तंत्रिका नेटवर्क (Neural networking)

                                                            
how neural network work in Hindi language 

डेटा को पूरा करने के लगभग सभी उद्देश्यों की नींव होने के साथ, कोई फर्क नहीं पड़ता कि उद्योग का प्रकार क्या है - लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करने वाली सही तकनीकों का होना समय की आवश्यकता है। उपलब्ध डेटा का सर्वोत्तम संभव उपयोग करने के लिए संगठन कई उपकरणों और तकनीकों पर भरोसा करते हैं। जहां तक ​​डेटा का सवाल है, कुछ ऐसे शब्द हैं जो हमें नियमित रूप से सुनने को मिलते हैं - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा, डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स आदि। फिर भी आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला एक और शब्द है - तंत्रिका नेटवर्क। इस अवधारणा की गहरी समझ रखना थोड़ा चुनौतीपूर्ण है। खैर, अब और नहीं! तंत्रिका नेटवर्क के बारे में विस्तार से जानने के लिए पढ़ते रहें - डेटा की जादुई दुनिया में मूल बातें से लेकर इसके अनुप्रयोगों तक!

तंत्रिका नेटवर्क की अवधारणा कोई ऐसी चीज नहीं है जो एक या दो साल पहले की है। यह अब एक दशक से अधिक समय से अस्तित्व में है। तंत्रिका नेटवर्क की अपार लोकप्रियता का कारण यह है कि अंत में दिया गया प्रदर्शन किस प्रकार का है दिन। जिस क्षण इन नेटवर्कों ने अधिकांश कार्यों में मानव-समान प्रदर्शन के करीब पहुंचाया, जब उन्होंने दुनिया के हर कोने से ध्यान आकर्षित किया। पैटर्न की पहचान से लेकर मशीन लर्निंग तक - आप इसे नाम दें और तंत्रिका नेटवर्क ने आपको कवर कर दिया है। ये नेटवर्क एल्गोरिदम का आधार बनाते हैं जो उपभोक्ता मांग की भविष्यवाणी करने और माल के आगमन के समय का अनुमान लगाने में मदद करते हैं।

 तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं?

 तो हम तंत्रिका नेटवर्क से वास्तव में क्या समझते हैं? एक तंत्रिका नेटवर्क न्यूरॉन्स नामक इकाइयों या नोड्स के कनेक्शन पर आधारित होता है। कनेक्शन को किनारों कहा जाता है। ये न्यूरॉन्स मस्तिष्क में न्यूरॉन्स का मॉडल बनाते हैं। इनमें से प्रत्येक न्यूरॉन्स अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत प्रेषित कर सकते हैं। सिग्नल प्राप्त करने वाला न्यूरॉन प्रसंस्करण करता है। यहां ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह संकेत एक वास्तविक संख्या है और आउटपुट इसके इनपुट के योग का एक फलन है। तंत्रिका नेटवर्क की सबसे दिलचस्प विशेषताओं में से एक यह है कि न्यूरॉन्स और किनारों में आमतौर पर एक वजन होता है जो इस प्रकार समायोजित होता है सीखने की आय। वजन बढ़ने या घटने के साथ सिग्नल की ताकत या तो मजबूत हो जाती है या कमजोर हो जाती है।

 तंत्रिका नेटवर्क की परतें

 आमतौर पर, एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण 3 विभिन्न परत प्रकारों से किया जाता है। पहली इनपुट परत है - एक परत जो नेटवर्क में फीड किए जाने वाले डेटा को प्राप्त करती है। दूसरा चरण छिपी हुई परतों का है। यहीं पर पूरा कम्यूटेशन किया जाता है। अंतिम आउटपुट परत है जो इनपुट के दिए गए सेट के लिए आउटपुट उत्पन्न करती है। संकेत पहली (इनपुट) परत से अंतिम (आउटपुट) परत तक अपना रास्ता बनाते हैं। कुछ मामलों में, यह संभव है कि सिग्नल कई बार इन परतों से होकर गुजरे।

 तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करते हैं?

 तंत्रिका नेटवर्क को उदाहरणों को संसाधित करके प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक उदाहरण में एक ज्ञात "इनपुट" और एक "परिणाम" भी होता है। इन दोनों को तंत्रिका नेटवर्क की डेटा संरचना के भीतर ही संग्रहीत किया जाता है। जब एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जाता है, तो अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर होता है। यह है त्रुटि कहा जाता है। नेटवर्क तब प्रोग्राम किए गए नियम के आधार पर खुद को समायोजित करता है। समायोजन के बाद, दिया गया अंतिम परिणाम लक्ष्य आउटपुट के करीब होता है। बाद में, पर्याप्त समायोजन करने के बाद - प्रशिक्षण समाप्त कर दिया जाता है।

 तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग

 तंत्रिका नेटवर्क स्पष्ट व्यावसायिक उपयोग के मामलों के साथ अनुप्रयोगों का दावा करते हैं। यही कारण है कि संगठनों का झुकाव उनमें निवेश करने की ओर होता है। लॉजिस्टिक्स से लेकर ग्राहक सहायता तक, तंत्रिका नेटवर्क ने इन सभी में अपनी उपस्थिति दर्ज कराई है।

 अनुप्रयोगों की विस्तृत श्रृंखला में से, सबसे प्रमुख हैं छवि पहचान, पैटर्न पहचान, निर्णय लेने, और अनुक्रम पहचान दूसरों के बीच में।

 वित्तीय संस्थान विभिन्न कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं - धोखाधड़ी का पता लगाने, ऋण की चूक, क्रेडिट मूल्यांकन और कुछ नाम रखने के लिए।

 चिकित्सा के मोर्चे पर, तंत्रिका नेटवर्क कैंसर कोशिका विश्लेषण, आपातकालीन कक्ष परीक्षण सलाह और यहां तक ​​कि कृत्रिम अंग को करने में सहायता कर सकते हैं डिज़ाइन।

 तंत्रिका नेटवर्क ग्राहकों के व्यवहार का अध्ययन करने की क्षमता रखते हैं।

 परिवहन का तंत्रिका नेटवर्क से बहुत कुछ लेना-देना है वाहन शेड्यूलिंग, पावर रूटिंग सिस्टम, आदि इस क्षेत्र में तंत्रिका नेटवर्क के कई अनुप्रयोगों में से केवल दो हैं।

 कुल मिलाकर, तंत्रिका नेटवर्क उन कठिन समस्याओं को हल करने की क्षमता रखते हैं जो अन्यथा पारंपरिक तरीकों से संघर्ष करते थे। तंत्रिका नेटवर्क ने सभी बाधाओं को पार कर एक ऐसे चरण तक पहुंच गया है जहां हम अभी के साथ-साथ आने वाले दिनों के लिए उनके लाभ प्राप्त कर सकते हैं।