तंत्रिका नेटवर्क का व्यापक रूप से कई क्षेत्रों में उपयोग किया गया है, जैसे भाषण पहचान, छवि वर्गीकरण, समय श्रृंखला भविष्यवाणी, अन्य। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे कच्चे डेटा से जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम हैं, और अधिक सटीक हो जाते हैं क्योंकि उन्हें अधिक उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है।
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कल्पना कीजिए कि आपके पास एक एप्लिकेशन है जो जानवरों की छवियों को पहचानता है और आप एप्लिकेशन को कुत्ते को पहचानना सिखाना चाहते हैं। आप ऐप को कुत्तों की कई तस्वीरें दिखाते हैं और कहते हैं, "यह एक कुत्ता है।" ऐप कुत्ते की छवियों की विशेषताओं का विश्लेषण करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है और समय के साथ, अन्य छवियों में कुत्ते की पहचान करना सीखता है।
जैसे-जैसे आप कुत्तों के अधिक से अधिक उदाहरण दिखाएंगे, ऐप कुत्तों को पहचानने में बेहतर और बेहतर होता जाएगा।
कम्प्यूटेशनल शक्ति में प्रगति और प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता के कारण, हाल के वर्षों में तंत्रिका नेटवर्क तेजी से लोकप्रिय हो गए हैं। यदि आप विषय के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो आप इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कौरविल की पुस्तक "डीप लर्निंग" देख सकते हैं, जिसे इस क्षेत्र में एक संदर्भ माना जाता है, या लेख "मशीन लर्निंग के बारे में जानने के लिए कुछ उपयोगी बातें" देख सकते हैं। पेड्रो डोमिंगोस द्वारा, जो विषय का एक सुलभ परिचय प्रदान करता है।
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*इस लेख का पाठ आंशिक रूप से किसके द्वारा तैयार किया गया था? ChatGPTद्वारा विकसित एक कृत्रिम बुद्धि-आधारित भाषा मॉडल OpenAI. पाठ प्रविष्टियाँ किसके द्वारा बनाई गई थीं? Curto समाचार और प्रतिक्रियाएँ जानबूझकर पूर्ण रूप से पुन: प्रस्तुत की गईं। से उत्तर ChatGPT स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और किसी की राय का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं OpenAI या मॉडल से जुड़े लोग. प्रकाशित सामग्री की सारी जिम्मेदारी आपकी होगी Curto समाचार.
