उत्तर:

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANNs), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक मुख्य घटक और एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है, जो मानव मस्तिष्क में उपस्थित तंत्रिका कोशिकाओं के समान कार्य करता है। इसे मानव मस्तिष्क के विश्लेषण और सूचनाओं को संसाधित करने के तरीकों का अनुकरण करने के लिये विकसित किया गया है। परस्पर संबद्ध न्यूरॉन्स की परतों का उपयोग करके, AANs भारी मात्रा में फीड किए गए डेटा से प्रशिक्षण प्राप्त कर सकते हैं,  जटिल पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और स्वयं निर्णय ले सकते हैं। यह मशीन लर्निंग जैसे क्षेत्रों में महत्त्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जहाँ इन्हें इमेज रिकग्निशन (Image recognition), नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग  (Natural Language Processing) और पूर्वानुमान पर आधारित विश्लेषण (Predictive Analytics) जैसे कार्यों में प्रयुक्त किया जाता है, जिससे विभिन्न उद्योगों में आमूल-चूल परिवर्तन होता है।

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AI में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (AAN) की भूमिका

• जैविक न्यूरॉन्स की प्रतिकृति: ANN जैविक न्यूरॉन्स के कार्यों और संरचना पर आधारित हैं, जिसमें कई लेयर्स में सूचना को संसाधित किया जाता है। प्रत्येक न्यूरॉन इनपुट प्राप्त करता है और अगले न्यूरॉन को डेटा स्थानांतरित करता है। 
  • उदाहरण के लिए: इमेज के वर्गीकरण में, ANNs कारों या पशुओं की इमेज को पहचानने के लिए इमेज के पिक्सेल का विश्लेषण करते हैं।
• संस्तरित संरचना: ANN में तीन मुख्य परत होती है: इनपुट , हिडेन और आउटपुट लेयर्स। प्रत्येक परत, अंतिम निर्णय या आउटपुट प्राप्त करने के लिए डेटा को परिष्कृत करती है।
  • उदाहरण के लिए: आवाज की पहचान करने में, इनपुट लेयर ध्वनि तरंगों को संसाधित करती है, और हिडेन लेयर्स पैटर्न की पहचान करके उन्हें टेक्स्ट (Text)  में परिवर्तित करती है।
• अधिगम और प्रशिक्षण: ANNs अनुमानित आउटपुट और वास्तविक परिणाम के बीच त्रुटि के आधार पर न्यूरॉन्स के वेट (weights)  को समायोजित करके सीखते हैं, इस प्रक्रिया को प्रशिक्षण के रूप में जाना जाता है । 
  • उदाहरण के लिए: स्वचालित कारें, सड़कों से प्राप्त डेटा के माध्यम से अपने मॉडल में बार-बार सुधार करके  पैदल चलने वालों को पहचानने के लिए ANNs का उपयोग करती हैं।
• जटिल आँकड़ों का प्रसंस्करण :  ANNs गैर-रेखीय समस्याओं को संसाधित और हल कर सकते हैं, जिससे वे जटिल और असंरचित डेटा वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाते हैं।
  • उदाहरण के लिए: ANN का उपयोग मौसम पूर्वानुमान में किया जाता है , जहाँ मौसम की स्थिति का अनुमान लगाने के लिए कई गत्यात्मक चरों (dynamic variables) का विश्लेषण किया जाता है ।
• समय के साथ सुधार: जैसे-जैसे ANNs को अधिक डाटा प्राप्त हो रहा है, वे  निरंतर अपनी सटीकता में सुधार कर रहे हैं और वर्गीकरण एवं पूर्वानुमान संबंधी कार्यों में अधिक कुशल बनते जा रहे हैं । 
  • उदाहरण के लिए: स्पैम फ़िल्टर में  ANNs, ईमेल डेटा में पैटर्न की पहचान करते हैं जिससे कि वैध ईमेल और स्पैम के बीच अधिक सटीकता से अंतर किया जा सके ।

AI में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क  (AAN)  की कार्य प्रणाली

• इनपुट और वेट असाइनमेंट: ANN इनपुट डेटा (जैसे इमेज या टेक्स्ट) प्राप्त करके कार्य शुरू करता है और कार्य के लिए इनपुट डेटा के  महत्त्व के आधार पर प्रत्येक इनपुट को वेट असाइन करता है। 
  • उदाहरण के लिए: फेशियल रिकॉग्निशन (Facial Recognition) में , एक इमेज का प्रत्येक पिक्सेल इनपुट के रूप में कार्य करता है, और ANN आँखों या नाक जैसी विशेषताओं को अलग-अलग वेट असाइन करता है।
• ऐक्टिवेशन फंक्शंस (Activation Functions): ये नेटवर्क नॉन-लीनियर्टी (Non-linearity) प्रस्तुत करने के लिए ReLU या Sigmoid जैसे ऐक्टिवेशन फंक्शंस  का उपयोग करते हैं, जिससे ANN अधिक जटिल डेटा संबंधों को निर्मित करने में सक्षम हो पाते हैं। 
  • उदाहरण के लिए: वॉयस रिकग्निशन प्रणालियों में , ऐक्टिवेशन फंक्शंस वॉयस  के अलग-अलग रूप और उनकी बारीकियों को समझने में मदद करते हैं ।
• फॉरवर्ड प्रोपेगेशन: फॉरवर्ड प्रोपेगेशन के दौरान , इनपुट डेटा  हिडन लेयर्स से गुजरता है, और एक आउटपुट उत्पन्न करता है जिसकी तुलना त्रुटि की गणना करने के लिए अपेक्षित आउटपुट से की जाती है । 
  • उदाहरण के लिए: कैंसर का पता लगाने वाली प्रणाली में, ANN संबंधित मानव अंगों की इमेज का अध्ययन करके इसकी तुलना वास्तविक चिकित्सा रिपोर्टों से करता है।
• त्रुटि की गणना: अनुमानित और वास्तविक आउटपुट के बीच की त्रुटि का उपयोग, वेट को समायोजित करने के लिए किया जाता है जिससे नेटवर्क में सुधार सुनिश्चित होता है।
  • उदाहरण के लिए: वित्तीय पूर्वानुमान में, ANN अपने मॉडल को अनुमानित और वास्तविक स्टॉक कीमतों के बीच अंतर के आधार पर समायोजित करता है।
• बैकप्रोपेगेशन: बैकप्रोपेगेशन के माध्यम से, ANN प्रत्येक न्यूरॉन में वेट को संशोधित करता है ताकि भविष्य की त्रुटियों को कम किया जा सके, जिससे पूर्वानुमानों में उच्च सटीकता सुनिश्चित हो सके। 
  • उदाहरण के लिए: मशीन ट्रांसलेशन में ANN, भाषाई प्रतिरूपों और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर अनुवाद को समायोजित करके समय के साथ लैंग्वेज मॉडल में सुधार करते हैं।

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क  (AAN)  के व्यावहारिक उपयोग

• स्वास्थ्य देखभाल निदान: जटिल स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करके कैंसर या हृदय संबंधी बीमारियों का पता लगाने के लिए मेडिकल इमेजिंग में AANs का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। 
  • उदाहरण के लिए: AANs, कोशिकाओं में असामान्य वृद्धि की पहचान करने के लिए MRI स्कैन को संसाधित करके प्रारंभिक स्तर पर कैंसर का पता लगाने में मदद करते हैं ।
• नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): AAN, स्पीच रिकग्निशन और चैटबॉट तकनीकों के लिए अति  महत्त्वपूर्ण हैं, जो मशीनों को मानवीय भाषा में  समझने में सक्षम बनाते हैं । 
  • उदाहरण के लिए: गूगल असिस्टेंट और अमेजन एलेक्सा, वॉयस कमांड्स को संसाधित करने और प्रासंगिक प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए ANN का उपयोग करते हैं ।
• वित्तीय पूर्वानुमान: शेयर बाजार के रुझान का अनुमान लगाने, धोखाधड़ी का पता लगाने और क्रेडिट जोखिमों का आकलन करने के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण में ANN का उपयोग किया जाता है । 
  • उदाहरण के लिए: ANN क्रेडिट कार्ड लेनदेन की निगरानी करते हैं और धोखाधड़ी को रोकने के लिए असामान्य व्यय पैटर्न का पता लगाते हैं ।
• इमेज एंड वीडियो रिकॉग्निशन: ANN का उपयोग फेशियल रिकग्निशन और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन तकनीकों में किया जाता है, जो सुरक्षा प्रणालियों, सोशल मीडिया और ऑटोनोमस ड्राइविंग के लिए आवश्यक है । 
  • उदाहरण के लिए: फेसबुक जैसे सोशल मीडिया प्लेटफार्म फोटो में लोगों को ऑटोमेटिक रुप से टैग करने के लिए ANN का उपयोग करते हैं ।
• ऑटोनोमस ड्राइविंग: ANNs, सेल्फ ड्राइविंग कारों को सेंसर एवं कैमरा डेटा को संसाधित करने की सुविधा प्रदान करते हैं, जिससे ड्राइविंग करते समय रियल टाइम में निर्णय लेने में कारों को सक्षम बनाया जाता है। 
  • उदाहरण के लिए: टेस्ला की ऑटोपायलट तकनीक सड़कों पर चलने, बाधाओं की पहचान करने और स्वायत्त रूप से ड्राइविंग निर्णय लेने के लिए AAN का उपयोग करती है।

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आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (AAN), AI की उन्नति के लिए अति महत्त्वपूर्ण  हैं, और डेटा से सीखने, अनुकूलन करने एवं निर्णय लेने की अपनी क्षमता के माध्यम से उद्योग जगत में परिवर्तन ला रहे हैं। स्वास्थ्य देखभाल निदान से लेकर ऑटोनोमस ड्राइविंग तक, AAN विभिन्न जटिल समस्याओं को हल करने में अपार संभावनाएँ प्रदान करते हैं। मानव मस्तिष्क की तंत्रिका संरचना के सामान वे AI अनुप्रयोगों में नवाचार को आगे बढ़ा रहे हैं, जिससे वे प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने में एक मौलिक उपकरण बन गये हैं।

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