న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి? కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల పరిచయం



న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అంటే ఏమిటో ఈ బ్లాగ్ మీకు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు సంక్లిష్ట డేటా-ఆధారిత సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించగలదో మీకు పరిచయం చేస్తుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పురోగతితో, అధిక రహదారిని తీసుకుంది. డీప్ లెర్నింగ్ భారీ డేటా సెట్లను ఉపయోగించే సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి నిర్మించిన అత్యంత అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానంగా పరిగణించబడుతుంది. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అంటే ఏమిటో ఈ బ్లాగ్ మీకు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు సంక్లిష్ట డేటా-ఆధారిత సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించగలదో మీకు పరిచయం చేస్తుంది.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ గురించి లోతైన జ్ఞానం పొందడానికి, మీరు ప్రత్యక్షంగా నమోదు చేసుకోవచ్చు 24/7 మద్దతు మరియు జీవితకాల ప్రాప్యతతో ఎడురేకా చేత.





ఇందులో పొందుపరచబడే అంశాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది బ్లాగ్:

  1. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి?
  2. డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
  3. AI, ML మరియు, DL మధ్య వ్యత్యాసం
  4. డీప్ లెర్నింగ్ అవసరం
  5. డీప్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేసు
  6. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఎలా పని చేస్తాయి?
  7. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఉదాహరణతో వివరించబడింది

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క సాధారణ నిర్వచనం

మానవ మెదడుకు అనుగుణంగా రూపొందించబడింది, a మానవ మెదడు యొక్క కార్యాచరణను అనుకరించటానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నిర్మించబడింది . మానవ మెదడు బహుళ న్యూరాన్లతో రూపొందించబడిన ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్, అదేవిధంగా, ఒక ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (ANN) బహుళ పెర్సెప్ట్రాన్‌లతో రూపొందించబడింది (తరువాత వివరించబడింది).



నాడీ నెట్‌వర్క్ మూడు ముఖ్యమైన పొరలను కలిగి ఉంటుంది:

  • ఇన్‌పుట్ లేయర్: పేరు సూచించినట్లుగా, ఈ పొర ప్రోగ్రామర్ అందించిన అన్ని ఇన్‌పుట్‌లను అంగీకరిస్తుంది.
  • దాచిన పొర: ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ మధ్య హిడెన్ లేయర్స్ అని పిలువబడే పొరల సమితి. ఈ పొరలో, గణనలను నిర్వహిస్తారు, దీని ఫలితంగా అవుట్పుట్ వస్తుంది.
  • అవుట్పుట్ లేయర్: ఇన్పుట్లు దాచిన పొర ద్వారా పరివర్తనల శ్రేణి ద్వారా వెళతాయి, చివరికి దీని ద్వారా పంపిణీ చేయబడిన అవుట్పుట్ వస్తుంది పొర.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఎలా పనిచేస్తుందో లోతుగా తెలుసుకోవడానికి ముందు, డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం.



లోతైన అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అధునాతన క్షేత్రం, ఇది బహుళ-డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క విశ్లేషణతో కూడిన అధిక-గణన వినియోగ కేసులను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల భావనలను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తుంది, చాలా తక్కువ మానవ జోక్యం అవసరమని నిర్ధారించుకుంటుంది.

కాబట్టి డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

డీప్ లెర్నింగ్ ఒక అధునాతనమైనది కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అని పిలువబడే మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరణ పొందిన అల్గోరిథంలను ఉపయోగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉప-క్షేత్రం.

AI, ML మరియు DL మధ్య వ్యత్యాసం (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ vs మెషిన్ లెర్నింగ్ vs డీప్ లెర్నింగ్)

ప్రజలు తరచూ అలా అనుకుంటారు , , మరియు లోతైన అభ్యాసం అవి సాధారణ అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్నందున ఒకే విధంగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, సిరి అనేది AI, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క అనువర్తనం.

కాబట్టి ఈ సాంకేతికతలు ఎలా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయి?

  • కృత్రిమ మేధస్సు మానవుల ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి యంత్రాలను పొందే శాస్త్రం.
  • యంత్ర అభ్యాస ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపసమితి, ఇది డేటాను తినిపించడం ద్వారా యంత్రాలను నిర్ణయాలు తీసుకోవడంపై దృష్టి పెడుతుంది.
  • లోతైన అభ్యాసం మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి, ఇది సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల భావనను ఉపయోగిస్తుంది.

AI మొత్తానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన రంగాలు. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ ఎయిడ్స్ కృత్రిమ మేధస్సును పరిష్కరించడానికి అల్గోరిథంలు మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల సమితిని అందించడం ద్వారా డేటా ఆధారిత సమస్యలు.

ఇప్పుడు మీకు బేసిక్స్ గురించి బాగా తెలుసు, డీప్ లెర్నింగ్ అవసరం ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం.

జావాలో స్ట్రింగ్ స్థిరమైన పూల్

డీప్ లెర్నింగ్ అవసరం: సాంప్రదాయ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు మరియు సాంకేతికతల పరిమితులు

మెషిన్ లెర్నింగ్ సాంకేతిక ప్రపంచంలో ఒక ప్రధాన పురోగతి, ఇది మార్పులేని మరియు సమయం తీసుకునే పనుల ఆటోమేషన్‌కు దారితీసింది, ఇది సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడంలో మరియు తెలివిగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడింది. అయినప్పటికీ, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో కొన్ని లోపాలు ఉన్నాయి, ఇవి డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఆవిర్భావానికి దారితీశాయి.

యంత్ర అభ్యాసం యొక్క కొన్ని పరిమితులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

  1. అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం సాధ్యం కాలేదు: మెషిన్ లెర్నింగ్ చిన్న వేరియబుల్స్ కలిగి ఉన్న డేటా యొక్క చిన్న కొలతలు మాత్రమే ప్రాసెస్ చేయగలదు. మీరు 100 వేరియబుల్స్ కలిగిన డేటాను విశ్లేషించాలనుకుంటే, అప్పుడు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడదు.
  2. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ మాన్యువల్: మీకు 100 ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ ఉన్న వినియోగ కేసును పరిగణించండి మరియు మీరు ముఖ్యమైన వాటిని మాత్రమే తగ్గించాలి. ఇది చేయుటకు మీరు ప్రతి వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని మానవీయంగా అధ్యయనం చేయాలి మరియు అవుట్‌పుట్‌ను అంచనా వేయడంలో ముఖ్యమైనవి ఏమిటో గుర్తించాలి. ఈ పని డెవలపర్‌కు చాలా శ్రమతో కూడుకున్నది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది.
  3. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ చేయడానికి అనువైనది కాదు: ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్కు హై-డైమెన్షనల్ డేటా అవసరం కాబట్టి, ఇమేజ్ డేటా సెట్స్‌ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడదు, ఇది పరిమితం చేయబడిన లక్షణాలతో డేటా సెట్‌లకు మాత్రమే అనువైనది.

మేము లోతుల్లోకి రాకముందు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, డీప్ లెర్నింగ్ అమలు చేయబడిన వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగ కేసును పరిశీలిద్దాం.

డీప్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ / అప్లికేషన్స్

పేపాల్ నాలుగు బిలియన్ లావాదేవీల నుండి 170 మిలియన్లకు పైగా కస్టమర్ల ద్వారా 5 235 బిలియన్ల చెల్లింపులను ప్రాసెస్ చేస్తుందని మీకు తెలుసా? ఇతర కారణాలతో పాటు మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి ఇది ఈ విస్తారమైన డేటాను ఉపయోగిస్తుంది.

డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల సహాయంతో, పేపాల్ ఒక నిర్దిష్ట లావాదేవీ మోసపూరితమైనదా కాదా అని to హించడానికి దాని డేటాబేస్లలో నిల్వ చేయబడిన మోసం యొక్క నమూనాలను సమీక్షించడంతో పాటు, వారి కస్టమర్ యొక్క కొనుగోలు చరిత్ర నుండి డేటాను తవ్వారు.

ఈ సంస్థ సుమారు 10 సంవత్సరాలుగా డీప్ లెర్నింగ్ & మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీపై ఆధారపడుతోంది. ప్రారంభంలో, మోసం పర్యవేక్షణ బృందం సాధారణ, సరళ నమూనాలను ఉపయోగించింది. కానీ కొన్ని సంవత్సరాలుగా కంపెనీ డీప్ లెర్నింగ్ అనే అధునాతన మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీకి మారిపోయింది.

పేపాల్, కే వాంగ్ వద్ద మోసం రిస్క్ మేనేజర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్:

'మరింత ఆధునిక, అధునాతన యంత్ర అభ్యాసం నుండి మనం ఆనందించేది చాలా ఎక్కువ డేటాను వినియోగించడం, పొరలు మరియు సంగ్రహణ పొరలను నిర్వహించడం మరియు సరళమైన సాంకేతికత చూడలేని విషయాలను 'చూడగలగడం', మానవులు కూడా చూడలేరు. '

సరళమైన సరళ నమూనా 20 వేరియబుల్స్‌ను వినియోగించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అయితే, డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీతో వేలాది డేటా పాయింట్లను అమలు చేయవచ్చు. కాబట్టి, అమలు చేయడం ద్వారా డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ, పేపాల్ చివరకు ఏదైనా లావాదేవీలను గుర్తించడానికి మిలియన్ల లావాదేవీలను విశ్లేషించగలదు కార్యాచరణ.

తోలుబొమ్మ vs చెఫ్ vs డాకర్

ఇప్పుడు ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క లోతుల్లోకి వెళ్లి అవి ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకుందాం.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఎలా పనిచేస్తుంది?

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము దానిని విచ్ఛిన్నం చేయాలి మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క అత్యంత ప్రాధమిక యూనిట్‌ను అర్థం చేసుకోవాలి, అనగా పెర్సెప్ట్రాన్.

పెర్సెప్ట్రాన్ అంటే ఏమిటి?

పెర్సెప్ట్రాన్ అనేది సరళ డేటాను వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించే ఒకే పొర న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. ఇది 4 ముఖ్యమైన భాగాలను కలిగి ఉంది:

  1. ఇన్‌పుట్‌లు
  2. బరువులు మరియు బయాస్
  3. సమ్మషన్ ఫంక్షన్
  4. సక్రియం లేదా పరివర్తన ఫంక్షన్

పెర్సెప్ట్రాన్ వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక తర్కం క్రింది విధంగా ఉంది:

ఇన్పుట్ పొర నుండి అందుకున్న ఇన్పుట్లు (x) వాటి కేటాయించిన బరువులతో గుణించబడతాయి w. అప్పుడు గుణించిన విలువలు వెయిటెడ్ మొత్తాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. ఇన్‌పుట్‌ల యొక్క బరువు మొత్తం మరియు వాటి బరువులు సంబంధిత యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌కు వర్తించబడతాయి. ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఇన్పుట్ను సంబంధిత అవుట్పుట్కు మ్యాప్ చేస్తుంది.

లోతైన అభ్యాసంలో బరువులు మరియు పక్షపాతం

ప్రతి ఇన్‌పుట్‌కు మనం ఎందుకు బరువులు కేటాయించాలి?

నెట్‌వర్క్‌కు ఇన్‌పుట్ వేరియబుల్ అందించిన తర్వాత, యాదృచ్ఛికంగా ఎంచుకున్న విలువ ఆ ఇన్‌పుట్ యొక్క బరువుగా కేటాయించబడుతుంది. ప్రతి ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క బరువు ఫలితాన్ని అంచనా వేయడంలో ఆ ఇన్పుట్ ఎంత ముఖ్యమో సూచిస్తుంది.

మరోవైపు, బయాస్ పరామితి, క్రియాశీలత ఫంక్షన్ వక్రతను ఖచ్చితమైన అవుట్పుట్ సాధించే విధంగా సర్దుబాటు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

సమ్మషన్ ఫంక్షన్

ఇన్పుట్లకు కొంత బరువు కేటాయించిన తర్వాత, సంబంధిత ఇన్పుట్ మరియు బరువు యొక్క ఉత్పత్తి తీసుకోబడుతుంది. ఈ ఉత్పత్తులన్నింటినీ జోడించడం వల్ల మాకు వెయిటెడ్ సమ్ లభిస్తుంది. ఇది సమ్మషన్ ఫంక్షన్ ద్వారా జరుగుతుంది.

సక్రియం ఫంక్షన్

ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ల యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం బరువు మొత్తాన్ని అవుట్‌పుట్‌కు మ్యాప్ చేయడం. టాన్హ్, రెలు, సిగ్మోయిడ్ వంటి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు పరివర్తన ఫంక్షన్లకు ఉదాహరణలు.

పెర్సెప్ట్రాన్స్ యొక్క విధుల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, మీరు దీని ద్వారా వెళ్ళవచ్చు బ్లాగ్.

మాకు ముందు ఈ బ్లాగును మూసివేయండి, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక సాధారణ ఉదాహరణ తీసుకుందాం.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఒక ఉదాహరణతో వివరించబడ్డాయి

చిత్రాలను రెండు తరగతులుగా వర్గీకరించే ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (ANN) ను మీరు నిర్మించాల్సిన దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి:

  • క్లాస్ ఎ: వ్యాధి లేని ఆకుల చిత్రాలను కలిగి ఉంటుంది
  • క్లాస్ బి: వ్యాధి ఆకుల చిత్రాలను కలిగి ఉంటుంది

కాబట్టి మీరు ఆకులను వ్యాధి మరియు వ్యాధి లేని పంటలుగా వర్గీకరించే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఎలా సృష్టిస్తారు?

ఇన్పుట్ను సులభంగా ప్రాసెస్ చేయగల విధంగా ప్రాసెస్ చేయడం మరియు మార్చడం ద్వారా ఈ ప్రక్రియ ఎల్లప్పుడూ ప్రారంభమవుతుంది. మా విషయంలో, ప్రతి ఆకు చిత్రం చిత్రం యొక్క పరిమాణాన్ని బట్టి పిక్సెల్‌లుగా విభజించబడుతుంది.

ఉదాహరణకు, చిత్రం 30 నుండి 30 పిక్సెల్‌లతో కూడి ఉంటే, అప్పుడు మొత్తం పిక్సెల్‌ల సంఖ్య 900 అవుతుంది. ఈ పిక్సెల్‌లను మాత్రికలుగా సూచిస్తారు, తరువాత అవి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క ఇన్‌పుట్ పొరలో ఇవ్వబడతాయి.

ఆలోచనలను నిర్మించడంలో మరియు కనెక్ట్ చేయడంలో మా మెదడుల్లో న్యూరాన్లు ఎలా ఉన్నాయో, ఇన్పుట్లను అంగీకరించే మరియు వాటిని ఇన్పుట్ లేయర్ నుండి దాచిన మరియు చివరకు అవుట్పుట్ లేయర్కు పంపించడం ద్వారా వాటిని ప్రాసెస్ చేసే పర్సెప్ట్రాన్లు ANN లో ఉన్నాయి.

ఇన్పుట్ ఇన్పుట్ పొర నుండి దాచిన పొరకు పంపబడినప్పుడు, ప్రతి ఇన్పుట్కు ప్రారంభ యాదృచ్ఛిక బరువు కేటాయించబడుతుంది. ఇన్‌పుట్‌లు వాటి సంబంధిత బరువులతో గుణించబడతాయి మరియు వాటి మొత్తం తదుపరి దాచిన పొరకు ఇన్‌పుట్‌గా పంపబడుతుంది.

ఇక్కడ, ప్రతి పర్సెప్ట్రాన్‌కు బయాస్ అనే సంఖ్యా విలువ కేటాయించబడుతుంది, ఇది ప్రతి ఇన్‌పుట్ యొక్క వెయిటేజీతో ముడిపడి ఉంటుంది. ఇంకా, ప్రతి పెర్సెప్ట్రాన్ యాక్టివేషన్ లేదా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ ఫంక్షన్ ద్వారా పంపబడుతుంది, ఇది ఒక నిర్దిష్ట పెర్సెప్ట్రాన్ సక్రియం అవుతుందో లేదో నిర్ణయిస్తుంది.

తదుపరి పొరకు డేటాను ప్రసారం చేయడానికి సక్రియం చేయబడిన పెర్సెప్ట్రాన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ పద్ధతిలో, పర్సెప్ట్రాన్లు అవుట్పుట్ పొరకు చేరే వరకు డేటా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా ప్రచారం చేయబడుతుంది (ఫార్వర్డ్ ప్రచారం).

అవుట్పుట్ లేయర్ వద్ద, సంభావ్యత ఉద్భవించింది, ఇది డేటా క్లాస్ ఎ లేదా క్లాస్ బికి చెందినదా అని నిర్ణయిస్తుంది.

సరళంగా అనిపిస్తుంది, కాదా? బాగా, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వెనుక ఉన్న భావన పూర్తిగా మానవ మెదడు పనితీరుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీకు వివిధ గణిత అంశాలు మరియు అల్గోరిథంల గురించి లోతైన జ్ఞానం అవసరం. మీరు ప్రారంభించడానికి బ్లాగుల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

పైథాన్ కోసం అణువును ఎలా ఉపయోగించాలి
  1. డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి? లోతైన అభ్యాసంతో ప్రారంభించండి
  2. పైథాన్‌తో డీప్ లెర్నింగ్: బిగినర్స్ డీప్ లెర్నింగ్‌కు గైడ్

మీరు ఈ బ్లాగుకు సంబంధించినది అనిపిస్తే, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న 250,000 మందికి పైగా సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. ఎడ్యురేకా డీప్ లెర్నింగ్ విత్ టెన్సార్ ఫ్లో సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు, సాఫ్ట్‌మాక్స్ ఫంక్షన్, ఆటో-ఎన్‌కోడర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్‌జ్మాన్ మెషిన్ (ఆర్‌బిఎమ్) వంటి అంశాలతో పాటు రియల్ టైమ్ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు అసైన్‌మెంట్‌లను ఉపయోగించి ప్రాథమిక మరియు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అభ్యాసకులు సహాయపడుతుంది.