نیورل نیٹ ورک ایک طریقہ کار ہے جو مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں کمپیوٹر کو انسانی دماغ کی نقل کرتے ہوئے ڈیٹا کو پروسیس کرنے کی تعلیم دیتا ہے۔ خاص طور پر، یہ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جو ڈیپ لرننگ کی شاخ سے تعلق رکھتی ہے – جس میں نیوران کی طرح کے نوڈز (جو نیوران کی مانند ہوتے ہیں) کو ایک تہہ دار ساخت میں آپس میں جوڑا جاتا ہے جو دماغ کے نیورل نیٹ ورک کی طرح ہوتا ہے۔

یہ نظام مطابقت پذیری رکھتا ہے، یعنی کمپیوٹر اپنی غلطیوں سے سیکھ سکتا ہے اور وقت کے ساتھ اپنی درستگی کو بہتر بناتا رہتا ہے۔ "مصنوعی نیوران" کی اصطلاح اس لیے استعمال ہوتی ہے کیونکہ یہ نیٹ ورک دماغ کے نیوران کے سگنل بھیجنے کے طریقہ کار کی نقل کرتا ہے۔

اگرچہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک کا تصور بہت پہلے سے موجود ہے (وارن میک کلچ اور والٹر پٹس نے 1943 میں پہلا مصنوعی نیوران ماڈل تیار کیا تھا)، لیکن 1980 کی دہائی میں یہ ٹیکنالوجی ڈیٹا سائنس کے میدان میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے لگی۔

آج کل، مصنوعی نیورل نیٹ ورک نے زبردست ترقی کی ہے اور یہ کئی صنعتی شعبوں اور جدید AI سسٹمز کا بنیادی جزو بن چکا ہے۔ یہ جدید ڈیپ لرننگ الگورتھمز کی ریڑھ کی ہڈی ہے – حالیہ AI میں ہونے والی بیشتر پیش رفت میں اس کا نمایاں کردار ہے۔

نیورل نیٹ ورک کی ساخت اور کام کرنے کا طریقہ

مصنوعی نیورل نیٹ ورک انسانی دماغ سے متاثر ہو کر بنایا گیا ہے۔ انسانی دماغ میں اربوں نیوران پیچیدہ انداز میں جڑے ہوتے ہیں اور برقی سگنلز کے ذریعے معلومات کو پروسیس کرتے ہیں؛ اسی طرح، مصنوعی نیورل نیٹ ورک میں کئی مصنوعی نیوران (سافٹ ویئر یونٹس) آپس میں جڑے ہوتے ہیں تاکہ کوئی خاص کام انجام دے سکیں۔

ہر مصنوعی نیوران دراصل ایک حسابی فنکشن ہوتا ہے (جسے نوڈ یا node کہا جاتا ہے)، جو ان پٹ سگنلز کو وصول کرتا ہے، ان پر عمل کرتا ہے اور اگلے نیوران کو آؤٹ پٹ سگنل بھیجتا ہے۔ نیوران کے درمیان کنکشن دماغ کے سائناپس کی نقل ہوتے ہیں۔

ایک بنیادی نیورل نیٹ ورک عام طور پر تہہ دار ہوتا ہے جس میں تین اہم تہہ جات ہوتے ہیں:

• ان پٹ تہہ: یہ نیٹ ورک کو بیرونی دنیا سے معلومات وصول کرتی ہے۔ ان پٹ تہہ کے نوڈز ابتدائی ڈیٹا کو پروسیس کرتے ہیں (مثلاً: نارملائزیشن، سادہ فیچر ایکسٹریکشن) اور پھر کوڈ شدہ سگنلز اگلی تہہ کو بھیجتے ہیں۔
• چھپی ہوئی تہہ: یہ تہہ ان پٹ تہہ (یا پچھلی چھپی ہوئی تہہ) سے سگنلز وصول کرتی ہے اور مزید گہرائی سے تجزیہ کرتی ہے۔ نیورل نیٹ ورک میں کئی چھپی ہوئی تہہ ہو سکتی ہیں (جتنا زیادہ تہہ دار، اتنا زیادہ "گہرا" نیٹ ورک ہوتا ہے)۔ ہر تہہ پچھلی تہہ کے آؤٹ پٹ سے پیچیدہ فیچرز نکالتی ہے اور اگلی تہہ کو بھیجتی ہے۔
• آؤٹ پٹ تہہ: یہ آخری تہہ ہوتی ہے جو مکمل ڈیٹا پروسیسنگ کے بعد نتیجہ دیتی ہے۔ آؤٹ پٹ تہہ میں ایک یا زیادہ نوڈز ہو سکتے ہیں جو مسئلے کی نوعیت پر منحصر ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر مسئلہ دو حصوں میں تقسیم کرنا ہو (صحیح/غلط، ہاں/نہیں)، تو آؤٹ پٹ تہہ میں صرف ایک نوڈ ہوگا جو 0 یا 1 کا نتیجہ دے گا؛ جبکہ کثیر گروہی درجہ بندی میں، آؤٹ پٹ تہہ میں متعدد نوڈز ہوں گے، ہر نوڈ ایک مخصوص گروپ کے لیے ذمہ دار ہوگا۔

پروسیسنگ کے دوران، ہر نیوران کے کنکشن کو ایک وزن (weight) دیا جاتا ہے جو سگنل کی اہمیت کو ظاہر کرتا ہے۔ ہر نیوران ایک ایکٹیویشن فنکشن بھی استعمال کرتا ہے جس کا ایک مخصوص حد ہوتا ہے: اگر ان پٹ سگنلز کا مجموعہ (وزن کے ساتھ ضرب دینے کے بعد) حد سے تجاوز کر جائے تو نیوران "فعال" ہو جاتا ہے (آؤٹ پٹ سگنل بھیجتا ہے)، ورنہ سگنل نہیں بھیجتا۔

اس طریقہ کار کی بدولت، اہم سگنلز (جن کے وزن زیادہ ہوتے ہیں) نیٹ ورک میں منتقل ہوتے ہیں جبکہ کمزور یا شور والے سگنلز محدود رہتے ہیں۔

جب نیورل نیٹ ورک میں کئی چھپی ہوئی تہہ (عام طور پر دو سے زیادہ) ہوں تو اسے گہرا نیورل نیٹ ورک (deep neural network) کہا جاتا ہے۔ گہرا نیورل نیٹ ورک آج کے ڈیپ لرننگ کی بنیاد ہے۔ ایسے نیٹ ورکس میں لاکھوں وزن ہوتے ہیں اور یہ ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان انتہائی پیچیدہ غیر خطی تعلقات سیکھ سکتے ہیں۔

تاہم، اس کی قیمت یہ ہے کہ انہیں بہت زیادہ تربیتی ڈیٹا اور روایتی مشین لرننگ ماڈلز کے مقابلے میں کافی زیادہ کمپیوٹیشنل وقت درکار ہوتا ہے۔

مصنوعی نیورل نیٹ ورک کی تربیت کا عمل

نیورل نیٹ ورک کوئی سخت پروگرام شدہ نظام نہیں ہوتا بلکہ یہ سیکھتا ہے کہ کیسے کسی کام کو ڈیٹا کی مثالوں کے ذریعے حل کیا جائے۔ نیورل نیٹ ورک کو "تربیت" (training) دی جاتی ہے۔

اس عمل میں، نیٹ ورک کو بڑی مقدار میں ان پٹ ڈیٹا اور (عام طور پر) متعلقہ مطلوبہ آؤٹ پٹ فراہم کی جاتی ہے تاکہ وہ اپنے اندر موجود پیرامیٹرز کو خودکار طور پر ایڈجسٹ کر سکے۔ نیورل نیٹ ورک اپنی پیش گوئی اور اصل متوقع نتیجے کے درمیان فرق کو استعمال کرتے ہوئے وزنوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ اپنی کارکردگی بہتر بنا سکے۔

یعنی، ہر پیش گوئی کے بعد، نیٹ ورک اپنی پیش گوئی کو درست جواب سے موازنہ کرتا ہے اور کنکشن کے وزنوں کو اس طرح ایڈجسٹ کرتا ہے کہ اگلی بار پیش گوئی زیادہ درست ہو۔

ایک عام تربیتی الگورتھم بیک پروپیگیشن (backpropagation) ہے۔ یہ الگورتھم ایک فیڈبیک لوپ چلاتا ہے: سگنلز کو تہوں سے گزارتا ہے تاکہ آؤٹ پٹ نکالا جا سکے، پھر پیش گوئی اور درست آؤٹ پٹ کے درمیان غلطی (error) کو نیٹ ورک میں واپس بھیجتا ہے۔

اس غلطی کی بنیاد پر، نیٹ ورک وزنوں کو اپ ڈیٹ کرتا ہے – درست پیش گوئی کرنے والے کنکشن کے وزن بڑھاتا ہے اور غلط پیش گوئی کرنے والے کنکشن کے وزن کم کرتا ہے۔ یہ عمل ہزاروں یا لاکھوں بار دہرایا جاتا ہے یہاں تک کہ نیٹ ورک کی پیش گوئی اور اصل نتیجہ کے درمیان فرق قابل قبول حد میں آ جائے۔

تربیت کے بعد، نیورل نیٹ ورک علم کو عمومی شکل میں لاگو کر سکتا ہے: یہ صرف سیکھے ہوئے ڈیٹا کو یاد نہیں رکھتا بلکہ نئے، غیر دیکھے گئے ڈیٹا پر بھی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ تربیت مختلف طریقوں سے ہو سکتی ہے (مثلاً نگرانی شدہ، غیر نگرانی شدہ، یا انعام/سزا کے ساتھ) جو مسئلے کی نوعیت پر منحصر ہے۔

مجموعی طور پر، جب اچھی طرح تربیت پا جاتا ہے تو مصنوعی نیورل نیٹ ورک ایک طاقتور آلہ بن جاتا ہے جو تیزی سے درست درجہ بندی، شناخت یا پیش گوئی کر سکتا ہے – مثال کے طور پر، گوگل کا سرچ الگورتھم ایک معروف بڑے پیمانے پر نیورل نیٹ ورک ہے۔

نوٹ کریں کہ نیورل نیٹ ورک کی کئی مختلف ساختیں تیار کی گئی ہیں تاکہ مختلف قسم کے ڈیٹا اور کاموں کے لیے موزوں ہوں۔

کچھ عام ساختیں شامل ہیں: فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک (feedforward neural network – سب سے سادہ قسم، جو سگنلز کو ایک طرف سے دوسری طرف بھیجتا ہے)، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (recurrent neural network, RNN – جو سلسلہ وار ڈیٹا جیسے متن یا آواز کے لیے موزوں ہے)، کنولوشنل نیورل نیٹ ورک (convolutional neural network, CNN – جو تصویری یا ویڈیو ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے استعمال ہوتا ہے)، اور آٹو اینکوڈر (autoencoder – جو ڈیٹا کمپریشن اور فیچر سیکھنے کے لیے استعمال ہوتا ہے)۔

ہر قسم کا نیٹ ورک اپنی ساخت اور کام کرنے کے طریقے میں قدرے مختلف ہوتا ہے، لیکن سب کا بنیادی اصول نیوران کے جال اور ڈیٹا سے سیکھنا ہے۔

مصنوعی نیورل نیٹ ورک کے عملی استعمالات

پیچیدہ ماڈلز کو سیکھنے اور پروسیس کرنے کی صلاحیت کی بدولت، مصنوعی نیورل نیٹ ورک مختلف شعبوں میں وسیع پیمانے پر استعمال ہو رہا ہے۔ ذیل میں نیورل نیٹ ورک کے چند نمایاں استعمالات دیے گئے ہیں:

کمپیوٹر وژن:

نیورل نیٹ ورک کمپیوٹر کو تصاویر اور ویڈیوز کو انسانوں کی طرح "دیکھنے" اور سمجھنے میں مدد دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، خودکار گاڑیوں میں نیورل نیٹ ورک ٹریفک سگنلز، پیدل چلنے والوں، اور گاڑیوں کی شناخت کے لیے کیمرہ تصاویر کا تجزیہ کرتا ہے۔

CNN ماڈلز کمپیوٹر کو خودکار طریقے سے اشیاء کی درجہ بندی (جیسے چہروں کی شناخت، بلی اور کتے میں فرق) کرنے کی اجازت دیتے ہیں اور یہ دن بہ دن زیادہ درست ہوتے جا رہے ہیں۔

آواز کی پروسیسنگ:

ورچوئل اسسٹنٹس جیسے ایمیزون الیکسا، گوگل اسسٹنٹ، سری وغیرہ نیورل نیٹ ورک کی مدد سے آواز کی شناخت کرتے ہیں اور انسانی بول چال کو سمجھتے ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی آواز کو متن میں تبدیل کرنے، آواز کے ذریعے کمانڈز چلانے، یا آواز کی نقل کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔

نیورل نیٹ ورک کمپیوٹر کو آواز کے مختلف پہلوؤں (جیسے لہجہ، تلفظ) کا تجزیہ کرنے اور مختلف علاقائی لہجوں یا زبانوں کو سمجھنے کے قابل بناتا ہے۔

قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP):

زبان کے میدان میں، نیورل نیٹ ورک زبان کو تجزیہ کرنے اور قدرتی زبان پیدا کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ مشین ترجمہ، چیٹ بوٹس، خودکار سوال و جواب کے نظام، اور سوشل میڈیا پر جذباتی تجزیہ جیسے ایپلیکیشنز نیورل نیٹ ورک (عام طور پر RNN یا جدید Transformer ساختیں) استعمال کرتے ہیں تاکہ انسانی زبان کو سمجھ کر مناسب جواب دے سکیں۔ نیورل نیٹ ورک کمپیوٹر کو گرامر، معنی اور سیاق و سباق سیکھنے میں مدد دیتا ہے تاکہ بات چیت زیادہ قدرتی ہو۔

مالیاتی اور کاروباری شعبہ:

مالیاتی میدان میں، نیورل نیٹ ورک مارکیٹ کی قیمتوں، کرنسی کے نرخوں، سود کی شرحوں وغیرہ کی پیش گوئی کے لیے استعمال ہوتے ہیں، جو تاریخی ڈیٹا کے بڑے ذخیرے پر مبنی ہوتے ہیں۔ ڈیٹا میں موجود پیٹرنز کی شناخت کے ذریعے، نیورل نیٹ ورک مستقبل کے رجحانات کی پیش گوئی اور فراڈ کی نشاندہی کر سکتے ہیں (مثلاً غیر معمولی کریڈٹ کارڈ ٹرانزیکشنز کی شناخت)۔

کئی بینک اور انشورنس کمپنیاں نیورل نیٹ ورک کو خطرے کا اندازہ لگانے اور فیصلے کرنے (جیسے قرض کی منظوری، سرمایہ کاری کا انتظام) کے لیے استعمال کرتی ہیں تاکہ زیادہ مؤثر نتائج حاصل کیے جا سکیں۔

طبی اور صحت کی دیکھ بھال:

طبی شعبے میں، نیورل نیٹ ورک ڈاکٹروں کی تشخیص اور علاج کے فیصلوں میں مدد دیتے ہیں۔ ایک مثال کے طور پر، CNN نیورل نیٹ ورک طبی تصاویر (جیسے ایکس رے، MRI، سیل امیجز) کا تجزیہ کر کے ایسے علامات کی نشاندہی کرتے ہیں جو انسانی آنکھ سے چھپ سکتی ہیں۔

اس کے علاوہ، نیورل نیٹ ورک وبائی امراض کے پھیلاؤ کی پیش گوئی، جین سیکوینسنگ کا تجزیہ، اور ہر مریض کے لیے ذاتی علاج کے منصوبے بنانے میں مدد کرتے ہیں، جو جینیاتی اور طبی ریکارڈز پر مبنی ہوتے ہیں۔ نیورل نیٹ ورک تشخیص کی درستگی اور رفتار بڑھانے میں مددگار ثابت ہوتے ہیں، جس سے صحت کی دیکھ بھال کے معیار میں بہتری آتی ہے۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں:

کمپیوٹر وژن کیا ہے؟ استعمالات اور کام کرنے کا طریقہ

نیچرل لینگویج پروسیسنگ کیا ہے؟

واضح ہے کہ، مصنوعی نیورل نیٹ ورک جدید AI کی کئی پیش رفتوں کی بنیاد ہے۔ یہ ٹیکنالوجی کمپیوٹر کو ڈیٹا سے سیکھنے اور کم انسانی مداخلت کے ساتھ ذہین فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہے، کیونکہ یہ ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان پیچیدہ غیر خطی تعلقات کو ماڈل کر سکتی ہے۔

تصاویر اور آواز کے تجزیے سے لے کر زبان کی سمجھ اور رجحانات کی پیش گوئی تک، نیورل نیٹ ورک نے نئی صلاحیتیں پیدا کی ہیں جو پہلے ممکن نہیں تھیں۔ مستقبل میں، بڑے ڈیٹا اور کمپیوٹیشنل طاقت کی ترقی کے ساتھ، مصنوعی نیورل نیٹ ورک مزید ترقی کرے گا اور مزید انقلابی ایپلیکیشنز لائے گا، جو ذہین ٹیکنالوجی کی اگلی نسل کی تشکیل میں مددگار ثابت ہوگا۔

مزید مفید معلومات کے لیے INVIAI کو فالو کریں!