"न्यूरल नेटवर्क" एक उन्नत कंप्यूटिंग वास्तुकला है जिसे मानव मस्तिष्क में पाए जाने वाले न्यूरॉन्स के आधार पर तैयार किया गया है। यह आमतौर पर कृत्रिम न्यूरॉन्स या केवल न्यूरॉन्स के रूप में संदर्भित परस्पर जुड़े नोड्स के माध्यम से सूचना प्रसारण और प्रसंस्करण की प्रक्रिया का अनुकरण करके कार्य करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के संदर्भ में, तंत्रिका नेटवर्क प्रमुख तकनीक के रूप में काम करते हैं, जिस पर डीप लर्निंग मॉडल बनाए जाते हैं, जो कंप्यूटर को पैटर्न पहचानने, डेटा का विश्लेषण करने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क में एक इनपुट परत, एक या अधिक छिपी हुई परतें और एक आउटपुट परत होती है, प्रत्येक परत में कई न्यूरॉन्स होते हैं। इनपुट परत पाठ या छवियों जैसे कच्चे डेटा को प्राप्त करती है, छिपी हुई परत डेटा को संसाधित करती है, और आउटपुट परत वर्गीकरण, भविष्यवाणी या निर्णय के रूप में अंतिम परिणाम प्रदान करती है। इन परतों के भीतर न्यूरॉन्स सिनैप्स नामक मार्गों से जुड़े होते हैं, जिन्हें वजन सौंपा जाता है जो किसी विशेष इनपुट के महत्व को निर्धारित करते हैं। सीखना तब होता है जब एक तंत्रिका नेटवर्क त्रुटियों को कम करने के लिए इन भारों को ठीक करता है, जिसके परिणामस्वरूप इसकी भविष्यवाणियों की सटीकता बढ़ जाती है।
तंत्रिका नेटवर्क के सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले प्रकारों में से एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) है, जो वस्तु पहचान, छवि वर्गीकरण और कंप्यूटर दृष्टि जैसे छवि-आधारित कार्यों में माहिर है। एक अन्य लोकप्रिय प्रकार लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क है, जो अनुक्रम डेटा या समय श्रृंखला डेटा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे पाठ और भाषण मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और वित्तीय पूर्वानुमान जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है।
तंत्रिका नेटवर्क को विभिन्न डोमेन में लागू किया गया है, स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक, और स्वायत्त वाहनों से लेकर अनुशंसा प्रणाली तक। स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में, चिकित्सा इमेजिंग के माध्यम से बीमारियों का पता लगाने और निदान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को नियोजित किया गया है; उदाहरण के लिए, मैमोग्राम में कैंसर का सटीक पता लगाना। वित्त में, तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग बाजार के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने, जोखिम कारकों का विश्लेषण करने और स्वचालित ट्रेडिंग सिफारिशें प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। टेस्ला और वेमो जैसी कंपनियों ने वस्तु पहचान और पर्यावरण का पता लगाने के लिए अपने स्वायत्त वाहन प्रणालियों में तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठाया है। नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन द्वारा उपयोग की जाने वाली अनुशंसा प्रणालियाँ, उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं का विश्लेषण करने और वैयक्तिकृत सामग्री अनुशंसाएँ देने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती हैं।
AppMaster में, एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए एक शक्तिशाली no-code प्लेटफ़ॉर्म, तंत्रिका नेटवर्क को बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन में एकीकृत किया जा सकता है। ग्राहक इन एप्लिकेशन का उपयोग छवि पहचान, पाठ विश्लेषण और निर्णय समर्थन प्रणाली जैसे कार्यों के लिए कर सकते हैं। AppMaster के विज़ुअल टूल के साथ, उपयोगकर्ता व्यापक प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना, तंत्रिका नेटवर्क को शामिल करने वाले एप्लिकेशन को तुरंत डिज़ाइन और निर्माण कर सकते हैं।
AppMaster प्लेटफ़ॉर्म ग्राहकों को गो (गोलंग) के साथ बैकएंड एप्लिकेशन, Vue3 फ्रेमवर्क और JS/TS के साथ वेब एप्लिकेशन और एंड्रॉइड के लिए कोटलिन और Jetpack Compose पर आधारित सर्वर-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करके मोबाइल एप्लिकेशन, साथ ही iOS के लिए SwiftUI उत्पन्न करने की अनुमति देता है। यह अनुप्रयोगों में तंत्रिका नेटवर्क के निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अत्याधुनिक एआई क्षमताएं मिलती हैं।
इसके अलावा, AppMaster प्लेटफ़ॉर्म आवश्यक सॉफ़्टवेयर विकास सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करता है, जैसे डेटाबेस स्कीमा माइग्रेशन स्क्रिप्ट की स्वचालित पीढ़ी, साथ ही सर्वर endpoints के लिए व्यापक और अद्यतित स्वैगर (ओपनएपीआई) दस्तावेज़ का निर्माण। एप्लिकेशन में प्रत्येक परिवर्तन के साथ, AppMaster एप्लिकेशन को स्क्रैच से पुनर्जीवित करता है, तकनीकी ऋण को समाप्त करता है और इष्टतम प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करता है।
संक्षेप में, न्यूरल नेटवर्क एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जो मानव न्यूरॉन्स की संरचना और कार्य का अनुकरण करता है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों में कुशल सीखने, विश्लेषण और निर्णय लेने को सक्षम बनाता है। तंत्रिका नेटवर्क और अन्य उन्नत एआई और एमएल तकनीकों का लाभ उठाकर, AppMaster जैसे प्लेटफॉर्म व्यवसायों और व्यक्तियों को अत्याधुनिक एप्लिकेशन विकसित करने के लिए सशक्त बनाते हैं जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करते हैं और विभिन्न उद्योगों में उपयोगकर्ता अनुभवों को अनुकूलित करते हैं।
