एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क वह है जो आमतौर पर तंत्रिका नेटवर्क से संबंधित होता है। यह इंटरकनेक्टेड कृत्रिम न्यूरॉन्स की एक जटिल श्रृंखला है जो मानव मस्तिष्क में उन लोगों के बाद तैयार की जाती है और कृत्रिम बुद्धि में सूचना को संसाधित करने, सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग की जाती है।
तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करते हैं?
एक न्यूरॉन मानव मस्तिष्क की सबसे मौलिक कोशिका है। मानव मस्तिष्क में कई अरबों न्यूरॉन्स होते हैं, जो एक दूसरे के साथ बातचीत और संचार करते हैं, जिससे तंत्रिका नेटवर्क बनते हैं।
ये न्यूरॉन्स कई इनपुट लेते हैं, जो हम देखते हैं और सुनते हैं कि हम बीच में सब कुछ कैसा महसूस करते हैं, और फिर अन्य न्यूरॉन्स को संदेश भेजते हैं, जो बदले में प्रतिक्रिया करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क काम कर रहे हैं जो इंसानों को सोचने और अधिक महत्वपूर्ण रूप से सीखने में सक्षम बनाते हैं।
बड़ी मात्रा में डेटा लेने, इसे संसाधित करने और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां और निर्णय लेने की एक विधि के रूप में, मानव मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क अब तक मनुष्य को ज्ञात सबसे शक्तिशाली कंप्यूटिंग बल हैं।
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तंत्रिका नेटवर्क के प्रकार
एक तंत्रिका नेटवर्क तकनीकी रूप से एक जैविक शब्द है, जबकि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भर करता है। हालांकि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को संदर्भित करने के लिए इस शब्द का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, आप अक्सर देखेंगे कि लोग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को केवल तंत्रिका नेटवर्क के रूप में संदर्भित करते हैं।
स्वाभाविक रूप से, मानव मस्तिष्क में एक तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम रूप से निर्मित तंत्रिका नेटवर्क से बहुत अलग है। फिर भी, सूचनाओं को संसाधित करने और भविष्यवाणी करने के लिए उनके काम करने का मूल तरीका वही रहता है।
जबकि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक जैविक तंत्रिका नेटवर्क का एक आदर्श मनोरंजन नहीं होगा, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित और मॉडलिंग करते हैं, ठीक इन नेटवर्क की कंप्यूटिंग शक्ति के कारण।
तंत्रिका नेटवर्क किसके लिए उपयोग किए जाते हैं?
मनुष्य जैविक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग सूचनाओं को संसाधित करने, सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए करते हैं, उदाहरण के लिए, सोचते हैं। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बहुत हद तक उसी तरह से काम करते हैं, लेकिन कुछ हद तक, क्योंकि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अभी तक मानव मस्तिष्क में पाए जाने वाले की जटिलता और शक्ति से मेल नहीं खा सकते हैं।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क गहरी शिक्षा के माध्यम से अधिक जटिल, सजीव और शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सक्षम बनाता है, जो एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की स्वतंत्र रूप से सीखने और अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया है।
एक उन्नत तंत्रिका नेटवर्क और तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने (या सिखाने) के लिए पर्याप्त डेटा के साथ मानव जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता संभव है।A. I., जैसा कि फिल्मों में दिखाई देता है, आज भी मौजूद नहीं है, लेकिन अगर ऐसा होता है, तो तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से गहन शिक्षा इस बुद्धि को शक्ति प्रदान करेगी।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
डीप न्यूरल नेटवर्क क्या है?
डीप लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, यह एआई में मशीन लर्निंग का एक उप-क्षेत्र है। मस्तिष्क संरचना और कार्य पर आधारित एल्गोरिदम से निपटना। डीप न्यूरल नेटवर्क को संख्यात्मक पैटर्न को पहचानने और उन्हें वास्तविक दुनिया के डेटा, जैसे इमेज, टेक्स्ट या ऑडियो में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क क्या है?
यह डीप न्यूरल एल्गोरिथम का एक वर्ग है जिसका उपयोग अक्सर दृश्य इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क एक छवि प्राप्त करता है और फिल्टर का उपयोग करके सुविधाओं को निकालता है और मुख्य रूप से छवि प्रसंस्करण, वर्गीकरण और विभाजन के लिए उपयोग किया जाता है।
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
यह एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जो आमतौर पर वाक् पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उपयोग किया जाता है। एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क भाषा अनुवाद और वाक् पहचान में सामान्य अस्थायी समस्याओं को हल करने के लिए अनुक्रमिक डेटा या समय-श्रृंखला डेटा का उपयोग करता है।
