डीप न्यूरल नेटवर्क: द हिडन ब्रेन जो एआई को शक्ति प्रदान करता है

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• अप्रैल १, २०२४

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्पेस में एल्गोरिद्म और बिग डेटा गो-टू बज़वर्ड्स बन गए हैं, लेकिन आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) हैं जो उन्हें शक्तिशाली उपकरण बनने की अनुमति देते हैं। इन एएनएन का उपयोग पैटर्न को पहचानने, डेटा को वर्गीकृत करने और इनपुट डेटा के आधार पर निर्णय लेने के लिए किया जाता है। 

गहरे तंत्रिका नेटवर्क संदर्भ

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क इनपुट (डेटा/पैटर्न) को प्रोसेस करने के लिए सॉफ्टवेयर, कोड और एल्गोरिदम के नेटवर्क का निर्माण करके मानव बुद्धि की जटिलता की नकल करने का प्रयास करते हैं और उन्हें सबसे व्यवहार्य आउटपुट (प्रभाव/परिणाम) के साथ मिलाते हैं। एएनएन एक छिपी हुई परत है जो डेटा और निर्णय लेने के बीच संबंधों को प्रोसेस करती है और जोड़ती है। जितना अधिक ANN इनपुट और आउटपुट के बीच निर्मित होता है, उतना ही अधिक मशीन अधिक जटिल डेटा की उपलब्धता के कारण सीखती है। कई एएनएन परतों को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है क्योंकि वे प्रशिक्षण डेटा की उच्च मात्रा में खोद सकते हैं और सर्वोत्तम समाधान या पैटर्न विकसित कर सकते हैं। 

एक मशीन को बैकप्रोपैगेशन के माध्यम से आगे "शिक्षित" किया जाता है, सर्वोत्तम परिणाम/विश्लेषण के साथ आने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए मौजूदा मापदंडों को समायोजित करने की प्रक्रिया। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को विभिन्न कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जैसे छवि और वाक् पहचान, भाषा अनुवाद और यहां तक ​​कि खेल खेलना। वे प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान प्राप्त इनपुट डेटा के आधार पर न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत को समायोजित करके वजन के रूप में जाना जाता है। यह विधि नेटवर्क को समय के साथ सीखने और अनुकूलित करने की अनुमति देती है, कार्य पर इसके प्रदर्शन में सुधार करती है। कई प्रकार के एएनएन हैं, जिनमें फीडफॉर्वर्ड नेटवर्क, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) शामिल हैं। प्रत्येक प्रकार को एक विशिष्ट कार्य या डेटा वर्ग के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

विघटनकारी प्रभाव

आज शायद ही कोई ऐसा उद्योग हो जो व्यापार प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और बाजार की जानकारी इकट्ठा करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क और एआई का उपयोग न करता हो। शायद गहरे तंत्रिका नेटवर्क का सबसे स्पष्ट उपयोग मामला विपणन उद्योग है, जहां एआई लाखों ग्राहक सूचनाओं को सटीक रूप से पहचानने के लिए संसाधित करता है ताकि किसी उत्पाद या सेवा को खरीदने की अधिक संभावना हो। इन डेटा विश्लेषणों की तेजी से उच्च सटीकता के कारण, हाइपरटार्गेटिंग (विशिष्ट ग्राहक सबसेट की पहचान करना और उन्हें अत्यंत अनुकूलित संदेश भेजना) के माध्यम से मार्केटिंग अभियान बहुत अधिक सफल हो गए हैं। 

एक अन्य उभरता हुआ उपयोग मामला चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर है, जो साइबर सुरक्षा और डेटा गोपनीयता से संबंधित बहस का क्षेत्र है। चेहरे की पहचान वर्तमान में ऐप प्रमाणीकरण से कानून प्रवर्तन तक उपयोग की जा रही है और पुलिस रिकॉर्ड और उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट की गई सेल्फी को संसाधित करने वाले गहरे तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सक्षम है। वित्तीय सेवाएं अभी तक एक अन्य उद्योग है जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क से अत्यधिक लाभान्वित होता है, एआई का उपयोग बाजार की चाल का पूर्वानुमान लगाने, ऋण आवेदनों का विश्लेषण करने और संभावित धोखाधड़ी की पहचान करने के लिए करता है।

डीप न्यूरल नेटवर्क रोगों का निदान करने और रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए एक्स-रे और चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण भी कर सकते हैं। उनका उपयोग कुछ स्थितियों के लिए रुझानों और जोखिम कारकों की पहचान करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है। तंत्रिका नेटवर्क में दवा की खोज, वैयक्तिकृत दवा और जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन में उपयोग किए जाने की भी क्षमता है। हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षित चिकित्सा पेशेवरों की विशेषज्ञता और निर्णय को बदलने के बजाय एएनएन को चिकित्सा निर्णय लेने में सहायता करनी चाहिए।

गहरे तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग

गहरे तंत्रिका नेटवर्क के व्यापक अनुप्रयोगों में शामिल हो सकते हैं:

• एल्गोरिदम अधिक जटिल डेटासेट और बेहतर तकनीकों के माध्यम से तेजी से परिष्कृत होते जा रहे हैं, जिसके परिणामस्वरूप परामर्श सेवाएं और निवेश सलाह प्रदान करने जैसे उच्च-स्तरीय कार्य होते हैं। 2022 में, शक्तिशाली उपभोक्ता-अनुकूल एल्गोरिदम, जैसे कि ओपन एआई के चैटजीपीटी ने पर्याप्त रूप से बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम की शक्ति, बहुमुखी प्रतिभा और प्रयोज्यता का प्रदर्शन किया। (दुनिया भर में सफेदपोश कार्यकर्ताओं ने एक सामूहिक कंपकंपी का अनुभव किया।)
• युद्ध की रणनीतियों का समर्थन करने के लिए वास्तविक समय की जानकारी और खुफिया जानकारी प्रदान करने के लिए सेना में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।
• गहरे तंत्रिका नेटवर्क मेटावर्स को वास्तविक समय की जानकारी जैसे कि जनसांख्यिकी, ग्राहक व्यवहार और आर्थिक पूर्वानुमानों से बना एक जटिल डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में सक्षम बनाता है।
• एएनएन को डेटा में पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है जो धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत है, और वित्त और ई-कॉमर्स जैसे क्षेत्रों में संदिग्ध लेनदेन को फ़्लैग करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।
• छवियों और वीडियो में वस्तुओं, लोगों और दृश्यों को पहचानने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क को नियोजित किया जा रहा है। इस पद्धति का उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग कारों, सुरक्षा प्रणालियों और सोशल मीडिया टैगिंग जैसे अनुप्रयोगों में किया जाता है।

विचार करने के लिए प्रश्न

• आपको और कैसे लगता है कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क अगले तीन वर्षों में समाज को बदल देंगे?
• संभावित चुनौतियां और जोखिम क्या हो सकते हैं?