आज हम जानेंगे की Deep Learning Kya Hai In Hindi. इसका क्या मतलब है और डीप लर्निंग की क्या भूमिका है? यह कैसे काम करती है, आदि

Deep Learning Kya Hai In Hindi ?

डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है – एक मशीन लर्निंग तकनीक जो कंप्यूटर और उपकरणों को तार्किक कार्य करना सिखाती है।

डीप लर्निंग को इसका नाम इस तथ्य से मिला है कि इसमें नेटवर्क की कई परतों में गहराई तक जाना शामिल है, जिसमें एक छिपी हुई परत भी शामिल है।

आप जितना गहरा गोता लगाते हैं, आप उतनी ही जटिल जानकारी निकालते हैं। गहरी सीखने की विधियाँ मानव बुद्धि की नकल करने के लिए विभिन्न जटिल कार्यक्रमों पर निर्भर करती हैं.

आपके द्वारा देखी जाने वाली सभी सेल्फ-ड्राइविंग कारें, आपके द्वारा देखी जाने वाली वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ, और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले वॉइस असिस्टेंट सभी इस बात के उदाहरण हैं.

डीप लर्निंग पुनरावृत्ति सीखने के तरीकों पर केंद्रित है जो मशीनों को विशाल डेटा सेट में उजागर करता है। ऐसा करने से, यह कंप्यूटर को लक्षणों की पहचान करने और परिवर्तन के अनुकूल होने में मदद करता है,

डेटा सेट के बार-बार संपर्क से मशीनों को अंतर, तर्क को समझने और विश्वसनीय डेटा निष्कर्ष तक पहुंचने में मदद मिलती है.

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Deep Learning Kyo Important Hai

यह कहना कि डीप लर्निंग महत्वपूर्ण है, इसकी बढ़ती लोकप्रियता के बारे में कुछ नहीं कहना है। यह हमारे दैनिक जीवन को और अधिक सुविधाजनक बनाने में बहुत बड़ा योगदान देता है और भविष्य में यह प्रवृत्ति बढ़ेगी।

चाहे वह प्रौद्योगिकी के माध्यम से पार्किंग सहायता हो या हवाई अड्डे पर चेहरे की पहचान, गहन शिक्षा आज की दुनिया में बहुत अधिक स्वचालन को बढ़ावा दे रही है,

हालाँकि, गहन शिक्षण की प्रासंगिकता को इस तथ्य से सबसे अधिक जोड़ा जा सकता है कि हमारी दुनिया आज घातीय मात्रा में डेटा उत्पन्न कर रही है, जिसे बड़े पैमाने पर संरचना की आवश्यकता है।

डीप लर्निंग बढ़ती मात्रा का उपयोग करता है और डेटा की उपलब्धता सबसे उपयुक्त रही है। इन आंकड़ों से एकत्रित सभी जानकारी का उपयोग पुनरावृत्त शिक्षण मॉडल के माध्यम से सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए किया जाता है.

डीप लर्निंग व्यवसाय और व्यक्तिगत दोनों जगहों पर प्रभाव डालती रहेगी और आने वाले समय में नौकरी के ढेर सारे अवसर पैदा करेगी.

Deep Learning Kaise Kam Karti Hai

इसके मूल में, गहरी शिक्षा मानव बुद्धि की नकल करने के लिए मशीनों को सिखाने के लिए पुनरावृत्त विधियों पर निर्भर करती है।

प्रारंभिक स्तर मशीनों को सरल जानकारी सीखने में मदद करते हैं, और जैसे-जैसे स्तर बढ़ते हैं, जानकारी बनती रहती है।

प्रत्येक नए स्तर के साथ मशीनें आगे की जानकारी लेती हैं और इसे पिछले स्तर में सीखी गई चीज़ों के साथ जोड़ती हैं।

प्रक्रिया के अंत में, सिस्टम जानकारी का एक अंतिम टुकड़ा इकट्ठा करता है जो एक मिश्रित इनपुट है। यह जानकारी कई पदानुक्रमों से गुजरती है और जटिल तार्किक सोच से मिलती जुलती है.

आइए इसे एक उदाहरण की सहायता से और अधिक स्पष्ट करते हैं –

एलेक्सा या गूगल असिस्टेंस जैसे वॉयस असिस्टेंट के मामले पर विचार करें, यह देखने के लिए कि यह प्राकृतिक बातचीत के अनुभवों के लिए गहन शिक्षण का उपयोग कैसे करता है.

जब वॉयस असिस्टेंट को डेटा फीड किया जाता है, तो यह वॉयस इनडेशन, इंटोनेशन और बहुत कुछ की पहचान करने की कोशिश करेगा।

उच्च स्तरों के लिए, यह शब्दावली के बारे में जानकारी लेगा और उसमें पिछले स्तरों के निष्कर्षों को जोड़ देगा। निम्नलिखित स्तरों में, यह संकेतों का विश्लेषण करेगा और अपने सभी निष्कर्षों को जोड़ देगा.

Deep Learning Or Machine Learning Me Kya Difference Hai

हालांकि यह अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, गहरी शिक्षा और मशीन लर्निंग दोनों आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का हिस्सा हैं और एक ही चीज नहीं हैं,

मशीन लर्निंग व्यापक स्पेक्ट्रम है जो सीखने के मॉडल को परिभाषित करने और बनाने के लिए डेटा का उपयोग करता है। मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मॉडल के साथ डेटा की संरचना को समझने की कोशिश करता है।

यह डेटा माइनिंग से शुरू होता है जहां यह डेटा सेट से मैन्युअल रूप से प्रासंगिक जानकारी निकालता है जिसके बाद यह एल्गोरिदम का उपयोग करके कंप्यूटर को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए निर्देशित करता है।

मशीन लर्निंग लंबे समय से उपयोग में है और समय के साथ विकसित हुई है। डीप लर्निंग एक तुलनात्मक रूप से नया क्षेत्र है जो सीखने और कार्य करने के लिए केवल न्यूरल नेटवर्किंग पर केंद्रित है। न्यूरल नेटवर्किंग, जैसा कि पहले चर्चा की गई है, मानव तंत्रिकाओं को कृत्रिम रूप से स्क्रीन करने और डेटा से स्वचालित रूप से जानकारी एकत्र करने के लिए दोहराता है।

चूंकि डीप लर्निंग में एंड-टू-एंड लर्निंग शामिल है, जहां कच्चे डेटा को सिस्टम में फीड किया जाता है, जितना अधिक डेटा यह अध्ययन करता है, परिणाम उतने ही सटीक होते हैं,

यह हमें डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग के बीच दूसरे अंतर पर लाता है । जबकि पूर्व डेटा की बड़ी मात्रा के साथ स्केल कर सकता है, मशीन लर्निंग मॉडल उथले सीखने तक सीमित हैं जहां यह एक निश्चित स्तर के बाद पठार तक पहुंचता है, और नए डेटा के किसी भी अतिरिक्त अतिरिक्त कोई फर्क नहीं पड़ता.

दोनों के बीच प्रमुख अंतर निम्नलिखित हैं:

डेटा सेट आकार : डीप लर्निंग छोटे डेटा सेट के साथ अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अपने प्रदर्शन से समझौता किए बिना एक छोटे डेटा को संसाधित कर सकता है.

अधिक डेटा के साथ मॉडल की सटीकता बढ़ जाती है, लेकिन पारंपरिक मशीन लर्निंग में किसी विशेष फ़ंक्शन के लिए उपयोग करने के लिए एक छोटा डेटा सेट सही बात हो सकती है।

डीप लर्निंग को न्यूरल नेटवर्क द्वारा सक्षम किया जाता है जो तार्किक रूप से बाइनरी प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर या नेटवर्क के माध्यम से गुजरने वाले प्रत्येक बिट डेटा के लिए वज़न या संख्यात्मक मान निर्दिष्ट करके बनाया जाता है।

फीचर्ड इंजीनियरिंग : सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक अनिवार्य हिस्सा, फीचर्ड इंजीनियरिंग और इसकी जटिलता एमएल और डीएल के बीच अंतर को चिह्नित करती है,

पारंपरिक मशीन लर्निंग में, एक विशेषज्ञ मॉडल में लागू होने वाली सुविधाओं को परिभाषित करता है और फिर डेटा प्रकार और कार्यों को हैंड-कोड करता है।

दूसरी ओर, डीप लर्निंग में, फीचर्ड इंजीनियरिंग उप-स्तरों पर की जाती है, जिसमें न्यूरल नेटवर्क को फीड करने के लिए निम्न से उच्च-स्तरीय फीचर अलगाव शामिल है।

हार्डवेयर निर्भरताएँ: मैट्रिक्स गुणन संचालन और संगणना के भारी भार को वहन करने के लिए परिष्कृत उच्च-अंत हार्डवेयर की आवश्यकता होती है जो गहन शिक्षा के ट्रेडमार्क हैं। दूसरी ओर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लो-एंड मशीनों पर भी किया जा सकता है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम को GPU की आवश्यकता होती है ताकि जटिल गणनाओं को कुशलता से अनुकूलित किया जा सके।

निष्पादन समय:  यह मान लेना आसान है कि एक गहन शिक्षण एल्गोरिथ्म का निष्पादन समय कम होगा क्योंकि यह मशीन लर्निंग एल्गोरिथम की तुलना में अधिक विकसित है।

इसके विपरीत, गहन सीखने के लिए न केवल विशाल डेटा सेट के कारण बल्कि न्यूरल नेटवर्क की जटिलता के कारण भी प्रशिक्षित करने के लिए एक बड़ी समय सीमा की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिथम को प्रशिक्षित होने में कुछ सेकंड से लेकर घंटों तक का समय लग सकता है, लेकिन इसकी तुलना में एक डीप लर्निंग एल्गोरिथम हफ्तों तक चल सकता है। हालांकि, एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, डीप लर्निंग एल्गोरिदम का रनटाइम मशीन लर्निंग की तुलना में काफी कम होता है.

यही वो अंतर है जो इनको अलग-अलग करते है, तो आज आपने जाना की Deep Learning Kya Hai In Hindi, अगर पोस्ट अच्छी लगी तो इसको शेयर जरुर करे, और कुछ और प्रश्न पूछने है तो निचे पूछ सकते है.

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