Neural Network क्या है?तंत्रिका नेटवर्क के बारे में आपको जो कुछ जानने की आवश्यकता है 2022।

Neural Network और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्या अंतर है?

Neural Network एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो गहन शिक्षण प्रदान करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बुद्धिमान मशीन की क्षमता है जो आमतौर पर मानव बुद्धि से जुड़े कार्यों को करने के लिए होती है।

व्यापार मालिकों और नेताओं के लिए इन दो अवधारणाओं के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है ताकि वे बेहतर निर्णय ले सकें कि उनका व्यवसाय किस प्रकार की तकनीक का उपयोग करेगा। भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग अक्सर खुदरा व्यापार और व्यक्तिगत वित्त सॉफ्टवेयर में किया जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग अक्सर व्यावसायिक सेटिंग्स जैसे निर्माण, विपणन और शिक्षा में किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो गहन शिक्षा प्रदान करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बुद्धिमान मशीन की क्षमता है जो आमतौर पर मानव बुद्धि से जुड़े कार्यों को करती है। व्यापार मालिकों और नेताओं के लिए इन दो अवधारणाओं के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है ताकि वे बेहतर निर्णय ले सकें कि उनका व्यवसाय किस प्रकार की तकनीक का उपयोग करेगा। तंत्रिका नेटवर्क अक्सर खुदरा में उपयोग किया जाता है स्टोर यह समझने के लिए कि ग्राहक विज्ञापन और प्रचार की पेशकश पर कैसे प्रतिक्रिया दे रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक इंटेलिजेंट सिस्टम है जो इंसानों की तरह सोचता है। इसे मशीन लर्निंग, मशीन इंटेलिजेंस और कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस के रूप में भी जाना जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग मशीनों या सॉफ़्टवेयर की क्षमताओं को संदर्भित करने के लिए भी किया जाता है जो आमतौर पर तब प्रदर्शित होते हैं जब वे अपने डेवलपर्स द्वारा स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा और अनुभव से सीखते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को परिभाषित करना मुश्किल है, और इसका अर्थ समय के साथ विकसित हुआ है। यह शब्द 1940 और 1950 के दशक का है, जब यह मानव कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीकों के एक समूह को संदर्भित करता है, जिसका लक्ष्य कंप्यूटर को ऐसे कार्य करना है, जिन्हें हाथ से या किसी अन्य प्रकार की मशीन द्वारा किए जाने पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होगी। 1956 में, गणितज्ञ आईजे गुड ने “कृत्रिम बुद्धि” को “मानव प्रजातियों की सामान्य बुद्धि” वाली मशीन के रूप में वर्णित किया। तब से इस क्षेत्र का विस्तार हुआ है जिसमें कम्प्यूटेशनल पावर, बिग डेटा, डीप लर्निंग और कई अन्य तकनीकों को शामिल किया गया है।

1959 में हर्बर्ट ए. साइमन कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में अध्ययन के एक पाठ्यक्रम के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिखाने वाले पहले प्रोफेसरों में से एक बने।

Neural Network मूल बातें – यह क्या है और यह कैसे काम करती है

एक Neural Network एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जो मानव मस्तिष्क की संरचना से शिथिल रूप से प्रेरित है। इस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग मशीन लर्निंग में कई अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, जैसे कि वाक् पहचान, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य। Neural Network विभिन्न प्रकार के नोड्स के आधार पर गणितीय मॉडल या समीकरणों की एक श्रृंखला बनाकर काम करता है। इन मॉडलों के आधार पर, न्यूरॉन्स इनपुट डेटा सेट में पैटर्न का अनुमान लगाने में सक्षम होते हैं जिन्हें वज़न और पूर्वाग्रहों के सेट के साथ वर्णित किया जा सकता है।

आउटपुट तब इस अनुमान प्रक्रिया पर आधारित होता है और यह इस बात पर निर्भर करता है कि तंत्रिका जाल प्रणाली में कितनी परतें मौजूद हैं। मशीन लर्निंग तकनीकों और एल्गोरिदम का एक सेट है जिसका उपयोग डेटा को भविष्य कहनेवाला मॉडल में बदलने, पैटर्न का पता लगाने या कंप्यूटर के उपयोग के साथ निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।

दूसरे शब्दों में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मौजूदा डेटा सेट से सामान्यीकरण करने और भविष्य के डेटा सेट पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम हैं। तंत्रिका नेटवर्क एमएल का एक उपवर्ग है और आमतौर पर कई परतों को नियोजित करता है डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) है जिसमें कई छिपी हुई परतें होती हैं, जिसमें छिपी हुई परतों की संख्या एक से अधिक होती है। इस संदर्भ में “डीप” का अर्थ है कि एक परत में नोड्स की संख्या किसी अन्य परत में नोड्स की संख्या से अधिक है।

इस उदाहरण में, हमारा मशीन लर्निंग मॉडल लेगा एक उपयोगकर्ता से इनपुट, देखें कि वे पिछले एक साल में कितनी बार समुद्र तट पर गए हैं और यह पता लगाने की कोशिश करें कि वे इस गर्मी में कितनी बार जाएंगे।

Neural Network र्क के लाभ – वे आज डेवलपर्स के बीच इतने लोकप्रिय क्यों हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कुछ समय के लिए आसपास रहा है, लेकिन यह हाल ही में अधिक लोकप्रिय हो गया है। तंत्रिका नेटवर्क के लाभों के कारण यह मानव बुद्धि को पकड़ रहा है, इसका एक कारण है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कुछ समय के लिए रहा है, लेकिन तंत्रिका नेटवर्क के लाभों के कारण इसकी लोकप्रियता बढ़ रही है। Neural Network कृत्रिम बुद्धि हैं जो मानव मस्तिष्क के समान काम करते हैं जिसमें वे कुछ अनुमानों और नियमों के आधार पर निर्णय लेते हैं। वे इनपुट डेटा के आधार पर निर्णय ले सकते हैं। तंत्रिका नेटवर्क के साथ निर्णय प्रक्रिया को पर्यवेक्षित शिक्षण के रूप में जाना जाता है, जिसका अर्थ है कि मानव को तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली से सीखने के लिए प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने की आवश्यकता होगी।

ये उन चीजों के कुछ उदाहरण हैं जिन्हें कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करके पूरा किया गया है: -सिमुलेशन और भविष्यवाणी अल्गल ब्लूम्स के -रोबोटिक विजन एआई में प्रगति ने नए उत्पादों और सेवाओं की एक विस्तृत विविधता को जन्म दिया है।

एआई का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों का खजाना बनाने के लिए किया गया है, जिसमें फेसबुक और इंस्टाग्राम जैसी सोशल मीडिया कंपनियां, Google और बिंग जैसे सर्च इंजन और एयरबीएनबी जैसे लोकप्रिय ऐप शामिल हैं।

ये एप्लिकेशन एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके और अपने उपयोगकर्ताओं द्वारा उपलब्ध कराए गए डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग करके बनाए गए हैं। खरोंच से शुरू करने की आवश्यकता के बिना कई अनुप्रयोगों को उत्पन्न करने की क्षमता ही एआई को अपनी वर्तमान स्थिति में ले गई।

एआई का उपयोग दुनिया के कई अलग-अलग क्षेत्रों में किया गया है, वित्त और प्रबंधन से लेकर दवा और रोबोटिक्स तक। एआई का सबसे अधिक उपयोग करने वाले क्षेत्र विनिर्माण उद्योगों के लिए स्वचालन और सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए कंप्यूटर विज़न हैं।

एआई आसपास रहा है 1800 के बाद से, लेकिन यह हाल ही में रोजमर्रा की जिंदगी का एक बड़ा हिस्सा बन गया है। एआई के लिए प्रारंभिक सफलता 1943 में थी जब एलन ट्यूरिंग ने “द ट्यूरिंग टेस्ट” का वर्णन किया था। मूल रूप से, परीक्षण एक प्रयोग है जो यह निर्धारित करता है कि एआई वास्तव में एक इंसान की तरह सोच सकता है या नहीं। मनुष्य को एआई सिस्टम के साथ बातचीत करनी चाहिए और उसके बाद मानव नहीं बता सकता

Neural Network कैसे काम करते हैं – आज वास्तविक दुनिया में उनका उपयोग कैसे किया जाता है

Neural Network मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके से प्रेरित कम्प्यूटेशनल मॉडल का एक वर्ग है। आज उद्योग में उनके कई उपयोग हैं।

एक Neural Network एक प्रणाली है जो सूचनाओं को संसाधित करती है। इसका उपयोग पैटर्न की पहचान और वर्गीकरण, भविष्यवाणी और अनुभव से सीखने में सक्षम एक बुद्धिमान एजेंट बनाने के लिए किया जा सकता है।

Neural Network कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हैं और इसलिए शक्तिशाली कंप्यूटर या GPU जैसे विशेष हार्डवेयर पर चलने की आवश्यकता होती है।

डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए सफल एप्लिकेशन बनाने के लिए विकास और एआई टूल्स में तंत्रिका नेटवर्क का महत्व

Neural Network मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भविष्य हैं। वे एआई को अधिक मानवीय तरीके से डेटा को संसाधित करके सीखने और विकसित करने में सक्षम बनाते हैं।

यह खंड विकास में तंत्रिका नेटवर्क के महत्व पर चर्चा करता है, और यह पता लगाता है कि डेवलपर्स इन तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर उपयोगकर्ताओं के लिए सफल एप्लिकेशन कैसे बना सकते हैं। Neural Network मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भविष्य हैं।

वे एआई को अधिक मानवीय तरीके से डेटा प्रोसेस करके सीखने और बढ़ने में सक्षम बनाते हैं। यह खंड विकास में तंत्रिका नेटवर्क के महत्व पर चर्चा करता है, और यह पता लगाता है कि डेवलपर्स इन तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर उपयोगकर्ताओं के लिए सफल एप्लिकेशन कैसे बना सकते हैं।

Neural Network का विकास हाल ही में हुआ है। वे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक श्रेणी हैं जो मानव मस्तिष्क की नकल करके डेटा को अधिक मानवीय तरीके से संसाधित करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क इंटरकनेक्टेड नोड्स के साथ परतों से बना होता है। Neural Network आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे प्रशिक्षण उदाहरण लेते हैं और उनकी तुलना अपने आउटपुट पूर्वानुमानों से करते हैं |

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