आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग का नाम आपने पहले ही सुना होगा, जो एक तरह की तकनीक है जिसके जरिए हम मशीनों को इंसानों की तरह काम करवा सकते हैं और वो उस काम को इंसानों से तेज कर सकती हैं। क्योंकि वह एक मशीन है। आज का लेख गहरी सीख क्या हैयह भी इन विषयों से संबंधित है इसलिए यदि आप भी इन सभी चीजों में रुचि रखते हैं तो अंत तक बने रहें।
आपको बता दें कि डीप लर्निंग एक नई तकनीक है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग के अंतर्गत आती है, जिसे आज एक से अधिक कंपनियां अपने उत्पादों में इस्तेमाल कर रही हैं। आप सभी को Amazon कंपनी द्वारा विकसित किया गया है एलेक्सा इसके बारे में तो आप जानते ही होंगे इसमें सिर्फ Deep Learning का इस्तेमाल किया गया है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बहुत लोकप्रिय है, इसके द्वारा मशीनों को इस तरह विकसित किया जा सकता है कि वे मनुष्यों की तरह कार्य कर सकें, अब मशीन लर्निंग भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंतर्गत आती है, इस तकनीक के माध्यम से मशीनें भी अपने अनुभव से सीख सकती हैं। और उसके अनुसार कार्य कर सकता है।
डीप लर्निंग भी एक ऐसी चीज है जो मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और काम करने में सक्षम बनाती है, आजकल इस तकनीक की मदद से मशीनों को और भी उन्नत बनाया जा सकता है, तो चलिए बिना किसी देरी के चलते हैं। डीप लर्निंग क्या है, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में क्या अंतर है और इससे जुड़ी सभी जानकारी जानना शुरू करें।
डीप लर्निंग क्या है?
मशीन सीखने कि कृत्रिम होशियारी इसी तरह डीप लर्निंग भी मशीन लर्निंग का ही एक उपसमुच्चय है जो आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित है। के के दिमाग की तरह काम करने की कोशिश करता है।
आसान शब्दों में कहें तो डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक ऐसी तकनीक है जो कंप्यूटर मानव मन की तरह आंकड़े डीप लर्निंग मॉडल सटीक परिणाम प्राप्त करने या भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा जैसे टेक्स्ट, ऑडियो, छवियों की स्वयं पहचान कर सकता है, जिसके आधार पर यह आगे काम करता है।
डीप लर्निंग को समझने के लिए हमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को स्टेप बाय स्टेप समझना होगा क्योंकि यह उसी का एक हिस्सा है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक तरह की तकनीक है जो मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और काम करने की क्षमता देती है। लेकिन इसके लिए AI मॉडल को तैयार करते समय इसे प्रोग्राम करना होगा, तभी यह इंसानों की तरह काम कर पाएगा।
अब समस्या यह थी कि ऐसे मॉडल को प्रोग्राम करने में बहुत मेहनत और समय लगता था, मशीन लर्निंग ने इस काम को आसान बना दिया था, जिसमें मॉडल को ठीक से प्रोग्राम करने की जरूरत नहीं थी, लेकिन अब केवल सही यानी स्ट्रक्चर्ड डेटा ही रह गया था। . इस आधार पर प्रशिक्षित किया जा सकता था कि वह सही आउटपुट दे सके।
लेकिन जैसे-जैसे समय बदला और डेटा की संख्या बढ़ती गई, वैसे-वैसे मशीन लर्निंग में एक समस्या आने लगी कि वह केवल स्ट्रक्चर्ड डेटा के आधार पर ही आउटपुट दे सकती थी, अब इतने बड़े डेटा और ट्रेन से सही डेटा का पता लगाना मुश्किल है इससे मशीन लर्निंग। एक्शन था, जिसके बाद डीप लर्निंग आई।
जो किसी भी प्रकार के बड़े स्ट्रक्चर्ड या अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को प्रोसेस करके आउटपुट प्रदान कर सकता है, इसके मॉडल को पहले से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं होती है, बल्कि यह डेटा को प्रोसेस करके सीख सकता है और यह इंसानों की तरह अपनी गलतियाँ कर सकता है। या अनुभव से भी सीखें।
डीप लर्निंग कैसे काम करता है?
हमारा दिमाग न्यूरॉन्स की मदद से काम करता है, जो डेटा को प्रोसेस करता है, उसी तरह डीप लर्निंग में आर्टिफिशियल न्यूरॉन्स भी तैयार किए जाते हैं, जिनकी मदद से डीप लर्निंग काम करता है, इन आर्टिफिशियल न्यूरॉन्स को आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, जो डेटा को प्रोसेस कर सकता है। आंकड़े। प्रक्रियाओं। यदि मशीन लर्निंग मॉडल कुछ गलत होने की भविष्यवाणी करता है, तो प्रोग्रामर को खुद इसे फिर से प्रोग्राम करना होगा।
लेकिन दूसरी तरफ डीप लर्निंग किसी चीज के गलत होने की भविष्यवाणी कर देता है, फिर वह खुद ही सीख जाता है, उसे रिप्रोग्राम की जरूरत नहीं होती, उसे इस तरह से समझा जाता है, जहां सिर्फ मशीन लर्निंग मॉडल में किसी चीज के फीचर्स को मैनुअली बताने की जरूरत होती है। वह जाकर सीखता है, जबकि डीप लर्निंग के साथ ऐसा नहीं होता है, बल्कि वह डेटा के जरिए फीचर्स निकाल सकता है और खुद सीख सकता है।
डीप लर्निंग के कुछ अनुप्रयोग
वर्तमान में डीप लर्निंग का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है, जिसके कुछ उदाहरण इस प्रकार हैं:-
1. सेल्फ ड्राइविंग कार सेल्फ ड्राइविंग कारें आज के समय में आ गई हैं, जो बिना किसी मानव चालक के अपने आप कार चलाने की क्षमता रखती हैं, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का योगदान होता है, यह कार रास्ते में आने वाली वस्तुओं का स्वतः पता लगा लेती है। करते हैं और उसी के अनुसार गाड़ी आगे बढ़ाते हैं।
2. भाषा अनुवादक : Google Translator बहुत अच्छा और सबसे लोकप्रिय भाषा अनुवादक है जो Deep Learning और पर आधारित है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण यह टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज जैसे विभिन्न माध्यमों की मदद से मानव की भाषा को समझने और उसे दूसरी भाषा में सटीक रूप से परिवर्तित करने का एक बहुत अच्छा उदाहरण है।
3. आभासी सहायक : आजकल गूगल असिस्टेंट, एलेक्सा आदि तरह-तरह के वर्चुअल असिस्टेंट आ गए हैं, जो इंसानों की भाषा समझते हैं और उसके हिसाब से आगे के काम करते हैं, जैसे अगर आप उन्हें सीमा को कॉल करने को कहेंगे तो वे आपके फोन से सीमा को कॉल कर देंगे . व्यक्ति को बुलाएगा। इसमें भी डीप लर्निंग का बखूबी इस्तेमाल किया गया।
डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?
डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग दोनों ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में आते हैं लेकिन इन दोनों में एक अंतर है जैसे:-
| ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना | यंत्र अधिगम |
| यह मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। | यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है। |
| गहन शिक्षा को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त उच्च स्तर जीपीयू (ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट) ज़रूरी है। | CPU (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) के जरिए मशीन लर्निंग की ट्रेनिंग दी जा सकती है। |
| यह अतीत में की गई गलतियों से और पर्यावरण के माध्यम से सीखता है, इसमें मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। | इसे सुधारने और सिखाने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता है। |
| यह मशीन लर्निंग का एक उन्नत रूप है। | यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उन्नत रूप है। |
| इसे मनुष्यों को किसी चीज के गुण बताने की आवश्यकता नहीं होती, बल्कि यह स्वयं ही लक्षणों का पता अवश्य लगा लेता है। | मनुष्य को किसी भी वस्तु की विशेषता बतानी पड़ती है तभी वह कार्य कर सकता है। |
डीप लर्निंग के फायदे
डीप लर्निंग तकनीक दुनिया की एक बहुत अच्छी तकनीक है, जिसके वास्तव में कई फायदे हैं जैसे:-
- डीप लर्निंग एल्गोरिथम की खासियत यह है कि यह डेटा के जरिए ही किसी फीचर का पता लगा सकता है।
- डीप लर्निंग एल्गोरिथम में असंरचित और संरचित डेटा दोनों को संभालने की क्षमता है।
- डीप लर्निंग एल्गोरिथम में पिछली गलतियों से सीखने और खुद को सुधारने की क्षमता है।
- इसमें बड़े डेटासेट या बिगडेटा को संभालने की क्षमता है।
- डीप लर्निंग में डेटा के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करने की क्षमता होती है।
डीप लर्निंग के नुकसान
डीप लर्निंग के फायदे हैं लेकिन इसके नुकसान भी हैं जैसे: –
- डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को और अधिक उन्नत बनाती है जो बेरोजगारी की ओर ले जा रही है।
- डीप लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उच्च स्तर के जीपीयू और कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है।
- इसे विकसित करने में काफी खर्चा आता है।
- डीप लर्निंग मॉडल को अच्छी तरह से तैयार करने के लिए इसे अच्छी तरह से प्रशिक्षित करना होगा, जिसके लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है और जिसमें बहुत समय लगता है।
दरअसल डीप लर्निंग का कोई सटीक परिभाषा नहीं है ऐसे मे हम डीप लर्निंग को हम एक तरीका समझ सकते है जिससे की आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स को प्राप्त किया जा सकता है।
निष्कर्ष
डीप लर्निंग जैसी नई रोबोटिक तकनीकें वास्तव में हमें अपने जीवन को बेहतर बनाने के लिए प्रेरित कर रही हैं, जिससे हमारा जीवन तकनीकी क्षेत्र में और अधिक उन्नत होता जा रहा है, जो वास्तव में एक अच्छी बात है, लेकिन इससे मनुष्य का महत्व भी कम हो रहा है और बेरोजगारी भी बढ़ रही है। एक बढ़ावा, उम्मीद है कि आज का लेख डीप लर्निंग क्या है इससे आपको इस बारे में जानकारी हासिल करने में काफी मदद मिली होगी।
इस लेख की मदद से आपने बहुत कुछ जाना और सीखा होगा, अब अंत में, यदि आप सभी के मन में कोई प्रश्न बचा है, तो उसे नीचे टिप्पणी अनुभाग में बेझिझक पूछें और इस लेख को सोशल मीडिया पर अवश्य साझा करें। फेसबुक, ट्विटर जैसे नेटवर्क। लेकिन शेयर करें ताकि और लोग जान सकें और सीख सकें।