सन्दर्भ:
: न्यूरल नेटवर्क (Neural Network) आधुनिक AI मॉडल की नींव रखते हैं, जो मशीनों को जटिल डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने में सक्षम बनाते हैं।
न्यूरल नेटवर्क के बारे में:
: न्यूरल नेटवर्क, जिन्हें कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) भी कहा जाता है, एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो मानव मस्तिष्क की नकल करती है।
: इनमें परस्पर जुड़े हुए नोड्स (न्यूरॉन्स) होते हैं जो पैटर्न की पहचान करने और निर्णय लेने के लिए डेटा को प्रोसेस और व्याख्या करते हैं।
न्यूरल नेटवर्क कैसे काम करते हैं?
: न्यूरल नेटवर्क में तीन मुख्य परतें होती हैं-
- इनपुट लेयर: कच्चा डेटा प्राप्त करता है (जैसे, छवियाँ, टेक्स्ट या संख्याएँ)।
- छिपी हुई परतें: भार और पूर्वाग्रहों को समायोजित करके जानकारी को संसाधित और परिष्कृत करती हैं।
- आउटपुट लेयर: संसाधित इनपुट के आधार पर अंतिम परिणाम तैयार करती है।
: मॉडल बैकप्रोपेगेशन जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत को समायोजित करके सीखता है।
: समय के साथ सटीकता में सुधार करने के लिए न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है।
न्यूरल नेटवर्क का महत्व:
: निर्णय लेने को स्वचालित करता है– AI सिस्टम को न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ कार्य करने में सक्षम बनाता है।
: जटिल डेटा को संभालता है– छवियों, पाठ और भाषण जैसे असंरचित डेटा को उच्च सटीकता के साथ संसाधित करता है।
: भविष्यवाणियों को बेहतर बनाता है– मौसम पूर्वानुमान, शेयर बाजार विश्लेषण और चिकित्सा निदान में उपयोग किया जाता है।
: भाषा प्रसंस्करण को बढ़ाता है– ChatGPT, सिरी और गूगल असिस्टेंट जैसे AI सहायकों को सशक्त बनाता है।
: गहन शिक्षा को बढ़ावा देता है- कंप्यूटर विज़न, वाक् पहचान और स्वायत्त प्रणालियों की रीढ़ बनाता है।