artificial intelligence Malayalam

  ഇൻപുട്ടിനും output ട്ട് പുട്ട് ലെയറുകൾക്കുമിടയിൽ ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുള്ള ഒരു തരം കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കാണ് ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (ഡിഎൻഎൻ). ഈ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറുകൾ ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണവും ശ്രേണിപരവുമായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും പ്രതിനിധീകരിക്കാനും നെറ്റ് വർക്കിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണ് ഡി എൻ എൻ എസ്,  ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചില പ്രധാന സവിശേഷതകളും ആശയങ്ങളും ഇതാ: 1. Deep Learning : ** യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ ഉപഫീൽഡായ  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ  പഠനത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകമാണ് ഡി എൻ എൻ എസ്. " ഡീപ് ലേണിംഗ് " എന്ന പദം നെറ്റ് വർക്കിലെ ഒന്നിലധികം പാളികളെ (മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ) സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണ സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു . 2.  Multiple Hidden Layers : **  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിൽ സാധാരണയായി ഇൻപുട്ടും output ട്ട് പുട്ട് ലെയറുകളും തമ്മിൽ ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട വാസ്തുവിദ്യയും പ്രശ്നവും അനുസരിച്ച് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന...

 തീർച്ചയായും!  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നിർമാണ ബ്ലോക്കുകളായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. അവ പല മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും കാതലാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്താണെന്നും അവ എന്തിനാണ് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നതെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം 1. ** Inspired by the Human Brain  **: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ. ഞങ്ങളുടെ തലച്ചോറുകൾ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന രീതി അനുകരിക്കുകയും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ആശയം. ബയോളജിക്കൽ തലച്ചോറിനേക്കാൾ വളരെ ലളിതമാണെങ്കിലും, സമാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. 2. ** Nodes and Layers :  **: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ പാളികളായി ക്രമീകരിച്ച കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്ന നോഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. സാധാരണയായി മൂന്ന് തരം പാളികളുണ്ട്:    - **  Input Layer :  **: ഈ ലെയറിന് ബാഹ്യ ലോകത്ത് നിന്ന് ഡാറ്റയോ വിവരങ്ങളോ ലഭിക്കുന്നു...

 ആമുഖം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സദാ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ, ഏറ്റവും ആകർഷകവും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതുമായ ഒരു മേഖല Deep Learning പഠനമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) ഈ ശാഖ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം മുതൽ വിനോദം, സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ വരെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ തരംഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചു. ഈ ബ്ലോഗിൽ, Deep Learning ന്റെ കുറിച്ച്പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും അത് നമ്മുടെ ലോകത്ത് ചെലുത്തുന്ന അവിശ്വസനീയമായ സ്വാധീനം കണ്ടെത്താനുമുള്ള ഒരു യാത്ര ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു അധ്യായം 1:  Deep Learning പഠനത്തിന്റെ സാരാംശം  ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനായി മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയെ അനുകരിക്കാൻ ഡീപ് ലേണിംഗ് അതിന്റെ കേന്ദ്രഭാഗത്ത് ശ്രമിക്കുന്നു. പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകളുടെ പാളികൾ ചേർന്ന ഈ ശൃംഖലകൾ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം, സങ്കീർണ്ണമായ ഗെയിമുകൾ കളിക്കൽ എന്നിവ പോലെ ഒരുകാലത്ത് മനുഷ്യൻ മാത്രമാണെന്ന് കരുതിയിര...