Deep Learning क्या है और यह कैसे काम करती है?

डीप लर्निंग, एक उच्च स्तरीय मशीन शिक्षा तकनीक है जो मानव मानसिक गतिविधियों को सिमुलेट करने के लिए डिजाइन की गई है। इस तकनीक का उपयोग अत्यधिक संदर्भ डेटा को समझने और सीखने के लिए किया जाता है, जिससे कि कंप्यूटर स्वतंत्रता से नए और संवेदनशील तरीके से सृजनात्मक कार्य कर सकता है। आज हम आपको इस आर्टिकल में Deep Learning क्या है? डिटेल में बताने वाले है।

Deep Learning क्या है? 

कंप्यूटर सिस्टम को स्वयं सीखना और समझना सिखाने के लिए हम जिस विधि का उपयोग करते हैं उसे Deep Learning कहा जाता है। क्योंकि यह डेटा को स्वयं समझने के लिए एक गहरे नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसे तंत्रिका नेटवर्क भी कहा जाता है, इसलिए इसे डीप लर्निंग नाम दिया गया है। एक प्रकार की मशीन लर्निंग जिसे डीप लर्निंग कहा जाता है, के माध्यम से हम कंप्यूटर को लोगों की तरह सोचना सिखा सकते हैं। एक क्षमता निर्दिष्ट करें. इसमें विशेष मॉडल और एल्गोरिदम का उपयोग शामिल है जो कंप्यूटर को मानव इनपुट से स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए बड़े, पहले से मौजूद डेटा सेट का उपयोग करके बनाया गया है।

डीप लर्निंग एक कंप्यूटर तकनीक है जिसका उद्देश्य मानव मस्तिष्क के सीखने के तरीके की नकल करना है, जिससे कंप्यूटर स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना निर्णय लेने और सीखने में सक्षम हो सके। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की श्रेणी में आता है, जो मुख्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इसका प्राथमिक लक्ष्य डेटा विश्लेषण के माध्यम से मानव सहायता की आवश्यकता के बिना कंप्यूटर को अधिक बुद्धिमान और आत्मनिर्भर बनाना है। गहन शिक्षण मॉडलों को बड़े पैमाने पर डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि उनके भीतर छिपे पैटर्न और कानूनों को उजागर किया जा सके।

डीप लर्निंग कैसे काम करता है?

हमारे मस्तिष्क में न्यूरॉन्स डेटा प्रोसेसिंग के लिए जिम्मेदार होते हैं। इसी तरह, गहन शिक्षण के कार्य करने के लिए कृत्रिम न्यूरॉन्स बनाए जाते हैं। डेटा को इन कृत्रिम न्यूरॉन्स द्वारा संसाधित किया जाता है, जिन्हें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क भी कहा जाता है। यदि मशीन लर्निंग मॉडल गलत परिणाम की भविष्यवाणी करता है, तो प्रोग्रामर को इसे मैन्युअल रूप से पुन: प्रोग्राम करना होगा।

हालाँकि, जब Deep Learning अपनी भविष्यवाणी में कोई गलती करता है, तो वह पुन: प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना अपने आप ही उससे सीख लेता है। यह इस प्रकार काम करता है, जबकि मशीन लर्निंग मॉडल को किसी सुविधा की विशेषताओं को निर्धारित करने के लिए मानव इनपुट की आवश्यकता होती है। वह काम करके ज्ञान प्राप्त करता है, लेकिन गहन शिक्षा उसे डेटा से सुविधाएँ निकालकर स्वतंत्र रूप से सीखने की अनुमति देती है।

डीप लर्निंग का उपयोग कहाँ होता है?

  • Medical diagnostics: रोग निदान में सहायता के लिए रेडियोलॉजिस्ट और डॉक्टरों द्वारा गहन शिक्षण का उपयोग किया जाता है।

  • Automated driving: स्वायत्त कारों में गाड़ी चलाने की Deep Learning दी जाती है, जिससे कारें सड़क पर स्वतंत्र रूप से चलने में सक्षम हो जाती हैं।

  • Voice recognition: डीप लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग सिरी और एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट द्वारा मानव भाषण की व्याख्या करने और आदेशों का जवाब देने के लिए किया जाता है।

  • E-commerce and Market Research: व्यवसाय उपभोक्ता व्यवहार को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं, उनकी प्राथमिकताओं को पूरा कर सकते हैं, और विपणन में गहन शिक्षा का उपयोग करके अनुरूप सिफारिशें कर सकते हैं।

  • Healthcare: बीमारियों के निदान और उपचार के लिए चिकित्सा गहन शिक्षण का उपयोग करती है। तंत्रिका नेटवर्क मॉडल बीमारियों की पहचान करने में मदद के लिए पैथोलॉजी, रेडियोलॉजी और अन्य चिकित्सा डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।

डीप लर्निंग के फायदे

  • बिगडेटा, या बड़े डेटासेट को इसके द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है।

  • डेटा के आधार पर, गहन शिक्षा भविष्य की भविष्यवाणी कर सकती है।

  • डीप लर्निंग एल्गोरिदम व्यवस्थित या असंरचित डेटा का प्रबंधन कर सकता है।

  • डीप लर्निंग की क्षमताओं वाला एक एल्गोरिदम अतीत में अपनी गलतियों से सीखकर विकसित हो सकता है।

FAQ of Deep Learning 

Q1. मशीन लर्निंग को डीप लर्निंग से क्या अलग करता है?

  • डीप लर्निंग अध्ययन का एक अनूठा क्षेत्र है जो बड़े पैमाने पर डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान की शाखा है जो कंप्यूटर को सीखने की अनुमति देती है।

Q2. न्यूरल नेटवर्क का उद्देश्य क्या है?

  • मानव मस्तिष्क के कार्य करने के तरीके के समान, तंत्रिका नेटवर्क नई जानकारी सीखने और उत्पन्न करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। यह कंप्यूटर मॉडल कई परस्पर जुड़े हुए नोड्स से बना है जो डेटा प्रदर्शित करते हैं।

Q3. कोई गहन शिक्षण करियर कैसे अपना सकता है?

  • डीप लर्निंग एल्गोरिदम और फ्रेमवर्क में प्रवीणता के साथ-साथ ठोस व्यावहारिक अनुभव, इस क्षेत्र में करियर बनाने के लिए आवश्यक शर्तें हैं। यहां ऑनलाइन संसाधनों और उच्च शिक्षा का उचित उपयोग करके सीखा जा सकता है।

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