તમારી આસપાસની બદલાતી ટેક્નોલોજીને સમજવા માટે તમારે શું જાણવાની જરૂર છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કનેક્ટેડ યુનિટ્સ અથવા ગાંઠોના કોમ્પ્યુટર મોડેલો છે જે મનુષ્યોમાં કેવી રીતે મજ્જાતંતુઓ (નર્વ કોશિકાઓ) કાર્ય કરે છે તે રીતે તે માહિતીને (માહિતી) મોકલવા, પ્રક્રિયા કરવા અને શીખવા માટે રચાયેલ છે.
કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ
ટેકનોલોજીમાં, મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક્સને ઘણીવાર કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક (એએનએન) અથવા ન્યૂરલ નેટ તરીકે ઓળખાવાય છે, જે તેમને પછીના મોડેલિંગ કરવામાં આવેલા જૈવિક ન્યુરલ નેટવર્ક્સથી અલગ પાડે છે. એએનએ (ANN) પાછળ મુખ્ય વિચાર એ છે કે માનવ મગજ એ સૌથી વધુ જટિલ અને બુદ્ધિશાળી "કમ્પ્યુટર" છે જે અસ્તિત્વમાં છે. મગજ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવામાં આવતી માહિતી પ્રક્રિયાના બંધારણ અને પ્રણાલીઓ માટે એએનએન (ANN) ને મોડેલિંગ કરીને, સંશોધકોએ એવા લોકો બનાવવાની આશા વ્યક્ત કરી હતી કે જેણે માનવ બુદ્ધિનો સંપર્ક કર્યો હતો. કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ), મશીન શિક્ષણ (એમએલ), અને ઊંડા શિક્ષણમાં પ્રવર્તમાન પ્રગતિના મુખ્ય ઘટક ન્યુરલ નેટ છે.
ન્યૂરલ નેટવર્ક્સ કેવી રીતે કામ કરે છે: એ સરખામણી
કેવી રીતે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કામ કરે છે અને બે પ્રકારના (જૈવિક અને કૃત્રિમ) વચ્ચેના તફાવતોને સમજવા માટે, ચાલો 15-કથાઓની ઓફિસ બિલ્ડિંગ અને ફોન લાઇન્સ અને સ્વિચબૉર્ડના ઉદાહરણને ઉપયોગમાં લઈએ છીએ જે માર્ગને સમગ્ર બિલ્ડિંગ, વ્યક્તિગત માળ, અને વ્યક્તિગત કચેરીઓ માટે કહે છે. અમારા 15-કથા ઓફિસ બિલ્ડિંગમાં દરેક વ્યક્તિગત કચેરી એક ચેતાકોષનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે (કમ્પ્યુટર નેટવર્કીંગમાં નોડ અથવા જીવવિજ્ઞાનમાં નર્વ સેલ). ઇમારત પોતે એક માળખા છે જેમાં 15 માળની વ્યવસ્થા (એક ન્યુરલ નેટવર્ક) ની વ્યવસ્થા કરવામાં આવે છે.
જૈવિક ન્યુરલ નેટવર્ક માટેના ઉદાહરણને અમલમાં મૂકીને, કોલ્સ મેળવનાર સ્વીચબૉબ, સમગ્ર બિલ્ડિંગની કોઈપણ ફ્લોર પર કોઈ પણ ઓફિસ સાથે કનેક્ટ કરવા માટેની લીટીઓ છે. વધુમાં, દરેક કચેરીમાં લીટીઓ છે જે કોઈ પણ માળ પર સંપૂર્ણ બિલ્ડિંગમાં દરેક અન્ય ઓફિસ સાથે જોડાય છે. કલ્પના કરો કે કોલ (ઇનપુટ) માં આવે છે અને સ્વીચબૉર્ડ તેને 3 ડી ફ્લોર પર ઓફિસમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે, જે તેને 11 મી માળ પર સીધી રીતે કોઈ ઓફિસમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે, જે પછી તેને સીધા જ 5 મી માળ પર ઓફિસમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે. મગજમાં, દરેક ચેતાકોષ અથવા નર્વ સેલ (એક ઑફિસ) તેની સિસ્ટમ અથવા મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક (મકાન) માં કોઈ અન્ય ચેતાકોષ સાથે સીધા જ જોડાઈ શકે છે. માહિતી (કૉલ) કોઈ અન્ય ચેતાકોષ (કચેરી) પર પ્રક્રિયા કરવા અથવા તે જાણવા માટે કે જે ત્યાં સુધી કોઈ જવાબ અથવા રીઝોલ્યુશન (આઉટપુટ) છે ત્યાં સુધી ટ્રાન્સમિટ કરી શકાય છે.
જ્યારે આપણે આ ઉદાહરણને એએનએન (ANN) માં લાગુ કરીએ છીએ, ત્યારે તે થોડો વધુ જટિલ બની જાય છે. બિલ્ડિંગના દરેક માળ માટે તેના પોતાના સ્વીચબૉર્ડની જરૂર છે, જે ફક્ત તે જ ફ્લોર પર કચેરીઓ સાથે જોડે છે, સાથે સાથે તેનાથી ઉપર અને નીચેના માળ પર સ્વીચબૉર્ડ્સ પણ હોઈ શકે છે. દરેક કચેરી ફક્ત તે જ ફ્લોર પર અન્ય ઓફિસો સાથે સીધી રીતે કનેક્ટ કરી શકે છે અને તે ફ્લોર માટે સ્વીચબોર્ડ. તમામ નવી કૉલ્સ પ્રારંભિક ફ્લોર પરના સ્વીચબોર્ડથી શરૂ થવું જોઈએ અને કોલના અંત પહેલાં 15 મી માળ સુધી આંકડાકીય ક્રમમાં દરેક વ્યક્તિગત ફ્લોર પર ટ્રાન્સફર થવું જોઈએ. ચાલો તેને ગતિમાં મૂકીએ તે જોવા માટે તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે.
કલ્પના કરો કે 1 માળના સ્વિચબોર્ડ પર કૉલ (ઇનપુટ) માં આવે છે અને 1 માળ (નોડ) પર એક ઑફિસમાં મોકલવામાં આવે છે. આ કોલ પછી બીજા કચેરીઓ (ગાંઠો) માં સીધો તબક્કામાં તબદીલ થાય છે જ્યાં સુધી તે આગામી ફ્લોર સુધી મોકલવામાં ન આવે. પછી કૉલને પાછા 1 માળના સ્વિચબોર્ડ પર મોકલવો જોઈએ, જે પછી તેને 2 ં ફ્લોર સ્વિચબોર્ડ પર સ્થાનાંતરિત કરે છે. આ જ પગલાં એક સમયે એક માળનું પુનરાવર્તન કરે છે, આ પ્રક્રિયા દ્વારા દરેક ફ્લોર પર ફ્લોર 15 સુધીના તમામ માર્ગ પર મોકલવામાં આવે છે.
એએનએન (ANN) માં, નોડ (કચેરીઓ) ની રચના સ્તરો (મકાનની માળ) માં કરવામાં આવે છે. માહિતી (એક કૉલ) હંમેશા ઇનપુટ લેયર (1 સ્ટમ્પ્ડ ફ્લોર અને તેના સ્વીચબૉર્ડ) દ્વારા આવે છે અને તે દરેક સ્તર (ફ્લોર) દ્વારા મોકલવામાં આવવી જોઈએ અને તે આગળના એક પર જઈ શકે છે. દરેક સ્તર (માળ) તે કૉલ વિશે ચોક્કસ વિગતવાર પ્રક્રિયા કરે છે અને આગામી સ્તર પરના કોલ સાથે પરિણામ મોકલે છે. જ્યારે કોલ આઉટપુટ લેયર (15 મા માળ અને તેના સ્વીચબૉર્ડ) પર પહોંચે છે, ત્યારે તેમાં 1 થી 14 સ્તરની પ્રક્રિયા માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. 15 મી સ્તર (ફ્લોર) પર ગાંઠો (કચેરીઓ) જવાબ અથવા રીઝોલ્યુશન (આઉટપુટ) સાથે આવવા માટે અન્ય તમામ સ્તરો (માળ) માંથી ઇનપુટ અને પ્રોસેસિંગ માહિતીનો ઉપયોગ કરે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને મશીન લર્નિંગ
મશીન શિક્ષણ શ્રેણી હેઠળ ન્યુરલ નેટ ટેકનોલોજી એક પ્રકાર છે. હકીકતમાં, મૌખિક જાળીના સંશોધનો અને વિકાસમાં પ્રગતિ એમ.બી.માં ઉન્નતીત થતાં ઇબેબ્સ અને પ્રવાહ સાથે પૂર્ણપણે જોડાયેલ છે. ન્યુરલ જૅટ્સ ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓને વિસ્તૃત કરે છે અને એમએલની કમ્પ્યુટિંગ પાવરને ઉત્તેજન આપે છે, જે માહિતીના જથ્થાને વધારી શકે છે, પરંતુ વધુ જટિલ કાર્યો કરવા માટેની ક્ષમતા પણ.
એનોન માટે પ્રથમ દસ્તાવેજી કમ્પ્યુટર મોડલ 1943 માં વોલ્ટર પિટ્સ અને વોરેન મેક્યુલોક દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું હતું પ્રારંભિક રસ અને ન્યૂરલ નેટવર્ક્સ અને મશીન શિક્ષણમાં સંશોધન આખરે ધીમું પડ્યું હતું અને નવેસરથી રુચિના નાના વિસ્ફોટો સાથે, 1969 સુધી વધુ અથવા ઓછા છૂટા કરવામાં આવ્યા હતા. સમયના કમ્પ્યુટર્સમાં આ વિસ્તારોને વધુ આગળ વધારવા માટે પૂરતા પ્રમાણમાં પૂરતું પર્યાપ્ત અથવા મોટું પર્યાપ્ત પ્રોસેસર્સ ન હતું, અને તે સમયે એમએલ અને ન્યુરલ જાળી માટે જરૂરી વિશાળ જથ્થો ઉપલબ્ધ ન હતો.
ઈન્ટરનેટના વિકાસ અને વિસ્તરણ સાથે સમય જતાં કમ્પ્યુટિંગ પાવરમાં મોટા પાયે વધારો (અને આમ ઇન્ટરનેટ દ્વારા મોટા પાયે માહિતી મેળવી શકાય છે) તે પ્રારંભિક પડકારોનો ઉકેલ લાવ્યો છે. ન્યુરલ નેટ અને એમએલ હવે અમે જે ટેક્નોલોજીઓને જોઈ રહ્યા છીએ અને જેમ કે ચહેરાના ઓળખ , ઇમેજ પ્રોસેસિંગ અને શોધ અને રીઅલ-ટાઇમ લેંગ્વેજ ટ્રાન્સલેશન - નો ઉપયોગ કરીએ છીએ, તે ફક્ત થોડાક જ નામ છે.
રોજિંદા જીવનમાં ન્યુરલ નેટવર્ક ઉદાહરણો
એએનએ ટેક્નોલૉજીમાં એકદમ જટિલ વિષય છે, જો કે, વધતા જતા સંખ્યાના કારણે, દરરોજ આપણા જીવન પર તેની અસર થાય છે, તે શોધવું થોડુંક સમય લાગી રહ્યું છે. અહીં વિવિધ પ્રકારના ઉદ્યોગો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા નુઅર નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવાના કેટલાક વધુ ઉદાહરણો છે:
- નાણા: ચલણ વિનિમય દરોની આગાહી કરવા માટે ન્યુરલ નેટનો ઉપયોગ થાય છે. શેરબજારમાં ઉપયોગમાં લેવાતી ઓટોમેટિક ટ્રેડિંગ સિસ્ટમોની પાછળ તેઓ ટેકનોલોજીમાં પણ ઉપયોગમાં લેવાય છે.
- મેડિસિન: ચેતા સમૂહની ઇમેજ પ્રોસેસીંગ ક્ષમતાઓએ તકનીકમાં યોગદાન આપ્યું છે જે પ્રારંભિક તબક્કા માટે વધુ ચોક્કસપણે સ્ક્રીનને તપાસવામાં મદદ કરે છે અને કેન્સરનાં પ્રકારો ઓળખવા મુશ્કેલ છે. આવા એક પ્રકારનું કેન્સર આક્રમક મેલાનોમા છે, જે ચામડીના કેન્સરનું સૌથી ગંભીર અને ઘોર સ્વરૂપ છે. પહેલાના તબક્કામાં મેલાનોમાને ઓળખવા તે પહેલાં ફેલાયેલી છે, આ પ્રકારના કેન્સરના દર્દીઓને તે હરાવવાની શ્રેષ્ઠ તક આપે છે.
- હવામાન: જીવનની બચત કરવા માટે શક્ય તેટલી જ ઝડપથી અને સચોટપણે સંભવિત ગંભીર અને ખતરનાક હવામાન ઘટના સૂચવે છે તે વાતાવરણીય ફેરફારો શોધી શકે છે. ન્યુરલ જાળી ઉપગ્રહ અને રડાર છબીઓના પ્રત્યક્ષ સમયની પ્રક્રિયામાં સામેલ છે, જે માત્ર વાવાઝોડા અને ચક્રવાતોના પ્રારંભિક રચનાને જ નહીં શોધી કાઢે છે, પણ પવનની ગતિ અને દિશામાં અચાનક ફેરફારને શોધી કાઢે છે જે નિર્માણના ટોર્નેડોને સૂચવે છે. ટોર્નેડો રેકોર્ડ્સ પર સૌથી મજબૂત અને સૌથી ખતરનાક હવામાનની ઘટનાઓ છે - વાવાઝોડાની તુલનામાં વધુ અચાનક, વિનાશક અને ઘાતક.