આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ને મૂળ તો દૂરનું સ્વપ્ન, ભવિષ્ય માટેની ટેક્નોલોજી માનવામાં આવતું હતું, પરંતુ હવે એવું નથી.
જે એક સમયે સંશોધનનો વિષય હતો તે હવે વાસ્તવિક દુનિયામાં ફૂટી રહ્યો છે. AI હવે તમારા કાર્યસ્થળ, શાળા, બેંકિંગ, હોસ્પિટલો અને તમારા ફોન સહિત વિવિધ સ્થળોએ જોવા મળે છે.
તેઓ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનોની આંખો, સિરી અને એલેક્સાના અવાજો, હવામાનની આગાહી પાછળના દિમાગ, રોબોટિક-આસિસ્ટેડ સર્જરી પાછળના હાથ અને વધુ છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) આધુનિક જીવનનું સામાન્ય લક્ષણ બની રહ્યું છે. છેલ્લાં કેટલાંક વર્ષોમાં, AI IT ટેક્નોલોજીની વિશાળ શ્રેણીમાં એક મુખ્ય ખેલાડી તરીકે ઉભરી આવ્યું છે.
છેલ્લે, ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ AI દ્વારા નવી વસ્તુઓ શીખવા માટે થાય છે.
તો આજે આપણે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, તે કેવી રીતે કામ કરે છે, તેના પ્રકારો, એપ્લિકેશન્સ અને ઘણું બધું વિશે જાણીશું.
ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?
In મશીન શિક્ષણ, ન્યુરલ નેટવર્ક એ કૃત્રિમ ન્યુરોન્સનું સોફ્ટવેર-પ્રોગ્રામ કરેલ નેટવર્ક છે. તે આપણા મગજના ચેતાકોષો જેવા જ હોય તેવા "ન્યુરોન્સ" ના અસંખ્ય સ્તરો ધરાવીને માનવ મગજનું અનુકરણ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે.
ન્યુરોન્સનું પ્રથમ સ્તર ફોટા, વિડિયો, ધ્વનિ, ટેક્સ્ટ અને અન્ય ઇનપુટ્સ સ્વીકારશે. આ ડેટા તમામ સ્તરોમાંથી વહે છે, જેમાં એક સ્તરનું આઉટપુટ બીજા સ્તરમાં વહે છે. આ સૌથી મુશ્કેલ કાર્યો માટે મહત્વપૂર્ણ છે, જેમ કે મશીન લર્નિંગ માટે કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા.
જો કે, અન્ય કિસ્સાઓમાં, ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતા જાળવી રાખીને મોડેલનું કદ ઘટાડવા માટે સિસ્ટમ કમ્પ્રેશનનું લક્ષ્ય રાખવું વધુ સારું છે. ન્યુરલ નેટવર્કની કાપણી એ કમ્પ્રેશન પદ્ધતિ છે જેમાં શીખેલા મોડેલમાંથી વજન દૂર કરવાનો સમાવેશ થાય છે. એક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ન્યુરલ નેટવર્કને ધ્યાનમાં લો કે જેને લોકોને પ્રાણીઓથી અલગ પાડવા માટે તાલીમ આપવામાં આવી છે.
ન્યુરોન્સના પ્રથમ સ્તર દ્વારા ચિત્રને તેજસ્વી અને શ્યામ ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવશે. આ ડેટા નીચેના સ્તરમાં પસાર કરવામાં આવશે, જે નિર્ધારિત કરશે કે ધાર ક્યાં છે.
આગળનું લેયર એજના કોમ્બિનેશનથી જનરેટ થયેલા સ્વરૂપોને ઓળખવાનો પ્રયત્ન કરશે. તે જે માહિતી પર પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવી હતી તે મુજબ, તમે પ્રસ્તુત કરેલી છબી માનવ કે પ્રાણીની છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે ડેટા સમાન રીતે અસંખ્ય સ્તરોમાંથી પસાર થશે.
જ્યારે ડેટા ન્યુરલ નેટવર્કમાં આપવામાં આવે છે, ત્યારે તે તેના પર પ્રક્રિયા કરવાનું શરૂ કરે છે. તે પછી, ઇચ્છિત પરિણામ મેળવવા માટે ડેટાને તેના સ્તરો દ્વારા પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક એ એક મશીન છે જે સંરચિત ઇનપુટમાંથી શીખે છે અને પરિણામો દર્શાવે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં ત્રણ પ્રકારનું શિક્ષણ થઈ શકે છે:
- નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ - લેબલ કરેલ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અલ્ગોરિધમ્સને ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ આપવામાં આવે છે. ડેટાનું વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરવું તે શીખવવામાં આવ્યા પછી, તેઓ ઇચ્છિત પરિણામની આગાહી કરે છે.
- અસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ - ANN માણસની મદદ વિના શીખે છે. ત્યાં કોઈ લેબલ થયેલ ડેટા નથી, અને આઉટપુટ આઉટપુટ ડેટામાં મળેલ પેટર્ન દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે.
- મજબૂતીકરણ લર્નિંગ જ્યારે નેટવર્ક તેને મળેલા પ્રતિસાદમાંથી શીખે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક કેવી રીતે કામ કરે છે?
કૃત્રિમ ચેતાકોષોનો ઉપયોગ ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં થાય છે, જે અત્યાધુનિક સિસ્ટમો છે. કૃત્રિમ ચેતાકોષો, જેને પરસેપ્ટરોન તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે નીચેના ઘટકોથી બનેલા છે:
- ઇનપુટ
- વજન
- બાયસ
- સક્રિયકરણ કાર્ય
- આઉટપુટ
ન્યુરોન્સના સ્તરો જે ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવે છે. ન્યુરલ નેટવર્કમાં ત્રણ સ્તરો હોય છે:
- ઇનપુટ સ્તર
- છુપાયેલ સ્તર
- આઉટપુટ સ્તર
આંકડાકીય મૂલ્યના સ્વરૂપમાં ડેટા ઇનપુટ સ્તર પર મોકલવામાં આવે છે. નેટવર્કના છુપાયેલા સ્તરો તે છે જે સૌથી વધુ ગણતરીઓ કરે છે. આઉટપુટ લેયર, છેલ્લું પરંતુ ઓછામાં ઓછું નહીં, પરિણામની આગાહી કરે છે. ન્યુરોન્સ ન્યુરલ નેટવર્કમાં એકબીજા પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે. ન્યુરોન્સનો ઉપયોગ દરેક સ્તરના નિર્માણ માટે થાય છે. ઇનપુટ લેયર મેળવ્યા પછી ડેટાને છુપાયેલા સ્તર પર મોકલવામાં આવે છે.
દરેક ઇનપુટ પર વજન લાગુ કરવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્કના છુપાયેલા સ્તરોની અંદર, વજન એ એક મૂલ્ય છે જે આવનારા ડેટાને અનુવાદિત કરે છે. ઇનપુટ લેયરમાં વજન મૂલ્ય દ્વારા ઇનપુટ ડેટાને ગુણાકાર કરીને વજન કાર્ય કરે છે.
તે પછી પ્રથમ છુપાયેલા સ્તરનું મૂલ્ય શરૂ કરે છે. ઇનપુટ ડેટા રૂપાંતરિત થાય છે અને છુપાયેલા સ્તરો દ્વારા અન્ય સ્તરમાં પસાર થાય છે. અંતિમ પરિણામ જનરેટ કરવા માટે આઉટપુટ લેયર જવાબદાર છે. ઇનપુટ્સ અને વજનનો ગુણાકાર કરવામાં આવે છે, અને પરિણામ છુપાયેલા સ્તરના ચેતાકોષોને સરવાળા તરીકે વિતરિત કરવામાં આવે છે. દરેક ચેતાકોષને પૂર્વગ્રહ આપવામાં આવે છે. કુલની ગણતરી કરવા માટે, દરેક ચેતાકોષ તેને મેળવેલા ઇનપુટ્સ ઉમેરે છે.
તે પછી, મૂલ્ય સક્રિયકરણ કાર્ય દ્વારા પસાર થાય છે. સક્રિયકરણ કાર્યનું પરિણામ નક્કી કરે છે કે ન્યુરોન સક્રિય છે કે નહીં. જ્યારે ચેતાકોષ સક્રિય હોય છે, ત્યારે તે અન્ય સ્તરોને માહિતી મોકલે છે. આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરોન આઉટપુટ લેયર સુધી પહોંચે ત્યાં સુધી નેટવર્કમાં ડેટા બનાવવામાં આવે છે. ફોરવર્ડ પ્રચાર આ માટેનો બીજો શબ્દ છે.
ઇનપુટ નોડમાં ડેટા ફીડ કરવાની અને આઉટપુટ નોડ દ્વારા આઉટપુટ મેળવવાની તકનીકને ફીડ-ફોરવર્ડ પ્રચાર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. જ્યારે ઇનપુટ ડેટા છુપાયેલા સ્તર દ્વારા સ્વીકારવામાં આવે છે, ત્યારે ફીડ-ફોરવર્ડ પ્રચાર થાય છે. તે સક્રિયકરણ કાર્ય અનુસાર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે અને પછી આઉટપુટ પર પસાર થાય છે.
પરિણામ સૌથી વધુ સંભાવના સાથે આઉટપુટ સ્તરમાં ચેતાકોષ દ્વારા અંદાજવામાં આવે છે. જ્યારે આઉટપુટ ખોટું હોય ત્યારે બેકપ્રોપગેશન થાય છે. ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવતી વખતે દરેક ઇનપુટ માટે વજન શરૂ કરવામાં આવે છે. બેકપ્રોપેગેશન એ ભૂલોને ઘટાડવા અને વધુ સચોટ આઉટપુટ આપવા માટે દરેક ઇનપુટના વજનને ફરીથી ગોઠવવાની પ્રક્રિયા છે.
ન્યુરલ નેટવર્કના પ્રકાર
1. પરસેપ્ટ્રોન
મિન્સ્કી-પેપર્ટ પરસેપ્ટ્રોન મોડલ સૌથી સરળ અને સૌથી જૂના ન્યુરોન મોડલ પૈકીનું એક છે. તે ન્યુરલ નેટવર્કનું સૌથી નાનું એકમ છે જે આવનારા ડેટામાં લાક્ષણિકતાઓ અથવા વ્યવસાયિક બુદ્ધિ શોધવા માટે ચોક્કસ ગણતરીઓ કરે છે. તે ભારિત ઇનપુટ્સ લે છે અને અંતિમ પરિણામ મેળવવા માટે સક્રિયકરણ કાર્ય લાગુ કરે છે. TLU (થ્રેશોલ્ડ લોજિક યુનિટ) એ પરસેપ્ટ્રોનનું બીજું નામ છે.
પરસેપ્ટ્રોન એ દ્વિસંગી વર્ગીકૃત છે જે એક નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ પ્રણાલી છે જે ડેટાને બે જૂથોમાં વિભાજિત કરે છે. લોજિક ગેટ્સ જેમ કે AND, OR, અને NAND ને પરસેપ્ટરોન સાથે અમલમાં મૂકી શકાય છે.
2. ફીડ-ફોરવર્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક
ન્યુરલ નેટવર્કનું સૌથી મૂળભૂત સંસ્કરણ, જેમાં ઇનપુટ ડેટા ફક્ત એક દિશામાં વહે છે, કૃત્રિમ ન્યુરલ નોડ્સમાંથી પસાર થાય છે અને આઉટપુટ નોડ્સમાંથી બહાર નીકળે છે. ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરો એવા સ્થળોએ હાજર હોય છે જ્યાં છુપાયેલા સ્તરો હાજર હોય અથવા ન પણ હોય. આના આધારે તેમને સિંગલ-લેયર અથવા મલ્ટિ-લેયર ફીડ-ફોરવર્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે દર્શાવી શકાય છે.
ઉપયોગમાં લેવાતા સ્તરોની સંખ્યા ફંક્શનની જટિલતા દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે. તે માત્ર એક દિશામાં આગળ પ્રચાર કરે છે અને પાછળ પ્રચાર કરતું નથી. અહીં, વજન સ્થિર રહે છે. સક્રિયકરણ કાર્યને ફીડ કરવા માટે ઇનપુટ્સને વજન દ્વારા ગુણાકાર કરવામાં આવે છે. આ કરવા માટે વર્ગીકરણ સક્રિયકરણ કાર્ય અથવા એક પગલું સક્રિયકરણ કાર્યનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
3. મલ્ટી-લેયર પરસેપ્ટ્રોન
અત્યાધુનિકનો પરિચય ન્યુરલ નેટ, જેમાં ઇનપુટ ડેટા કૃત્રિમ ચેતાકોષોના ઘણા સ્તરો દ્વારા રૂટ કરવામાં આવે છે. તે સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલ ન્યુરલ નેટવર્ક છે, કારણ કે દરેક નોડ નીચેના સ્તરના તમામ ન્યુરોન્સ સાથે જોડાયેલ છે. બહુવિધ છુપાયેલા સ્તરો, એટલે કે, ઓછામાં ઓછા ત્રણ અથવા વધુ સ્તરો, ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરોમાં હાજર છે.
તે દ્વિપક્ષીય પ્રચાર ધરાવે છે, જેનો અર્થ છે કે તે આગળ અને પાછળ બંને રીતે પ્રચાર કરી શકે છે. ઇનપુટ્સને વજન દ્વારા ગુણાકાર કરવામાં આવે છે અને સક્રિયકરણ કાર્યમાં મોકલવામાં આવે છે, જ્યાં નુકસાનને ઘટાડવા માટે તેઓ બેકપ્રોપેગેશન દ્વારા બદલવામાં આવે છે.
વજન એ ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાંથી મશીન-શિક્ષિત મૂલ્યો છે, તેને સરળ રીતે કહીએ તો. અપેક્ષિત આઉટપુટ અને તાલીમ ઇનપુટ્સ વચ્ચેની અસમાનતાને આધારે, તેઓ સ્વ-વ્યવસ્થિત થાય છે. સોફ્ટમેક્સ નોનલાઇનર એક્ટિવેશન ફંક્શન પછી આઉટપુટ લેયર એક્ટિવેશન ફંક્શન તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
4. કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક
પરંપરાગત દ્વિ-પરિમાણીય એરેથી વિપરીત, કન્વોલ્યુશન ન્યુરલ નેટવર્કમાં ન્યુરોન્સનું ત્રિ-પરિમાણીય રૂપરેખાંકન હોય છે. પ્રથમ સ્તરને કન્વોલ્યુશનલ લેયર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. કન્વોલ્યુશનલ લેયરમાં દરેક ચેતાકોષ માત્ર દ્રશ્ય ક્ષેત્રના મર્યાદિત ભાગમાંથી માહિતી પર પ્રક્રિયા કરે છે. ફિલ્ટરની જેમ, ઇનપુટ સુવિધાઓ બેચ મોડમાં લેવામાં આવે છે.
નેટવર્ક ચિત્રોને વિભાગોમાં સમજે છે અને સમગ્ર ઇમેજ પ્રોસેસિંગને સમાપ્ત કરવા માટે આ ક્રિયાઓ ઘણી વખત કરી શકે છે.
પ્રક્રિયા દરમિયાન ચિત્રને RGB અથવા HSI માંથી ગ્રેસ્કેલમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. પિક્સેલ મૂલ્યમાં વધુ ભિન્નતા ધાર શોધવામાં મદદ કરશે, અને ચિત્રોને ઘણા જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. યુનિડાયરેક્શનલ પ્રચાર ત્યારે થાય છે જ્યારે CNN માં એક અથવા વધુ કન્વોલ્યુશનલ લેયર્સ હોય છે અને ત્યારબાદ પૂલિંગ થાય છે, અને જ્યારે કન્વોલ્યુશન લેયરનું આઉટપુટ ઈમેજ વર્ગીકરણ માટે સંપૂર્ણ કનેક્ટેડ ન્યુરલ નેટવર્ક પર મોકલવામાં આવે છે ત્યારે દ્વિદિશ પ્રસરણ થાય છે.
ઇમેજના અમુક ઘટકોને કાઢવા માટે, ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. MLP માં, ઇનપુટ્સનું વજન કરવામાં આવે છે અને સક્રિયકરણ કાર્યમાં પૂરા પાડવામાં આવે છે. RELU નો ઉપયોગ કન્વોલ્યુશનમાં થાય છે, જ્યારે MLP નોનલાઇનર એક્ટિવેશન ફંક્શનને નિયુક્ત કરે છે અને ત્યારબાદ સોફ્ટમેક્સ. ચિત્ર અને વિડિયો ઓળખ, સિમેન્ટીક પાર્સિંગ અને પેરાફ્રેઝ ડિટેક્શનમાં, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ઉત્તમ પરિણામો આપે છે.
5. રેડિયલ બાયસ નેટવર્ક
રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન નેટવર્કમાં દરેક કેટેગરી માટે એક નોડ સાથે આરબીએફ ન્યુરોન્સનું સ્તર અને આઉટપુટ લેયર દ્વારા ઇનપુટ વેક્ટરને અનુસરવામાં આવે છે. ઇનપુટને તાલીમ સમૂહમાંથી ડેટા પોઈન્ટ સાથે સરખામણી કરીને વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે, જ્યાં દરેક ચેતાકોષ એક પ્રોટોટાઈપ જાળવી રાખે છે. આ તાલીમ સેટના ઉદાહરણોમાંનું એક છે.
દરેક ચેતાકોષ ઇનપુટ અને તેના પ્રોટોટાઇપ વચ્ચેના યુક્લિડિયન અંતરની ગણતરી કરે છે જ્યારે તાજા ઇનપુટ વેક્ટર [તમે વર્ગીકૃત કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો તે n-પરિમાણીય વેક્ટર]ને વર્ગીકૃત કરવાનું હોય છે. જો આપણી પાસે બે વર્ગો છે, વર્ગ A અને વર્ગ B, વર્ગીકૃત કરવા માટેનું નવું ઇનપુટ વર્ગ B પ્રોટોટાઇપ કરતાં વર્ગ A પ્રોટોટાઇપ્સ સાથે વધુ સમાન છે.
પરિણામે, તે વર્ગ A તરીકે લેબલ અથવા વર્ગીકૃત થઈ શકે છે.
6. રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક
રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ લેયરના આઉટપુટને બચાવવા અને પછી સ્તરના પરિણામની આગાહી કરવામાં મદદ કરવા માટે તેને ફરીથી ઇનપુટમાં ફીડ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે. એક ફીડ ફોરવર્ડ મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક સામાન્ય રીતે પ્રારંભિક સ્તર હોય છે, જેના પછી રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક લેયર હોય છે, જ્યાં મેમરી ફંક્શન અગાઉના સમયના પગલામાં હતી તે માહિતીનો ભાગ યાદ રાખે છે.
આ દૃશ્ય ફોરવર્ડ પ્રચારનો ઉપયોગ કરે છે. તે ડેટાને બચાવે છે જેની ભવિષ્યમાં જરૂર પડશે. આગાહી ખોટી હોય તેવી ઘટનામાં, લર્નિંગ રેટનો ઉપયોગ નાના ગોઠવણો કરવા માટે થાય છે. પરિણામે, જેમ જેમ બેકપ્રોપગેશન આગળ વધશે, તે વધુને વધુ સચોટ બનશે.
કાર્યક્રમો
ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ વિવિધ શાખાઓમાં ડેટા સમસ્યાઓને નિયંત્રિત કરવા માટે થાય છે; કેટલાક ઉદાહરણો નીચે દર્શાવેલ છે.
- ચહેરાની ઓળખ - ચહેરાની ઓળખ ઉકેલ અસરકારક સર્વેલન્સ સિસ્ટમ તરીકે સેવા આપે છે. ઓળખ પ્રણાલીઓ ડિજિટલ ફોટાને માનવ ચહેરા સાથે જોડે છે. તેઓ પસંદગીયુક્ત પ્રવેશ માટે કચેરીઓમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. આમ, સિસ્ટમો માનવ ચહેરાની ચકાસણી કરે છે અને તેના ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત ID ની યાદી સાથે તેની તુલના કરે છે.
- સ્ટોક અનુમાન - રોકાણો બજારના જોખમો માટે ખુલ્લા છે. અત્યંત અસ્થિર શેરબજારમાં ભાવિ વિકાસની આગાહી કરવી વ્યવહારીક રીતે મુશ્કેલ છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પહેલાં, સતત બદલાતા તેજી અને મંદીના તબક્કાઓ અણધારી હતા. પરંતુ, શું બધું બદલાઈ ગયું? અલબત્ત, અમે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ વિશે વાત કરી રહ્યા છીએ... એક મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન MLP (એક પ્રકારની ફીડફોરવર્ડ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ)નો ઉપયોગ રીઅલ-ટાઇમમાં સફળ સ્ટોક અનુમાન બનાવવા માટે થાય છે.
- સામાજિક મીડિયા - ભલે તે ગમે તેટલું અસ્પષ્ટ લાગે, સોશિયલ મીડિયાએ અસ્તિત્વના ભૌતિક માર્ગને બદલી નાખ્યો છે. આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને સોશિયલ મીડિયા યુઝર્સના વર્તનનો અભ્યાસ કરવામાં આવે છે. સ્પર્ધાત્મક પૃથ્થકરણ માટે, વર્ચ્યુઅલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ દ્વારા દરરોજ પૂરા પાડવામાં આવતા ડેટાનો ઢગલો કરવામાં આવે છે અને તેની તપાસ કરવામાં આવે છે. સોશિયલ મીડિયા વપરાશકર્તાઓની ક્રિયાઓ ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા નકલ કરવામાં આવે છે. એક વખત સોશિયલ મીડિયા નેટવર્ક દ્વારા ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે ત્યારે વ્યક્તિઓના વર્તનને લોકોના ખર્ચની પેટર્ન સાથે જોડી શકાય છે. મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન ANN નો ઉપયોગ કરીને સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશન્સમાંથી ડેટાનું ખાણકામ કરવામાં આવે છે.
- હેલ્થકેર - આજની દુનિયામાં વ્યક્તિઓ હેલ્થકેર ઉદ્યોગમાં ટેક્નોલોજીના ફાયદાઓનો ઉપયોગ કરી રહી છે. હેલ્થકેર બિઝનેસમાં, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ એક્સ-રે ડિટેક્શન, સીટી સ્કેન અને અલ્ટ્રાસાઉન્ડ માટે થાય છે. ઉપરોક્ત પરીક્ષણોમાંથી પ્રાપ્ત તબીબી ઇમેજિંગ ડેટાનું મૂલ્યાંકન અને મૂલ્યાંકન ન્યુરલ નેટવર્ક મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે, કારણ કે CNN નો ઉપયોગ ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં થાય છે. વૉઇસ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ્સના વિકાસમાં, રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક (RNN) નો પણ ઉપયોગ થાય છે.
- વેધર રિપોર્ટ - આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સના અમલ પહેલા, હવામાન વિભાગના અંદાજો ક્યારેય ચોક્કસ નહોતા. હવામાનની આગાહી મોટાભાગે ભવિષ્યમાં આવનારી હવામાન પરિસ્થિતિઓની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવે છે. આધુનિક સમયગાળામાં કુદરતી આફતોની સંભાવનાને અનુમાન કરવા માટે હવામાનની આગાહીઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. હવામાનની આગાહી મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન (MLP), કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN), અને રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN) નો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે.
- સંરક્ષણ - લોજિસ્ટિક્સ, સશસ્ત્ર હુમલો વિશ્લેષણ અને આઇટમ સ્થાન બધા ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ હવાઈ અને દરિયાઈ પેટ્રોલિંગમાં તેમજ સ્વાયત્ત ડ્રોનનું સંચાલન કરવા માટે પણ કાર્યરત છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સંરક્ષણ ઉદ્યોગને તેની ટેક્નોલોજીને વધારવા માટે જરૂરી પ્રોત્સાહન આપી રહ્યું છે. પાણીની અંદર ખાણોના અસ્તિત્વને શોધવા માટે, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN) નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
લાભો
- જો ન્યુરલ નેટવર્કમાં કેટલાક ચેતાકોષો યોગ્ય રીતે કાર્ય ન કરતા હોય તો પણ, ન્યુરલ નેટવર્ક હજુ પણ આઉટપુટ જનરેટ કરશે.
- ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં રીઅલ-ટાઇમમાં શીખવાની અને તેમની બદલાતી સેટિંગ્સને અનુકૂલન કરવાની ક્ષમતા હોય છે.
- ન્યુરલ નેટવર્ક વિવિધ કાર્યો કરવાનું શીખી શકે છે. આપેલા ડેટાના આધારે યોગ્ય પરિણામ આપવા માટે.
- ન્યુરલ નેટવર્કમાં એક જ સમયે અનેક કાર્યોને હેન્ડલ કરવાની તાકાત અને ક્ષમતા હોય છે.
ગેરફાયદામાં
- સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ થાય છે. તે "શા માટે અને કેવી રીતે" નેટવર્ક્સની જટિલતાને કારણે તેણે કરેલા નિર્ણયો પાછળની સ્પષ્ટતા જાહેર કરતું નથી. પરિણામે, નેટવર્કનો વિશ્વાસ તૂટી શકે છે.
- ન્યુરલ નેટવર્કના ઘટકો એકબીજા પર પરસ્પર નિર્ભર છે. કહેવાનો અર્થ એ છે કે, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પૂરતી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ ધરાવતા કમ્પ્યુટર્સની માંગ કરે છે (અથવા તેના પર અત્યંત નિર્ભર છે).
- ન્યુરલ નેટવર્ક પ્રક્રિયામાં કોઈ ચોક્કસ નિયમ (અથવા અંગૂઠાનો નિયમ) હોતો નથી. ટ્રાયલ-એન્ડ-એરર તકનીકમાં, શ્રેષ્ઠ નેટવર્કનો પ્રયાસ કરીને યોગ્ય નેટવર્ક માળખું સ્થાપિત થાય છે. આ એક એવી પ્રક્રિયા છે જેમાં ઘણી બધી ફાઇન-ટ્યુનિંગની જરૂર પડે છે.
ઉપસંહાર
આ ક્ષેત્ર ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ઝડપથી વિસ્તરી રહ્યું છે. તેમની સાથે વ્યવહાર કરવામાં સક્ષમ થવા માટે આ ક્ષેત્રની વિભાવનાઓ શીખવી અને સમજવી મહત્વપૂર્ણ છે.
ઘણા પ્રકારના ન્યુરલ નેટવર્ક આ લેખમાં આવરી લેવામાં આવ્યા છે. જો તમે આ શિસ્ત વિશે વધુ શીખો તો તમે અન્ય ક્ષેત્રોમાં ડેટા સમસ્યાઓનો સામનો કરવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
એક જવાબ છોડો