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तंत्रिका
शब्द "neural" की उत्पत्ति 17वीं शताब्दी में हुई थी। यह ग्रीक शब्द "neuron," से आया है जिसका अर्थ है "nerve." प्राचीन ग्रीक में, शब्द "neuron" तंत्रिका या नसों को संदर्भित करता था, और इसका उपयोग शरीर के विभिन्न भागों के बीच संकेतों को संचारित करने वाले धागे जैसे तंतुओं का वर्णन करने के लिए किया जाता था। शब्द "neural" को बाद में 19वीं शताब्दी में तंत्रिका तंत्र के अध्ययन, विशेष रूप से तंत्रिकाओं की संरचना और कार्य का वर्णन करने के लिए अपनाया गया था। इसका उपयोग तंत्रिका कोशिकाओं के व्यवहार का वर्णन करने के लिए भी किया जाता था, जो सूचना संचारित करने और संसाधित करने में सक्षम पाए गए थे। आज, शब्द "neural" का व्यापक रूप से तंत्रिका विज्ञान, रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे क्षेत्रों में तंत्रिका नेटवर्क और तंत्रिका कंप्यूटिंग के अध्ययन और अनुप्रयोग का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसके विकास के बावजूद, "neural" का मूल अर्थ इसकी उत्पत्ति में निहित है, जो जटिल और जटिल तंतुओं को संदर्भित करता है जो जीवित जीवों के भीतर संचार और नियंत्रण को सक्षम करते हैं।
विशेषण
(का) तंत्रिका
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित नया न्यूरल नेटवर्क, चिकित्सा डेटा के आधार पर रोगी के परिणामों का सटीक पूर्वानुमान लगाने में आशाजनक परिणाम दिखा रहा है।
स्व-चालित कारों में दृश्य और सेंसर डेटा को वास्तविक समय में संसाधित करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जा रहा है।
तंत्रिका नेटवर्क को हस्तलिखित अंकों के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया ताकि वह 99% से अधिक सटीकता के साथ संख्याओं को पहचान सके।
तंत्रिका नेटवर्क ने कुछ छवि पहचान कार्यों, जैसे जानवरों या पौधों की पहचान करने में मानव-स्तर का प्रदर्शन हासिल किया है।
तंत्रिका नेटवर्क वाक्य के संदर्भ को समझने में सक्षम है, जिससे मशीन अनुवाद और भावना विश्लेषण जैसे अधिक परिष्कृत कार्य करना संभव हो जाता है।
शोधकर्ता आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण करने और ऐसे पैटर्न की पहचान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहे हैं, जिससे रोगों के लिए नए उपचारों की खोज हो सके।
तंत्रिका नेटवर्क का प्रयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में भी किया जा रहा है, जैसे प्रश्नों का उत्तर देना या आदेशों के प्रति प्रतिक्रिया उत्पन्न करना।
तंत्रिका नेटवर्क किसी व्यक्ति की विशिष्ट हस्तलिपि के जटिल पैटर्न को जानने में सक्षम था, जिससे डिजिटल उपकरणों में बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण का उपयोग करना संभव हो गया।
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग मौजूदा उदाहरणों के विश्लेषण के आधार पर नई और मौलिक छवियां, संगीत या पाठ उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।
तंत्रिका नेटवर्क लगातार सीखने और नए इनपुट के अनुकूल होने में सक्षम है, जिससे समय के साथ इसका प्रदर्शन बेहतर होता जाता है।
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