डीप लर्निंग का उपयोग आजकल उन्नत तकनीक में किया जाता है जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार, विजुअल रिकग्निशन और फ्रॉड डिटेक्शन। डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक मशीन लर्निंग विधि है। कई अलग-अलग प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क हैं, जिनमें से एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग किया जाता है आवाज खोज अनुप्रयोग.
एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क में, LSTM का महत्व या लॉन्ग-टर्म मेमोरी नेटवर्क पर जोर दिया जाना चाहिए क्योंकि यह इसके विस्तार के रूप में काम करता है। LSTM आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क को लंबी अवधि में इनपुट को याद रखने में सक्षम बनाता है और उन्हें कंप्यूटर की तरह इसकी मेमोरी में जानकारी के रूप में संग्रहीत करता है।
तंत्रिका नेटवर्क के बारे में कई दिलचस्प बातें हैं जो प्रोग्रामर को पता होनी चाहिए। यदि आप जानना चाहते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क के विभिन्न वास्तविक जीवन के अनुप्रयोग क्या हैं, तो नीचे पढ़ें।
एक तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में वास्तविक मानव मस्तिष्क से प्रेरित और मॉडलिंग करते हैं। मानव मस्तिष्क में विभिन्न छोटी इकाइयाँ होती हैं जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है, जो एक व्यापक सामूहिक नेटवर्क से जुड़ी होती हैं। प्रत्येक इकाई अपेक्षाकृत सरल है, लेकिन जब प्रत्येक न्यूरॉन एक साथ कार्य करता है तो पूरा नेटवर्क और भी जटिल कार्यों को हल कर सकता है।
दूसरी ओर, कंप्यूटर भी ऐसे नेटवर्क से बने होते हैं जो छोटी इकाइयों से बने होते हैं, बहुत कुछ भौतिक मानव मस्तिष्क की परतों की तरह। एक तंत्रिका नेटवर्क एक सामान्य शब्द है जिसका उपयोग कृत्रिम नेटवर्क के एक वर्ग का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो भाषा, निर्णय, स्मृति, योजना और विचार जैसे एक या अधिक प्राकृतिक मानव मस्तिष्क कार्यों की नकल करता है। एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को शक्तिशाली माना जा सकता है सुपर कंप्यूटर जो इनपुट (या सूचना) को नियंत्रित करके और प्रतिक्रिया में आउटपुट (या परिणाम) का उत्पादन करके संचालित होता है।
संक्षेप में, इसे एक नियंत्रण इकाई के रूप में माना जा सकता है जो एक प्रोग्राम प्रतिक्रिया के साथ आने के लिए जानकारी लेती है और इसे संसाधित करती है। यह फ़ंक्शन कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को इतना आकर्षक उपकरण बनाता है।
एक आवाज पहचान सॉफ्टवेयर का उदाहरण लें जो किसी विशेष भाषण को पहचानता है। भाषण को पहली इनपुट परत (गणना की गई आवाज पहचान डेटाबेस) के माध्यम से खिलाया जाता है, जहां इसका विश्लेषण किया जाता है। दूसरा इनपुट (या टेक्स्ट) तब दूसरी छिपी हुई परत में जोड़ा जाता है, और इसी तरह वांछित आउटपुट प्राप्त होने तक।
इस प्रणाली की खूबी यह है कि प्रत्येक आवाज को अलग से निकाला जा सकता है, उनके बीच संबंधों की कोई चिंता नहीं है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क संचालन में सहायता के लिए आउटपुट परत को केवल कच्चे भाषण डेटा के साथ खिलाया जाना चाहिए। एक बार वांछित आउटपुट प्राप्त हो जाने के बाद, इसे तीसरी इनपुट परत पर भेज दिया जाता है, जो भाषण का अधिक अच्छी तरह से विश्लेषण करती है।
तंत्रिका नेटवर्क कहाँ लागू होते हैं?
आज, तंत्रिका नेटवर्क दैनिक जीवन और व्यवसाय में क्रांति ला रहे हैं, जो. के अद्भुत नए स्तर प्रदान कर रहे हैं कृत्रिम होशियारी (एआई) हर जगह उद्योगों के लिए। इन नेटवर्क को कई कारणों से विकसित किया जा रहा है, इसमें मशीन लर्निंग की दक्षता में सुधार और दिन-प्रतिदिन की मानवीय चुनौतियों और गतिविधियों को हल करने के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता शामिल है।
तंत्रिका नेटवर्क विकसित किए जाते हैं ताकि एक कंप्यूटर या सिस्टम मानव मस्तिष्क की तरह काम कर सके। एक बार जब तंत्रिका नेटवर्क को दिए गए इनपुट के आधार पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो आप वांछित परिणामों से लाभ उठा सकते हैं। यहाँ तंत्रिका नेटवर्क के कुछ वास्तविक जीवन के अनुप्रयोग हैं जिनके बारे में आपको जानना आवश्यक है:
1. भाषण और आवाज पहचान
वाक् पहचान आज कई अनुप्रयोगों में पाई जा सकती है। भाषण और आवाज की पहचान होम ऑटोमेशन, हैंड्स-फ्री कंप्यूटिंग में पाई जा सकती है, वीडियो गेम, और आभासी सहायता। सिरी और एलेक्सा के बारे में सोचें। इन आभासी सहायकों को उन्नत तंत्रिका नेटवर्क के कारण संभव बनाया गया है। Google और. जैसे प्लेटफ़ॉर्म YouTube एक ध्वनि खोज विकल्प भी जोड़ता है उपयोगकर्ताओं की सहायता के लिए।
2. धोखाधड़ी रोकथाम
वित्त में, कपटपूर्ण लेनदेन को निर्धारित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है। कुछ तंत्रिका नेटवर्क सिस्टम बनाते हैं जहां वे पिछले खाता लेनदेन और लेनदेन की आवृत्ति का अध्ययन करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि यह धोखाधड़ी है या नहीं। तंत्रिका नेटवर्क लेनदेन के आकार और लेनदेन में शामिल खुदरा विक्रेता के प्रकार के माध्यम से धोखाधड़ी वाले लेनदेन का भी निर्धारण करते हैं।
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3. ई-कॉमर्स
इस उद्योग में तंत्रिका नेटवर्क एप्लिकेशन साइट विज़िटर के उपयोगकर्ता अनुभव को वैयक्तिकृत करने पर अधिक केंद्रित है। बड़े ईकामर्स प्लेटफॉर्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग संबंधित और अनुशंसित उत्पादों को दिखाने के लिए करते हैं जिन्हें खरीदने में किसी व्यक्ति की रुचि हो सकती है। यह उपभोक्ता व्यवहार और पिछली खरीदारी के आधार पर उत्पाद अनुशंसाओं को भी संकलित करता है।
4. साइबर सुरक्षा
तंत्रिका नेटवर्क का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है कंप्यूटर को वायरस से बचाएं. तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर को साइबर-हमलों से बचाता है, यह निर्धारित करके कि कोई USB डिवाइस दोषपूर्ण है या यदि उसमें वायरस या मैलवेयर है। इसका उपयोग शून्य-दिन की कमजोरियों का फायदा उठाने के लिए भी किया जाता है।
5. पाठ वर्गीकरण और वर्गीकरण
पाठ वर्गीकरण मुख्य रूप से वेब खोज, सूचना फ़िल्टरिंग और भाषा पहचान में उपयोग किया जाता है। आपके सिस्टम पर वेबसाइट सामग्री और दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण और वर्गीकरण का भी उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप विषय के आधार पर सामग्री को व्यवस्थित कर सकते हैं या प्राथमिकता या तात्कालिकता के आधार पर उनका प्रबंधन कर सकते हैं।
6. शेयर बाजार भविष्यवाणी
कई कारक शेयर बाजार के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न कारकों की जांच कर सकता है और कीमतों की भविष्यवाणी कर सकता है ताकि एक व्यापारी को अपने अगले कदम पर निर्णय लेने में मदद मिल सके। इन अनुप्रयोगों का विकास अभी भी प्रारंभिक चरण में है क्योंकि नेटवर्क को एक समझदार और सटीक भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक और बाजार डेटा का अध्ययन करना चाहिए।
7. विपणन
लक्ष्य विपणन में तंत्रिका नेटवर्क का भी उपयोग किया जाता है। जब कोई बाज़ारिया a. को परिभाषित या पहचानने का प्रयास करता है बाजार लक्ष्य, बाजार विभाजन विधियों का उपयोग संभावित ग्राहकों को उपभोक्ता व्यवहार, आयु, स्थान और अन्य जनसांख्यिकी जैसे मानदंडों के आधार पर अलग-अलग समूहों में विभाजित करने के लिए किया जाता है। इन तंत्रिका नेटवर्कों को उचित और अधिक व्यक्तिगत तरीके से विभिन्न खंडों के साथ जुड़ने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।
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सारांश
तंत्रिका नेटवर्क उद्योगों, व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए मूल्यवान उपकरण हैं। विपणक के लिए, यह उन्हें रणनीतियों को निजीकृत करने और पिछले ग्राहकों से बार-बार खरीदारी को प्रोत्साहित करने में मदद कर सकता है। यह स्टॉक व्यापारियों को उनके अगले कदम के बारे में निर्णय लेने में भी मदद कर सकता है। धोखाधड़ी का पता लगाने और साइबर सुरक्षा के लिए बैंक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहे हैं।
आप नहीं जानते होंगे कि आप पहले से ही एक ऐसे सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं जो तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। यह आपके फोन या होम कंट्रोल सिस्टम पर स्पीच और वॉयस रिकग्निशन ऐप्स में पाया जा सकता है। जब आप ऑनलाइन खरीदारी करते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क आपको आपकी हाल की खरीदारी या व्यवहार के आधार पर उत्पाद अनुशंसाएं प्रदान करते हैं।
यदि आप सोच रहे हैं कि ऑनलाइन दुकान से मॉइस्चराइजर खरीदने के बाद आपका फेसबुक फीड अचानक स्किनकेयर उत्पादों के विज्ञापनों से क्यों भर जाता है, तो आपने काम पर तंत्रिका नेटवर्क देखा है।