నాడీ నెట్వర్క్స్: వాట్ దే ఆర్ మరియు హౌ ఇమ్ ఇంపాక్ట్ యువర్ లైఫ్

మీ చుట్టూ ఉన్న మారుతున్న టెక్నాలజీని అర్థం చేసుకునేందుకు మీరు తెలుసుకోవలసిన అవసరం ఉంది

నాడీ నెట్వర్క్లు మానవులలో నరాల (నరాల కణాలు) ఎలా పని చేస్తాయో ఇదేవిధంగా సమాచారాన్ని (డేటా) ప్రసారం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు నేర్చుకోవటానికి రూపకల్పన చేయబడిన యూనిట్లు లేదా నోడ్ల కంప్యూటర్ నమూనాలు.

కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు

సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో, నాడీ నెట్వర్క్లు తరచుగా కృత్రిమ నాడీ వ్యవస్థలు (ANNs) లేదా నాడీ వలలు అని పిలువబడతాయి. ANN ల వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన ఏమిటంటే మానవ మెదడు అనేది చాలా క్లిష్టమైన మరియు తెలివైన "కంప్యూటర్". మెదడు ఉపయోగించే సమాచార ప్రాసెసింగ్ యొక్క నిర్మాణం మరియు వ్యవస్థకు సాధ్యమైనంతవరకు ANN లను అనుకరించడం ద్వారా, పరిశోధకులు మానవ మేధస్సును అధిగమించే లేదా అధిగమించిన కంప్యూటర్లను సృష్టించాలని భావించారు. కృత్రిమ మేధస్సు (AI), మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) మరియు లోతైన అభ్యాసంలో ప్రస్తుత పురోగతులలో నాడీ వలయాలు కీలకమైనవి.

ఎలా నాడీ నెట్వర్క్లు పని: ఒక పోలిక

ఎలా నాడీ నెట్వర్క్లు పని మరియు రెండు రకాల (జీవ మరియు కృత్రిమ) మధ్య తేడాలు, యొక్క 15-అంతస్తుల కార్యాలయ భవనం మరియు భవనం, వ్యక్తిగత అంతస్తులు, మరియు వ్యక్తిగత కార్యాలయాలు పిలుస్తుంది ఫోన్ లైన్లు మరియు స్విచ్బోర్డుల యొక్క ఉదాహరణను ఉపయోగించుకుంటాయి. మా 15-అంతస్థుల కార్యాలయ భవనంలోని ప్రతి కార్యాలయం న్యూరాన్ (కంప్యూటర్ నెట్వర్కింగ్ లేదా జీవశాస్త్రంలో నరాల కణంలో నోడ్) ను సూచిస్తుంది. ఈ భవనం అనేది 15 అంతస్తుల (నాడీ నెట్వర్క్) వ్యవస్థలో ఏర్పాటు చేయబడిన కార్యాలయాల సమితిని కలిగి ఉంటుంది.

జీవ నాడీ నెట్వర్క్లకు ఉదాహరణను వర్తింపజేయడం, కాల్స్ను స్వీకరించే స్విచ్బోర్డ్ మొత్తం భవనంలో ఏ అంతస్తులోనైనా ఏ కార్యాలయానికి అయినా కనెక్ట్ చేయడానికి పంక్తులు ఉన్నాయి. అదనంగా, ప్రతి కార్యాలయం ఏ అంతస్తులో మొత్తం భవనంలో ప్రతి ఇతర కార్యాలయానికి అనుసంధానించే పంక్తులు ఉన్నాయి. ఒక కాల్ ఇన్పుట్ (ఇన్పుట్) లో ప్రవేశించి, స్విచ్బోర్డ్ 3 ^వ అంతస్తులో ఒక కార్యాలయానికి బదిలీ చేస్తుందని ఊహించండి, ఇది నేరుగా 11 ^వ అంతస్తులో ఒక కార్యాలయానికి బదిలీ చేస్తుంది, అది నేరుగా 5 ^వ అంతస్తులో ఒక కార్యాలయానికి నేరుగా బదిలీ చేస్తుంది. మెదడులో, ప్రతి న్యూరాన్ లేదా నరాల సెల్ (కార్యాలయం) దాని వ్యవస్థలో లేదా నాడీ నెట్వర్క్ (భవనం) లో ఏ ఇతర న్యూరాన్కు నేరుగా కనెక్ట్ చేయగలదు. ఒక సమాధానం లేదా తీర్మానం (అవుట్పుట్) వచ్చేవరకు సమాచారాన్ని (కాల్) ఏదైనా ఇతర న్యూరాన్కు (కార్యాలయం) ప్రసారం చేయవచ్చు లేదా అవసరమవుతుంది.

మేము ఈ ఉదాహరణను ANN లకు వర్తింపజేసినప్పుడు, అది చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది. భవనం యొక్క ప్రతి అంతస్తు దాని స్వంత స్విచ్బోర్డ్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది అదే అంతస్తులో ఉన్న కార్యాలయాలకు, అలాగే పై అంతస్తుల్లోని పైకి మరియు క్రిందికి ఉన్న స్విచ్బోర్డులకు మాత్రమే అనుసంధానించబడుతుంది. ప్రతి కార్యాలయం నేరుగా అదే అంతస్తులో ఇతర కార్యాలయాలకు మరియు ఆ ఫ్లోర్ కోసం స్విచ్బోర్డుకు నేరుగా కనెక్ట్ చేయగలదు. అన్ని కొత్త కాల్స్ 1 వ అంతస్తులో స్విచ్బోర్డుతో ప్రారంభం కావాలి మరియు కాల్ ముగించడానికి ముందే 15 ^వ అంతస్తు వరకు సంఖ్యా క్రమంలో ప్రతి అంతస్తులో బదిలీ చేయాలి. ఇది ఎలా పని చేస్తుందో చూసేందుకు మోషన్లో ఉంచండి.

1 ^{స్ట్రీట్} ఫ్లోర్ స్విచ్బోర్డ్కు ఒక కాల్ (ఇన్పుట్) వస్తుంది మరియు 1 ^{స్టోరు} అంతస్తులో (నోడ్) ఒక కార్యాలయానికి పంపబడుతుంది. తరువాత అంతస్థుకు పంపించటానికి సిద్ధంగా ఉన్నంత వరకు కాల్ ^{మొదటి} అంతస్తులో ఇతర కార్యాలయాల (నోడ్స్) మధ్య బదిలీ అవుతుంది. అప్పుడు కాల్ తిరిగి 1 ^{స్టంప్} ఫ్లోర్ స్విచ్బోర్డ్కు పంపబడుతుంది, అది దానిని 2 ^వ ఫ్లోర్ స్విచ్బోర్డ్కు బదిలీ చేస్తుంది. ఈ దశలు ఒక్కో అంతస్తులో ఒకే అంతస్తును పునరావృతం చేస్తాయి, ఈ ప్రక్రియ ద్వారా ప్రతి అంతస్తులోనూ ఫ్లోర్ 15 వరకూ అన్ని మార్గం పై పంపించబడుతున్నాయి.

ANNs లో, నోడ్స్ (కార్యాలయాలు) పొరలలో అమర్చబడి ఉంటాయి (భవనం యొక్క అంతస్తులు). సమాచారం (కాల్) ఎల్లప్పుడూ ఇన్పుట్ పొర (1 ^{స్టెప్} ఫ్లోర్ మరియు దాని స్విచ్ బోర్డ్) ద్వారా వస్తుంది మరియు తదుపరి పొరకు వెళ్ళేముందు ప్రతి పొర (ఫ్లోర్) ద్వారా పంపబడుతుంది మరియు ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. ప్రతి పొర (ఫ్లోర్) ఆ కాల్ గురించి ఒక నిర్దిష్ట వివరాలను ప్రోసెస్ చేస్తుంది మరియు తదుపరి పొరకు కాల్తో పాటు ఫలితాన్ని పంపుతుంది. కాల్ అవుట్పుట్ లేయర్ (15 ^వ అంతస్తు మరియు దాని స్విచ్బోర్డ్) కు చేరుకున్నప్పుడు, ఇది పొరలు 1-14 నుండి ప్రాసెసింగ్ సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. 15 ^వ పొర (నేల) న నోడ్స్ (కార్యాలయాలు) ఒక ప్రత్యుత్తరం లేదా తీర్మానం (అవుట్పుట్) తో పైకి రావటానికి ఇతర పొరల (అంతస్తులు) నుండి ఇన్పుట్ మరియు ప్రాసెసింగ్ సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.

నాడీ నెట్వర్క్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్

నాడీ వలయాలు యంత్ర అభ్యాస విభాగంలో ఒక రకమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం. వాస్తవానికి, నాడీ వలయాల పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో అభివృద్ధి అభివృద్ది చెందింది, ML లో అభివృద్ది చెందుతున్న ebbs మరియు ప్రవాహాలతో కలుపబడి ఉంది. నాడీ వలయాలు డేటా ప్రాసెసింగ్ సామర్ధ్యాలను విస్తరించాయి మరియు ML యొక్క కంప్యూటింగ్ శక్తిని పెంచాయి, ప్రాసెస్ చేయగల డేటా పరిమాణాన్ని పెంచుతుంది, కానీ మరింత క్లిష్టమైన పనులు చేయగల సామర్థ్యాన్ని కూడా పెంచుతాయి.

ANN లకు మొట్టమొదటి డాక్యుమెంట్ కంప్యూటర్ మోడల్ను 1943 లో వాల్టర్ పిట్స్ మరియు వారెన్ మెక్కుల్లోచ్ రూపొందించారు. నాడీ నెట్వర్క్లలో మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో ప్రారంభ ఆసక్తి మరియు పరిశోధన చివరకు నెమ్మదిగా తగ్గింది మరియు 1969 నాటికి ఎక్కువ లేదా తక్కువగా ఉంది, పునరుద్ధరించిన ఆసక్తిని కలిగిన చిన్న చిన్న పేలుళ్లు మాత్రమే. ఈ కాలానికి చెందిన కంప్యూటర్లు మరింత వేగవంతం చేయటానికి తగినంత సమయం లేదా పెద్ద తగినంత ప్రాసెసర్లను కలిగి ఉండకపోయినా, ఎంఎల్ మరియు నాడీ వలయాల కోసం అవసరమైన విస్తారమైన మొత్తంలో కంప్యూటర్లు అందుబాటులో లేవు.

ఇంటర్నెట్ యొక్క పెరుగుదల మరియు విస్తరణతో పాటుగా కంప్యూటింగ్ శక్తిలో భారీ పెరుగుదల (మరియు ఇంటర్నెట్ ద్వారా భారీ మొత్తంలో డేటాకు యాక్సెస్) ఆ ప్రారంభ సవాళ్ళను పరిష్కరించింది. నాడీ వలయాలు మరియు ML లు ప్రతిరోజూ చూసే మరియు ఉపయోగించే టెక్నాలజీలలో కీలకమైనవి, అవి ముఖ గుర్తింపు , ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు సెర్చ్ మరియు రియల్ టైమ్ లాంగ్వేజ్ లాంగ్వేజ్ వంటివి - కొన్నింటిని మాత్రమే సూచిస్తాయి.

రోజువారీ జీవితంలో నాడీ నెట్వర్క్ ఉదాహరణలు

ANN అనేది సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో చాలా సంక్లిష్టమైన అంశం, అయినప్పటికీ, ప్రతి రోజు మన జీవితాలను ప్రభావితం చేస్తున్న మార్గాల పెరుగుతున్న సంఖ్యను అన్వేషించడానికి కొంత సమయం తీసుకుంటుంది. ఇక్కడ వివిధ రకాలైన నౌరల్ నెట్వర్క్స్ ప్రస్తుతం వేర్వేరు పరిశ్రమలచే ఉపయోగించబడుతున్నాయి:

• ఫైనాన్స్: ద్రవ్య మార్పిడి రేట్లు అంచనా వేయడానికి నాడీ వలయాలు ఉపయోగిస్తారు. స్టాక్ మార్కెట్లో ఉపయోగించిన ఆటోమేటిక్ ట్రేడింగ్ సిస్టమ్స్ వెనుక సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో వీటిని కూడా ఉపయోగిస్తారు.
• ఔషధం: నాడీ వలయాల యొక్క ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్ధ్యాలు టెక్నాలజీకి దోహదం చేశాయి, ఇది ప్రారంభ దశను గుర్తించి, క్యాన్సర్ రకాలను గుర్తించడం కష్టంగా ఉంటుంది. క్యాన్సర్ అటువంటి రకం ఇన్వాసివ్ మెలనోమా, చర్మ క్యాన్సర్ యొక్క అత్యంత తీవ్రమైన మరియు ఘోరమైన రూపంగా చెప్పవచ్చు. పూర్వ దశల్లో మెలనోమాను గుర్తించడం, ఇది వ్యాప్తి చెందటానికి ముందు, క్యాన్సర్ ఈ రకమైన రోగులను కొట్టడానికి ఉత్తమ అవకాశాలను ఇస్తుంది.
• వాతావరణం: సాధ్యమైనంత త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా సాధ్యమైనంత శక్తివంతమైన మరియు ప్రమాదకరమైన వాతావరణ సంఘటనను సూచించే వాతావరణ మార్పులను గుర్తించే సామర్థ్యం జీవితాలను కాపాడటానికి చాలా అవసరం. ఉపరితల మరియు రాడార్ చిత్రాల నిజ-సమయ ప్రాసెసింగ్లో నరాల వలయాలు చురుకుగా ఉంటాయి, ఇవి తుఫానుల మరియు తుఫానుల యొక్క ప్రారంభ నిర్మాణం మాత్రమే కాకుండా, తుఫానును సూచించే గాలి వేగం మరియు దిశలో ఆకస్మిక మార్పులను కూడా గుర్తించాయి. సుడిగాలులు కంటే బలమైన మరియు అత్యంత ప్రమాదకరమైన వాతావరణ పరిస్థితులు - తరచుగా మరింత ఆకస్మిక, విధ్వంసక, మరియు ఘోరమైన తుఫానులు కంటే.