आज आपण अशा एका युगात जगत आहोत जिथे यंत्रमानव (robots), स्वतः चालणाऱ्या गाड्या आणि आपल्याशी बोलणारे मोबाईल असिस्टंट्स आता केवळ विज्ञानाच्या कथांमध्ये राहिलेले नाहीत. या सर्व अद्भुत तंत्रज्ञानाच्या मागे एक शक्तिशाली संकल्पना आहे, जी मानवी मेंदूच्या रचनेवरून प्रेरित आहे. ती संकल्पना म्हणजे न्यूरल नेटवर्क (Neural Network).
न्यूरल नेटवर्क म्हणजे नेमकं काय? 🧠
सोप्या भाषेत सांगायचे तर, न्यूरल नेटवर्क ही एक संगणक प्रणाली आहे जी मानवी मेंदू ज्याप्रमाणे माहितीवर प्रक्रिया करतो आणि शिकतो, त्याच पद्धतीची नक्कल करण्याचा प्रयत्न करते. आपला मेंदू कोट्यवधी 'न्यूरॉन्स' (neurons) नावाच्या पेशींनी बनलेला आहे. हे न्यूरॉन्स एकमेकांना जोडलेले असतात आणि विद्युत आणि रासायनिक संकेतांद्वारे (signals) एकमेकांशी संवाद साधतात. याच रचनेवरून प्रेरणा घेऊन कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क तयार केले जाते.
एका कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कमध्ये तीन मुख्य प्रकारचे थर (layers) असतात:
- इनपुट लेअर (Input Layer): हा नेटवर्कचा दरवाजा आहे. या थराला बाहेरील जगाकडून माहिती मिळते. उदाहरणार्थ, जर आपल्याला एखादा फोटो ओळखून तो कुत्रा आहे की मांजर हे ठरवायचे असेल, तर त्या फोटोमधील पिक्सेल्सची (pixels) माहिती या लेअरला दिली जाते.
- हिडन लेअर्स (Hidden Layers): हा नेटवर्कचा खरा 'विचार करणारा' भाग आहे. इनपुट लेअरकडून मिळालेल्या माहितीवर येथे प्रक्रिया केली जाते. एका न्यूरल नेटवर्कमध्ये एक किंवा एकापेक्षा जास्त हिडन लेअर्स असू शकतात. प्रत्येक लेअर मिळालेल्या माहितीतील विशिष्ट नमुने (patterns) ओळखण्याचा प्रयत्न करतो.
- आउटपुट लेअर (Output Layer): हिडन लेअर्सने प्रक्रिया केल्यानंतर अंतिम निष्कर्ष या लेअरमधून बाहेर येतो. वरील उदाहरणात, हा लेअर "मांजर" किंवा "कुत्रा" असे उत्तर देईल.
एक सोपे उदाहरण: मांजर 🐈 की कुत्रा 🐕?
समजा, आपण एका न्यूरल नेटवर्कला मांजर आणि कुत्रा यांच्यातील फरक ओळखायला शिकवत आहोत.
प्रशिक्षण (Training): सुरुवातीला, आपण नेटवर्कला हजारो फोटो दाखवतो ज्यावर "मांजर" किंवा "कुत्रा" असे लेबल लावलेले असते.
शिकण्याची प्रक्रिया:
- जेव्हा नेटवर्कला मांजरीचा फोटो दाखवला जातो, तेव्हा इनपुट लेअर त्या फोटोचे पिक्सेल्स घेते.
- पहिला हिडन लेअर त्या पिक्सेल्समधून अगदी साधे नमुने ओळखतो, जसे की सरळ रेषा, वक्र रेषा किंवा विशिष्ट रंग.
- पुढचा हिडन लेअर या साध्या नमुन्यांना एकत्र करून थोडे अधिक जटिल आकार ओळखतो, जसे की टोकदार कान, गोल डोळे किंवा मिशा.
- त्यापुढील लेअर हे आकार एकत्र करून "मांजरीसारखा चेहरा" किंवा "कुत्र्यासारखे कान" असे भाग ओळखतो.
ही सर्व माहिती शेवटी आउटपुट लेअरकडे जाते. समजा, नेटवर्कने सुरुवातीला चुकीचे उत्तर दिले आणि मांजरीच्या फोटोला "कुत्रा" म्हटले. तेव्हा आपण त्याला सांगतो की तुझे उत्तर चुकले आहे, हा "मांजर" आहे. या प्रक्रियेला 'बॅकप्रोपगेशन' (Backpropagation) म्हणतात.
या प्रतिक्रियेमुळे (feedback), नेटवर्क आपल्या आतल्या जोडण्यांचे (connections) वजन (weights) थोडे बदलते. ते 'शिकते' की 'टोकदार कान' आणि 'मिशा' हे नमुने 'मांजर' या उत्तराशी अधिक संबंधित आहेत.
हजारो वेळा ही प्रक्रिया केल्यानंतर, नेटवर्क मांजर आणि कुत्रा यांच्यातील सूक्ष्म फरक ओळखण्यात इतके पारंगत होते की ते न पाहिलेला नवीन फोटोसुद्धा अचूकपणे ओळखू शकते.
न्यूरल नेटवर्कचा इतिहास
न्यूरल नेटवर्कची संकल्पना एका रात्रीत जन्माला आलेली नाही. याचा इतिहास अनेक दशकांचा आहे.
- १९४० चे दशक: वॉरन मॅककलोच आणि वॉल्टर पिट्स यांनी पहिल्यांदा एका गणितीय मॉडेलद्वारे कृत्रिम न्यूरॉनची संकल्पना मांडली. हा एक सैद्धांतिक पाया होता.
- १९५० चे दशक: फ्रँक रोझेनब्लॅट यांनी 'पर्सेप्ट्रॉन' (Perceptron) नावाचे पहिले न्यूरल नेटवर्क मशीन तयार केले. हे मशीन अक्षरे ओळखू शकत होते, ज्यामुळे खूप उत्साह निर्माण झाला.
- १९७०-८० चे दशक (AI Winter): सुरुवातीच्या उत्साहानंतर, असे लक्षात आले की तत्कालीन न्यूरल नेटवर्क्स खूपच मर्यादित होती. ती क्लिष्ट समस्या सोडवू शकत नव्हती. त्यामुळे या क्षेत्रातील संशोधन आणि निधी कमी झाला. या काळाला 'एआय विंटर' (AI Winter) म्हटले जाते.
- १९८०-९० चे दशक: 'बॅकप्रोपगेशन' (Backpropagation) या अल्गोरिदमच्या विकासामुळे न्यूरल नेटवर्क्सना पुन्हा संजीवनी मिळाली. यामुळे अनेक थरांचे नेटवर्क प्रभावीपणे प्रशिक्षित करणे शक्य झाले. जेफ्री हिंटन (Geoffrey Hinton) सारख्या संशोधकांचे यात मोठे योगदान आहे.
- २०१० पासून आजपर्यंत: प्रचंड संगणकीय शक्ती (विशेषतः GPUs), इंटरनेटमुळे उपलब्ध झालेला प्रचंड डेटा आणि सुधारित अल्गोरिदम्समुळे न्यूरल नेटवर्क्सची क्षमता प्रचंड वाढली आणि आज आपण त्याचे परिणाम अनुभवत आहोत.
डीप लर्निंग म्हणजे काय? (What is Deep Learning?)
जेव्हा तुम्ही "डीप लर्निंग" (Deep Learning) हा शब्द ऐकता, तेव्हा गोंधळून जाण्याचे कारण नाही. डीप लर्निंग हे न्यूरल नेटवर्कचेच एक प्रगत रूप आहे.
फरक फक्त इतकाच आहे की, साध्या न्यूरल नेटवर्कमध्ये एक किंवा दोन हिडन लेअर्स असतात, तर डीप लर्निंग नेटवर्कमध्ये अनेक (कधीकधी शेकडो) हिडन लेअर्स असतात.
या 'खोलवर' (deep) रचनेमुळे काय होते?
अधिक लेअर्स असल्यामुळे, नेटवर्क अत्यंत गुंतागुंतीचे आणि सूक्ष्म नमुने ओळखू शकते. जसे की:
- पहिला लेअर फक्त प्रकाश आणि सावल्या ओळखेल.
- मधले लेअर्स चेहऱ्याचे भाग ओळखतील.
- त्यापुढील लेअर्स संपूर्ण चेहरा ओळखतील.
- आणि सर्वात वरचे लेअर्स चेहऱ्यावरील हावभाव (जसे की आनंद किंवा दुःख) ओळखायला शिकतील.
ही अतिरिक्त खोलीच डीप लर्निंगला आवाज ओळखणे (Speech Recognition), नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - जसे की चॅटबॉट्स) आणि स्वतः चालणाऱ्या गाड्या (Self-Driving Cars) यांसारख्या जटिल कामांसाठी प्रचंड शक्तिशाली बनवते.
थोडक्यात, सर्व डीप लर्निंग नेटवर्क्स ही न्यूरल नेटवर्क्स आहेत, पण सर्व न्यूरल नेटवर्क्स 'डीप' नसतात.
अर्थात न्यूरल नेटवर्क ही मानवी बुद्धिमत्तेची नक्कल करण्याची एक अद्भुत पद्धत आहे. मेंदूच्या न्यूरॉन्सच्या जाळ्यापासून प्रेरणा घेऊन, ही प्रणाली डेटाच्या महासागरातून शिकते, स्वतःला सुधारते आणि अशी कामे करते जी काही वर्षांपूर्वी अशक्य वाटत होती. डीप लर्निंगने या क्षमतेला एका नवीन उंचीवर नेले आहे. भविष्यात हे तंत्रज्ञान आपल्या जीवनाच्या प्रत्येक पैलूला स्पर्श करेल आणि मानवी प्रगतीचा एक अविभाज्य भाग बनेल यात शंका नाही.
(आधारित)
सोप्या भाषेत सांगायचे तर, न्यूरल नेटवर्क ही एक संगणक प्रणाली आहे जी मानवी मेंदू ज्याप्रमाणे माहितीवर प्रक्रिया करतो आणि शिकतो, त्याच पद्धतीची नक्कल करण्याचा प्रयत्न करते. आपला मेंदू कोट्यवधी 'न्यूरॉन्स' (neurons) नावाच्या पेशींनी बनलेला आहे. हे न्यूरॉन्स एकमेकांना जोडलेले असतात आणि विद्युत आणि रासायनिक संकेतांद्वारे (signals) एकमेकांशी संवाद साधतात. याच रचनेवरून प्रेरणा घेऊन कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क तयार केले जाते.
एका कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कमध्ये तीन मुख्य प्रकारचे थर (layers) असतात:
- इनपुट लेअर (Input Layer): हा नेटवर्कचा दरवाजा आहे. या थराला बाहेरील जगाकडून माहिती मिळते. उदाहरणार्थ, जर आपल्याला एखादा फोटो ओळखून तो कुत्रा आहे की मांजर हे ठरवायचे असेल, तर त्या फोटोमधील पिक्सेल्सची (pixels) माहिती या लेअरला दिली जाते.
- हिडन लेअर्स (Hidden Layers): हा नेटवर्कचा खरा 'विचार करणारा' भाग आहे. इनपुट लेअरकडून मिळालेल्या माहितीवर येथे प्रक्रिया केली जाते. एका न्यूरल नेटवर्कमध्ये एक किंवा एकापेक्षा जास्त हिडन लेअर्स असू शकतात. प्रत्येक लेअर मिळालेल्या माहितीतील विशिष्ट नमुने (patterns) ओळखण्याचा प्रयत्न करतो.
- आउटपुट लेअर (Output Layer): हिडन लेअर्सने प्रक्रिया केल्यानंतर अंतिम निष्कर्ष या लेअरमधून बाहेर येतो. वरील उदाहरणात, हा लेअर "मांजर" किंवा "कुत्रा" असे उत्तर देईल.
एक सोपे उदाहरण: मांजर 🐈 की कुत्रा 🐕?
समजा, आपण एका न्यूरल नेटवर्कला मांजर आणि कुत्रा यांच्यातील फरक ओळखायला शिकवत आहोत.
प्रशिक्षण (Training): सुरुवातीला, आपण नेटवर्कला हजारो फोटो दाखवतो ज्यावर "मांजर" किंवा "कुत्रा" असे लेबल लावलेले असते.
शिकण्याची प्रक्रिया:
- जेव्हा नेटवर्कला मांजरीचा फोटो दाखवला जातो, तेव्हा इनपुट लेअर त्या फोटोचे पिक्सेल्स घेते.
- पहिला हिडन लेअर त्या पिक्सेल्समधून अगदी साधे नमुने ओळखतो, जसे की सरळ रेषा, वक्र रेषा किंवा विशिष्ट रंग.
- पुढचा हिडन लेअर या साध्या नमुन्यांना एकत्र करून थोडे अधिक जटिल आकार ओळखतो, जसे की टोकदार कान, गोल डोळे किंवा मिशा.
- त्यापुढील लेअर हे आकार एकत्र करून "मांजरीसारखा चेहरा" किंवा "कुत्र्यासारखे कान" असे भाग ओळखतो.
ही सर्व माहिती शेवटी आउटपुट लेअरकडे जाते. समजा, नेटवर्कने सुरुवातीला चुकीचे उत्तर दिले आणि मांजरीच्या फोटोला "कुत्रा" म्हटले. तेव्हा आपण त्याला सांगतो की तुझे उत्तर चुकले आहे, हा "मांजर" आहे. या प्रक्रियेला 'बॅकप्रोपगेशन' (Backpropagation) म्हणतात.
या प्रतिक्रियेमुळे (feedback), नेटवर्क आपल्या आतल्या जोडण्यांचे (connections) वजन (weights) थोडे बदलते. ते 'शिकते' की 'टोकदार कान' आणि 'मिशा' हे नमुने 'मांजर' या उत्तराशी अधिक संबंधित आहेत.
हजारो वेळा ही प्रक्रिया केल्यानंतर, नेटवर्क मांजर आणि कुत्रा यांच्यातील सूक्ष्म फरक ओळखण्यात इतके पारंगत होते की ते न पाहिलेला नवीन फोटोसुद्धा अचूकपणे ओळखू शकते.
न्यूरल नेटवर्कचा इतिहास
न्यूरल नेटवर्कची संकल्पना एका रात्रीत जन्माला आलेली नाही. याचा इतिहास अनेक दशकांचा आहे.
- १९४० चे दशक: वॉरन मॅककलोच आणि वॉल्टर पिट्स यांनी पहिल्यांदा एका गणितीय मॉडेलद्वारे कृत्रिम न्यूरॉनची संकल्पना मांडली. हा एक सैद्धांतिक पाया होता.
- १९५० चे दशक: फ्रँक रोझेनब्लॅट यांनी 'पर्सेप्ट्रॉन' (Perceptron) नावाचे पहिले न्यूरल नेटवर्क मशीन तयार केले. हे मशीन अक्षरे ओळखू शकत होते, ज्यामुळे खूप उत्साह निर्माण झाला.
- १९७०-८० चे दशक (AI Winter): सुरुवातीच्या उत्साहानंतर, असे लक्षात आले की तत्कालीन न्यूरल नेटवर्क्स खूपच मर्यादित होती. ती क्लिष्ट समस्या सोडवू शकत नव्हती. त्यामुळे या क्षेत्रातील संशोधन आणि निधी कमी झाला. या काळाला 'एआय विंटर' (AI Winter) म्हटले जाते.
- १९८०-९० चे दशक: 'बॅकप्रोपगेशन' (Backpropagation) या अल्गोरिदमच्या विकासामुळे न्यूरल नेटवर्क्सना पुन्हा संजीवनी मिळाली. यामुळे अनेक थरांचे नेटवर्क प्रभावीपणे प्रशिक्षित करणे शक्य झाले. जेफ्री हिंटन (Geoffrey Hinton) सारख्या संशोधकांचे यात मोठे योगदान आहे.
- २०१० पासून आजपर्यंत: प्रचंड संगणकीय शक्ती (विशेषतः GPUs), इंटरनेटमुळे उपलब्ध झालेला प्रचंड डेटा आणि सुधारित अल्गोरिदम्समुळे न्यूरल नेटवर्क्सची क्षमता प्रचंड वाढली आणि आज आपण त्याचे परिणाम अनुभवत आहोत.
डीप लर्निंग म्हणजे काय? (What is Deep Learning?)
जेव्हा तुम्ही "डीप लर्निंग" (Deep Learning) हा शब्द ऐकता, तेव्हा गोंधळून जाण्याचे कारण नाही. डीप लर्निंग हे न्यूरल नेटवर्कचेच एक प्रगत रूप आहे.
फरक फक्त इतकाच आहे की, साध्या न्यूरल नेटवर्कमध्ये एक किंवा दोन हिडन लेअर्स असतात, तर डीप लर्निंग नेटवर्कमध्ये अनेक (कधीकधी शेकडो) हिडन लेअर्स असतात.
या 'खोलवर' (deep) रचनेमुळे काय होते?
अधिक लेअर्स असल्यामुळे, नेटवर्क अत्यंत गुंतागुंतीचे आणि सूक्ष्म नमुने ओळखू शकते. जसे की:
- पहिला लेअर फक्त प्रकाश आणि सावल्या ओळखेल.
- मधले लेअर्स चेहऱ्याचे भाग ओळखतील.
- त्यापुढील लेअर्स संपूर्ण चेहरा ओळखतील.
- आणि सर्वात वरचे लेअर्स चेहऱ्यावरील हावभाव (जसे की आनंद किंवा दुःख) ओळखायला शिकतील.
ही अतिरिक्त खोलीच डीप लर्निंगला आवाज ओळखणे (Speech Recognition), नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - जसे की चॅटबॉट्स) आणि स्वतः चालणाऱ्या गाड्या (Self-Driving Cars) यांसारख्या जटिल कामांसाठी प्रचंड शक्तिशाली बनवते.
थोडक्यात, सर्व डीप लर्निंग नेटवर्क्स ही न्यूरल नेटवर्क्स आहेत, पण सर्व न्यूरल नेटवर्क्स 'डीप' नसतात.
अर्थात न्यूरल नेटवर्क ही मानवी बुद्धिमत्तेची नक्कल करण्याची एक अद्भुत पद्धत आहे. मेंदूच्या न्यूरॉन्सच्या जाळ्यापासून प्रेरणा घेऊन, ही प्रणाली डेटाच्या महासागरातून शिकते, स्वतःला सुधारते आणि अशी कामे करते जी काही वर्षांपूर्वी अशक्य वाटत होती. डीप लर्निंगने या क्षमतेला एका नवीन उंचीवर नेले आहे. भविष्यात हे तंत्रज्ञान आपल्या जीवनाच्या प्रत्येक पैलूला स्पर्श करेल आणि मानवी प्रगतीचा एक अविभाज्य भाग बनेल यात शंका नाही.
(आधारित)
--- तुषार भ. कुटे
No comments:
Post a Comment
to: tushar.kute@gmail.com