ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ: അവർ എന്താണ്, എങ്ങനെ അവർ നിങ്ങളുടെ ജീവിതത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നു

നിങ്ങളുടെ ചുറ്റുമുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ മനസിലാക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ

ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കൺട്രോൾ യൂണിറ്റുകളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ മാതൃകകളാണ് അല്ലെങ്കിൽ നാഡികൾ (നാഡി സെല്ലുകൾ) എങ്ങനെ മനുഷ്യരിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നുവോ അത്രയും സമാനമായ രീതിയിൽ വിവരങ്ങൾ (ഡാറ്റ) കൈമാറ്റം, പ്രോസസ് ചെയ്യൽ, പഠനവിധേയമാക്കാൻ തുടങ്ങിയവയാണ്.

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ

സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ, നാവിഗേഷൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് അവർ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (നാഡികൾ) അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്സ് എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്. ANN- കളുടെ പിന്നിലെ പ്രധാന ആശയം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണവും ബുദ്ധിശക്രുമായ "കമ്പ്യൂട്ടർ" ആണ്. മസ്തിഷ്കത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവര സംസ്കരണത്തിന്റെ ഘടനയും സംവിധാനവും എ.ഇ.എൻ.മാർക്ക് വളരെ അടുത്തായതിനാൽ, മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധിയെ സമീപിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ മറികടന്ന കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഗവേഷകർ പ്രതീക്ഷിച്ചിരുന്നു. കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ), ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എന്നിവയിൽ നിലവിലെ പുരോഗതിയുടെ ഒരു ഘടകമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾ.

എങ്ങനെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു താരതമ്യം

ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, രണ്ട് തരം (ജൈവികവും കൃത്രിമവും) തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ, 15-നിലയിലുള്ള ഓഫീസ് കെട്ടിടത്തിന്റെയും, കെട്ടിടത്തിലുടനീളമുള്ള കോളുകൾ, വ്യക്തിഗത നിലകൾ, വ്യക്തിഗത ഓഫീസുകൾ എന്നിവയുടെ ഫോൺ ലൈനുകളും സ്വിച്ച്ബോർഡുകളും നമുക്ക് ഉപയോഗിക്കാം. ഞങ്ങളുടെ 15-നില കെട്ടിട ഓഫീസ് കെട്ടിടത്തിലെ ഓരോ ഓഫീസും ഒരു ന്യൂറോണെയാണ് (കമ്പ്യൂട്ടർ നെറ്റ്വർക്കിംഗിൽ അല്ലെങ്കിൽ ജീവശാസ്ത്രത്തിലെ നാക് സെല്ലിൽ നോഡ്) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. 15 നിലകൾ (ഒരു ന്യൂറൽ ശൃംഖല) വ്യവസ്ഥയിൽ ക്രമീകരിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു കൂട്ടം ഓഫീസുകൾ അടങ്ങിയതാണ് ഈ കെട്ടിടം.

ജീവശാസ്ത്ര നാഡീ ശൃംഖലകളിലേക്ക് മാതൃക പ്രയോഗിക്കുന്നത്, കോളുകൾ സ്വീകരിക്കുന്ന സ്വിച്ച്ബോർഡ് മുഴുവൻ കെട്ടിടത്തിലും ഏതെങ്കിലും ഓഫീസിൽ കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ലൈനുകൾ ഉണ്ട്. കൂടാതെ, ഓരോ ഓഫീസിനും ഏത് കെട്ടിടത്തിൽ നിന്നും മറ്റെല്ലാ ഓഫീസിലേക്കും ഏതെങ്കിലും തറയിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ലൈനുകൾ ഉണ്ട്. ഒരു കോൾ ഇൻപുട്ട് (ഇൻപുട്ട്) ആകുകയും, സ്വിച്ച്ബോർഡ് അതിനെ 3- ^ാം നിലയിലെ ഒരു ഓഫീസിന് കൈമാറുകയും ചെയ്യുക, അത് നേരിട്ട് 11- ^ാം നിലയിലെ ഒരു ഓഫീസിലേക്ക് കൈമാറും, തുടർന്ന് അത് അഞ്ചാം നിലയിൽ ഒരു ഓഫീസിലേക്ക് നേരിട്ട് കൈമാറും. മസ്തിഷ്കത്തിൽ ഓരോ ന്യൂറോൺ അല്ലെങ്കിൽ നാഡി സെല്ലും (ഒരു ഓഫീസ്) അതിന്റെ സിസ്റ്റത്തിലോ നാവിറൽ നെറ്റ്വർക്കിലോ (കെട്ടിടത്തിന്റെ) മറ്റേതെങ്കിലും ന്യൂറോണുമായി നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു വിളി അല്ലെങ്കിൽ റിസൽഷൻ (ഔട്ട്പുട്ട്) ഉള്ളപ്പോൾ, ആവശ്യമുള്ളതെന്താണ് എന്ന് അന്വേഷിക്കാനോ പഠിക്കാനോ മറ്റേതെങ്കിലും ന്യൂറോൺ (ഓഫീസ്) വഴി വിവരങ്ങൾ (കോൾ) അയയ്ക്കാവുന്നതാണ്.

ഈ മാതൃക ഞങ്ങൾ എ.എൻ.എകളിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, അത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. കെട്ടിടത്തിന്റെ ഓരോ നിലയും സ്വന്തമാക്കൽ സ്വിച്ചാണ് ആവശ്യമുള്ളത്. ഒരേ നിലയിലെ ഓഫീസുകളിലേക്കും അതുപോലെ മുകളിലുള്ള താഴെയുമുള്ള സ്റ്റോർബോർഡുകളുമായി മാത്രം ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ ഓഫീസും ഒരേ നിലയിലെ മറ്റ് ഓഫീസുകളിലേക്കും നേരിട്ട് സ്റ്റോർബോർഡിലേക്കും നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കാവുന്നതാണ്. എല്ലാ പുതിയ കോളുകളും ഒന്നാം നിലയിലുള്ള സ്വിച്ച്ബോർഡിൽ ആരംഭിക്കേണ്ടതാണ്. ഓരോ ഫ്രെയിമിലേയും നമ്പറുകളിൽ ക്രമീകരിച്ച് കോൾ അവസാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പായി 15 ^ാം നിലയിലേക്ക് മാറ്റണം. ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാൻ അത് ചലനത്തിലാക്കുക.

1 നില ട്രാൻബോർഡ് ഒരു കോൾ ഇൻപുട്ട് (ഒരു നോട്ട്) ഒരു ഓഫീസിലേക്ക് അയച്ചു എന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. അടുത്ത നിലയിലേക്ക് അയയ്ക്കാൻ തയ്യാറാകുന്നതുവരെ ^{ഒന്നാം} നിലയിലെ കോൾ പിന്നീട് മറ്റ് ഓഫീസുകളിൽ (നോഡുകൾ) കൈമാറും. അപ്പോൾ കോൾ 1 സ്റ്റോർ ഫ്ലോർ സ്വിച്ച്ബോർഡിലേക്ക് തിരികെ അയയ്ക്കണം, തുടർന്ന് അതിനെ രണ്ടാമത്തെ ഫ്ലോർ സ്വിച്ച്ബോർഡിലേക്ക് കൈമാറും. ഈ നടപടികൾ ഒരൊറ്റ ഫ്ലോർ ആവർത്തിക്കണം. ഒരൊറ്റ നിലയിലെ എല്ലാ തറകളിലും ഈ നിലയിലുള്ള കോൾ അയച്ചിട്ടുണ്ട്.

ANN- കളിൽ നോഡുകൾ (ഓഫീസുകൾ) ലെയറുകളിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു (കെട്ടിടത്തിന്റെ നിലകൾ). വിവരങ്ങൾ (ഒരു കോൾ) ഇൻപുട്ട് ലേയറിലൂടെ ( ^{ഒന്നാം} നിലയും സ്വിച്ച്ബോർഡിലൂടെ) എല്ലായ്പ്പോഴും വരുന്നു, ഓരോ ലെയറിലും (തറ) അത് അടുത്തഭാഗത്തേക്ക് നീക്കുന്നതിന് മുമ്പായി അത് അയക്കുകയും പ്രോസസുചെയ്യുകയും വേണം. ഓരോ ലെയർ (ഫ്ലോർ) ആ കോളിനെ കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട വിശദാംശങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നു, തുടർന്ന് അടുത്ത ലെയറിലേക്ക് വിളിക്കുമ്പോൾ ഫലം അയയ്ക്കുന്നു. കോൾ ഔട്ട്പുട്ട് ലേയറിൻറെ (പതിനഞ്ചാം നിലയും സ്വിച്ച്ബോർഡും) എത്തുമ്പോൾ, അതിൽ 1-14 ലെയറുകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. 15- ^ആം ലെയറിലുള്ള നോഡുകൾ (ഓഫീസുകൾ) ഒരു ഉത്തരം അല്ലെങ്കിൽ റിസപ്ഷൻ (ഔട്ട്പുട്ട്) ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് എല്ലാ ലെയറുകളിലും (നിലകൾ) നിന്ന് ഇൻപുട്ട്, പ്രോസസ്സിംഗ് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്

മെഷീൻ പഠന വിഭാഗത്തിൻകീഴിൽ ഒരുതരം സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾ. വാസ്തവത്തിൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്കളുടെ ഗവേഷണവും പുരോഗതിയുമായ പുരോഗമനത്തിന് എംബിലെ പുരോഗതിയുടെ സുദീർഘമായ ആശയങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾ ഡാറ്റ പ്രോസസ് കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ML ന്റെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും, പ്രോസസ്സ് കഴിയും ഡാറ്റ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ നടത്താനുള്ള കഴിവ്.

1943 ൽ വാൾട്ടർ പിറ്റ്സും വാറൺ മക്കോളൂക്കും ചേർന്ന് ആദ്യത്തെ രേഖാമൂലമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ എഎൻഎസുകളെ സൃഷ്ടിച്ചു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലും മെഷീൻ പഠനങ്ങളിലും പ്രാഥമിക താൽപര്യം ഗവേഷണം ക്രമേണ കുറഞ്ഞു, 1969 ൽ കൂടുതലോ കുറവോ ചെയ്തു. അക്കാലത്ത് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിലാക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ മതിയായ വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സർ ഉണ്ടായിരുന്നില്ല. എം.എൽ.എക്കും ന്യൂട്രൽ നെറ്റ്കൾക്കും ആവശ്യമായ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമല്ല.

ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വളർച്ചയും വിപുലീകരണവും കാലാകാലങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയിൽ വൻതോതിലുള്ള വർദ്ധനവ് (അതോടൊപ്പം ഇന്റർനെറ്റിലൂടെയുള്ള വൻതോതിലുള്ള അളവിലുള്ള ഡാറ്റകൾ) ആ ആധുനിക വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിച്ചു. കേവലം കുറച്ച് പേര് മാത്രം പേര് - മുഖം തിരിച്ചറിയൽ , ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, തിരയൽ, റിയൽ ടൈം ലാംഗ്വേജ് എന്നിവ പോലുള്ള ദിവസങ്ങളിൽ കാണുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്കളും ML ഉം ഇപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉദാഹരണങ്ങൾ

ടെക്നോളജിനുള്ളിലെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു വിഷയമാണ് ANN, എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഓരോ ദിവസവും ഞങ്ങളുടെ ജീവിതത്തെ ബാധിക്കുന്ന വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന മാർഗ്ഗങ്ങൾ കാരണം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിന് അൽപ്പസമയം ചെലവഴിക്കുന്നത് മൂല്യവത്താണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിലവിൽ വിവിധ വ്യവസായങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവിടെയുണ്ട്:

• ധനകാര്യം: കറൻസി വിനിമയ നിരക്കുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്റ്റോക്ക് മാര്ക്കറ്റില് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പിന്നിലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയിലും അവര് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.
• മെഡിസിൻ: ന്യൂറൽ നെറ്റ്കളുടെ ഇമേജ് പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കഴിവ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സംഭാവനയാണ്. ഇത് കൃത്യമായ സ്ക്രീനിനെ സഹായിക്കുന്നു. അത്തരം ഒരു തരം കാൻസറാണ് ക്ഷതമേറ്റ മെലനോമ, ഏറ്റവും ഗുരുതരവും മാരകമായതുമായ ചർമ്മത്തിലെ ക്യാൻസറാണ്. നേരത്തേയുള്ള ഘട്ടങ്ങളിൽ മെലനോമയെ തിരിച്ചറിയുക, അത് വ്യാപിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ തരം കാൻസർ രോഗികളെ അടിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല സാധ്യത നൽകുന്നു.
• കാലാവസ്ഥ: ഗുരുതരമായ അപകടകരവും അപകടകരവുമായ കാലാവസ്ഥാ സംഭവഗതികൾ കഴിയുന്നത്ര വേഗത്തിലും കൃത്യമായും സൂചിപ്പിക്കുന്ന അന്തരീക്ഷ മാറ്റങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് ജീവിതത്തെ രക്ഷപ്പെടുത്താൻ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഉപഗ്രഹവും, റഡാർ ഇമേജുകളും റിയൽ ടൈം പ്രോസസിംഗിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഇത് ചുഴലിക്കാറ്റ്, സൈക്ലോണുകളുടെ ആദ്യകാല രൂപങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ മാത്രമല്ല, കാറ്റിന്റെ വേഗതയും, ദിശയിൽ രൂപപ്പെടുന്ന ചലനാശയവും, ചുറ്റുപാടുമുള്ള സൂര്യാസ്തമത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ചുഴലിക്കാറ്റുകൾ ദുരന്തത്തെക്കാൾ ശക്തവും അപകടകരവുമായ കാലാവസ്ഥാ ചില സംഭവങ്ങൾ - പലപ്പോഴും പെട്ടെന്ന്, വിനാശകരമായ, അപകടകരമാണ്.