ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ: AI-യെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന തലച്ചോറ്

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഏപ്രിൽ 6, 2023

അൽഗോരിതങ്ങളും ബിഗ് ഡാറ്റയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സ്‌പെയ്‌സിലെ ഗോ-ടു ബസ്‌വേഡുകളായി മാറിയിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ANN) അവയെ ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളായി മാറ്റാൻ അനുവദിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ഈ ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 

ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ സന്ദർഭം

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഇൻപുട്ട് (ഡാറ്റ/പാറ്റേണുകൾ) പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനായി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ, കോഡുകൾ, അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു ശൃംഖല നിർമ്മിച്ച് മനുഷ്യബുദ്ധിയുടെ സങ്കീർണ്ണതയെ അനുകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഡാറ്റയും തീരുമാനമെടുക്കലും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിയാണ് ANN. ഇൻപുട്ടിനും ഔട്ട്‌പുട്ടിനുമിടയിൽ കൂടുതൽ ANN നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത കാരണം മെഷീൻ കൂടുതൽ പഠിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ANN ലെയറുകൾ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു, കാരണം അവയ്ക്ക് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയിലേക്ക് തുളച്ചുകയറാനും മികച്ച പരിഹാരമോ പാറ്റേണുകളോ വികസിപ്പിക്കാനും കഴിയും. 

മികച്ച ഫലം/വിശകലനം കൊണ്ടുവരാൻ അൽഗോരിതങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് നിലവിലുള്ള പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്ന പ്രക്രിയ, ബാക്ക്‌പ്രൊപഗേഷൻ വഴി ഒരു യന്ത്രം കൂടുതൽ “വിദ്യാഭ്യാസം” നേടുന്നു. ഇമേജ്, സ്പീച്ച് തിരിച്ചറിയൽ, ഭാഷാ വിവർത്തനം, ഗെയിമുകൾ കളിക്കൽ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകാം. പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ അവർക്ക് ലഭിക്കുന്ന ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാരം എന്നറിയപ്പെടുന്ന ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ശക്തി ക്രമീകരിച്ചാണ് അവർ ഇത് ചെയ്യുന്നത്. ഈ രീതി നെറ്റ്‌വർക്കിനെ കാലക്രമേണ പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുന്നു, ടാസ്‌ക്കിൽ അതിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഫീഡ്‌ഫോർവേഡ് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ), ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി തരം എഎൻഎൻ-കൾ ഉണ്ട്. ഓരോ തരവും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്‌ക്കിലേക്കോ ഡാറ്റ ക്ലാസിലേക്കോ നന്നായി യോജിക്കുന്ന തരത്തിലാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

ബിസിനസ് പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും മാർക്കറ്റ് ഇന്റലിജൻസ് ശേഖരിക്കുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും AI യും ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒരു വ്യവസായവും ഇന്ന് ഇല്ല. ഒരു ഉൽപ്പന്നമോ സേവനമോ വാങ്ങാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ള പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പുകളെ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ AI പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന മാർക്കറ്റിംഗ് വ്യവസായമാണ് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ഏറ്റവും വ്യക്തമായ ഉപയോഗ കേസ്. ഈ ഡാറ്റാ വിശകലനങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഉയർന്ന കൃത്യത കാരണം, ഹൈപ്പർടാർഗെറ്റിംഗിലൂടെ (നിർദ്ദിഷ്ട ഉപഭോക്തൃ ഉപവിഭാഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുകയും അവർക്ക് വളരെ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ സന്ദേശങ്ങൾ അയക്കുകയും ചെയ്യുന്നു) മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ കൂടുതൽ വിജയിച്ചു. 

സൈബർ സുരക്ഷയും ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും സംബന്ധിച്ച ചർച്ചാ മേഖലയായ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ആണ് ഉയർന്നുവരുന്ന മറ്റൊരു ഉപയോഗ കേസ്. ആപ്പ് പ്രാമാണീകരണം മുതൽ നിയമപാലകർ വരെ നിലവിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പോലീസ് റെക്കോർഡുകളും ഉപയോക്താക്കൾ സമർപ്പിച്ച സെൽഫികളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ മുഖേന ഇത് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു. ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് വളരെയധികം പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്ന മറ്റൊരു വ്യവസായമാണ് സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾ, വിപണി ചലനങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും വായ്പാ അപേക്ഷകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും വഞ്ചന സാധ്യത തിരിച്ചറിയാനും AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് രോഗനിർണയം നടത്താനും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് എക്സ്-റേ, മാഗ്നറ്റിക് റിസോണൻസ് ഇമേജിംഗ് (എംആർഐ) പോലുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ചില വ്യവസ്ഥകൾക്കുള്ള ട്രെൻഡുകളും അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും അവ ഉപയോഗിക്കാം. മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ മരുന്ന്, ജനസംഖ്യാ ആരോഗ്യ മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനം ലഭിച്ച മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകളുടെ വൈദഗ്ധ്യവും വിധിന്യായവും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം ANN-കൾ മെഡിക്കൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ സഹായിക്കണം എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.

ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ

ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ വിപുലമായ പ്രയോഗങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടാം:

• കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും മികച്ച സാങ്കേതിക വിദ്യകളും വഴി അൽഗോരിതങ്ങൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, കൺസൾട്ടൻസി സേവനങ്ങളും നിക്ഷേപ ഉപദേശങ്ങളും നൽകൽ പോലുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ജോലികൾ ഉണ്ടാകുന്നു. 2022-ൽ, ഓപ്പൺ എഐയുടെ ചാറ്റ്ജിപിടി പോലെയുള്ള ശക്തമായ ഉപഭോക്തൃ-സൗഹൃദ അൽഗോരിതങ്ങൾ, മതിയായ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച AI സിസ്റ്റത്തിന്റെ ശക്തി, വൈവിധ്യം, പ്രയോഗക്ഷമത എന്നിവ പ്രകടമാക്കി. (ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വൈറ്റ് കോളർ തൊഴിലാളികൾക്ക് ഒരു കൂട്ട വിറയൽ അനുഭവപ്പെട്ടു.)
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തത്സമയ വിവരങ്ങളും യുദ്ധ തന്ത്രങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഇന്റലിജൻസും നൽകാൻ സൈന്യത്തിൽ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ഡെമോഗ്രാഫിക്‌സ്, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റങ്ങൾ, സാമ്പത്തിക പ്രവചനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ തത്സമയ വിവരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഡിജിറ്റൽ ആവാസവ്യവസ്ഥ സൃഷ്ടിക്കാൻ മെറ്റാവേഴ്സിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ.
• വഞ്ചനാപരമായ പ്രവർത്തനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ANN-മാർക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു, കൂടാതെ ഫിനാൻസ്, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിലെ സംശയാസ്പദമായ ഇടപാടുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ചിത്രങ്ങളിലെയും വീഡിയോകളിലെയും വസ്തുക്കളെയും ആളുകളെയും ദൃശ്യങ്ങളെയും തിരിച്ചറിയാൻ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ടാഗിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ അടുത്ത മൂന്ന് വർഷത്തിനുള്ളിൽ സമൂഹത്തെ എങ്ങനെ മാറ്റുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
• സാധ്യതയുള്ള വെല്ലുവിളികളും അപകടസാധ്യതകളും എന്തായിരിക്കാം?