ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (ANN) అనేది మానవ మెదడు సమాచారాన్ని విశ్లేషించే మరియు ప్రాసెస్ చేసే విధానాన్ని అనుకరించటానికి రూపొందించిన కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క భాగాలు. అవి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క పునాదులు మరియు మానవ లేదా గణాంక ప్రమాణాల ద్వారా అసాధ్యం లేదా కష్టమని నిరూపించే సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి. ANN స్వీయ-అభ్యాస సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది, ఇవి మరింత డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు మంచి ఫలితాలను ఇవ్వగలవు.
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను విచ్ఛిన్నం చేయడం (ANN)
ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ఎఎన్‌ఎన్) ఆర్థిక వ్యవస్థ యొక్క అన్ని రంగాలలో ఉపయోగం కోసం జీవితాన్ని మార్చే అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మార్గం సుగమం చేస్తున్నాయి. ANN లో నిర్మించిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ప్లాట్‌ఫాంలు సాంప్రదాయ పద్ధతిలో పనులను దెబ్బతీస్తున్నాయి. వెబ్ పేజీలను ఇతర భాషల్లోకి అనువదించడం నుండి ఆన్‌లైన్‌లో వర్చువల్ అసిస్టెంట్ ఆర్డర్ కిరాణా సామాగ్రిని కలిగి ఉండటం వరకు సమస్యలను పరిష్కరించడానికి చాట్‌బాట్‌లతో సంభాషించడం వరకు, AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు లావాదేవీలను సరళీకృతం చేస్తాయి మరియు అతి తక్కువ ఖర్చుతో సేవలను అందరికీ అందుబాటులోకి తెస్తున్నాయి.
సిస్టమ్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు వలె నిర్మించబడ్డాయి, న్యూరాన్ నోడ్‌లు వెబ్ లాగా పరస్పరం అనుసంధానించబడి ఉంటాయి. మానవ మెదడులో న్యూరాన్లు అనే వందల బిలియన్ల కణాలు ఉన్నాయి. ప్రతి న్యూరాన్ ఒక సెల్ బాడీతో తయారవుతుంది, ఇది మెదడు నుండి సమాచారాన్ని (ఇన్‌పుట్‌లు) మరియు దూరంగా (అవుట్‌పుట్‌లు) తీసుకెళ్లడం ద్వారా సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. ANN ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు అని పిలువబడే వందల లేదా వేల కృత్రిమ న్యూరాన్‌లను కలిగి ఉంది, ఇవి నోడ్‌ల ద్వారా అనుసంధానించబడి ఉన్నాయి. ఈ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ యూనిట్లతో రూపొందించబడ్డాయి. ఇన్పుట్ యూనిట్లు అంతర్గత వెయిటింగ్ సిస్టమ్ ఆధారంగా వివిధ రూపాలు మరియు సమాచార నిర్మాణాలను స్వీకరిస్తాయి మరియు ఒక అవుట్పుట్ నివేదికను రూపొందించడానికి అందించిన సమాచారం గురించి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఫలితం లేదా అవుట్‌పుట్‌తో రావడానికి మానవులకు నియమాలు మరియు మార్గదర్శకాలు అవసరమయ్యేట్లే, ANN లు బ్యాక్‌ప్రోపగేషన్ అని పిలువబడే అభ్యాస నియమాల సమితిని కూడా ఉపయోగిస్తాయి, లోపం ఫలితాలను వెనుకకు ప్రచారం చేయడానికి సంక్షిప్తీకరణ.
ఒక ANN ప్రారంభంలో ఒక శిక్షణ దశ ద్వారా వెళుతుంది, అక్కడ దృశ్యపరంగా, సౌందర్యంగా లేదా వచనపరంగా డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడం నేర్చుకుంటుంది. ఈ పర్యవేక్షించబడిన దశలో, నెట్‌వర్క్ దాని వాస్తవ ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉద్దేశించిన దానితో పోల్చి చూస్తుంది, అనగా కావలసిన ఉత్పత్తి. రెండు ఫలితాల మధ్య వ్యత్యాసం బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ఉపయోగించి సర్దుబాటు చేయబడుతుంది. వాస్తవ మరియు కావలసిన ఫలితాల మధ్య వ్యత్యాసం సాధ్యమైనంత తక్కువ లోపాన్ని ఉత్పత్తి చేసే వరకు యూనిట్ల మధ్య దాని కనెక్షన్ల బరువును సర్దుబాటు చేయడానికి అవుట్పుట్ యూనిట్ నుండి ఇన్పుట్ యూనిట్లకు నెట్‌వర్క్ వెనుకకు వెళుతుంది.
శిక్షణ మరియు పర్యవేక్షక దశలో, బైనరీ సంఖ్యలతో అవును / కాదు ప్రశ్న రకాలను ఉపయోగించి ANN ఏమి చూడాలి మరియు దాని అవుట్పుట్ ఎలా ఉండాలో నేర్పుతుంది. ఉదాహరణకు, క్రెడిట్ కార్డ్ మోసాన్ని సకాలంలో గుర్తించాలనుకునే బ్యాంకు ఈ ప్రశ్నలతో నాలుగు ఇన్పుట్ యూనిట్లను కలిగి ఉండవచ్చు: (1) లావాదేవీ యూజర్ యొక్క నివాస దేశం నుండి వేరే దేశంలో ఉందా?) (3) లావాదేవీ మొత్తం $ 2, 000 కన్నా పెద్దదా? (4) లావాదేవీ బిల్లులోని పేరు కార్డుదారుడి పేరుకు సమానంగా ఉందా? "మోసం కనుగొనబడింది" ప్రతిస్పందనలు అవును అవును అవును కాదు, ఇది బైనరీ ఆకృతిలో 1 1 1 0 గా ఉంటుంది. నెట్‌వర్క్ యొక్క వాస్తవ ఉత్పత్తి 1 0 1 0 అయితే, అది సమానమైన అవుట్‌పుట్‌ను అందించే వరకు దాని ఫలితాలను సర్దుబాటు చేస్తుంది 1 1 1 0. శిక్షణ తరువాత, కంప్యూటర్ సిస్టమ్ పెండింగ్‌లో ఉన్న మోసపూరిత లావాదేవీల బ్యాంకును అప్రమత్తం చేస్తుంది, బ్యాంకుకు చాలా డబ్బు ఆదా అవుతుంది.
ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్స్
కార్యకలాపాల యొక్క అన్ని రంగాలలో కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు వర్తించబడ్డాయి. వినియోగదారు ఇన్బాక్స్ నుండి స్పామ్ను గుర్తించడానికి మరియు తొలగించడానికి ఇమెయిల్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్లు ANN ను ఉపయోగిస్తారు; సంస్థ యొక్క స్టాక్ దిశను అంచనా వేయడానికి ఆస్తి నిర్వాహకులు దీనిని ఉపయోగిస్తారు; క్రెడిట్ రేటింగ్ సంస్థలు తమ క్రెడిట్ స్కోరింగ్ పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తాయి; ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు తమ ప్రేక్షకులకు సిఫార్సులను వ్యక్తిగతీకరించడానికి ఉపయోగిస్తాయి; సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం చాట్‌బాట్‌లు ANN తో అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి; లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథంలు సంఘటన యొక్క సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి ANN ను ఉపయోగిస్తాయి; మరియు ANN విలీనం యొక్క జాబితా బహుళ రంగాలు, పరిశ్రమలు మరియు దేశాలలో కొనసాగుతుంది.
