Neural Network क्या है ?
न्यूरल नेटवर्क एक तरह का computational models है जो मानव मस्तिष्क के कुछ हिस्सों की कार्रवाई को mimic करने का प्रयास करता है। यह एक organized network होता है जिसमें अनेक सारे सांदर्भिक इकाइयाँ, जिन्हें neurons कहा जाता है, समाहित होती हैं और इनमें जानकारी प्रसारित होती है। इसे मस्तिष्क की structure से प्रेरित किया गया है जिसमें न्यूरॉन्स अपने समृद्धिमें एक दूसरे के साथ जुड़े होते हैं।
neural network विभिन्न तरीकों से शिक्षित हो सकता है, और इसका उद्देश्य नए डेटा पर आउटपुट बनाना है, जिसे हम “pre-theory” या “reactive” कहते हैं। इसमें विभिन्न layers होती हैं, जैसे किInput layer, hidden layer और output layer, जो संगतित रूप से जुड़ी होती हैं और सांदर्भिक इकाइयों के बीच जानकारी को stored करती हैं।
जब neural network को शिक्षित किया जाता है, तो यह स्वयं से नए डेटा को सीख सकता है और उससे नए आउटपुट पैदा कर सकता है। इसे इतनी विस्तार से डेटा से सीखने की क्षमता होती है कि यह नए और अज्ञात patterns भी पहचान सकता है, जिससे यह बहुत उपयोगी होता है, विशेषकर जब डेटा में संदर्भित तत्वों के बीच कठिनाईयाँ होती हैं।
सारांश में, न्यूरल नेटवर्क एक मॉडल है जो brain की कुछ कार्रवाईयों को मिमिक करने का प्रयास करता है और सीधे तौर पर और अधिक विस्तार से डेटा से सीख सकता है। इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है, जैसे कि विज्ञान, प्रौद्योगिकी, चिकित्सा, और बहुत से अन्य।
Neural Network का इतिहास
न्यूरल नेटवर्क्स (Neural Network)का इतिहास काफी रोचक है और इसका प्रारंभ 1940 के दशक में हुआ था।
- McCulloch and Pitts (1943):न्यूरल नेटवर्क्स का leading काम 1943 में Warren Mock Pitts और Werner Bickles द्वारा किया गया था। उन्होंने एक संवादी (conversationalist) मॉडल डिज़ाइन किया जिसे मॉक्क-पिट्स न्यूरॉन्स के रूप में जाना जाता है, और इसने न्यूरल नेटवर्क्स की नींव रखी।
- Perceptron (1957): Frank Rosenblatt द्वारा विकसित perceptron एक प्रकार का एकल Communicational neural network था, जो द्वि-विमल स्वीकृति (two-dimensional acceptance) सिस्टम के रूप में कार्य करता था।
- Neural Network Winter (1969-1974):1960 के दशक में, न्यूरल नेटवर्क्स का विकसित होने में आवश्यक गणना शक्ति की कमी के कारण विफल रहे, जिससे इसकी छवि पर धब्बा लग गया।
- Feedforward Neural Networks (1980s):1980 के दशक में, न्यूरल नेटवर्क्स की पुनर्जागरूकता (reawakening) हुई, और Feedforward Neural Networks विकसित किए गए, जिसमें डेटा को एक ही दिशा में प्रवृत्त किया जाता है।
- Backpropagation (1986):यह टेकनिक न्यूरल नेटवर्क्स की प्रशंसा को बढ़ा दिया, क्योंकि इससे गहरी शिक्षा और उन्नत सुधार की अनुमति मिली।
- CNNs) (1990s:1990 के दशक में, Convolutional Neural Networks (CNNs) का प्रसार हुआ, जिसने छवियों के साथ काम करने की क्षमता को बढ़ावा दिया।
- Modern Neural Networks – Deep Learning (2000s – वर्तमान):2000 के दशक से लेकर वर्तमान समय तक, आधुनिक Neural Network (जिन्हें Willyard Networks भी कहा जाता है) ने मशीन लर्निंग और Artificial intelligence के क्षेत्र में बहुत बड़े सुधार किए हैं। इनमें डीप लर्निंग, recurrent नेटवर्क्स, और Convolutional Networks शामिल हैं, जिनका उपयोग बहुत सारे कार्यों में किया जा रहा है, जैसे कि छवि और language processing, data analysis , और financial marketing में।
Neural Network कैसे काम करता है?
- न्यूरल नेटवर्क कैसे काम करता है, यह समझने के लिए हमें एक सरल तरीके से देख सकते हैं:
- इनपुट लेयर: सबसे पहला होता है Input Layer , जिसमें हमारे neurons होते हैं जो हमारे आंकड़ों या जानकारी को प्राप्त करते हैं। यह आंकड़े हमारे सिस्टम का प्रारंभिक दाखिला करते हैं।
- हिडन लेयर: इसके बाद, हमारी जानकारी Hidden Layers में पहुंचती है, जहां neurons इसे संगतित रूप से process करते हैं। इस लेयर में neurons अपने बीच संबंध बनाते हैं और इनमें जानकारी को साझा करते हैं।
- आउटपुट लेयर: Hidden Layer के बाद आता है Output Layer, जहां से हमारा अंतिम आउटपुट निकलता है। इसमें हमारी जानकारी अंतिम परिणाम के रूप में प्रस्तुत होती है।
- शिक्षा और सुधारना: यहां सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा आता है। न्यूरल नेटवर्क को शिक्षित करने के लिए हम इसे सही या गलत के आधार पर बताए गए सही उत्पाद के साथ तुलना करते हैं। यह Errors को सुधारने की क्षमता विकसित करता है और नेटवर्क को बेहतर बनाने में मदद करता है।
- पुनरावलोकन (review): नेटवर्क को सिखाने के बाद, हम इसे review डेटा पर टेस्ट करते हैं ताकि हम यह सुनिश्चित कर सकें कि यह नए और अज्ञात डेटा पर ठीक से काम कर रहा है या नहीं।
- इस तरह, न्यूरल नेटवर्क एक स्वतंत्र रूप से सीखने और सुधारने का क्षमता बनाए रखता है और इसे हमारे सामान्य जीवन में उपयोगी बनाता है, जैसे कि Voice Recognition, Image Modification, और बहुत कुछ।
Neural Network के प्रकार
न्यूरल नेटवर्क्स विभिन्न प्रकारों में हो सकते हैं, जो विभिन्न उद्देश्यों और आवश्यकताओं के आधार पर डिज़ाइन किए जाते हैं। यहां कुछ मुख्य न्यूरल नेटवर्क के प्रकार हैं:
1.Fully Connected Neural Network:इस प्रकार का नेटवर्क सबसे सामान्य होता है, जिसमें हर न्यूरॉन पिछले और आगे के सभी Neurans से जुड़ा होता है।इसका उपयोग आमतौर पर डेटा Classification और अनुभवों की तालिम में होता है।
2.Convolutional Neural Network – CNN:CNN विशेष रूप से छवियों और आपसी संबंधों को समझने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं।इसका उपयोग छवियों की विशेषज्ञता, feature detection , और object recognition में होता है।
3.Recurrent Neural Network – RNN:RNN एक सिक्लिक (Siklik) नेटवर्क होता है जिसमें न्यूरॉन्स के बीच संबंध होते हैं।इसका उपयोग दिनांक/समय sequence, language processing, और Sequence-to-sequence prediction में होता है।
4.Long Short-Term Memory – LSTM:LSTM RNN का एक प्रकार होता है जो long term संबंधों को समझने में मदद करता है।इसका उपयोग सीक्वेंस डेटा के लिए जोड़ने में होता है, जैसे कि भाषा अनुभव और स्थितिगत संबंधों का पूर्वानुमान करने में।
5.Artificial Neural Network – ANN:ANN सामान्य न्यूरल नेटवर्क को दर्ज करता है और इसका उपयोग अधिकतम storage और financial marketing में होता है।
6.Goliath Neural Network:इसका उपयोग बहुत बड़े और गहरे डेटा सेट्स को सीखने में किया जाता है, जैसे कि विशाल डेटा analytics और Research में।
Neural Network के उपयोग
Neural Networks के कई उपयोग हैं, जिनमें से कुछ निम्नलिखित हैं:
1.मशीन लर्निंग: न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग मशीन लर्निंग में होता है, जिससे कंप्यूटर स्वयं सीखने की क्षमता प्राप्त करता है।
2.विशेषज्ञ तालिम (specialist training): इसका उपयोग डॉक्टर्स और वैज्ञानिकों द्वारा न्यूरल नेटवर्क्स से किया जाता है, ताकि वे बेहतर निदान और उपचार कर सकें।
3.वित्तीय विपणन (financial marketing): न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग financial marketing में भी होता है, जैसे कि Investment और stock market के Marketing के लिए।