Neural Network:न्यूरल नेटवर्क काय आहे? व कसे कार्य करते संपूर्ण माहिती

• कल्पना करा की तुम्ही तुमच्या पाळीव पोपटाला बोलण्याचे प्रशिक्षण देत आहात. तुम्ही संयमाने शब्द आणि वाक्प्रचारांची पुनरावृत्ती करता आणि हळूहळू पोपट त्यांची नक्कल करू लागतो. मशीन लर्निंग हे बरंच काही सेम आहे! प्रत्येक कार्यासाठी स्पष्ट प्रोग्रामिंगची आवश्यकता न ठेवता संगणकाला शिकवण्याचा हा एक उत्तम मार्ग आहे.
• मशीन लर्निंग कसे कार्य करते :

1. मशीनला फीडिंग: तुम्ही संगणकाला भरपूर डेटा देता, जसे की तुमच्या पोपटला अनेक शब्द किंवा चित्रे दाखवता. हा डेटा चित्रे, मजकूर किंवा ध्वनी देखील असू शकतो.
2. उदाहरणाद्वारे शिकणे: संगणक नमुने आणि कनेक्शन शोधत डेटाचे विश्लेषण करतो. हे असे आहे की तुमचा पोपट शब्द व आवाज यामध्ये संबंध शोधत आहे.
3. अधिक हुशार होणे: कालांतराने, संगणक हे नमुने ओळखण्यात अधिक चांगले बनतो. त्यानंतर हे ज्ञान वा माहिती नवीन डेटावर अंदाज किंवा निर्णय घेण्यासाठी वापरू शकतो. हे असेच आहे की तुमचा पोपट अखेरीस स्वतःहून नवीन शब्द शिकतो.

न्यूरल नेटवर्क हे मशीन लर्निंगमध्ये वापरले जाणारे एक शक्तिशाली साधन आहे. ते मानवी मेंदूने प्रेरित असलेल्या अति-जटिल आवृत्त्यांसारखे आहेत. ते कसे तयार होते ते येथे वाचा:

तुमच्या डोक्यात मेंदूच्या एका लहान पेशीची कल्पना करा. या मेंदूच्या पेशी नेमक्या कशा प्रकारे कार्य करतात याची शास्त्रज्ञांना खात्री नाही, परंतु त्या इतर मेंदूच्या पेशींकडून सिग्नल प्राप्त करतात, त्यांच्यावर प्रक्रिया करतात आणि नंतर शरीराकडे सिग्नल पाठवतात. या सेम कल्पनेतून कृत्रिम न्यूरॉन्स(Artifical Neurons) प्रेरित आहेत.

1. इनपुट (Input): कृत्रिम न्यूरॉनमध्ये (Artificial Neurons)अनेक इनपुट असतात, जसे की लहान तार (wire) माहिती पुरवतात. हे इनपुट नेटवर्क पुरवल्या जाणाऱ्या डेटामधून येऊ शकतात.
2. वेटेड कनेक्शन्स (Weighted connections ): प्रत्येक इनपुटला व्हॉल्यूम नॉबसारखे वजन असते. मजबूत वजन म्हणजे इनपुटचा कृत्रिम न्यूरॉनच्या आउटपुटवर मोठा प्रभाव असतो. जसे  व्हॉल्यूम नॉब (Volume Knob) आवाजाला नियंत्रित करतो.
3. सक्रियकरण कार्य (Activation Function ) : एकदा कृत्रिम न्यूरॉनला सर्व इनपुट प्राप्त झाले की, ते त्यांना मॅथमॅटिकल फंकशन (सक्रियकरण कार्य) लावते, जसे की एखाद्या decision maker सारखे. आणि मग ते आउटपुट म्हणून बाहेर पडते.

येथे एक उदाहरण पाहू :

         शाळेतील गट प्रकल्पाचा विचार करा. प्रत्येक गट सदस्य(Input) वेगवेगळ्या महत्त्वाच्या(weight) कल्पनांचे(Ideas) योगदान देतो.तुम्ही (कृत्रिम न्यूरॉन) प्रत्येकाच्या कल्पनांचा विचार करता व गरजेनुसार अंतिम उत्तर (आउटपुट) काय असावे हे ठरवता.

          तर, मशीन लर्निंग (Machine learning) हे व्यापक क्षेत्र आहे आणि न्यूरल नेटवर्क्स हे त्यात वापरलेले एक विशिष्ट प्रकारचे साधन आहे. मशीन लर्निंगची तुलना टूलबॉक्स म्हणून करू आणि त्या टूलबॉक्समधील न्यूरल नेटवर्क ह्याची शक्तिशाली टूलशी. सर्व मशीन लर्निंग कार्यात न्यूरल नेटवर्क वापरत नाही, परंतु जटिल कार्यांसाठी न्यूरल नेटवर्क(Neural Network) अधिक वापरले जात आहेत.