কন্ট্রোলার। সেখানে আমরা দেখব, কীভাবে এই ইনফারেন্স সিস্টেম দিয়ে বাস্তব ডিভাইস কন্ট্রোল করা যায়।

    ততক্ষণে, তোমরা নিজেরা নিজেদের জীবন থেকে ফাজি ইনফারেন্স সিস্টেমের উদাহরণ বের করতে থাকো।
     
    পুনঃপ্রকাশ সম্পর্কিত নীতিঃ এই লেখাটি ছাপা, ডিজিটাল, দৃশ্য, শ্রাব্য, বা অন্য যেকোনো মাধ্যমে আংশিক বা সম্পূর্ণ ভাবে প্রতিলিপিকরণ বা অন্যত্র প্রকাশের জন্য গুরুচণ্ডা৯র অনুমতি বাধ্যতামূলক। লেখক চাইলে অন্যত্র প্রকাশ করতে পারেন, সেক্ষেত্রে গুরুচণ্ডা৯র উল্লেখ প্রত্যাশিত।
    1 | 2 | 3 | 4 | 5
  • মতামত দিন
  • বিষয়বস্তু*:
  • কি, কেন, ইত্যাদি
  • বাজার অর্থনীতির ধরাবাঁধা খাদ্য-খাদক সম্পর্কের বাইরে বেরিয়ে এসে এমন এক আস্তানা বানাব আমরা, যেখানে ক্রমশ: মুছে যাবে লেখক ও পাঠকের বিস্তীর্ণ ব্যবধান। পাঠকই লেখক হবে, মিডিয়ার জগতে থাকবেনা কোন ব্যকরণশিক্ষক, ক্লাসরুমে থাকবেনা মিডিয়ার মাস্টারমশাইয়ের জন্য কোন বিশেষ প্ল্যাটফর্ম। এসব আদৌ হবে কিনা, গুরুচণ্ডালি টিকবে কিনা, সে পরের কথা, কিন্তু দু পা ফেলে দেখতে দোষ কী? ... আরও ...
  • আমাদের কথা
  • আপনি কি কম্পিউটার স্যাভি? সারাদিন মেশিনের সামনে বসে থেকে আপনার ঘাড়ে পিঠে কি স্পন্ডেলাইটিস আর চোখে পুরু অ্যান্টিগ্লেয়ার হাইপাওয়ার চশমা? এন্টার মেরে মেরে ডান হাতের কড়ি আঙুলে কি কড়া পড়ে গেছে? আপনি কি অন্তর্জালের গোলকধাঁধায় পথ হারাইয়াছেন? সাইট থেকে সাইটান্তরে বাঁদরলাফ দিয়ে দিয়ে আপনি কি ক্লান্ত? বিরাট অঙ্কের টেলিফোন বিল কি জীবন থেকে সব সুখ কেড়ে নিচ্ছে? আপনার দুশ্‌চিন্তার দিন শেষ হল। ... আরও ...
  • বুলবুলভাজা
  • এ হল ক্ষমতাহীনের মিডিয়া। গাঁয়ে মানেনা আপনি মোড়ল যখন নিজের ঢাক নিজে পেটায়, তখন তাকেই বলে হরিদাস পালের বুলবুলভাজা। পড়তে থাকুন রোজরোজ। দু-পয়সা দিতে পারেন আপনিও, কারণ ক্ষমতাহীন মানেই অক্ষম নয়। বুলবুলভাজায় বাছাই করা সম্পাদিত লেখা প্রকাশিত হয়। এখানে লেখা দিতে হলে লেখাটি ইমেইল করুন, বা, গুরুচন্ডা৯ ব্লগ (হরিদাস পাল) বা অন্য কোথাও লেখা থাকলে সেই ওয়েব ঠিকানা পাঠান (ইমেইল ঠিকানা পাতার নীচে আছে), অনুমোদিত এবং সম্পাদিত হলে লেখা এখানে প্রকাশিত হবে। ... আরও ...
  • হরিদাস পালেরা
  • এটি একটি খোলা পাতা, যাকে আমরা ব্লগ বলে থাকি। গুরুচন্ডালির সম্পাদকমন্ডলীর হস্তক্ষেপ ছাড়াই, স্বীকৃত ব্যবহারকারীরা এখানে নিজের লেখা লিখতে পারেন। সেটি গুরুচন্ডালি সাইটে দেখা যাবে। খুলে ফেলুন আপনার নিজের বাংলা ব্লগ, হয়ে উঠুন একমেবাদ্বিতীয়ম হরিদাস পাল, এ সুযোগ পাবেন না আর, দেখে যান নিজের চোখে...... আরও ...
  • টইপত্তর
  • নতুন কোনো বই পড়ছেন? সদ্য দেখা কোনো সিনেমা নিয়ে আলোচনার জায়গা খুঁজছেন? নতুন কোনো অ্যালবাম কানে লেগে আছে এখনও? সবাইকে জানান। এখনই। ভালো লাগলে হাত খুলে প্রশংসা করুন। খারাপ লাগলে চুটিয়ে গাল দিন। জ্ঞানের কথা বলার হলে গুরুগম্ভীর প্রবন্ধ ফাঁদুন। হাসুন কাঁদুন তক্কো করুন। স্রেফ এই কারণেই এই সাইটে আছে আমাদের বিভাগ টইপত্তর। ... আরও ...
  • ভাটিয়া৯
  • যে যা খুশি লিখবেন৷ লিখবেন এবং পোস্ট করবেন৷ তৎক্ষণাৎ তা উঠে যাবে এই পাতায়৷ এখানে এডিটিং এর রক্তচক্ষু নেই, সেন্সরশিপের ঝামেলা নেই৷ এখানে কোনো ভান নেই, সাজিয়ে গুছিয়ে লেখা তৈরি করার কোনো ঝকমারি নেই৷ সাজানো বাগান নয়, আসুন তৈরি করি ফুল ফল ও বুনো আগাছায় ভরে থাকা এক নিজস্ব চারণভূমি৷ আসুন, গড়ে তুলি এক আড়ালহীন কমিউনিটি ... আরও ...
গুরুচণ্ডা৯-র সম্পাদিত বিভাগের যে কোনো লেখা অথবা লেখার অংশবিশেষ অন্যত্র প্রকাশ করার আগে গুরুচণ্ডা৯-র লিখিত অনুমতি নেওয়া আবশ্যক। অসম্পাদিত বিভাগের লেখা প্রকাশের সময় গুরুতে প্রকাশের উল্লেখ আমরা পারস্পরিক সৌজন্যের প্রকাশ হিসেবে অনুরোধ করি। যোগাযোগ করুন, লেখা পাঠান এই ঠিকানায় : guruchandali@gmail.com ।


মে ১৩, ২০১৪ থেকে সাইটটি বার পঠিত
পড়েই ক্ষান্ত দেবেন না। খেলতে খেলতে মতামত দিন