બિનનિષ્ણાત વ્યક્તિએ ન્યુરલ નેટવર્કને કેમ સમજવાં જોઈએ?
તમારે ન્યુરલ નેટવર્ક સમજવાં જોઈએ, કારણ કે વાણીને લખાણમાં ફેરવવાથી લઈને ચેટ સહાયકો સુધી, તમે વાપરો છો તે મોટાભાગનાં AI સાધનોમાં તે હોય છે. આ સાધનો ખરીદવાના કે તેમના પર ભરોસો કરવાના નિર્ણયો એ સમજ પર આધાર રાખે છે કે તે શું શીખી શકે છે અને શું નહીં.
80 કર્મચારીઓ ધરાવતી એક કાલ્પનિક વીમા દલાલી કંપની, હાર્બરલાઇન ઇન્શ્યોરન્સનો વિચાર કરો. એક વિક્રેતા સંચાલન વડા ડેનિયલ સમક્ષ વીમાના દાવાઓની પ્રાથમિક છટણી માટેનું ઉત્પાદન રજૂ કરે છે. સ્લાઇડમાં લખેલું છે: 'ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક, 12 સ્તર, લાખો દાવાઓ પર તાલીમ પામેલું, 94% સચોટતા, માનવ મગજની જેમ શીખે છે.' કૉલ દરમિયાન ડેનિયલે લીધેલી નોંધોમાં લખ્યું છે: 'સ્તરનો અર્થ શું થાય તે સ્પષ્ટ નથી. કોના દાવાઓ પર તાલીમ અપાઈ છે? શેમાં 94%? ગ્રાહક ફરિયાદ કરે તો શું તે નિર્ણય સમજાવી શકે?' તેણે ગુરુવાર સુધીમાં પોતાના નિયામકને માહિતી આપવાની છે અને તે સ્લાઇડની વાતો દોહરાવવા કે તેને ફગાવી દેવા માગતો નથી.
ન્યુરલ નેટવર્ક પગલાંવાર કેવી રીતે કામ કરે છે?
ન્યુરલ નેટવર્કમાં સંખ્યાઓને એકમોનાં સ્તરોમાંથી પસાર કરવામાં આવે છે. દરેક એકમ ફેરવી શકાય તેવાં વજન વડે તેને મળતાં મૂલ્યોને જોડે છે. પછી અંતિમ પરિણામને સાચા જવાબ સાથે સરખાવવામાં આવે છે, જેથી આગલી વખતે વધુ સારું પરિણામ મેળવવા વજનમાં થોડો ફેરફાર કરી શકાય. નીચેનાં પગલાં એક આગાહી અને શીખવાના એક ચક્રને અનુસરે છે.
1. દાખલ કરેલી માહિતી સંખ્યાઓમાં ફેરવાય છે
નેટવર્ક જે કંઈ જુએ છે તેને પહેલાં સંખ્યાઓમાં ફેરવવામાં આવે છે: ચિત્ર માટે પિક્સેલની તેજસ્વિતા, લખાણ માટે શબ્દોને સંખ્યાત્મક સંકેતોમાં, અથવા વીમાના દાવા માટે દાવાની રકમ અને પૉલિસી કેટલા સમયથી છે તેવાં ક્ષેત્રોને.
2. દરેક ન્યુરોન તેને મળતી માહિતીનું વજન નક્કી કરે છે
ન્યુરોન, જેને નોડ પણ કહે છે, દરેક આવતા મૂલ્યને એક વજનથી ગુણાકારે છે, તેનાં પરિણામોને બાયસ કહેવાતી અચળ સંખ્યા સાથે ઉમેરે છે અને કુલને સક્રિયકરણ ફંક્શનમાંથી પસાર કરે છે. સક્રિયકરણ ફંક્શનને કારણે ન્યુરોનનાં સ્તરો ફક્ત સીધી રેખાવાળી રચનાઓને બદલે વળાંકવાળી, અરેખીય રચનાઓ પણ શીખી શકે છે.
3. સ્તરો એકબીજાના આધારે રચાય છે
ન્યુરોનને સ્તરોમાં ગોઠવવામાં આવે છે. ઇનપુટ સ્તર મૂળ મૂલ્યો ધરાવે છે, એક અથવા વધુ છુપાયેલાં સ્તરો તેમનું રૂપાંતર કરે છે, અને આઉટપુટ સ્તર આગાહી આપે છે, જેમ કે 'દાવો સરળ હોવાની શક્યતા છે' અથવા 'નિષ્ણાતની જરૂર છે'. ઘણાં છુપાયેલાં સ્તરો ધરાવતા નેટવર્કને ડીપ કહેવાય છે, જેના પરથી ડીપ લર્નિંગ શબ્દ આવ્યો છે.
4. ભૂલનું માપન થાય છે
તાલીમ દરમિયાન, નેટવર્ક એવા ઉદાહરણ માટે અનુમાન કરે છે જેનો સાચો જવાબ જાણીતો હોય. તેના જવાબ અને સાચા જવાબ વચ્ચેનો તફાવત એક સંખ્યા તરીકે માપવામાં આવે છે, જેને લૉસ કહે છે.
5. વજનોમાં ફેરફાર કરવામાં આવે છે
બૅકપ્રોપેગેશન નામનું અલ્ગોરિધમ ગણતરી કરે છે કે ભૂલમાં દરેક વજનનો કેટલો ફાળો હતો, અને ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ નામની પદ્ધતિ દરેક વજનને એવી દિશામાં થોડું ખસેડે છે જેનાથી ભૂલ ઓછી થઈ હોત. હજારો કે લાખો ઉદાહરણો પર આ પ્રક્રિયા વારંવાર કરવાથી આ નાના સુધારા ભેગા મળીને સારી આગાહી કરતું મોડેલ બનાવે છે.
ન્યુરલ નેટવર્કની નબળી અને સુધારેલી સમજૂતી કેવી હોય છે?
નબળી માહિતી રજૂઆત વિક્રેતાની વાત જ દોહરાવે છે: 'તે 12-સ્તરનું ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક છે, જે મગજની જેમ શીખે છે અને 94% સચોટ છે.' ડેનિયલની ડિરેક્ટરને એવું કંઈ જાણવા મળતું નથી જેના આધારે તે પગલું લઈ શકે, અને 'મગજની જેમ શીખે છે' એ ઉપમા છે, વર્ણન નહીં. વાસ્તવિક ન્યુરૉન અને આ એકમોમાં માત્ર નામ અને થોડી પ્રેરણા સમાન છે, કાર્યપદ્ધતિ નહીં.
સુધારેલી સંક્ષિપ્ત માહિતી આ રીતે કહે છે: 'આ ઉત્પાદન એક ન્યુરલ નેટવર્ક છે: એવું મોડેલ જેણે લાખો આંતરિક વજનમાં ફેરફાર કરીને દાવાઓને વર્ગીકૃત કરવાનું શીખ્યું, જ્યાં સુધી તેની આગાહીઓ અગાઉના નિર્ણયો સાથે મેળ ન ખાતી થઈ. તેનો અર્થ એ છે કે તે જે અગાઉના દાવાઓમાંથી શીખ્યું છે એટલું જ સારું હોઈ શકે, તેથી આપણે જાણવું જરૂરી છે કે એ દાવાઓ કોના હતા અને શું તે આપણા દાવાઓ જેવા છે. 94%ના આંકડાની વ્યાખ્યા જરૂરી છે: કયા પરીક્ષણ ડેટા પર સાચું, અને તે કેટલી વાર જટિલ દાવાને ખોટી રીતે સરળ ગણાવે છે? આ મોડેલોનો દરેક નિર્ણય સમજાવવો મુશ્કેલ છે, તેથી કોઈ ગ્રાહક પરિણામને પડકારે ત્યારે વિક્રેતા શું આપે છે તે આપણે પૂછવું જોઈએ, અને દરેક નકારાયેલા દાવાની સમીક્ષા કોઈ વ્યક્તિ પાસે કરાવવી જોઈએ.' આ આવૃત્તિ સ્લાઇડને ચાર ચોક્કસ પ્રશ્નોમાં ફેરવે છે.
ન્યુરલ નેટવર્કને આટલા બધા ડેટાની જરૂર કેમ પડે છે અને તેનો ઉપયોગ ક્યાં થાય છે?
ન્યુરલ નેટવર્કને ઘણા ડેટાની જરૂર પડે છે કારણ કે તેમાં નક્કી કરવાના વજનોની સંખ્યા બહુ મોટી હોય છે, અને દરેક વજન કોઈ વ્યક્તિ લખે તેને બદલે ઉદાહરણોમાંથી શીખવામાં આવે છે. ઉદાહરણો બહુ ઓછાં હોય તો નેટવર્ક સામાન્ય પેટર્ન શીખવાને બદલે તાલીમનો ડેટા યાદ રાખી શકે છે, જેને ઓવરફિટિંગ કહેવાય છે.
તેનો ઉપયોગ ત્યાં થાય છે જ્યાં અનેક પેટર્ન હોય છે પણ તેમને નિયમો તરીકે લખવા મુશ્કેલ હોય છે: ચિત્રોમાં વસ્તુઓ ઓળખવી, બોલેલા શબ્દોને લખાણમાં ફેરવવા, ભાષાંતર કરવું, અસામાન્ય વ્યવહારો શોધવા અને ChatGPT, Claude અને Geminiના સહાયકો જેવા મોટા ભાષા મોડેલો ચલાવવા. વ્યવસાયના નાના, સુવ્યવસ્થિત ડેટા કોષ્ટકો માટે સરળ મોડેલો ઘણી વાર એટલાં જ સચોટ અને સમજાવવામાં ઘણાં સહેલાં હોય છે.
ન્યુરલ નેટવર્કની મર્યાદાઓ શું છે?
મુખ્ય મર્યાદાઓ એ છે કે ન્યુરલ નેટવર્ક તેમના તાલીમના ડેટામાં જે હોય તે શીખે છે, જેમાં તેની ખામીઓ અને પક્ષપાત પણ સામેલ છે; તેમના દરેક નિર્ણયને સમજાવવો મુશ્કેલ છે; અને તાલીમમાં જોયા ન હોય તેવા કિસ્સાઓમાં તેઓ આત્મવિશ્વાસપૂર્વક ખોટા જવાબ આપી શકે છે. ચોકસાઈના આંકડા સંપૂર્ણપણે પરીક્ષણના ડેટા પર આધાર રાખે છે, તેથી હંમેશાં પૂછો કે કયો ડેટા વપરાયો હતો. મોટા નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે નોંધપાત્ર ગણનાશક્તિ પણ જોઈએ છે, તેથી જ મોટાભાગની સંસ્થાઓ અગાઉથી તાલીમ પામેલાં મોડેલ વાપરે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક વિશેનો દાવો કેવી રીતે ચકાસવો?
ન્યુરલ નેટવર્ક વિશેનો દાવો તપાસવા માટે પૂછો કે તે કયા ડેટામાંથી શીખ્યું, તેનું પરીક્ષણ કેવી રીતે થયું, તે કઈ ભૂલો કરે છે અને તેના નિર્ણયોની સમીક્ષા કોણ કરે છે. જો સપ્લાયર આ પ્રશ્નોના સ્પષ્ટ જવાબ ન આપી શકે, તો સ્તરોની સંખ્યાનું કોઈ મહત્ત્વ નથી.
Tosheo.aiમાં આ પાઠ ક્યાં આવે છે?
આ પાઠ મશીન લર્નિંગ શ્રેણીનો છે અને મશીન લર્નિંગ અભ્યાસક્રમમાં ન્યુરલ નેટવર્ક એકમની શરૂઆત કરે છે. Tosheo.aiમાં આ પછી તમે એક પ્રાયોગિક કાર્ય કરો છો, જેમાં તમે કાલ્પનિક હિતધારકને એક મોડેલ સમજાવો છો. ગુણાંકન માર્ગદર્શિકા મુજબ મળતો પ્રતિસાદ અસ્પષ્ટ રૂપકો અને ચોકસાઈ અંગેના આધારવિહોણા દાવા દર્શાવે છે. મશીન લર્નિંગ સાથે કામ કરવા માટેનો આ વ્યાવસાયિક પાયો છે, મોડેલ બનાવવાનો સઘન તાલીમ કાર્યક્રમ નથી; જો તમે કોડ દ્વારા નેટવર્ક બનાવવા માંગતા હો, તો નોંધણી પછીનો વૈકલ્પિક કોડિંગ માર્ગ તે આવરી લે છે.