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मशीन लर्निंग में योगदान के लिए जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को भौतिकी में नोबेल पुरस्कार 2024 से सम्मानित किया जायेगा।
- पुरस्कार विजेता: जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन
- पुरस्कार का कारण: मशीन लर्निंग में उनके योगदान के लिए, दोनों ने भौतिकी-आधारित उपकरणों का उपयोग करके ऐसे तरीके विकसित किए, जिन्होंने आधुनिक मशीन लर्निंग की नींव रखी।
जॉन हॉपफील्ड का योगदान:
- साहचर्य स्मृति: हॉपफील्ड ने साहचर्य स्मृति की अवधारणा प्रस्तुत की, जिसमें स्मृति उत्तेजनाओं द्वारा सक्रिय होती है।
- कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क: उन्होंने मान (0 या 1) संग्रहीत करने वाले नोड्स का उपयोग करके एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाया।
- हॉपफील्ड नेटवर्क: यह नेटवर्क पैटर्नों को संग्रहीत करने और अपूर्ण या विकृत इनपुट से उन्हें पुनः बनाने में सक्षम है।
जेफ्री हिंटन का योगदान:
- सांख्यिकीय भौतिकी: हिंटन ने हॉपफील्ड के काम का विस्तार सांख्यिकीय भौतिकी की अवधारणाओं का उपयोग करके किया।
- बोल्ट्ज़मैन मशीन: उन्होंने बोल्ट्ज़मैन मशीन विकसित की, जो निर्देशों के बजाय उदाहरणों से सीख सकती है।
- डेटा पहचान: मशीन नये डेटा को पहचान सकती है यदि वह किसी सीखी हुई श्रेणी से संबंधित हो, जैसे पारिवारिक समानता को पहचानना।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) के बारे में जानकारी:
- महत्वपूर्ण उपसमुच्चय: यह मशीन लर्निंग का महत्वपूर्ण उपसमुच्चय है, जो रणनीति बनाने, पूर्वानुमान लगाने और रुझानों को पहचानने जैसे कार्यों में मदद करता है।
- कम्प्यूटेशनल मॉडल: एएनएन मानव मस्तिष्क में तंत्रिका कोशिकाओं के कार्य की नकल करता है।
- अनुभव से सीखना: सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विपरीत, एएनएन बार-बार किए जाने वाले कार्यों और उपयोगकर्ताओं के अनुभव से सीखता है।
- न्यूरल नेटवर्क (एनएन): इसे जैविक न्यूरल नेटवर्क की संरचना और कार्यों पर आधारित किया गया है।
- सीखने की प्रणाली: एएनएन की संरचना उसके द्वारा संसाधित इनपुट और आउटपुट से प्रभावित होती है।
- डेटा-संचालित प्रशिक्षण: प्रारंभ में, एनएन को भारी मात्रा में डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, जहाँ इनपुट प्रदान किया जाता है और अपेक्षित आउटपुट निर्दिष्ट किया जाता है।
भौतिकी में नोबेल पुरस्कार 2024 का महत्व
यह पुरस्कार न केवल विज्ञान की दुनिया में इन वैज्ञानिकों की उपलब्धियों का सम्मान है, बल्कि यह नई पीढ़ी के लिए प्रेरणा का स्रोत भी है। भौतिकी में इनकी उपलब्धियों ने न केवल सिद्धांतों को सशक्त किया है, बल्कि तकनीकी प्रगति और मानवता के भविष्य के लिए नए रास्ते भी खोले हैं।
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