مصنوعی ذہانت (AI) کو اصل میں ایک دور کا خواب، مستقبل کے لیے ایک ٹیکنالوجی سمجھا جاتا تھا، لیکن اب ایسا نہیں رہا۔
جو کبھی تحقیقی موضوع تھا اب حقیقی دنیا میں پھٹ رہا ہے۔ AI اب مختلف جگہوں پر پایا جاتا ہے، بشمول آپ کے کام کی جگہ، اسکول، بینکنگ، ہسپتال، اور یہاں تک کہ آپ کا فون۔
وہ خود چلانے والی گاڑیوں کی آنکھیں ہیں، سری اور الیکسا کی آوازیں، موسم کی پیشن گوئی کے پیچھے دماغ، روبوٹک کی مدد سے سرجری کے پیچھے ہاتھ، اور بہت کچھ۔
مصنوعی ذہانت (AI) جدید زندگی کی ایک عام خصوصیت بنتی جا رہی ہے۔ پچھلے کئی سالوں میں، AI آئی ٹی ٹیکنالوجیز کی وسیع رینج میں ایک بڑے کھلاڑی کے طور پر ابھرا ہے۔
آخر میں، نیورل نیٹ ورک کو AI نئی چیزیں سیکھنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
تو آج ہم نیورل نیٹ ورکس کے بارے میں جانیں گے کہ یہ کیسے کام کرتا ہے، ان کی اقسام، ایپلی کیشنز اور بہت کچھ۔
نیورل نیٹ ورک کیا ہے؟
In مشین لرننگ، نیورل نیٹ ورک مصنوعی نیوران کا سافٹ ویئر سے پروگرام شدہ نیٹ ورک ہے۔ یہ "نیورانز" کی متعدد تہوں کے ذریعے انسانی دماغ کی نقل کرنے کی کوشش کرتا ہے، جو ہمارے دماغ میں موجود نیوران سے ملتے جلتے ہیں۔
نیوران کی پہلی تہہ تصاویر، ویڈیو، آواز، متن اور دیگر ان پٹ کو قبول کرے گی۔ یہ ڈیٹا تمام سطحوں سے گزرتا ہے، جس میں ایک پرت کا آؤٹ پٹ دوسری میں جاتا ہے۔ یہ سب سے مشکل کاموں کے لیے اہم ہے، جیسے کہ مشین لرننگ کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ۔
تاہم، دیگر معاملات میں، درستگی اور کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے ماڈل کے سائز کو کم کرنے کے لیے سسٹم کے کمپریشن کا مقصد بہتر ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی کٹائی ایک کمپریشن طریقہ ہے جس میں سیکھے ہوئے ماڈل سے وزن ہٹانا شامل ہے۔ مصنوعی ذہانت کے اعصابی نیٹ ورک پر غور کریں جسے لوگوں کو جانوروں سے ممتاز کرنے کی تربیت دی گئی ہے۔
تصویر کو نیوران کی پہلی تہہ کے ذریعے روشن اور تاریک حصوں میں تقسیم کیا جائے گا۔ یہ ڈیٹا مندرجہ ذیل پرت میں منتقل کیا جائے گا، جو اس بات کا تعین کرے گا کہ کنارے کہاں ہیں۔
اگلی پرت ان شکلوں کو پہچاننے کی کوشش کرے گی جو کناروں کے امتزاج سے پیدا ہوئی ہیں۔ جس ڈیٹا پر اسے تربیت دی گئی تھی، اس کے مطابق ڈیٹا اسی طرح متعدد تہوں سے گزرے گا تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ جو تصویر آپ نے پیش کی ہے وہ انسان کی ہے یا جانور کی۔
جب ڈیٹا اعصابی نیٹ ورک میں دیا جاتا ہے، تو یہ اس پر کارروائی کرنا شروع کر دیتا ہے۔ اس کے بعد، مطلوبہ نتیجہ حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا پر اس کی سطح کے ذریعے کارروائی کی جاتی ہے۔ نیورل نیٹ ورک ایک مشین ہے جو ساختی ان پٹ سے سیکھتی ہے اور نتائج دکھاتی ہے۔ عصبی نیٹ ورکس میں سیکھنے کی تین اقسام ہیں:
- زیر نگرانی لرننگ - لیبل لگا ڈیٹا استعمال کرتے ہوئے الگورتھم کو ان پٹ اور آؤٹ پٹ دیے جاتے ہیں۔ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا طریقہ سکھائے جانے کے بعد، وہ مطلوبہ نتائج کی پیشن گوئی کرتے ہیں۔
- غیر زیر نگرانی سیکھنا - ANN کسی انسان کی مدد کے بغیر سیکھتا ہے۔ کوئی لیبل شدہ ڈیٹا نہیں ہے، اور آؤٹ پٹ کا فیصلہ آؤٹ پٹ ڈیٹا میں پائے جانے والے پیٹرن سے کیا جاتا ہے۔
- کمک سیکھنا جب ایک نیٹ ورک اسے موصول ہونے والے تاثرات سے سیکھتا ہے۔
نیورل نیٹ ورک کیسے کام کرتے ہیں؟
مصنوعی نیوران نیورل نیٹ ورکس میں استعمال ہوتے ہیں جو کہ جدید ترین نظام ہیں۔ مصنوعی نیوران، جسے پرسیپٹرون بھی کہا جاتا ہے، مندرجہ ذیل اجزاء پر مشتمل ہوتے ہیں:
- ان پٹ
- وزن
- تعصب
- ایکٹیویشن فنکشن
- آؤٹ پٹ
نیوران کی پرتیں جو نیورل نیٹ ورک بناتی ہیں۔ نیورل نیٹ ورک تین پرتوں پر مشتمل ہوتا ہے:
- ان پٹ پرت
- پوشیدہ پرت
- آؤٹ پٹ پرت
عددی قدر کی شکل میں ڈیٹا ان پٹ پرت کو بھیجا جاتا ہے۔ نیٹ ورک کی پوشیدہ پرتیں وہ ہیں جو سب سے زیادہ حساب کتاب کرتی ہیں۔ آؤٹ پٹ پرت، آخری لیکن کم از کم، نتیجہ کی پیشن گوئی کرتی ہے۔ اعصابی نیٹ ورک میں نیوران ایک دوسرے پر حاوی ہوتے ہیں۔ نیوران ہر پرت کی تعمیر کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ ان پٹ پرت کے ملنے کے بعد ڈیٹا کو پوشیدہ پرت کی طرف روانہ کیا جاتا ہے۔
وزن ہر ان پٹ پر لاگو کیا جاتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی پوشیدہ پرتوں کے اندر، وزن ایک قدر ہے جو آنے والے ڈیٹا کا ترجمہ کرتی ہے۔ ان پٹ لیئر میں وزن کی قدر سے ان پٹ ڈیٹا کو ضرب دے کر وزن کام کرتا ہے۔
اس کے بعد پہلی پوشیدہ پرت کی قدر شروع ہوتی ہے۔ ان پٹ ڈیٹا کو تبدیل کیا جاتا ہے اور پوشیدہ پرتوں کے ذریعے دوسری پرت میں منتقل کیا جاتا ہے۔ آؤٹ پٹ پرت حتمی نتیجہ پیدا کرنے کے لیے ذمہ دار ہے۔ آدانوں اور وزنوں کو کئی گنا بڑھا دیا جاتا ہے، اور نتیجہ چھپی ہوئی پرت کے نیوران کو جمع کے طور پر پہنچایا جاتا ہے۔ ہر نیوران کو ایک تعصب دیا جاتا ہے۔ کل کا حساب لگانے کے لیے، ہر نیوران اپنے موصول ہونے والے ان پٹس کو شامل کرتا ہے۔
اس کے بعد، قدر ایکٹیویشن فنکشن سے گزرتی ہے۔ ایکٹیویشن فنکشن کا نتیجہ یہ طے کرتا ہے کہ نیوران چالو ہے یا نہیں۔ جب ایک نیوران فعال ہوتا ہے، تو یہ دوسری تہوں کو معلومات بھیجتا ہے۔ ڈیٹا نیٹ ورک میں اس وقت تک بنایا جاتا ہے جب تک کہ نیوران اس طریقہ کو استعمال کرتے ہوئے آؤٹ پٹ پرت تک نہ پہنچ جائے۔ فارورڈ پروپیگیشن اس کے لیے ایک اور اصطلاح ہے۔
ڈیٹا کو ان پٹ نوڈ میں فیڈ کرنے اور آؤٹ پٹ نوڈ کے ذریعے آؤٹ پٹ حاصل کرنے کی تکنیک کو فیڈ فارورڈ پروپیگیشن کہا جاتا ہے۔ جب پوشیدہ پرت کے ذریعہ ان پٹ ڈیٹا کو قبول کیا جاتا ہے، تو فیڈ فارورڈ پروپیگیشن ہوتا ہے۔ اسے ایکٹیویشن فنکشن کے مطابق پروسیس کیا جاتا ہے اور پھر آؤٹ پٹ میں منتقل کیا جاتا ہے۔
نتیجہ سب سے زیادہ امکان کے ساتھ آؤٹ پٹ پرت میں نیوران کے ذریعہ پیش کیا جاتا ہے۔ بیک پروپیگیشن اس وقت ہوتی ہے جب آؤٹ پٹ غلط ہو۔ نیورل نیٹ ورک بناتے وقت وزن ہر ان پٹ پر شروع کیا جاتا ہے۔ بیک پروپیگیشن غلطیوں کو کم کرنے اور زیادہ درست آؤٹ پٹ فراہم کرنے کے لیے ہر ان پٹ کے وزن کو ایڈجسٹ کرنے کا عمل ہے۔
نیورل نیٹ ورک کی اقسام
1. پرسیپٹرون
Minsky-Papert perceptron ماڈل سب سے آسان اور قدیم ترین نیوران ماڈلز میں سے ایک ہے۔ یہ نیورل نیٹ ورک کی سب سے چھوٹی اکائی ہے جو آنے والے ڈیٹا میں خصوصیات یا کاروباری ذہانت کو دریافت کرنے کے لیے کچھ حسابات کرتی ہے۔ یہ وزنی ان پٹ لیتا ہے اور حتمی نتیجہ حاصل کرنے کے لیے ایکٹیویشن فنکشن کا اطلاق کرتا ہے۔ TLU (تھریشولڈ لاجک یونٹ) پرسیپٹرون کا دوسرا نام ہے۔
Perceptron ایک بائنری درجہ بندی ہے جو ایک زیر نگرانی سیکھنے کا نظام ہے جو ڈیٹا کو دو گروپوں میں تقسیم کرتا ہے۔ منطق گیٹس۔ جیسے AND، OR، اور NAND کو ادراک کے ساتھ لاگو کیا جا سکتا ہے۔
2. فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک
نیورل نیٹ ورکس کا سب سے بنیادی ورژن، جس میں ان پٹ ڈیٹا خصوصی طور پر ایک سمت میں بہتا ہے، مصنوعی نیورل نوڈس سے گزرتا ہے اور آؤٹ پٹ نوڈس سے باہر نکلتا ہے۔ ان پٹ اور آؤٹ پٹ پرتیں ان جگہوں پر موجود ہیں جہاں پوشیدہ پرتیں موجود ہوسکتی ہیں یا نہیں ہوسکتی ہیں۔ اس کی بنیاد پر انہیں یا تو سنگل لیئرڈ یا ملٹی لیئرڈ فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک کے طور پر نمایاں کیا جا سکتا ہے۔
استعمال شدہ پرتوں کی تعداد کا تعین فنکشن کی پیچیدگی سے ہوتا ہے۔ یہ صرف ایک سمت میں آگے بڑھتا ہے اور پیچھے کی طرف نہیں پھیلاتا۔ یہاں، وزن مسلسل رہتا ہے. ایکٹیویشن فنکشن کو فیڈ کرنے کے لیے ان پٹ کو وزن سے ضرب دیا جاتا ہے۔ ایسا کرنے کے لیے درجہ بندی ایکٹیویشن فنکشن یا سٹیپ ایکٹیویشن فنکشن استعمال کیا جاتا ہے۔
3. ملٹی لیئر پرسیپٹرون
نفیس کا تعارف اعصابی جال، جس میں ان پٹ ڈیٹا کو مصنوعی نیوران کی کئی تہوں کے ذریعے روٹ کیا جاتا ہے۔ یہ مکمل طور پر منسلک نیورل نیٹ ورک ہے، کیونکہ ہر نوڈ مندرجہ ذیل پرت کے تمام نیوران سے جڑا ہوا ہے۔ ایک سے زیادہ پوشیدہ پرتیں، یعنی کم از کم تین یا زیادہ پرتیں، ان پٹ اور آؤٹ پٹ لیئرز میں موجود ہوتی ہیں۔
اس میں دو طرفہ پھیلاؤ ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ آگے اور پیچھے دونوں طرف پھیل سکتا ہے۔ آدانوں کو وزن سے ضرب کیا جاتا ہے اور ایکٹیویشن فنکشن میں بھیجا جاتا ہے، جہاں نقصان کو کم کرنے کے لیے انہیں بیک پروپیگیشن کے ذریعے تبدیل کیا جاتا ہے۔
وزن نیورل نیٹ ورکس سے مشین سے سیکھی گئی قدریں ہیں، سادہ الفاظ میں۔ متوقع آؤٹ پٹ اور ٹریننگ ان پٹ کے درمیان تفاوت پر منحصر ہے، وہ خود کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔ سافٹ میکس کو نان لائنر ایکٹیویشن فنکشن کے بعد آؤٹ پٹ لیئر ایکٹیویشن فنکشن کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
4. Convolutional Neural Network
روایتی دو جہتی سرنی کے برعکس، ایک کنولوشن نیورل نیٹ ورک میں نیوران کی تین جہتی ترتیب ہوتی ہے۔ پہلی پرت کو کنولوشنل پرت کے نام سے جانا جاتا ہے۔ convolutional تہہ میں ہر نیوران صرف بصری فیلڈ کے محدود حصے سے معلومات پر کارروائی کرتا ہے۔ فلٹر کی طرح، ان پٹ فیچرز کو بیچ موڈ میں لیا جاتا ہے۔
نیٹ ورک تصویروں کو حصوں میں سمجھتا ہے اور پوری تصویری کارروائی کو مکمل کرنے کے لیے متعدد بار ان کارروائیوں کو انجام دے سکتا ہے۔
پروسیسنگ کے دوران تصویر کو RGB یا HSI سے گرے اسکیل میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ پکسل ویلیو میں مزید تغیرات کناروں کا پتہ لگانے میں مدد کریں گے، اور تصویروں کو کئی گروپس میں ترتیب دیا جا سکتا ہے۔ یک جہتی پھیلاؤ اس وقت ہوتا ہے جب ایک CNN میں ایک یا زیادہ convolutional تہوں پر مشتمل ہوتا ہے جس کے بعد پولنگ ہوتی ہے، اور دو طرفہ پھیلاؤ اس وقت ہوتا ہے جب تصویر کی درجہ بندی کے لیے convolution تہہ کی آؤٹ پٹ مکمل طور پر منسلک نیورل نیٹ ورک کو بھیجی جاتی ہے۔
تصویر کے بعض عناصر کو نکالنے کے لیے، فلٹرز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ایم ایل پی میں، آدانوں کا وزن کیا جاتا ہے اور ایکٹیویشن فنکشن میں فراہم کیا جاتا ہے۔ RELU convolution میں استعمال ہوتا ہے، جبکہ MLP ایک نان لائنر ایکٹیویشن فنکشن استعمال کرتا ہے جس کے بعد softmax ہوتا ہے۔ تصویر اور ویڈیو کی شناخت، سیمنٹک پارسنگ، اور پیرا فریز کا پتہ لگانے میں، کنولوشنل نیورل نیٹ ورک بہترین نتائج پیدا کرتے ہیں۔
5. ریڈیل بائیس نیٹ ورک
ایک ان پٹ ویکٹر کے بعد آر بی ایف نیورون کی ایک پرت اور ریڈیل بیسس فنکشن نیٹ ورک میں ہر زمرے کے لیے ایک نوڈ کے ساتھ آؤٹ پٹ پرت آتی ہے۔ ان پٹ کو ٹریننگ سیٹ کے ڈیٹا پوائنٹس سے موازنہ کرکے درجہ بندی کیا جاتا ہے، جہاں ہر نیوران ایک پروٹو ٹائپ کو برقرار رکھتا ہے۔ یہ تربیتی سیٹ کی مثالوں میں سے ایک ہے۔
ہر نیوران ان پٹ اور اس کے پروٹو ٹائپ کے درمیان یوکلیڈین فاصلے کا حساب لگاتا ہے جب ایک تازہ ان پٹ ویکٹر [این ڈائمینشنل ویکٹر جس کی آپ درجہ بندی کرنے کی کوشش کر رہے ہیں] کو درجہ بندی کرنا ہوتا ہے۔ اگر ہمارے پاس دو کلاسز ہیں، کلاس A اور کلاس B، درجہ بندی کی جانے والی نئی ان پٹ کلاس B پروٹو ٹائپس کے مقابلے کلاس A پروٹو ٹائپ سے زیادہ ملتی جلتی ہے۔
نتیجے کے طور پر، اسے کلاس A کے طور پر لیبل یا درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔
6. ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک
ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس کو ایک پرت کے آؤٹ پٹ کو بچانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور پھر پرت کے نتائج کی پیشن گوئی میں مدد کے لیے اسے دوبارہ ان پٹ میں فیڈ کیا گیا ہے۔ ایک فیڈ فارورڈ عصبی نیٹ ورک عام طور پر ابتدائی پرت ہوتی ہے، اس کے بعد ایک بار بار چلنے والی نیورل نیٹ ورک کی پرت ہوتی ہے، جہاں میموری کا فنکشن اس معلومات کے کچھ حصے کو یاد رکھتا ہے جو اس کے پچھلے مرحلے میں موجود تھی۔
یہ منظر نامہ آگے بڑھنے کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا کو بچاتا ہے جس کی مستقبل میں ضرورت ہوگی۔ پیشین گوئی کے غلط ہونے کی صورت میں، سیکھنے کی شرح کو معمولی ایڈجسٹمنٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، جیسے جیسے بیک پروپیگیشن ترقی کرے گا، یہ تیزی سے درست ہوتا جائے گا۔
درخواستیں
عصبی نیٹ ورکس کا استعمال مختلف شعبوں میں ڈیٹا کے مسائل سے نمٹنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ کچھ مثالیں ذیل میں دکھائی گئی ہیں۔
- چہرے کی شناخت - چہرے کی شناخت کے حل موثر نگرانی کے نظام کے طور پر کام کرتے ہیں۔ شناختی نظام ڈیجیٹل تصاویر کو انسانی چہروں سے جوڑتا ہے۔ وہ انتخابی داخلے کے لیے دفاتر میں استعمال ہوتے ہیں۔ اس طرح، نظام انسانی چہرے کی تصدیق کرتے ہیں اور اس کا موازنہ اس کے ڈیٹا بیس میں محفوظ کردہ IDs کی فہرست سے کرتے ہیں۔
- اسٹاک کی پیشن گوئی - سرمایہ کاری مارکیٹ کے خطرات سے دوچار ہے۔ انتہائی غیر مستحکم اسٹاک مارکیٹ میں مستقبل کی پیش رفت کا اندازہ لگانا عملی طور پر مشکل ہے۔ نیورل نیٹ ورکس سے پہلے، مسلسل بدلتے ہوئے تیزی اور مندی کے مراحل غیر متوقع تھے۔ لیکن، کیا سب کچھ بدل گیا؟ بلاشبہ، ہم نیورل نیٹ ورکس کے بارے میں بات کر رہے ہیں… ایک ملٹی لیئر پرسیپٹرون ایم ایل پی (ایک قسم کا فیڈ فارورڈ مصنوعی ذہانت کا نظام) ریئل ٹائم میں کامیاب اسٹاک کی پیشن گوئی بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- سوشل میڈیا - اس سے قطع نظر کہ یہ کتنا ہی ناگوار کیوں نہ ہو، سوشل میڈیا نے وجود کے دنیاوی راستے کو بدل دیا ہے۔ آرٹیفیشل نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے سوشل میڈیا صارفین کے رویے کا مطالعہ کیا جاتا ہے۔ مسابقتی تجزیہ کے لیے، ورچوئل تعاملات کے ذریعے روزانہ فراہم کیے جانے والے ڈیٹا کو جمع کیا جاتا ہے اور جانچ پڑتال کی جاتی ہے۔ سوشل میڈیا صارفین کے اعمال عصبی نیٹ ورکس کے ذریعے نقل کیے جاتے ہیں۔ سوشل میڈیا نیٹ ورکس کے ذریعے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے بعد افراد کے رویے لوگوں کے اخراجات کے پیٹرن سے منسلک ہو سکتے ہیں۔ سوشل میڈیا ایپلی کیشنز کے ڈیٹا کو ملٹی لیئر پرسیپٹرون اے این این کا استعمال کرتے ہوئے نکالا جاتا ہے۔
- صحت کی دیکھ بھال - آج کی دنیا میں افراد صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں ٹیکنالوجی کے فوائد کا استعمال کر رہے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال کے کاروبار میں، Convolutional Neural Networks کو ایکس رے کا پتہ لگانے، CT اسکین اور الٹراساؤنڈ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ مذکورہ بالا ٹیسٹوں سے موصول ہونے والے میڈیکل امیجنگ ڈیٹا کا نیورل نیٹ ورک ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے جائزہ لیا جاتا ہے، جیسا کہ CNN کو امیج پروسیسنگ میں استعمال کیا جاتا ہے۔ آواز کی شناخت کے نظام کی ترقی میں، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNN) بھی استعمال ہوتا ہے۔
- موسم کی رپورٹ - مصنوعی ذہانت کے نفاذ سے پہلے، محکمہ موسمیات کے تخمینے کبھی بھی درست نہیں تھے۔ موسم کی پیشن گوئی بڑی حد تک مستقبل میں پیش آنے والے موسمی حالات کا اندازہ لگانے کے لیے کی جاتی ہے۔ جدید دور میں قدرتی آفات کے امکانات کا اندازہ لگانے کے لیے موسم کی پیشین گوئیوں کو بروئے کار لایا جا رہا ہے۔ موسم کی پیشن گوئی ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLP)، convolutional neural networks (CNN)، اور recurrent neural networks (RNN) کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔
- دفاع - لاجسٹکس، مسلح حملہ کا تجزیہ، اور آئٹم لوکیشن سبھی نیورل نیٹ ورکس کو ملازم کرتے ہیں۔ وہ ہوائی اور سمندری گشت کے ساتھ ساتھ خود مختار ڈرون کے انتظام کے لیے بھی کام کرتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت دفاعی صنعت کو انتہائی ضروری فروغ دے رہی ہے جس کی اسے اپنی ٹیکنالوجی کو بڑھانے کے لیے درکار ہے۔ پانی کے اندر بارودی سرنگوں کی موجودگی کا پتہ لگانے کے لیے، Convolutional Neural Networks (CNN) کا استعمال کیا جاتا ہے۔
فوائد
- یہاں تک کہ اگر عصبی نیٹ ورک میں کچھ نیوران ٹھیک سے کام نہیں کر رہے ہیں، تب بھی نیورل نیٹ ورک آؤٹ پٹ پیدا کریں گے۔
- نیورل نیٹ ورکس میں حقیقی وقت میں سیکھنے اور ان کی بدلتی ہوئی ترتیبات کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت ہوتی ہے۔
- اعصابی نیٹ ورک مختلف قسم کے کام کرنا سیکھ سکتے ہیں۔ فراہم کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر درست نتیجہ فراہم کرنا۔
- اعصابی نیٹ ورکس میں ایک ہی وقت میں کئی کاموں کو سنبھالنے کی طاقت اور صلاحیت ہوتی ہے۔
خامیاں
- مسائل کو حل کرنے کے لیے اعصابی نیٹ ورک استعمال کیے جاتے ہیں۔ یہ "کیوں اور کیسے" کے پیچھے اس وضاحت کو ظاہر نہیں کرتا ہے کہ اس نے نیٹ ورکس کی پیچیدگی کی وجہ سے فیصلے کیے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، نیٹ ورک کا اعتماد ختم ہوسکتا ہے۔
- نیورل نیٹ ورک کے اجزاء ایک دوسرے پر انحصار کرتے ہیں۔ کہنے کا مطلب یہ ہے کہ نیورل نیٹ ورک کافی کمپیوٹنگ پاور والے کمپیوٹرز کا مطالبہ کرتے ہیں (یا ان پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں)۔
- اعصابی نیٹ ورک کے عمل کا کوئی خاص اصول (یا انگوٹھے کا اصول) نہیں ہوتا ہے۔ آزمائشی اور غلطی کی تکنیک میں، بہترین نیٹ ورک کی کوشش کرکے ایک درست نیٹ ورک ڈھانچہ قائم کیا جاتا ہے۔ یہ ایک ایسا طریقہ کار ہے جس کے لیے بہت زیادہ باریک ٹوننگ کی ضرورت ہوتی ہے۔
نتیجہ
کا میدان نیند نیٹ ورک تیزی سے پھیل رہا ہے. ان سے نمٹنے کے لیے اس شعبے کے تصورات کو سیکھنا اور سمجھنا بہت ضروری ہے۔
اس مضمون میں اعصابی نیٹ ورکس کی کئی اقسام کا احاطہ کیا گیا ہے۔ اگر آپ اس نظم و ضبط کے بارے میں مزید جانیں تو آپ دوسرے شعبوں میں ڈیٹا کے مسائل سے نمٹنے کے لیے نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کر سکتے ہیں۔
جواب دیجئے