విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది ఒక సుదూర స్వప్నంగా, భవిష్యత్తు కోసం సాంకేతికతగా భావించబడింది, కానీ ఇప్పుడు అలా కాదు.
ఒకప్పుడు రీసెర్చ్ టాపిక్ గా ఉన్న ఈ విషయం ఇప్పుడు వాస్తవ ప్రపంచంలో దూసుకుపోతోంది. AI ఇప్పుడు మీ కార్యాలయం, పాఠశాల, బ్యాంకింగ్, ఆసుపత్రులు మరియు మీ ఫోన్తో సహా వివిధ ప్రదేశాలలో కనుగొనబడింది.
అవి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వాహనాల కళ్లు, సిరి మరియు అలెక్సా వాయిస్లు, వాతావరణ సూచన వెనుక ఉన్న మనస్సులు, రోబోటిక్-సహాయక శస్త్రచికిత్స వెనుక చేతులు మరియు మరిన్ని.
కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఆధునిక జీవితంలో ఒక సాధారణ లక్షణంగా మారుతోంది. గత కొన్ని సంవత్సరాలలో, AI విస్తృత శ్రేణి IT సాంకేతికతలలో ప్రధాన ఆటగాడిగా ఉద్భవించింది.
చివరగా, న్యూరల్ నెట్వర్క్ను కొత్త విషయాలను తెలుసుకోవడానికి AI ఉపయోగించబడుతుంది.
కాబట్టి ఈ రోజు మనం న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, అది ఎలా పని చేస్తుంది, వాటి రకాలు, అప్లికేషన్లు మరియు మరెన్నో గురించి తెలుసుకుందాం.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
In యంత్ర అభ్యాసం, న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది కృత్రిమ న్యూరాన్ల సాఫ్ట్వేర్-ప్రోగ్రామ్ నెట్వర్క్. ఇది మన మెదడులోని న్యూరాన్ల మాదిరిగానే "న్యూరాన్ల" యొక్క అనేక పొరలను కలిగి ఉండటం ద్వారా మానవ మెదడును అనుకరించటానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
న్యూరాన్ల మొదటి పొర ఫోటోలు, వీడియో, సౌండ్, టెక్స్ట్ మరియు ఇతర ఇన్పుట్లను అంగీకరిస్తుంది. ఈ డేటా అన్ని స్థాయిల ద్వారా ప్రవహిస్తుంది, ఒక లేయర్ యొక్క అవుట్పుట్ తదుపరిదానికి ప్రవహిస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి అత్యంత క్లిష్టమైన పనులకు ఇది కీలకం.
అయితే, ఇతర సందర్భాల్లో, ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని కొనసాగిస్తూ మోడల్ పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి సిస్టమ్ కంప్రెషన్ను లక్ష్యంగా చేసుకోవడం ఉత్తమం. న్యూరల్ నెట్వర్క్ను కత్తిరించడం అనేది ఒక కంప్రెషన్ పద్ధతి, ఇందులో నేర్చుకున్న మోడల్ నుండి బరువులను తీసివేయడం ఉంటుంది. జంతువుల నుండి ప్రజలను వేరు చేయడానికి శిక్షణ పొందిన కృత్రిమ మేధస్సు న్యూరల్ నెట్వర్క్ను పరిగణించండి.
చిత్రం న్యూరాన్ల మొదటి పొర ద్వారా ప్రకాశవంతమైన మరియు చీకటి భాగాలుగా విభజించబడింది. ఈ డేటా కింది లేయర్లోకి పంపబడుతుంది, ఇది అంచులు ఎక్కడ ఉన్నాయో నిర్ణయిస్తుంది.
తదుపరి లేయర్ అంచుల కలయిక సృష్టించిన ఫారమ్లను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. శిక్షణ పొందిన డేటా ప్రకారం, మీరు అందించిన చిత్రం మానవుడా లేదా జంతువుదా అని నిర్ధారించడానికి డేటా అదే పద్ధతిలో అనేక లేయర్ల గుండా వెళుతుంది.
డేటాను న్యూరల్ నెట్వర్క్లోకి అందించినప్పుడు, అది దానిని ప్రాసెస్ చేయడం ప్రారంభిస్తుంది. ఆ తర్వాత, కావలసిన ఫలితాన్ని పొందడానికి డేటా దాని స్థాయిల ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది నిర్మాణాత్మక ఇన్పుట్ నుండి నేర్చుకునే మరియు ఫలితాలను ప్రదర్శించే యంత్రం. న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో మూడు రకాల అభ్యాసాలు జరుగుతాయి:
- పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం - లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి అల్గారిథమ్లకు ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్లు అందించబడతాయి. డేటాను ఎలా విశ్లేషించాలో నేర్పించిన తర్వాత, వారు ఉద్దేశించిన ఫలితాన్ని అంచనా వేస్తారు.
- పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం - ఒక ANN మానవ సహాయం లేకుండానే నేర్చుకుంటారు. లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేదు మరియు అవుట్పుట్ డేటాలో కనిపించే నమూనాల ద్వారా అవుట్పుట్ నిర్ణయించబడుతుంది.
- ఉపబల అభ్యాసం ఒక నెట్వర్క్ అది స్వీకరించే ఫీడ్బ్యాక్ నుండి నేర్చుకుంటుంది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఎలా పని చేస్తాయి?
కృత్రిమ న్యూరాన్లు నాడీ నెట్వర్క్లలో ఉపయోగించబడతాయి, ఇవి అధునాతన వ్యవస్థలు. కృత్రిమ న్యూరాన్లు, పర్సెప్ట్రాన్లు అని కూడా పిలుస్తారు, ఇవి క్రింది భాగాలతో రూపొందించబడ్డాయి:
- ఇన్పుట్
- బరువు
- బయాస్
- యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్
- అవుట్పుట్
న్యూరల్ నెట్వర్క్లను రూపొందించే న్యూరాన్ల పొరలు. న్యూరల్ నెట్వర్క్ మూడు పొరలను కలిగి ఉంటుంది:
- ఇన్పుట్ లేయర్
- దాచిన పొర
- అవుట్పుట్ లేయర్
సంఖ్యా విలువ రూపంలో డేటా ఇన్పుట్ లేయర్కి పంపబడుతుంది. నెట్వర్క్ యొక్క దాచిన లేయర్లు చాలా గణనలను చేసేవి. అవుట్పుట్ లేయర్, చివరిది కాని, ఫలితాన్ని అంచనా వేస్తుంది. న్యూరాన్ నెట్వర్క్లో న్యూరాన్లు ఒకదానికొకటి ఆధిపత్యం చెలాయిస్తాయి. ప్రతి పొరను నిర్మించడానికి న్యూరాన్లు ఉపయోగించబడతాయి. ఇన్పుట్ లేయర్ పొందిన తర్వాత డేటా దాచిన లేయర్కి మళ్లించబడుతుంది.
ప్రతి ఇన్పుట్కు బరువులు వర్తింపజేయబడతాయి. న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క దాచిన పొరలలో, బరువు అనేది ఇన్కమింగ్ డేటాను అనువదించే విలువ. ఇన్పుట్ లేయర్లోని బరువు విలువతో ఇన్పుట్ డేటాను గుణించడం ద్వారా బరువులు పని చేస్తాయి.
ఇది మొదటి దాచిన లేయర్ విలువను ప్రారంభిస్తుంది. ఇన్పుట్ డేటా మార్చబడుతుంది మరియు దాచిన లేయర్ల ద్వారా ఇతర లేయర్కు పంపబడుతుంది. తుది ఫలితాన్ని రూపొందించడానికి అవుట్పుట్ లేయర్ బాధ్యత వహిస్తుంది. ఇన్పుట్లు మరియు బరువులు గుణించబడతాయి మరియు ఫలితం మొత్తంగా దాచిన పొర న్యూరాన్లకు పంపిణీ చేయబడుతుంది. ప్రతి న్యూరాన్కు పక్షపాతం ఇవ్వబడుతుంది. మొత్తం లెక్కించేందుకు, ప్రతి న్యూరాన్ అందుకునే ఇన్పుట్లను జోడిస్తుంది.
ఆ తరువాత, విలువ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ద్వారా వెళుతుంది. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ యొక్క ఫలితం న్యూరాన్ సక్రియం చేయబడిందో లేదో నిర్ణయిస్తుంది. న్యూరాన్ సక్రియంగా ఉన్నప్పుడు, అది ఇతర పొరలకు సమాచారాన్ని పంపుతుంది. ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించి న్యూరాన్ అవుట్పుట్ లేయర్కు చేరుకునే వరకు డేటా నెట్వర్క్లో సృష్టించబడుతుంది. ఫార్వర్డ్ ప్రచారం దీనికి మరొక పదం.
ఇన్పుట్ నోడ్లోకి డేటాను అందించడం మరియు అవుట్పుట్ నోడ్ ద్వారా అవుట్పుట్ను పొందడం యొక్క సాంకేతికతను ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ ప్రచారం అంటారు. దాచిన లేయర్ ద్వారా ఇన్పుట్ డేటా ఆమోదించబడినప్పుడు, ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ ప్రచారం జరుగుతుంది. ఇది యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ప్రకారం ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది మరియు అవుట్పుట్కు పంపబడుతుంది.
అత్యధిక సంభావ్యతతో అవుట్పుట్ లేయర్లోని న్యూరాన్ ద్వారా ఫలితం అంచనా వేయబడుతుంది. అవుట్పుట్ తప్పుగా ఉన్నప్పుడు బ్యాక్ప్రొపగేషన్ జరుగుతుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్ను సృష్టించేటప్పుడు ప్రతి ఇన్పుట్కు బరువులు ప్రారంభించబడతాయి. బ్యాక్ప్రొపగేషన్ అనేది తప్పులను తగ్గించడానికి మరియు మరింత ఖచ్చితమైన అవుట్పుట్ను అందించడానికి ప్రతి ఇన్పుట్ యొక్క బరువులను తిరిగి సర్దుబాటు చేసే ప్రక్రియ.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ రకాలు
1. పెర్సెప్ట్రాన్
మిన్స్కీ-పేపర్ట్ పర్సెప్ట్రాన్ మోడల్ సరళమైన మరియు పురాతనమైన న్యూరాన్ నమూనాలలో ఒకటి. ఇది ఇన్కమింగ్ డేటాలో లక్షణాలు లేదా వ్యాపార మేధస్సును కనుగొనడం కోసం నిర్దిష్ట గణనలను నిర్వహించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క అతి చిన్న యూనిట్. ఇది తుది ఫలితాన్ని పొందడానికి వెయిటెడ్ ఇన్పుట్లను తీసుకుంటుంది మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను వర్తింపజేస్తుంది. TLU (థ్రెషోల్డ్ లాజిక్ యూనిట్) అనేది పర్సెప్ట్రాన్కు మరొక పేరు.
Perceptron అనేది బైనరీ వర్గీకరణ, ఇది డేటాను రెండు గ్రూపులుగా విభజించే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస వ్యవస్థ. లాజిక్ గేట్స్ AND, OR మరియు NAND వంటివి గ్రహణశక్తితో అమలు చేయబడతాయి.
2. ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్
న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క అత్యంత ప్రాథమిక వెర్షన్, దీనిలో ఇన్పుట్ డేటా ప్రత్యేకంగా ఒక దిశలో ప్రవహిస్తుంది, కృత్రిమ న్యూరల్ నోడ్ల ద్వారా వెళుతుంది మరియు అవుట్పుట్ నోడ్ల ద్వారా నిష్క్రమిస్తుంది. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్లు దాచబడిన లేయర్లు ఉండకపోవచ్చు లేదా ఉండకపోవచ్చు. దీని ఆధారంగా వాటిని ఒకే-లేయర్డ్ లేదా బహుళ-లేయర్డ్ ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్గా వర్గీకరించవచ్చు.
ఉపయోగించిన లేయర్ల సంఖ్య ఫంక్షన్ యొక్క సంక్లిష్టత ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ఇది ఒక దిశలో మాత్రమే ముందుకు సాగుతుంది మరియు వెనుకకు ప్రచారం చేయదు. ఇక్కడ, బరువులు స్థిరంగా ఉంటాయి. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను అందించడానికి ఇన్పుట్లు బరువులతో గుణించబడతాయి. దీన్ని చేయడానికి వర్గీకరణ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ లేదా స్టెప్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
3. బహుళ-పొర పర్సెప్ట్రాన్
అధునాతన పరిచయం నాడీ వలలు, దీనిలో ఇన్పుట్ డేటా కృత్రిమ న్యూరాన్ల యొక్క అనేక పొరల ద్వారా మళ్లించబడుతుంది. ఇది పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఎందుకంటే ప్రతి నోడ్ క్రింది పొరలోని అన్ని న్యూరాన్లకు కనెక్ట్ చేయబడింది. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్లలో బహుళ దాచిన లేయర్లు, అంటే కనీసం మూడు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లేయర్లు ఉంటాయి.
ఇది ద్వి దిశాత్మక ప్రచారాన్ని కలిగి ఉంది, అంటే ఇది ముందుకు మరియు వెనుకకు రెండింటినీ ప్రచారం చేయగలదు. ఇన్పుట్లు బరువులతో గుణించబడతాయి మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్కి పంపబడతాయి, ఇక్కడ నష్టాన్ని తగ్గించడానికి బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ద్వారా అవి మార్చబడతాయి.
బరువులు కేవలం చెప్పాలంటే న్యూరల్ నెట్వర్క్ల నుండి మెషిన్-నేర్చుకునే విలువలు. ఆశించిన అవుట్పుట్లు మరియు శిక్షణ ఇన్పుట్ల మధ్య అసమానతపై ఆధారపడి, అవి స్వీయ-సర్దుబాటు చేసుకుంటాయి. నాన్ లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ల తర్వాత సాఫ్ట్మాక్స్ అవుట్పుట్ లేయర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్గా ఉపయోగించబడుతుంది.
4. కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్
సాంప్రదాయ ద్విమితీయ శ్రేణికి విరుద్ధంగా, ఒక కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ న్యూరాన్ల యొక్క త్రిమితీయ కాన్ఫిగరేషన్ను కలిగి ఉంటుంది. మొదటి పొరను కన్వల్యూషనల్ లేయర్ అంటారు. కన్వల్యూషనల్ లేయర్లోని ప్రతి న్యూరాన్ దృశ్య క్షేత్రంలోని పరిమిత భాగం నుండి సమాచారాన్ని మాత్రమే ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఫిల్టర్ లాగా, ఇన్పుట్ ఫీచర్లు బ్యాచ్ మోడ్లో తీసుకోబడతాయి.
నెట్వర్క్ విభాగాలలోని చిత్రాలను అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు మొత్తం ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ను పూర్తి చేయడానికి ఈ చర్యలను అనేకసార్లు చేయవచ్చు.
ప్రాసెసింగ్ సమయంలో చిత్రం RGB లేదా HSI నుండి గ్రేస్కేల్కి మార్చబడుతుంది. పిక్సెల్ విలువలో మరిన్ని మార్పులు అంచులను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి మరియు చిత్రాలను అనేక సమూహాలుగా క్రమబద్ధీకరించవచ్చు. CNN పూలింగ్ తర్వాత ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ కన్వల్యూషనల్ లేయర్లను కలిగి ఉన్నప్పుడు ఏకదిశాత్మక ప్రచారం జరుగుతుంది మరియు చిత్ర వర్గీకరణ కోసం కన్వల్యూషన్ లేయర్ యొక్క అవుట్పుట్ పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన న్యూరల్ నెట్వర్క్కు పంపబడినప్పుడు ద్వి దిశాత్మక ప్రచారం జరుగుతుంది.
చిత్రం యొక్క నిర్దిష్ట అంశాలను సంగ్రహించడానికి, ఫిల్టర్లు ఉపయోగించబడతాయి. MLPలో, ఇన్పుట్లు బరువుగా ఉంటాయి మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లోకి సరఫరా చేయబడతాయి. RELU కన్వల్యూషన్లో ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే MLP సాఫ్ట్మాక్స్తో పాటు నాన్లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను ఉపయోగిస్తుంది. పిక్చర్ మరియు వీడియో రికగ్నిషన్, సెమాంటిక్ పార్సింగ్ మరియు పారాఫ్రేజ్ డిటెక్షన్లో, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అద్భుతమైన ఫలితాలను ఇస్తాయి.
5. రేడియల్ బయాస్ నెట్వర్క్
ఒక ఇన్పుట్ వెక్టర్ తర్వాత RBF న్యూరాన్ల పొర మరియు రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్వర్క్లో ప్రతి వర్గానికి ఒక నోడ్తో అవుట్పుట్ లేయర్ ఉంటుంది. ఇన్పుట్ శిక్షణా సమితి నుండి డేటా పాయింట్లతో పోల్చడం ద్వారా వర్గీకరించబడుతుంది, ఇక్కడ ప్రతి న్యూరాన్ ఒక నమూనాను నిర్వహిస్తుంది. శిక్షణా సమితి యొక్క ఉదాహరణలలో ఇది ఒకటి.
తాజా ఇన్పుట్ వెక్టర్ [మీరు వర్గీకరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న n-డైమెన్షనల్ వెక్టర్] వర్గీకరించబడినప్పుడు ప్రతి న్యూరాన్ ఇన్పుట్ మరియు దాని నమూనా మధ్య యూక్లిడియన్ దూరాన్ని గణిస్తుంది. మనకు క్లాస్ A మరియు క్లాస్ B అనే రెండు తరగతులు ఉంటే, వర్గీకరించాల్సిన కొత్త ఇన్పుట్ క్లాస్ B ప్రోటోటైప్ల కంటే క్లాస్ A ప్రోటోటైప్ల మాదిరిగానే ఉంటుంది.
ఫలితంగా, ఇది క్లాస్ A గా లేబుల్ చేయబడవచ్చు లేదా వర్గీకరించబడవచ్చు.
6. పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్
పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు లేయర్ యొక్క అవుట్పుట్ను సేవ్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి మరియు లేయర్ యొక్క ఫలితాన్ని అంచనా వేయడంలో సహాయపడటానికి ఇన్పుట్లోకి తిరిగి ఫీడ్ చేస్తాయి. ఒక ఫీడ్-ఫార్వార్డ్ నాడీ నెట్వర్క్ సాధారణంగా ప్రారంభ పొర, దాని తర్వాత పునరావృతమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్ లేయర్, దీనిలో మెమరీ ఫంక్షన్ మునుపటి సమయ దశలో ఉన్న సమాచారంలో కొంత భాగాన్ని గుర్తుంచుకుంటుంది.
ఈ దృష్టాంతం ఫార్వర్డ్ ప్రచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది భవిష్యత్తులో అవసరమైన డేటాను ఆదా చేస్తుంది. అంచనా తప్పుగా ఉన్న సందర్భంలో, చిన్న సర్దుబాట్లు చేయడానికి అభ్యాస రేటు ఉపయోగించబడుతుంది. ఫలితంగా, బ్యాక్ప్రొపగేషన్ పురోగమిస్తున్న కొద్దీ, అది మరింత ఖచ్చితమైనదిగా మారుతుంది.
అప్లికేషన్స్
వివిధ విభాగాలలో డేటా సమస్యలను నిర్వహించడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించబడతాయి; కొన్ని ఉదాహరణలు క్రింద చూపబడ్డాయి.
- ముఖ గుర్తింపు - ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సొల్యూషన్స్ సమర్థవంతమైన నిఘా వ్యవస్థలుగా పనిచేస్తాయి. గుర్తింపు వ్యవస్థలు డిజిటల్ ఫోటోలు మానవ ముఖాలకు సంబంధించినవి. వారు సెలెక్టివ్ ఎంట్రీ కోసం కార్యాలయాల్లో ఉపయోగిస్తారు. అందువలన, సిస్టమ్లు మానవ ముఖాన్ని ధృవీకరిస్తాయి మరియు దాని డేటాబేస్లో నిల్వ చేయబడిన IDల జాబితాతో సరిపోల్చుతాయి.
- స్టాక్ ప్రిడిక్షన్ - పెట్టుబడులు మార్కెట్ నష్టాలకు గురవుతాయి. అత్యంత అస్థిరమైన స్టాక్ మార్కెట్లో భవిష్యత్తు పరిణామాలను ఊహించడం ఆచరణాత్మకంగా కష్టం. న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు ముందు, నిరంతరం మారుతున్న బుల్లిష్ మరియు బేరిష్ దశలు అనూహ్యమైనవి. కానీ, ఏది ప్రతిదీ మార్చింది? వాస్తవానికి, మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్ల గురించి మాట్లాడుతున్నాము... నిజ-సమయంలో విజయవంతమైన స్టాక్ సూచనను రూపొందించడానికి మల్టీలేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ MLP (ఒక రకమైన ఫీడ్ఫార్వర్డ్ కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థ) ఉపయోగించబడుతుంది.
- సోషల్ మీడియా - ఇది ఎంత వంకరగా అనిపించినా, సోషల్ మీడియా ఉనికి యొక్క ప్రాపంచిక మార్గాన్ని మార్చింది. ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి సోషల్ మీడియా వినియోగదారుల ప్రవర్తనను అధ్యయనం చేస్తారు. పోటీ విశ్లేషణ కోసం, వర్చువల్ ఇంటరాక్షన్ల ద్వారా ప్రతిరోజూ సరఫరా చేయబడిన డేటా పోగు చేయబడి, పరిశీలించబడుతుంది. సోషల్ మీడియా వినియోగదారుల చర్యలు న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ద్వారా పునరావృతమవుతాయి. సోషల్ మీడియా నెట్వర్క్ల ద్వారా డేటా విశ్లేషించబడిన తర్వాత వ్యక్తుల ప్రవర్తనలు వ్యక్తుల వ్యయ విధానాలకు అనుసంధానించబడతాయి. మల్టీలేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ ANNని ఉపయోగించి సోషల్ మీడియా అప్లికేషన్ల నుండి డేటా తవ్వబడుతుంది.
- ఆరోగ్య సంరక్షణ – నేటి ప్రపంచంలోని వ్యక్తులు ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలో సాంకేతికత ప్రయోజనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యాపారంలో, ఎక్స్-రే గుర్తింపు, CT స్కాన్లు మరియు అల్ట్రాసౌండ్ కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించబడతాయి. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్లో CNN ఉపయోగించబడుతుంది కాబట్టి, పైన పేర్కొన్న పరీక్షల నుండి పొందిన మెడికల్ ఇమేజింగ్ డేటా న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్లను ఉపయోగించి మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది మరియు అంచనా వేయబడుతుంది. వాయిస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్స్ అభివృద్ధిలో, పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
- వాతావరణ నివేదిక – కృత్రిమ మేధస్సు అమలుకు ముందు, వాతావరణ శాఖ అంచనాలు ఎప్పుడూ ఖచ్చితమైనవి కావు. భవిష్యత్తులో సంభవించే వాతావరణ పరిస్థితులను అంచనా వేయడానికి వాతావరణ సూచన ఎక్కువగా జరుగుతుంది. ఆధునిక కాలంలో ప్రకృతి వైపరీత్యాల సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి వాతావరణ అంచనాలు ఉపయోగించబడుతున్నాయి. మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ (MLP), కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN) మరియు పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు (RNN) ఉపయోగించి వాతావరణ సూచన జరుగుతుంది.
- రక్షణ - లాజిస్టిక్స్, సాయుధ దాడి విశ్లేషణ మరియు ఐటెమ్ లొకేషన్ అన్నీ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తాయి. వారు వాయు మరియు సముద్ర గస్తీలో, అలాగే స్వయంప్రతిపత్త డ్రోన్లను నిర్వహించడానికి కూడా పనిచేస్తున్నారు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రక్షణ పరిశ్రమకు దాని సాంకేతికతను పెంచడానికి అవసరమైన ప్రోత్సాహాన్ని అందిస్తోంది. నీటి అడుగున గనుల ఉనికిని గుర్తించడానికి, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN) ఉపయోగించబడతాయి.
ప్రయోజనాలు
- న్యూరల్ నెట్వర్క్లోని కొన్ని న్యూరాన్లు సరిగ్గా పని చేయకపోయినా, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
- న్యూరల్ నెట్వర్క్లు నిజ సమయంలో నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి మరియు వాటి మారుతున్న సెట్టింగ్లకు అనుగుణంగా ఉంటాయి.
- న్యూరల్ నెట్వర్క్లు వివిధ రకాల పనులు చేయడం నేర్చుకోవచ్చు. అందించిన డేటా ఆధారంగా సరైన ఫలితాన్ని అందించడానికి.
- న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఒకే సమయంలో అనేక పనులను నిర్వహించగల శక్తి మరియు సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
ప్రతికూలతలు
- సమస్యలను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించబడతాయి. నెట్వర్క్ల సంక్లిష్టత కారణంగా ఇది చేసిన తీర్పులను “ఎందుకు మరియు ఎలా” వెనుక ఉన్న వివరణను ఇది బహిర్గతం చేయలేదు. ఫలితంగా, నెట్వర్క్ ట్రస్ట్ దెబ్బతినవచ్చు.
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క భాగాలు ఒకదానిపై ఒకటి ఆధారపడి ఉంటాయి. అంటే, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు తగినంత కంప్యూటింగ్ శక్తి కలిగిన కంప్యూటర్లను డిమాండ్ చేస్తాయి (లేదా వాటిపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి).
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ప్రక్రియకు నిర్దిష్ట నియమం (లేదా బొటనవేలు) ఉండదు. ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ టెక్నిక్లో, సరైన నెట్వర్క్ను ప్రయత్నించడం ద్వారా సరైన నెట్వర్క్ నిర్మాణం ఏర్పాటు చేయబడుతుంది. ఇది చాలా చక్కటి ట్యూనింగ్ అవసరమయ్యే ప్రక్రియ.
ముగింపు
ఫీల్డ్ నరాల నెట్వర్క్ వేగంగా విస్తరిస్తోంది. వాటిని ఎదుర్కోవడానికి ఈ రంగంలోని భావనలను నేర్చుకోవడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
అనేక రకాల న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఈ కథనంలో కవర్ చేయబడ్డాయి. మీరు ఈ క్రమశిక్షణ గురించి మరింత తెలుసుకుంటే ఇతర ఫీల్డ్లలోని డేటా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మీరు న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ