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डीप लर्निंग क्या है, इसकी सीमाएँ और चुनौतियाँ?-MEDHAJNEWS

डीप लर्निंग क्या है, इसकी सीमाएँ और चुनौतियाँ?-MEDHAJNEWS

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीक को डीप लर्निंग मॉडल कहा जाता है कि कैसे लोग विशिष्ट प्रकार की जानकारी प्राप्त करते हैं। डेटा साइंस, जिसमें सांख्यिकी और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग भी शामिल है, में एक प्रमुख घटक के रूप में गहन शिक्षा शामिल है। डीप लर्निंग इस प्रक्रिया को तेज और सरल बनाता है, जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए बहुत फायदेमंद है, जिन्हें भारी मात्रा में डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने का काम सौंपा गया है।

डीप लर्निंग को इसके सबसे बुनियादी स्तर पर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को स्वचालित करने के साधन के रूप में देखा जा सकता है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम को पारंपरिक एमएल एल्गोरिदम के विपरीत बढ़ती जटिलता और अमूर्तता के पदानुक्रम में ढेर किया जाता है, जो रैखिक होते हैं।

गहरी शिक्षा को समझने के लिए, एक छोटे बच्चे की कल्पना करें जिसका पहला शब्द "कुत्ता" है। विभिन्न वस्तुओं की ओर इशारा करके और "कुत्ते" शब्द का उपयोग करके, बच्चा सीखता है कि कुत्ता क्या है और क्या नहीं है। "हाँ, यह एक कुत्ता है," या "नहीं, वह कुत्ता नहीं है," माता-पिता की प्रतिक्रिया है। नौजवान सभी कुत्तों की विशेषताओं के बारे में अधिक सीखता है क्योंकि वह विभिन्न वस्तुओं की ओर इशारा करता रहता है। एक पदानुक्रम बनाकर जिसमें अमूर्तता के प्रत्येक स्तर का निर्माण उस जानकारी के साथ किया जाता है जो पदानुक्रम की पिछली परत से सीखी गई थी, बच्चा अनजाने में एक जटिल अमूर्तता को स्पष्ट करता है - एक कुत्ते का विचार।

डीप लर्निंग कैसे काम करती है?-

जिस तरह एक बच्चा कुत्ते को पहचानना सीखता है, उसी तरह डीप लर्निंग कंप्यूटर एल्गोरिदम भी इसी तरह के चरणों से गुजरता है। पदानुक्रम में प्रत्येक एल्गोरिथ्म अपने इनपुट पर एक गैर-रैखिक परिवर्तन करता है और जो उसने सीखा है उसका उपयोग करके एक सांख्यिकीय मॉडल का उत्पादन करता है। पुनरावृत्तियाँ तब तक चलती रहती हैं जब तक कि आउटपुट स्वीकार करने के लिए पर्याप्त सटीक न हो। "डीप" शब्द का अर्थ उन प्रसंस्करण परतों की संख्या से है, जिनसे डेटा को गुजरना चाहिए।

अधिकांश गहन शिक्षण मॉडल एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, एक प्रकार के परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा रेखांकित किए गए हैं। इसलिए डीप लर्निंग को डीप न्यूरल लर्निंग या डीप न्यूरल नेटवर्किंग के रूप में भी जाना जाता है।

प्रत्येक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क, जैसे कि फीडफॉर्वर्ड न्यूरल नेटवर्क, आवर्तक न्यूरल नेटवर्क, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क, विशेष उपयोग के मामलों के लिए लाभ प्रदान करते हैं। हालाँकि, वे सभी अपेक्षाकृत समान रूप से काम करते हैं जिसमें डेटा को मॉडल में फीड किया जाता है, और मॉडल तब खुद के लिए निर्णय लेता है कि उसने किसी विशेष डेटा तत्व के लिए सही व्याख्या या निर्णय किया है या नहीं।