गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू: लुकेको मस्तिष्क जसले AI लाई शक्ति दिन्छ

• लेखक:
• लेखक नाम

  Quantumrun दूरदर्शिता
• अप्रिल 6, 2023

एल्गोरिदम र ठूला डाटा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) अन्तरिक्षमा गो-टु बजवर्ड बनेका छन्, तर कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) ले तिनीहरूलाई शक्तिशाली उपकरण बन्न अनुमति दिन्छ। यी ANN हरू ढाँचाहरू पहिचान गर्न, डेटा वर्गीकरण गर्न, र इनपुट डेटामा आधारित निर्णयहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। 

गहिरो न्यूरल नेटवर्क सन्दर्भ

कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरूले इनपुट (डेटा/ढाँचा) प्रशोधन गर्न सफ्टवेयर, कोडहरू, र एल्गोरिदमहरूको सञ्जाल निर्माण गरेर मानव बुद्धिको जटिलताको नक्कल गर्ने प्रयास गर्छन् र तिनीहरूलाई सबैभन्दा व्यवहार्य आउटपुट (प्रभाव/नतिजाहरू) सँग मिलाउँछन्। ANN लुकेको तह हो जसले डाटा र निर्णय लिने बीचको सम्बन्धलाई प्रशोधन गर्दछ र जडान गर्दछ। इनपुट र आउटपुटको बीचमा जति धेरै ANN बनाइन्छ, अधिक जटिल डाटाको उपलब्धताका कारण मेसिनले त्यति नै सिक्छ। धेरै ANN तहहरूलाई गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू भनेर चिनिन्छ किनभने तिनीहरूले प्रशिक्षण डेटाको उच्च मात्रामा बरो गर्न सक्छन् र उत्तम समाधान वा ढाँचाहरू विकास गर्न सक्छन्। 

ब्याकप्रोपेगेशन मार्फत मेसिनलाई "शिक्षित" गरिन्छ, एल्गोरिदमहरूलाई उत्तम नतिजा/विश्लेषणको साथ आउन तालिम दिन अवस्थित प्यारामिटरहरू समायोजन गर्ने प्रक्रिया। आर्टिफिसियल न्यूरल नेटवर्कहरूलाई विभिन्न कार्यहरू गर्न तालिम दिन सकिन्छ, जस्तै छवि र बोली पहिचान, भाषा अनुवाद, र खेल खेल्न। तिनीहरूले प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा प्राप्त गरेको इनपुट डेटाको आधारमा वजनको रूपमा चिनिने न्यूरोन्सहरू बीचको जडानको बलहरू समायोजन गरेर यो गर्छन्। यो विधिले नेटवर्कलाई समयको साथ सिक्न र अनुकूलन गर्न अनुमति दिन्छ, कार्यमा यसको प्रदर्शन सुधार गर्दछ। त्यहाँ धेरै प्रकारका ANN हरू छन्, जसमा फिडफर्वार्ड नेटवर्कहरू, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs), र पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) छन्। प्रत्येक प्रकार विशेष कार्य वा डेटा वर्गको लागि विशेष रूपमा उपयुक्त हुन डिजाइन गरिएको छ।

विघटनकारी प्रभाव

व्यापार प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्न र बजार बुद्धिमत्ता सङ्कलन गर्न गहिरो न्यूरल नेटवर्क र एआई प्रयोग नगर्ने उद्योग आज सायदै छ। सायद गहिरो न्यूरल सञ्जालहरूको सबैभन्दा स्पष्ट प्रयोगको मामला मार्केटिङ उद्योग हो, जहाँ एआईले उत्पादन वा सेवा किन्न सम्भावना भएका विशेष समूहहरूलाई सही रूपमा पहिचान गर्न लाखौं ग्राहक सूचनाहरू प्रशोधन गर्छ। यी डेटा विश्लेषणहरूको बढ्दो उच्च शुद्धताको कारणले गर्दा, मार्केटिङ अभियानहरू हाइपरटार्जेटिङ् (विशेष ग्राहक उपसमूहहरू पहिचान गर्ने र तिनीहरूलाई अत्यन्त अनुकूलित सन्देशहरू पठाउने) मार्फत धेरै सफल भएका छन्। 

अर्को उदीयमान प्रयोग केस अनुहार पहिचान सफ्टवेयर हो, साइबर सुरक्षा र डाटा गोपनीयता सम्बन्धित बहसको क्षेत्र। अनुहार पहिचान हाल एप प्रमाणीकरणबाट कानून प्रवर्तनमा प्रयोग भइरहेको छ र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू प्रशोधन गर्ने पुलिस रेकर्डहरू र प्रयोगकर्ताद्वारा पेश गरिएका सेल्फीहरूद्वारा सक्षम गरिएको छ। वित्तीय सेवाहरू अझै अर्को उद्योग हो जसले गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूबाट अत्यधिक फाइदा लिन्छ, बजार चालहरू पूर्वानुमान गर्न, ऋण आवेदनहरूको विश्लेषण गर्न र सम्भावित धोखाधडी पहिचान गर्न AI प्रयोग गर्दछ।

डीप न्यूरल नेटवर्कहरूले रोगहरूको निदान गर्न र बिरामीको नतिजाहरू भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्न एक्स-रे र चुम्बकीय अनुनाद इमेजिङ (एमआरआई) जस्ता मेडिकल छविहरू पनि विश्लेषण गर्न सक्छन्। तिनीहरू पनि इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरू विश्लेषण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ केही अवस्थाहरूको लागि प्रवृत्ति र जोखिम कारकहरू पहिचान गर्न। तंत्रिका सञ्जालहरूसँग औषधि खोज, व्यक्तिगत औषधि, र जनसंख्या स्वास्थ्य व्यवस्थापनमा प्रयोग हुने सम्भावना पनि छ। यद्यपि, यो ध्यान दिनु महत्त्वपूर्ण छ कि ANNs ले प्रशिक्षित चिकित्सा पेशेवरहरूको विशेषज्ञता र निर्णयलाई प्रतिस्थापन गर्नुको सट्टा चिकित्सा निर्णयमा सहयोग गर्नुपर्छ।

गहिरो तंत्रिका नेटवर्क को आवेदन

गहिरो तंत्रिका नेटवर्क को फराकिलो आवेदन समावेश हुन सक्छ:

• एल्गोरिदमहरू थप जटिल डेटासेटहरू र राम्रो प्रविधिहरू मार्फत बढ्दो रूपमा परिष्कृत हुँदै गइरहेका छन्, जसले गर्दा परामर्श सेवाहरू र लगानी सल्लाहहरू प्रदान गर्ने जस्ता उच्च-स्तरीय कार्यहरू हुन्छन्। २०२२ मा, ओपन एआईको च्याटजीपीटी जस्ता शक्तिशाली उपभोक्ता-मैत्री एल्गोरिदमहरूले पर्याप्त ठूला डाटासेटहरूमा प्रशिक्षित एआई प्रणालीको शक्ति, बहुमुखी प्रतिभा र उपयोगिता प्रदर्शन गर्‍यो। (विश्वभरका सेतो कलर कामदारहरूले सामूहिक कम्पन अनुभव गरे।)
• युद्ध रणनीतिहरूलाई समर्थन गर्न वास्तविक-समय सूचना र बुद्धिमत्ता प्रदान गर्न सेनामा कृत्रिम बुद्धिमत्ता बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेको छ।
• डेमोग्राफिक्स, ग्राहक व्यवहार, र आर्थिक पूर्वानुमान जस्ता वास्तविक-समय जानकारीबाट बनेको जटिल डिजिटल इकोसिस्टम सिर्जना गर्न मेटाभर्सलाई सक्षम पार्ने गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू।
• ANN लाई डेटामा ढाँचाहरू पहिचान गर्न तालिम दिइन्छ जुन धोखाधडी गतिविधिको सूचक हो, र वित्त र ई-वाणिज्य जस्ता क्षेत्रहरूमा संदिग्ध लेनदेनहरू फ्ल्याग गर्न प्रयोग गरिन्छ।
• छवि र भिडियोहरूमा वस्तुहरू, व्यक्तिहरू, र दृश्यहरू पहिचान गर्नका लागि गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गरिँदै। यो विधि स्वयं-ड्राइभिङ कार, सुरक्षा प्रणाली, र सामाजिक मिडिया ट्यागिङ जस्ता अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गरिन्छ।

विचार गर्न प्रश्नहरु

• अर्को तीन वर्षमा गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूले समाजलाई कसरी परिवर्तन गर्नेछ जस्तो लाग्छ?
• सम्भावित चुनौती र जोखिम के हुन सक्छ?