Artificial Neural Network MCQ Quiz in मल्याळम - Objective Question with Answer for Artificial Neural Network - സൗജന്യ PDF ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക
Last updated on Apr 30, 2025
Latest Artificial Neural Network MCQ Objective Questions
Artificial Neural Network Question 1:
1. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിൽ കൃത്രിമ നിഷ്പക്ഷ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
2. കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിനായി കൃത്രിമ ന്യൂട്രൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മുകളിലുള്ള പ്രസ്താവനകൾ വായിച്ച് കൃത്രിമ ന്യൂട്രൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കുള്ള ശരിയായ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
Answer (Detailed Solution Below)
Artificial Neural Network Question 1 Detailed Solution
വിശദീകരണം:
കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
നിർവചനം: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ANN-കൾ). പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും, ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന, ഔട്ട്‌പുട്ട് പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) ANN-കളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള ഓരോ കണക്ഷനും നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി പരിശീലന സമയത്ത് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു അനുബന്ധ ഭാരം ഉണ്ട്.
പ്രവർത്തന തത്വം: പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള പിശകിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഭാരം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ANN-കൾ പഠിക്കുന്നു. പരിശീലനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ പ്രക്രിയയിൽ, നെറ്റ്‌വർക്കിന് ലേബൽ ചെയ്‌ത ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ സെറ്റ് നൽകുകയും പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്‌പ്രൊപ്പഗേഷൻ പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇത് പുതിയതും കാണാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളോ നടത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
പ്രയോഗങ്ങൾ:
- സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ: സംഭാഷണ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സംഭാഷണ ഭാഷയെ വാചകമാക്കി മാറ്റാൻ ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉച്ചാരണങ്ങൾ, ഉച്ചാരണങ്ങൾ, പശ്ചാത്തല ശബ്‌ദം എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും, ഇത് വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ അവയെ അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു.
- കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ: വ്യക്തിഗത പ്രതീകങ്ങളുടെ ആകൃതികളും ഘടനകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ കൈയെഴുത്ത് വാചകം തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ANN-കളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൈയെഴുത്ത് പ്രമാണങ്ങൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും, ഫോമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും, ടച്ച്‌സ്‌ക്രീനുകളിൽ വാചക ഇൻപുട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ:
- കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ്.
- സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകളും രേഖീയമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള.
- ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രയോഗങ്ങൾ.
പോരായ്മകൾ:
- പരിശീലനത്തിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
- പരിശീലനം സമയമെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽപരമായി ചെലവേറിയതുമായിരിക്കും.
- ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചില്ലെങ്കിൽ അമിതമായി ഫിറ്റിംഗ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.
ശരിയായ ഓപ്ഷൻ വിശകലനം:
ശരിയായ ഓപ്ഷൻ ഇതാണ്:
ഓപ്ഷൻ 4: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം ശരിയാണ്.
സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ ഓപ്ഷൻ ശരിയായി തിരിച്ചറിയുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ഡാറ്റയിലെ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കഴിവിനെ ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഈ രംഗങ്ങളിൽ ANN-കളെ വളരെ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു.
Additional Information
വിശകലനം കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ, മറ്റ് ഓപ്ഷനുകൾ നമുക്ക് വിലയിരുത്താം:
ഓപ്ഷൻ 1: പ്രസ്താവന 1 ശരിയും പ്രസ്താവന 2 തെറ്റുമാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ തീർച്ചയായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓപ്ഷൻ 2: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം തെറ്റാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ANN-കൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓപ്ഷൻ 3: പ്രസ്താവന 2 ശരിയും പ്രസ്താവന 1 തെറ്റുമാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തീരുമാനം:
വിവിധ മേഖലകളിലെ അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ വൈവിധ്യവും കഴിവുകളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള ANN-കളുടെ കഴിവ്, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ അവയെ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാക്കുന്നു. അവരുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, കൃത്യമായ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെയും വർഗ്ഗീകരണത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ANN-കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നു.
Top Artificial Neural Network MCQ Objective Questions
Artificial Neural Network Question 2:
1. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിൽ കൃത്രിമ നിഷ്പക്ഷ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
2. കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിനായി കൃത്രിമ ന്യൂട്രൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മുകളിലുള്ള പ്രസ്താവനകൾ വായിച്ച് കൃത്രിമ ന്യൂട്രൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കുള്ള ശരിയായ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
Answer (Detailed Solution Below)
Artificial Neural Network Question 2 Detailed Solution
വിശദീകരണം:
കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
നിർവചനം: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ANN-കൾ). പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും, ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന, ഔട്ട്‌പുട്ട് പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) ANN-കളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള ഓരോ കണക്ഷനും നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി പരിശീലന സമയത്ത് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു അനുബന്ധ ഭാരം ഉണ്ട്.
പ്രവർത്തന തത്വം: പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള പിശകിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഭാരം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ANN-കൾ പഠിക്കുന്നു. പരിശീലനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ പ്രക്രിയയിൽ, നെറ്റ്‌വർക്കിന് ലേബൽ ചെയ്‌ത ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ സെറ്റ് നൽകുകയും പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്‌പ്രൊപ്പഗേഷൻ പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇത് പുതിയതും കാണാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളോ നടത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
പ്രയോഗങ്ങൾ:
- സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ: സംഭാഷണ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സംഭാഷണ ഭാഷയെ വാചകമാക്കി മാറ്റാൻ ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉച്ചാരണങ്ങൾ, ഉച്ചാരണങ്ങൾ, പശ്ചാത്തല ശബ്‌ദം എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും, ഇത് വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ അവയെ അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു.
- കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ: വ്യക്തിഗത പ്രതീകങ്ങളുടെ ആകൃതികളും ഘടനകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ കൈയെഴുത്ത് വാചകം തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ANN-കളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൈയെഴുത്ത് പ്രമാണങ്ങൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും, ഫോമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും, ടച്ച്‌സ്‌ക്രീനുകളിൽ വാചക ഇൻപുട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ:
- കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ്.
- സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകളും രേഖീയമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള.
- ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രയോഗങ്ങൾ.
പോരായ്മകൾ:
- പരിശീലനത്തിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
- പരിശീലനം സമയമെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽപരമായി ചെലവേറിയതുമായിരിക്കും.
- ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചില്ലെങ്കിൽ അമിതമായി ഫിറ്റിംഗ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.
ശരിയായ ഓപ്ഷൻ വിശകലനം:
ശരിയായ ഓപ്ഷൻ ഇതാണ്:
ഓപ്ഷൻ 4: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം ശരിയാണ്.
സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ ഓപ്ഷൻ ശരിയായി തിരിച്ചറിയുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ഡാറ്റയിലെ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കഴിവിനെ ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഈ രംഗങ്ങളിൽ ANN-കളെ വളരെ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു.
Additional Information
വിശകലനം കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ, മറ്റ് ഓപ്ഷനുകൾ നമുക്ക് വിലയിരുത്താം:
ഓപ്ഷൻ 1: പ്രസ്താവന 1 ശരിയും പ്രസ്താവന 2 തെറ്റുമാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ തീർച്ചയായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓപ്ഷൻ 2: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം തെറ്റാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ANN-കൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓപ്ഷൻ 3: പ്രസ്താവന 2 ശരിയും പ്രസ്താവന 1 തെറ്റുമാണ്.
രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തീരുമാനം:
വിവിധ മേഖലകളിലെ അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ വൈവിധ്യവും കഴിവുകളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള ANN-കളുടെ കഴിവ്, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ അവയെ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാക്കുന്നു. അവരുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, കൃത്യമായ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെയും വർഗ്ഗീകരണത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ANN-കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നു.