जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी हमारे रोजमर्रा के जीवन में मिनट-दर-मिनट एकीकृत होती जा रही है, कंपनियां चीजों को सरल बनाने के लिए शिक्षण एल्गोरिदम पर तेजी से भरोसा कर रही हैं।
इन तकनीकों का वर्णन करने के लिए एआई तकनीक, पैटर्न पहचान, पर्यवेक्षित शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क सभी का उपयोग किया जाता है। कंप्यूटर विज्ञान में, AI और तंत्रिका नेटवर्क दो ऐसी धारणाएँ हैं। एआई एक व्यापक शब्द है जिसमें विभिन्न प्रकार के उप-क्षेत्र शामिल हैं। डीप लर्निंग में तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं।
एआई बनाम न्यूरल नेटवर्क
एआई और तंत्रिका नेटवर्क के बीच मुख्य अंतर यह है कि एआई, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो अपनी बुद्धि के साथ चतुर कंप्यूटरों का अध्ययन और विकास करता है। इसके विपरीत, एक तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम नेटवर्क की एक संरचना है जो उनकी बुद्धिमत्ता का अनुमान लगाने के लिए वास्तविक संवेदी प्रणालियों के अनुरूप होता है।
अपने सबसे बुनियादी रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उस बुद्धिमत्ता को संदर्भित करती है जो सिस्टम के पास होती है और प्रदर्शित होती है। वे अपने पर्यावरण का अवलोकन और मूल्यांकन करके इसे पूरा करते हैं। इन निष्कर्षों के आधार पर, वे फिर इस तरह से कार्य करते हैं जो एक निश्चित लक्ष्य प्राप्त करने की संभावनाओं को अनुकूलित करता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क इस दृष्टिकोण के केंद्र में हैं।
मस्तिष्क की संरचना ने तंत्रिका नेटवर्क को प्रेरित किया। तंत्रिका नेटवर्क में दृढ़ता से जुड़ी हुई चीजें शामिल होती हैं जिन्हें इकाइयों या नोड्स के रूप में जाना जाता है। गहन शिक्षण तकनीकों में तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं। इसका मुख्य फोकस जटिल समस्याओं को सुलझाने पर है। तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का एक संग्रह है जो मशीन लर्निंग के लिए डेटा मॉडल करने के लिए न्यूरॉन्स का उपयोग करता है।
एआई और न्यूरल नेटवर्क के बीच तुलना तालिका
| पैरामीटर्स | AI | तंत्रिका नेटवर्क |
| परिभाषा | तंत्रिका नेटवर्क एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो डेटा को मॉडल करने के लिए न्यूरॉन्स के ग्राफ़ का उपयोग करता है। | यह कार्यक्षमता के संदर्भ में जानवरों के न्यूरॉन्स के आधार पर संबंधित नोड्स की एक श्रृंखला है। |
| उद्देश्य | यह मशीनी बुद्धि को स्थापित करने की अवधारणा है जो मनुष्यों की तुलना में एक या अधिक बुद्धिमानों जितनी बुद्धिमान है। | एआई अनुप्रयोगों में गहन शिक्षण, पाठ विश्लेषण, कंप्यूटर दृष्टि और विश्लेषणात्मक सोच शामिल हैं। |
| भरोसे का | यह तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है। | यह AI पर निर्भर नहीं है. |
| शिक्षा और प्रशिक्षण | इसे प्रशिक्षित करना काफी आसान है. | तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए लंबी अवधि की आवश्यकता होती है। |
| का उपयोग करता है | यह संबंधित नोड्स की एक श्रृंखला है जो कार्यक्षमता के संबंध में पशु न्यूरॉन्स के आधार पर शिथिल रूप से तैयार की गई है। | तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें धोखाधड़ी का पता लगाना, कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और चरित्र पहचान शामिल है |
AI क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जो मशीन इंटेलिजेंस पर भी आधारित है, उन रोबोटों का अध्ययन है जो मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहरा सकते हैं। यह ऐसी बुद्धिमान मशीनों के निर्माण की अवधारणा है जो मनुष्यों जितनी ही चतुर हों, यदि उनसे अधिक चतुर न हों।
डिजिटल कंप्यूटर के आगमन के साथ यह आम बात हो गई है। एआई कंप्यूटर विज्ञान का एक उपक्षेत्र है जो ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है जो व्यक्तियों के साथ या उनकी तुलना में तेजी से परिणाम प्राप्त करते हैं, इस बात की परवाह किए बिना कि क्या ये कंप्यूटर वास्तव में लोगों की तरह ही सोचते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई अलग-अलग प्रकार, आकार और एल्गोरिदम हैं। एआई अब हर जगह पाया जाता है, उद्योगों से लेकर कक्षाओं से लेकर बैंकिंग और क्लीनिकों तक, टीवी से लेकर आपके हेयरब्रश तक, आपके सेलफोन में माइक्रोचिप्स से लेकर आपके द्वारा चलाए जाने वाले ऑटोमोबाइल तक और सिरी से इको तक।
Google के इंटेलिजेंस पूर्वानुमान, ग्रैब और उबर जैसे परिवहन ऐप, एआई ऑटोपायलट का उपयोग करने वाले विमान आदि एआई उपयोग के उदाहरण हैं।
AI अब उपलब्ध सबसे परिष्कृत तकनीकों में से एक है। यह अन्य शिक्षण विधियों की तुलना में सबसे जल्दी सीखने में से एक है। इसके अलावा, यह सबसे कुशल और उत्पादक प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
वाक्यांश "तंत्रिका नेटवर्क" में स्तनपायी मस्तिष्क को शामिल करने वाले जैविक तंत्रिका पर आधारित निर्मित अंतःसंबंधित न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क शामिल है। इसने अधिकांश वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए आधार के रूप में कार्य किया।
एआई के वर्तमान प्रभाव और उपयोग तंत्रिका नेटवर्क द्वारा प्रदान किए गए विशिष्ट गुणों, जैसे कि सीखने के एल्गोरिदम और गहन शिक्षण, के विकास से ज्यादा कुछ नहीं हैं। तंत्रिका नेटवर्क एक सुस्थापित प्रतिमान है जिसकी जड़ें कंप्यूटर विज्ञान, सूचना प्रौद्योगिकी और इंजीनियरिंग सहित विभिन्न क्षेत्रों में हैं।
एक तंत्रिका नेटवर्क जानवरों के न्यूरॉन्स से संबंधित कार्यक्षमता वाले लिंक्ड नोड्स से बना होता है। न्यूरल नेटवर्क को विभिन्न अनुप्रयोगों में नियोजित किया जा रहा है, जिसमें समस्या समाधान, उपयोगकर्ता अनुसंधान, डेटा सत्यापन, बिक्री योजना और जोखिम शमन शामिल हैं।
जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क, मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन, हैब्सबर्ग सिस्टम और सपोर्ट वेक्टर नेटवर्क सभी तंत्रिका नेटवर्क के उदाहरण हैं। मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला और प्रभावी तंत्रिका नेटवर्क है।
हालाँकि, AI की तुलना में, तंत्रिका नेटवर्क में कई कमियाँ हैं। कार्यों को निष्पादित करने से पहले इस नेटवर्क को बहुत लंबी अवधि तक प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इसके अलावा, पहले की तुलना में यह अपने परिणामों में कम प्रभावी है।
एआई और न्यूरल नेटवर्क के बीच मुख्य अंतर
- एआई सिस्टम एक व्यापक शब्द है जो ऐसी मशीनें बनाने के लक्ष्य को संदर्भित करता है जो समझदारी से काम करती हैं, भले ही वे कार्य करने के लिए स्मार्ट एल्गोरिदम का उपयोग करते हों। इसके विपरीत, न्यूरल नेटवर्क मशीन इंटेलिजेंस बनाने की एक विशिष्ट विधि है जिसमें इंटेलिजेंस को अलग-अलग (या समान) परतों में न्यूरॉन्स से जुड़ने वाले भार के रूप में एन्कोड किया जाता है।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तात्पर्य अपनी बुद्धि वाले रोबोट से है, जबकि एक तंत्रिका नेटवर्क किसी जानवर के मस्तिष्क की बुद्धि की नकल करता है।
- AI कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क AI पर निर्भर नहीं होता है।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता को ऐसी किसी भी चीज़ के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो जीवन की नकल करती है। इसके विपरीत, तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है। वे डेटा उदाहरणों को देखकर "सीखते हैं"।
- कंप्यूटर जो चेकरबोर्ड और शतरंज जैसे गेम खेल सकते हैं और एल्गोरिदम जो भाषा की व्याख्या और नकल कर सकते हैं, पहले एआई अनुप्रयोगों में से थे। यद्यपि तंत्रिका नेटवर्क कार्बनिक तंत्रिका सर्किटरी के डिजाइन को दोहराते हैं, गहरे तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क मॉडलिंग के लिए प्राकृतिक विकल्प हैं।
निष्कर्ष
इस डिजिटल युग की सबसे जरूरी तकनीक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधुनिक सभ्यता का एक अविभाज्य घटक बन गई है। यह आपके डिवाइस की चिप से लेकर आपकी कार के जीपीएस डिवाइस, सिरी और एलेक्सा की आवाज़, स्वायत्त ड्रोन के दिमाग, मौसम संबंधी भविष्यवाणी करने वाले जादूगरों और सर्जिकल सहायकों के हाथों तक हर चीज़ में है।
तंत्रिका नेटवर्क वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्र में एक मशीन सीखने का प्रकार है। वे निर्मित तंत्रिका कोशिकाओं की एक प्रणाली का उल्लेख करते हैं जो पशु मस्तिष्क से युक्त कार्बनिक तंत्रिका नेटवर्क से प्रेरित है।
संदर्भ
मैंने आपको मूल्य प्रदान करने के लिए इस ब्लॉग पोस्ट को लिखने में बहुत मेहनत की है। यदि आप इसे सोशल मीडिया पर या अपने मित्रों/परिवार के साथ साझा करने पर विचार करते हैं, तो यह मेरे लिए बहुत उपयोगी होगा। साझा करना है ♥️
