डीप न्यूरल नेटवर्क: छुपा मेंदू जो AI ला शक्ती देतो

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• एप्रिल 6, 2023

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) स्पेसमध्ये अल्गोरिदम आणि मोठा डेटा गो-टू buzzwords बनले आहेत, परंतु कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) त्यांना शक्तिशाली साधने बनण्याची परवानगी देतात. हे ANN नमुने ओळखण्यासाठी, डेटाचे वर्गीकरण करण्यासाठी आणि इनपुट डेटावर आधारित निर्णय घेण्यासाठी वापरले जातात. 

खोल न्यूरल नेटवर्क संदर्भ

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स इनपुट (डेटा/नमुने) प्रक्रिया करण्यासाठी सॉफ्टवेअर, कोड आणि अल्गोरिदमचे नेटवर्क तयार करून मानवी बुद्धिमत्तेच्या जटिलतेची नक्कल करण्याचा प्रयत्न करतात आणि त्यांना सर्वात व्यवहार्य आउटपुट (प्रभाव/परिणाम) शी जुळतात. ANN हा छुपा स्तर आहे जो डेटा आणि निर्णयक्षमता यांच्यातील संबंधांवर प्रक्रिया करतो आणि जोडतो. इनपुट आणि आउटपुटमध्ये जितके जास्त ANN तयार केले जाते, अधिक जटिल डेटाच्या उपलब्धतेमुळे मशीन अधिक शिकते. अनेक ANN स्तरांना डीप न्यूरल नेटवर्क्स म्हणून ओळखले जाते कारण ते प्रशिक्षण डेटाच्या मोठ्या प्रमाणात भरून काढू शकतात आणि सर्वोत्तम उपाय किंवा नमुने विकसित करू शकतात. 

बॅकप्रोपॅगेशनद्वारे मशीनला पुढे “शिक्षित” केले जाते, सर्वोत्तम परिणाम/विश्लेषण करण्यासाठी अल्गोरिदमला प्रशिक्षित करण्यासाठी विद्यमान पॅरामीटर्स समायोजित करण्याची प्रक्रिया. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कला विविध कार्ये करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, जसे की प्रतिमा आणि उच्चार ओळखणे, भाषा भाषांतर आणि अगदी गेम खेळणे. प्रशिक्षण प्रक्रियेदरम्यान त्यांना मिळालेल्या इनपुट डेटाच्या आधारे ते वजन म्हणून ओळखल्या जाणार्‍या न्यूरॉन्समधील कनेक्शनची ताकद समायोजित करून हे करतात. ही पद्धत नेटवर्कला वेळोवेळी शिकण्यास आणि जुळवून घेण्यास अनुमती देते, कार्यावर त्याचे कार्यप्रदर्शन सुधारते. फीडफॉरवर्ड नेटवर्क्स, कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन), आणि रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) यासह अनेक प्रकारचे एएनएन आहेत. प्रत्येक प्रकार विशिष्ट कार्य किंवा डेटा वर्गासाठी विशेषतः योग्यरित्या तयार केला गेला आहे.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

आज क्वचितच असा कोणताही उद्योग आहे जो व्यावसायिक प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी आणि बाजारातील बुद्धिमत्ता गोळा करण्यासाठी डीप न्यूरल नेटवर्क आणि एआय वापरत नाही. कदाचित डीप न्यूरल नेटवर्क्सचा सर्वात स्पष्ट वापर हा मार्केटिंग उद्योग आहे, जिथे एआय लाखो ग्राहकांच्या माहितीवर प्रक्रिया करते जेणेकरून विशिष्ट गटांना उत्पादन किंवा सेवा खरेदी करण्याची अधिक शक्यता असते. या डेटा विश्लेषणांच्या वाढत्या उच्च अचूकतेमुळे, हायपरटार्गेटिंग (विशिष्ट ग्राहक उपसंच ओळखणे आणि त्यांना अत्यंत सानुकूलित संदेश पाठवणे) द्वारे विपणन मोहिमा अधिक यशस्वी झाल्या आहेत. 

आणखी एक उदयोन्मुख वापर प्रकरण म्हणजे फेशियल रेकग्निशन सॉफ्टवेअर, सायबरसुरक्षा आणि डेटा गोपनीयतेशी संबंधित वादाचे क्षेत्र. फेशियल रेकग्निशन सध्या अॅप ऑथेंटिकेशनपासून कायद्याच्या अंमलबजावणीपर्यंत वापरले जात आहे आणि पोलिस रेकॉर्ड आणि वापरकर्त्याने सबमिट केलेल्या सेल्फींवर प्रक्रिया करणाऱ्या डीप न्यूरल नेटवर्कद्वारे सक्षम केले आहे. फायनान्शिअल सर्व्हिसेस हा आणखी एक उद्योग आहे ज्याला डीप न्यूरल नेटवर्क्सचा खूप फायदा होतो, एआय वापरून बाजारातील हालचालींचा अंदाज लावणे, कर्ज अर्जांचे विश्लेषण करणे आणि संभाव्य फसवणूक ओळखणे.

डीप न्यूरल नेटवर्क रोगांचे निदान करण्यात मदत करण्यासाठी आणि रुग्णाच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी क्ष-किरण आणि चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI) सारख्या वैद्यकीय प्रतिमांचे विश्लेषण देखील करू शकतात. काही विशिष्ट परिस्थितींसाठी ट्रेंड आणि जोखीम घटक ओळखण्यासाठी ते इलेक्ट्रॉनिक आरोग्य रेकॉर्डचे विश्लेषण करण्यासाठी देखील वापरले जाऊ शकतात. न्यूरल नेटवर्कमध्ये औषध शोध, वैयक्तिक औषध आणि लोकसंख्या आरोग्य व्यवस्थापनामध्ये देखील वापरण्याची क्षमता आहे. तथापि, हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की ANN ने प्रशिक्षित वैद्यकीय व्यावसायिकांचे कौशल्य आणि निर्णय बदलण्याऐवजी वैद्यकीय निर्णय घेण्यात मदत केली पाहिजे.

खोल न्यूरल नेटवर्कचे अनुप्रयोग

खोल न्यूरल नेटवर्क्सच्या विस्तृत अनुप्रयोगांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• अल्गोरिदम अधिक जटिल डेटासेट आणि उत्तम तंत्रज्ञानाद्वारे अधिकाधिक परिष्कृत होत आहेत, परिणामी उच्च-स्तरीय कार्ये जसे की सल्लागार सेवा आणि गुंतवणूक सल्ला प्रदान करणे. 2022 मध्ये, ओपन एआयच्या चॅटजीपीटी सारख्या शक्तिशाली ग्राहक-अनुकूल अल्गोरिदमने पुरेशा मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित एआय सिस्टमची शक्ती, अष्टपैलुत्व आणि उपयुक्तता प्रदर्शित केली. (जगभरातील व्हाईट कॉलर कामगारांनी सामूहिक थरकाप अनुभवला.)
• युद्ध रणनीतींना समर्थन देण्यासाठी वास्तविक-वेळ माहिती आणि बुद्धिमत्ता प्रदान करण्यासाठी लष्करामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाढत्या प्रमाणात वापरली जात आहे.
• लोकसंख्याशास्त्र, ग्राहक वर्तणूक आणि आर्थिक अंदाज यासारख्या रीअल-टाइम माहितीने बनलेली एक जटिल डिजिटल इकोसिस्टम तयार करण्यासाठी मेटाव्हर्सला सक्षम करणारे डीप न्यूरल नेटवर्क.
• ANN ला डेटामधील नमुने ओळखण्यासाठी प्रशिक्षित केले जात आहे जे फसव्या क्रियाकलापांचे सूचक आहेत आणि फायनान्स आणि ई-कॉमर्स सारख्या क्षेत्रातील संशयास्पद व्यवहार फ्लॅग करण्यासाठी वापरले जात आहेत.
• प्रतिमा आणि व्हिडिओंमधील वस्तू, लोक आणि दृश्ये ओळखण्यासाठी डीप न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर केला जात आहे. ही पद्धत स्वयं-ड्रायव्हिंग कार, सुरक्षा प्रणाली आणि सोशल मीडिया टॅगिंग यांसारख्या अनुप्रयोगांमध्ये वापरली जाते.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• पुढील तीन वर्षांत डीप न्यूरल नेटवर्क्स समाजाला कसे बदलतील असे तुम्हाला वाटते?
• संभाव्य आव्हाने आणि धोके काय असू शकतात?