செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN) மற்றும் வெவ்வேறு வகைகள்

சிக்கல்களை அகற்ற எங்கள் கருவியை முயற்சிக்கவும்





ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏ.என்.என்) மூளையில் மாதிரியாக உள்ளது, அங்கு நியூரான்கள் சிக்கலான வடிவங்களில் இணைக்கப்பட்டு புலன்களிலிருந்து தரவை செயலாக்குவதற்கும், நினைவுகளை நிறுவுவதற்கும், உடலைக் கட்டுப்படுத்துவதற்கும் ஆகும். ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ANN) என்பது உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் செயல்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு அமைப்பாகும் அல்லது இது உயிரியல் நரம்பியல் அமைப்பின் முன்மாதிரியாகவும் வரையறுக்கப்படுகிறது.

செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு

செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு



செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN) செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) ஒரு பகுதியாகும், இதுதான் கணினி அறிவியல் பகுதி கணினிகள் மிகவும் புத்திசாலித்தனமாக செயல்பட வைப்பதில் இது தொடர்புடையது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஏ.என்.என்) தரவை செயலாக்கி சில நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்துகின்றன, மேலும் அவை முறைமை அங்கீகாரம், கற்றல் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் போன்ற வகையில் நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்துகின்றன.


ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது ஒரு திட்டமிடப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரியாகும், இது மனித மூளையின் நரம்பியல் அமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.



செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்வதற்கு முன்பு, முதலில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன என்பதையும், நியூரானின் அமைப்பு பற்றியும் படிக்க வேண்டும்.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வரையறை:

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் அமைப்புகளாக வரையறுக்கப்படுகின்றன. நியூரான்கள் அல்லது நரம்பு செல்கள் என்பது மூளையின் அடிப்படை கட்டுமான தொகுதிகள் ஆகும், அவை உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள். நியூரானின் அமைப்பு கீழே காட்டப்பட்டுள்ளது

நியூரானின் அமைப்பு

நியூரானின் அமைப்பு

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது மூளைக்குப் பிறகு வடிவமைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு கருவிகள். இது தரவு பரிமாற்றத்திற்கான பாதைகளாக செயல்படும் செயற்கையாக தயாரிக்கப்பட்ட நியூரான்களின் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட கட்டமைப்பால் ஆனது. மாதிரி அங்கீகாரம், முன்கணிப்பு, தேர்வுமுறை, துணை நினைவகம் மற்றும் கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றில் பல்வேறு சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஆராய்ச்சியாளர்கள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை (ANN கள்) வடிவமைத்து வருகின்றனர்.


ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களை உருவாக்குவதற்கான இரண்டாவது சிறந்த வழியாக செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் விவரிக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மூளைகளை மாதிரியாக்கவும் குறிப்பிட்ட கணக்கீட்டு பணிகளைச் செய்யவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு வெற்றிகரமான ANN பயன்பாடு எழுத்து அங்கீகாரத்தின் திறனைக் கொண்டிருக்கும்.

நரம்பியல் பிணைய அமைப்பு

நரம்பியல் பிணைய அமைப்பு

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அறிமுகம்:

ஒரு கணினி அமைப்பு பல எளிய, மிகவும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட செயலாக்கக் கூறுகளால் ஆனது, மேலும் அவை வெளிப்புற உள்ளீடுகளுக்கு அவற்றின் மாறும் நிலை பதிலுடன் தகவல்களைச் செயலாக்குகின்றன. ஒரு நியூரானுக்கு ஒரு நேரியல் அல்லது நேரியல் அல்லாத பதிலை உருவாக்கும் திறன் உள்ளது. நேரியல் அல்லாத செயற்கை நெட்வொர்க் நேரியல் அல்லாத நியூரான்களின் ஒன்றோடொன்று இணைப்பால் செய்யப்படுகிறது. நேரியல் அல்லாத அமைப்புகள் உள்ளீடுகளைக் கொண்டுள்ளன, அவை வெளியீடுகளுக்கு விகிதாசாரமாக இருக்காது.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அறிமுகம்

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அறிமுகம்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடுகள்:

  • சூரிய நீராவி உருவாக்கும் ஆலையின் மாடலிங் மற்றும் வடிவமைப்பிற்காக சூரிய ஆற்றல் துறையில் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயன்பாடுகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன.
  • சிக்கலான மேப்பிங் மற்றும் கணினி அடையாளத்தை செயல்படுத்துவது போன்ற கணினி மாடலிங் செய்வதில் அவை பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
  • கட்டிடங்களின் வெப்ப-சுமைகளை மதிப்பிடுவதற்கு ANN பயன்படுத்தப்படுகிறது, பரவளைய-தொட்டி சேகரிப்பாளரின் இடைமறிப்பு காரணி மற்றும் உள்ளூர் செறிவு விகிதம்
  • கட்டுப்பாடு, ரோபாட்டிக்ஸ், முறை அங்கீகாரம், முன்கணிப்பு, மருத்துவம், சக்தி அமைப்புகள், உற்பத்தி, தேர்வுமுறை, சமிக்ஞை செயலாக்கம் மற்றும் சமூக / உளவியல் அறிவியல் ஆகியவற்றில் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் ANN பயன்படுத்தப்படுகிறது.
  • இயற்கையாக காற்றோட்டமான சோதனை அறையில் காற்று ஓட்டங்களை கணிப்பதற்கும் சூரிய கட்டிடங்களின் ஆற்றல் நுகர்வு கணிப்பதற்கும் அவை பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன.
  • அவர்கள் சத்தம் மற்றும் முழுமையற்ற தரவைக் கையாள முடிகிறது மற்றும் நேரியல் அல்லாத சிக்கல்களையும் சமாளிக்க முடிகிறது
  • காற்றோட்டம் மற்றும் ஏர் கண்டிஷனிங் அமைப்புகள், குளிரூட்டல், மாடலிங், வெப்பமாக்கல், சுமை-முன்கணிப்பு, மின் உற்பத்தி அமைப்புகளின் கட்டுப்பாடு மற்றும் சூரிய கதிர்வீச்சு ஆகியவற்றில் செயற்கை நரம்பியல்-நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு.

ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயன்பாடு சிக்கலான சிக்கல்களைச் சமாளிக்க ஒரு மாற்று வழியை வழங்குகிறது, ஏனெனில் அவை புதிய சமிக்ஞை செயலாக்க தொழில்நுட்பங்களில் உள்ளன. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உண்மையான தீர்வுகளை வழங்குகின்றன, அவை மற்ற தொழில்நுட்பங்களுடன் பொருந்துவது கடினம். வளர்ச்சி, நேரம் மற்றும் வளங்களின் அடிப்படையில் நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான தீர்வு மிகவும் திறமையானது.

ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் மென்பொருள் செயல்படுத்தல் அவற்றின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் மூலம் செய்யப்படலாம்.

நன்மைகள்:

  • ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஒரு நேரியல் நிரல் செய்ய முடியாத பணிகளைச் செய்ய முடியும்.
  • நரம்பியல் வலையமைப்பின் ஒரு உறுப்பு தோல்வியுற்றால், அது அவற்றின் இணையான தன்மையால் எந்த பிரச்சனையும் இல்லாமல் தொடரலாம்.
  • ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் தன்னைத்தானே கற்றுக்கொள்வதால் அதை மறுபிரசுரம் செய்ய தேவையில்லை.
  • எந்த பிரச்சனையும் இல்லாமல் இதை எளிதான முறையில் செயல்படுத்த முடியும்.
  • தகவமைப்பு, அறிவார்ந்த அமைப்புகள் என, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் வலுவானவை மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் சிறந்து விளங்குகின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அவற்றின் நிரலாக்கத்தில் திறமையானவை மற்றும் விஞ்ஞானிகள் ANN களைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் அபாயங்களை விட அதிகமாக இருப்பதை ஒப்புக்கொள்கிறார்கள்.
  • எந்தவொரு பயன்பாட்டிலும் இதை செயல்படுத்தலாம்.

குறைபாடுகள்:

ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஒரு முறையான படிப்படியான செயல்முறையுடன் உருவாக்கப்பட்டுள்ளது, இது கற்றல் விதி என பொதுவாக அறியப்படும் ஒரு அளவுகோலை மேம்படுத்துகிறது. உகந்த இயக்க புள்ளியைக் கண்டறிய தேவையான தகவல்களைத் தொடர்புகொள்வதால், இந்த நெட்வொர்க்குகளுக்கு உள்ளீடு / வெளியீட்டு பயிற்சி தரவு அடிப்படை. நரம்பியல் வலையமைப்பின் நேரியல் அல்லாத தன்மை அதன் செயலாக்க கூறுகளை அவற்றின் அமைப்பில் நெகிழ வைக்கிறது.

ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஒரு அமைப்பு மற்றும் இந்த அமைப்பு ஒரு உள்ளீட்டைப் பெற்று, தரவை செயலாக்கி, வெளியீட்டை வழங்கும் ஒரு கட்டமைப்பாகும். தரவு வரிசையில் உள்ளீடு WAVE ஒலி, ஒரு படக் கோப்பிலிருந்து ஒரு தரவு அல்லது ஒரு வரிசையில் குறிப்பிடக்கூடிய எந்தவொரு தரவையும் இருக்கும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிற்கு ஒரு உள்ளீடு வழங்கப்பட்டவுடன், இலக்கு இலக்கு பதில் வெளியீட்டில் அமைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பிய பதிலின் வேறுபாட்டிலிருந்து உண்மையான அமைப்பின் வெளியீட்டில் பிழை பெறப்படுகிறது. பிழை தகவல்கள் கணினிக்கு மீண்டும் வழங்கப்படுகின்றன, மேலும் இது அவற்றின் அளவுருக்களில் ஒரு முறையான வரிசையில் பல மாற்றங்களைச் செய்கிறது, இது பொதுவாக கற்றல் விதி என அழைக்கப்படுகிறது. விரும்பிய வெளியீடு ஏற்றுக்கொள்ளப்படும் வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் நிகழ்கிறது.

செயல்திறன் தரவுகளில் பெரிதும் இணைந்திருப்பதைக் காணலாம், எனவே தரவை டிஎஸ்பி வழிமுறைகள் போன்ற மூன்றாம் தரப்பு வழிமுறைகளுடன் முன் செயலாக்க வேண்டும்.

செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களின் நன்மைகள்:

  • செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நெகிழ்வான மற்றும் தகவமைப்பு.
  • செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் வரிசை மற்றும் முறை அங்கீகாரம் அமைப்புகள், தரவு செயலாக்கம், ரோபாட்டிக்ஸ், மாடலிங் போன்றவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
  • உள் மற்றும் வெளிப்புற அளவுருக்களைத் தழுவிக்கொள்வதன் மூலம் ANN அவர்களின் சுற்றுப்புறங்களிலிருந்து அறிவைப் பெறுகிறது மற்றும் அவை நிர்வகிக்க கடினமாக இருக்கும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கின்றன.
  • அறியப்படாத சூழ்நிலைகளுக்கு போதுமான பதில்களை உருவாக்க இது அறிவை பொதுமைப்படுத்துகிறது.
  • வளைந்து கொடுக்கும் தன்மை - செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நெகிழ்வானவை மற்றும் அதன் கண்டுபிடிப்புகளின் அடிப்படையில் சூழ்நிலைகளைக் கற்றுக்கொள்ளவும், பொதுமைப்படுத்தவும் மற்றும் மாற்றியமைக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளன.
  • நேரியல் அல்லாதது - இந்த செயல்பாடு நெட்வொர்க்கைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் திறமையாக அறிவைப் பெற அனுமதிக்கிறது. பாரம்பரியமாக நேரியல் நெட்வொர்க்கில் இது ஒரு தனித்துவமான நன்மை, இது நேரியல் அல்லாத தரவை மாடலிங் செய்யும்போது போதுமானதாக இல்லை.
  • ஒரு செயற்கை நியூரானின் நெட்வொர்க் ஒரு பாரம்பரிய நெட்வொர்க்கை விட அதிக தவறு சகிப்புத்தன்மையைக் கொண்டுள்ளது. சேமிக்கப்பட்ட தரவை இழக்காமல், நெட்வொர்க் அதன் எந்தவொரு கூறுகளிலும் ஒரு பிழையை மீண்டும் உருவாக்க முடியும்.
  • ஒரு செயற்கை நியூரான் நெட்வொர்க் தகவமைப்பு கற்றலை அடிப்படையாகக் கொண்டது.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள்:

பல்வேறு வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஏ.என்.என்) உள்ளன - மனித மூளை நியூரான் மற்றும் நெட்வொர்க் செயல்பாடுகளைப் பொறுத்து, ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் அல்லது ஏ.என்.என் இதேபோன்ற பணிகளைச் செய்கிறது. பெரும்பாலான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மிகவும் சிக்கலான உயிரியல் சகாக்களுடன் சில ஒற்றுமையைக் கொண்டிருக்கும், மேலும் எ.கா. போன்ற அவற்றின் நோக்கம் கொண்ட பணிகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். பிரிவு அல்லது வகைப்பாடு. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள்

கருத்து ANN - இந்த வகை ஏ.என்.என் இல், வெளியீடு மீண்டும் பிணையத்திற்குள் சென்று உள்நாட்டில் சிறந்த வளர்ச்சியடைந்த முடிவுகளை அடைகிறது. பின்னூட்ட நெட்வொர்க் தகவல்களைத் தானே ஊட்டுகிறது மற்றும் தேர்வுமுறை சிக்கல்களைத் தீர்க்க மிகவும் பொருத்தமானது என்று மாசசூசெட்ஸ் பல்கலைக்கழகம், வளிமண்டல ஆராய்ச்சிக்கான லோவெல் மையம் தெரிவித்துள்ளது. பின்னூட்டம் ANN கள் உள் கணினி பிழை திருத்தங்களால் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

முன்னோக்கி ANN ஐ ஊட்டவும் - ஒரு ஃபீட்-ஃபார்வர்ட் நெட்வொர்க் என்பது ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, வெளியீட்டு அடுக்கு மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நியூரான்களின் அடுக்குகளைக் கொண்ட ஒரு எளிய நரம்பியல் வலையமைப்பாகும். அதன் உள்ளீட்டை மதிப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் அதன் வெளியீட்டை முழுமையாக மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம், பிணையத்தின் சக்தியை குழு நடத்தை அடிப்படையில் கவனிக்க முடியும் இணைக்கப்பட்ட நியூரான்கள் மற்றும் வெளியீடு தீர்மானிக்கப்படுகிறது. இந்த நெட்வொர்க்கின் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், உள்ளீட்டு வடிவங்களை மதிப்பீடு செய்து அங்கீகரிக்க கற்றுக்கொள்கிறது.

வகைப்பாடு-கணிப்பு ANN -இது ஊட்ட-முன்னோக்கி ANN இன் துணைக்குழு மற்றும் தரவு-சுரங்க காட்சிகளுக்கு வகைப்பாடு-கணிப்பு ANN பயன்படுத்தப்படுகிறது. நெட்வொர்க் குறிப்பிட்ட வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், அவற்றை குறிப்பிட்ட குழுக்களாக வகைப்படுத்தவும், பின்னர் அவற்றை நெட்வொர்க்கிற்கு புதியதாக இருக்கும் “நாவல் வடிவங்களாக” வகைப்படுத்தவும் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது.

ஒரு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது ஒரு உயிரியல் நரம்பியல் வலையமைப்பின் கணக்கீட்டு உருவகப்படுத்துதலாகும். இவை நியூரான்களின் நடத்தை மற்றும் மின் சமிக்ஞைகளைக் கொண்டிருக்கின்றன, இதில் அவை கண்கள் அல்லது கையில் உள்ள நரம்பு முடிவுகளிலிருந்து உள்ளீட்டிற்கு இடையில் தொடர்புகொள்கின்றன, அவை எதிர்வினை போன்ற மூளையின் வெளியீடு வரை ஒளி, தொடுதல் அல்லது வெப்பம்.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை வடிவமைப்பது மற்றும் நியூரான்கள் சொற்பொருளோடு தொடர்பு கொள்ளும் முறை குறித்து செயற்கை நுண்ணறிவை உருவாக்குவது குறித்து விஞ்ஞானிகள் ஆராய்ச்சி செய்து வந்தனர்.

நரம்பியல் பிணைய மென்பொருள்:

நியூரல் நெட்வொர்க் சிமுலேட்டர்கள் என்பது செயற்கை அல்லது உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் நடத்தையை உருவகப்படுத்தப் பயன்படும் மென்பொருள் பயன்பாடுகள் ஆகும். அவை ஒன்று அல்லது குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான குறிப்பிட்ட வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன. நியூரல் நெட்வொர்க் சிமுலேஷன் பெரும்பாலும் மற்ற தரவு பகுப்பாய்வுகளுடன் ஒப்பிடுகையில் வேகமான மற்றும் துல்லியமான கணிப்பை வழங்குகிறது இந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தரவு சுரங்க செயல்பாட்டில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளன.

நரம்பியல் பிணைய மென்பொருள்

நரம்பியல் பிணைய மென்பொருள்

அவை பொதுவாக தனித்து நிற்கும் மற்றும் பிற மென்பொருள்களில் ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க விரும்பவில்லை. சிமுலேட்டர்கள் வழக்கமாக பயிற்சி செயல்முறையை கண்காணிக்க சில வகையான உள்ளமைக்கப்பட்ட காட்சிப்படுத்தல் கொண்டிருக்கும். சில சிமுலேட்டர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் இயற்பியல் கட்டமைப்பையும் காட்சிப்படுத்துகின்றன. தரவு பகுப்பாய்விற்கு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் கருத்து பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் மென்பொருளின் உதவியுடன், நேரத் தொடர் முன்கணிப்பு, செயல்பாடு தோராயமாக்கல் மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றை மேற்கொள்ளலாம். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் நோக்கம் கிட்டத்தட்ட வரம்பற்ற முடிவெடுப்பது, முறை அங்கீகாரம், முன்கணிப்பு, தானியங்கி கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகள் மற்றும் பலர்.

ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிற்கு மனிதனைப் போன்ற எதையும் கற்றுக்கொண்டவுடன் “மறுபிரசுரம்” செய்ய வேண்டிய அவசியம் இல்லை.

நரம்பியல் பிணைய உருவகப்படுத்துதல்

நரம்பியல் பிணைய உருவகப்படுத்துதல்

ஏ.என்.என்-களின் வளர்ச்சியின் பின்னணியில் உள்ள முக்கிய நோக்கம் மற்றும் நோக்கம் என்னவென்றால், அவை செயற்கை கணக்கீட்டு மாதிரியை அடிப்படை உயிரியல் நியூரானுடன் விளக்குகின்றன. பல அடுக்கு ஊட்ட-முன்னோக்கி நெட்வொர்க்குகளை வழங்குவதன் மூலம் அவை நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள் மற்றும் கற்றல் செயல்முறைகளை கோடிட்டுக் காட்டுகின்றன. எரிசக்தி உற்பத்தியின் பிற துறைகளில் மாடலிங் செய்வதற்கு செயற்கை நரம்பியல்-நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்படலாம் என்று பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை செயல்படுத்துவது ஏன் அவசியம்? உங்களிடம் ஏதேனும் கேள்விகள் இருந்தால் கீழே கருத்து தெரிவிக்கவும் அல்லது எங்கள் தளத்தைப் பார்வையிடவும்.

புகைப்பட வரவு: