तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग: वास्तविक जीवन के उदाहरण जिन्हें आपको जानना चाहिए।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आंशिक रूप से वास्तविक न्यूरॉन्स से बने होते हैं जिन्हें आमतौर पर इकाइयों के रूप में जाना जाता है। ऐसी इकाइयों को परतों में समूहीकृत किया जा सकता है जो नेटवर्क के संपूर्ण गठन को बनाते हैं।
प्रत्येक परत में कुछ इकाइयों से लेकर लाखों तक हो सकते हैं। यह जटिलता के स्तर पर निर्भर करता है, जो डेटा में पैटर्न खोजने के लिए न्यूरल नेटवर्क के पास होना चाहिए।
तंत्रिका नेटवर्क की व्याख्या
आम तौर पर, आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क में तीन तरह की परतें मौजूद होती हैं। ये हैं इनपुट लेयर, आउटपुट लेयर और मिडलवेयर या छिपी हुई परतें। इनपुट लेयर बाहरी दुनिया से डेटा प्राप्त करती है जिसकी नेटवर्क को विश्लेषण के लिए ज़रूरत होती है।
यह डेटा फिर एक या अधिक छिपी हुई परतों से होकर गुजरता है। यह इनपुट को आउटपुट परत के लिए उपयोगी जानकारी में बदल देता है।
अंत में, आउटपुट लेयर प्राप्त इनपुट डेटा के आधार पर प्रतिक्रिया देती है।
अधिकांश न्यूरल नेटवर्क में एक परत की इकाइयाँ अगली परत की इकाइयों से जुड़ी होती हैं। इनमें से प्रत्येक कनेक्शन में भार होता है जो यह तय करता है कि एक इकाई दूसरे को कितना प्रभावित करती है। जैसे-जैसे डेटा एक इकाई से दूसरी इकाई में जाता है, न्यूरल नेटवर्क डेटा के बारे में अधिक सीखता है। यह सीखने की प्रक्रिया आउटपुट परत से अंतिम आउटपुट की ओर ले जाती है।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की कार्यप्रणाली की जानकारी
यह मस्तिष्क में काम करने वाले मानव न्यूरॉन्स पर आधारित है। इन्हें न्यूरल नेटवर्क या न्यूरल नेट कहना उचित है। कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क में पहला स्तर इनपुट स्तर होता है। इस मामले में, यह बाहरी स्रोत से जानकारी प्राप्त करता है और इसे दूसरी परत तक पहुंचाता है जिसे छिपी हुई परत कहा जाता है।
प्रत्येक न्यूरॉन को पिछली परत में न्यूरॉन्स से इनपुट मिलता है। फिर यह एक भारित राशि की गणना करता है और उस जानकारी को छिपी हुई परत में अगली परत में न्यूरॉन्स को भेजता है। ये न्यूरॉन्स इस तरह से जुड़े हुए हैं कि उनमें भार जुड़ा हुआ है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक तत्व जुड़े हुए न्यूरॉन को विशिष्ट रूप से प्रभावित करता है।
तंत्रिका नेटवर्क कैसे सीखते हैं?
तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षण सेट से सीखा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि उद्देश्य तंत्रिका नेटवर्क को बिल्लियों को पहचानना सिखाना है, तो नेटवर्क में बिल्लियों की कई हज़ार अलग-अलग तस्वीरें डाली जाती हैं। इससे नेटवर्क को यह सीखने में मदद मिलती है कि बिल्ली कैसी दिखती है।
आपको यह जांचना होगा कि नेटवर्क द्वारा बिल्लियों की पर्याप्त तस्वीरें देखने के बाद क्या यह उन्हें सही ढंग से पहचान सकता है। आप इसे नई तस्वीरें देकर और यह तय करने के लिए कहकर ऐसा करते हैं कि प्रत्येक तस्वीर बिल्ली की है या नहीं। फिर एक इंसान उसके जवाबों की जांच करता है कि वे सही हैं या नहीं।
यदि नेटवर्क गलतियाँ करता है तो इसकी सीखने की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए बैकप्रोपेगेशन नामक प्रक्रिया का उपयोग किया जाता है। इसमें इकाइयों के बीच कनेक्शन के भार को इस आधार पर समायोजित करना शामिल है कि उसने कितनी गलतियाँ की हैं। यह प्रक्रिया तब तक चलती रहती है जब तक कि न्यूरल नेटवर्क बहुत कम गलतियों के साथ बिल्ली की छवियों को सही ढंग से पहचान नहीं लेता।
न्यूरल नेटवर्क के प्रकार
यहां हमने आपके लिए विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क सूचीबद्ध किए हैं:
1. फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क
FNNs कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का सबसे सरल प्रकार है। इनका उपयोग अक्सर डेटा को वर्गीकृत करने और पूर्वानुमान लगाने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। ये नेटवर्क डेटा में पैटर्न को पहचानने में अच्छे होते हैं और इन्हें प्रशिक्षित करना काफी आसान होता है।
FNN कई परतों से बने होते हैं। प्रत्येक परत इनपुट डेटा को अगली परत पर भेजने से पहले एक विशिष्ट तरीके से संसाधित करती है।
2. पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क
RNN समय के साथ होने वाले पैटर्न को पहचानने में बहुत अच्छे हैं। इनका इस्तेमाल आमतौर पर भाषण पहचान और भाषाओं का अनुवाद करने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।
RNN में एक फीडबैक लूप होता है जो सूचना को नेटवर्क की विभिन्न परतों के बीच स्थानांतरित करने देता है। यह क्षमता उन्हें पिछली घटनाओं से सीखने और याद रखने में सक्षम बनाती है। यह बोले गए शब्दों को समझने या वाक्यों का अनुवाद करने जैसे कार्यों के लिए सहायक है।
3. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क
CNN विशेष रूप से छवियों को पहचानने के लिए बनाए गए हैं और जटिल पैटर्न को पहचानने में बहुत अच्छे हैं। वे नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तरह काम करते हैं। हालाँकि, उनके पास एक अनूठी परत होती है जिसे कन्वोल्यूशनल परत कहा जाता है जो विशिष्ट गणितीय संचालन का उपयोग करके छवियों को संसाधित करती है।
यह सुविधा CNN को विभिन्न स्तरों पर छवियों के विभिन्न विवरणों को जानने में मदद करती है। CNN का उपयोग भाषण और छवि प्रसंस्करण जैसे कार्यों में किया जाता है। यह उन्हें कंप्यूटर विज़न जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी बनाता है।
न्यूरल नेटवर्क की मुख्य विशेषताएं
तंत्रिका नेटवर्क में कुछ शक्तिशाली विशेषताएं होती हैं जो उन्हें समस्याओं को हल करने में मदद करती हैं, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य करते हैं, खासकर जब बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हैं:
अनुकूली शिक्षण : तंत्रिका नेटवर्क जटिल संबंधों को सीख और समझ सकते हैं, जो वे पहले से जानते हैं उस पर निर्माण करते हैं। उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर गणित और भाषा कला जैसे विषयों को पढ़ाने में मदद करने के लिए अनुकूली शिक्षण का उपयोग कर सकता है।
स्व-संगठन : वे बड़ी मात्रा में डेटा को छांट और वर्गीकृत कर सकते हैं। यह उन्हें जटिल दृश्य कार्यों को संभालने के लिए बेहतरीन बनाता है, जैसे कि चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करना।
वास्तविक समय संचालन : कभी-कभी, न्यूरल नेटवर्क तुरंत जवाब दे सकते हैं। यह सेल्फ-ड्राइविंग कारों और ड्रोन नेविगेशन जैसी स्थितियों में उपयोगी है।
पूर्वानुमान : न्यूरल नेटवर्क डेटा मॉडल के आधार पर पूर्वानुमान लगा सकते हैं। इसे मौसम पूर्वानुमान और ट्रैफ़िक पैटर्न जैसी चीज़ों पर लागू किया जा सकता है।
दोष सहनशीलता : यदि न्यूरल नेटवर्क के कुछ हिस्से क्षतिग्रस्त या गायब हैं, तो भी यह अंतराल को भरकर काम कर सकता है। यह अंतरिक्ष अन्वेषण जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ इलेक्ट्रॉनिक उपकरण विफल हो सकते हैं।
न्यूरल नेटवर्क के सामान्य अनुप्रयोग जिन्हें आपको जानना आवश्यक है।
तंत्रिका नेटवर्क के कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। अब यह देखने का समय है कि वे हमारे जीवन में कितने आम हैं और लोग उनका उपयोग कैसे करते हैं।
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
न्यूरल नेटवर्क का सबसे आम अनुप्रयोग भविष्यवाणी मॉडल में है। ऐसे नेटवर्क भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में सहायता कर सकते हैं जैसे कि किसी व्यक्ति द्वारा ऋण पर चूक करने की कितनी संभावना है या आने वाले महीनों में कितने उत्पाद बेचे जाएंगे।
ऐसी जानकारी व्यावसायिक संगठनों को निर्णय लेने की प्रक्रिया में सहायता कर सकती है।
उदाहरण के लिए, किसी के लिए ऋण स्वीकृत करना है या नहीं या कितना स्टॉक ऑर्डर करना है। इनका उपयोग खेल या चुनावों के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है।
मेडिकल इमेजिंग
स्वास्थ्य सेवा में एक्स-रे और एमआरआई जैसी चिकित्सा छवियों को पढ़ने में मदद करने के लिए पेशेवर न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं। ये AI सिस्टम मनुष्यों की तुलना में छवियों का बहुत तेज़ी से विश्लेषण कर सकते हैं। वे बिना थके या ब्रेक की आवश्यकता के चौबीसों घंटे काम कर सकते हैं।
स्व-चालित कारें
न्यूरल नेटवर्क सेल्फ-ड्राइविंग कारों को भी पावर देने में मदद करते हैं। ड्राइविंग करते समय, इन कारों को अक्सर अप्रत्याशित तरीकों से एक साथ होने वाली कई अलग-अलग चीजों पर नज़र रखने की ज़रूरत होती है। इन कारों में मौजूद AI को अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा के आधार पर तुरंत निर्णय लेने होते हैं। न्यूरल नेटवर्क सेल्फ-ड्राइविंग कार को सुरक्षित रूप से नेविगेट करने के लिए आवश्यक जटिल सोच की अनुमति देते हैं।
रक्षा
हर देश को अपनी रक्षा के लिए एक मजबूत रक्षा दल की आवश्यकता होती है। उन्नत देश सैन्य डेटा तक पहुँचने और उसका विश्लेषण करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं। यह उनकी रक्षा प्रणालियों को बेहतर बनाने में मदद करता है। देश अपनी रक्षा रणनीतियों को बढ़ाने के लिए इन तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं।
न्यूरल नेटवर्क रक्षा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, क्योंकि ये वस्तुओं का पता लगाने जैसे कार्यों में मदद करते हैं। वे हमलों का विश्लेषण करने और रसद प्रबंधन में भी मदद करते हैं। इनका उपयोग ड्रोन को नियंत्रित करने और समुद्र की निगरानी करने के लिए भी किया जाता है। वे हवाई गश्त की निगरानी भी कर सकते हैं। ये सभी चीजें प्रभावी रक्षा प्रणाली बनाने में मदद करती हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
इससे कंप्यूटर को लिखित पाठ को समझने और उस पर प्रतिक्रिया देने में मदद मिलती है। इसका उपयोग चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट में किया जाता है। बैंकिंग में यह ग्राहकों की मदद करने के लिए विशेष रूप से सच है। एनएलपी जानकारी को छांटने, उसका विश्लेषण करने और सारांशित करने में भी सक्षम है। इसके अतिरिक्त, यह कंप्यूटर को बहुत सारे डेटा पर प्रशिक्षित किए गए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके नए पाठ बनाने की अनुमति देता है।
आवाज़ पहचान
वॉयस रिकग्निशन तकनीक मशीनों को बोले गए शब्दों को समझने, भाषा की पहचान करने और यहां तक कि वक्ता की आवाज़ को पहचानने में सक्षम बनाती है। यह तकनीक बातचीत को लिखने, स्वचालित उपशीर्षक बनाने और ग्राहकों के फ़ोन अनुरोधों को उनकी ज़रूरत के आधार पर छाँटने जैसी चीज़ों में मदद करती है।
शेयर बाज़ार की भविष्यवाणी
न्यूरल नेटवर्क का उपयोग स्टॉक की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने और निवेश विकल्पों में मदद करने के लिए किया जा रहा है। पारंपरिक तरीकों के लिए यह कार्य कठिन हो सकता है, लेकिन न्यूरल नेटवर्क सीख सकते हैं और समायोजित कर सकते हैं, जिससे वे इस काम के लिए एकदम उपयुक्त हैं।
समय के साथ, यह दिखाया गया है कि न्यूरल नेटवर्क स्टॉक की कीमतों का सफलतापूर्वक पूर्वानुमान लगा सकते हैं। जैसे-जैसे ये नेटवर्क बेहतर होते जाएंगे, हम उम्मीद कर सकते हैं कि स्टॉक मार्केट की भविष्यवाणियों के लिए इनका और भी ज़्यादा इस्तेमाल किया जाएगा।
आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग आपूर्ति श्रृंखला में किसी उत्पाद की खपत का पूर्वानुमान लगाना है। इससे व्यवसायों को सही मात्रा में इन्वेंट्री ऑर्डर करने में मदद मिलती है।
ऐसा करके कंपनियाँ पैसे बचा सकती हैं और ज़्यादा कुशलता से काम कर सकती हैं। न्यूरल नेटवर्क ग्राहक व्यवहार में पैटर्न को पहचानकर ऐसा करते हैं।
आवाज-सक्रिय वर्चुअल सहायक
वॉयस-एक्टिवेटेड वर्चुअल असिस्टेंट न्यूरल नेटवर्क पर आधारित स्पीच रिकग्निशन का उपयोग करते हैं। ताकि डिवाइस आपकी स्पीच को पहचान सके और उसके अनुसार प्रतिक्रिया दे सके।
ये उन्नत नेटवर्क आपके शब्दों के लहजे और संदर्भ को भी समझ सकते हैं। इससे बातचीत ज़्यादा स्वाभाविक लगती है।
अंतिम विचार
न्यूरल नेटवर्क के कई उपयोग हैं। इनमें चेहरे पहचानने से लेकर मौसम की भविष्यवाणी करना शामिल है। वे मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके के समान जुड़ी हुई परतों की तरह काम करते हैं। वे कुछ सरल इनपुट का उपयोग करके बहुत सारे कार्यों को संभाल सकते हैं। न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम ने डेटा का मूल्यांकन करना आसान बना दिया है और पारंपरिक एल्गोरिदम में सुधार किया है।
