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| What is deep learning ? |
डीप लर्निंग एक ऐसी विधि है जो कंप्यूटर को मानव तंत्रिका प्रक्रियाओं की नकल करने वाले तरीके से जानकारी संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित करती है। इस लेख में गहन शिक्षण के उदाहरणों और अनुप्रयोगों के बारे में और जानें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है, जो भय और उत्तेजना दोनों पैदा कर रहा है। जबकि कई लोगों को एमएल और एआई की सामान्य समझ है, डीप लर्निंग एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसका वर्णन करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
आप निम्नलिखित लेख में गहन शिक्षण प्रणालियों और उनके साथ काम करने के तरीके के बारे में अधिक जान सकते हैं, या DeepLearning.AI के लोकप्रिय पाठ्यक्रम , गहन शिक्षण विशेषज्ञता के साथ अपनी यात्रा शुरू कर सकते हैं।
गहन शिक्षा(डीप लर्निंग) क्या है ?
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग की एक शाखा है जो तीन या अधिक परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क से बनी होती है:
- इनपुट परत: डेटा इनपुट परत के माध्यम से प्रवेश करता है।
- छिपी हुई परतें: छिपी हुई परतें डेटा को संसाधित करती हैं और अन्य परतों तक पहुंचाती हैं।
- आउटपुट लेयर: अंतिम परिणाम या भविष्यवाणी आउटपुट लेयर में की जाती है।
तंत्रिका नेटवर्क भारी मात्रा में जानकारी को पचाने और उसका विश्लेषण करके मानव सीखने को मॉडल बनाने का प्रयास करते हैं, जिसे प्रशिक्षण डेटा भी कहा जाता है। वे उस डेटा के साथ दिए गए कार्य को बार-बार करते हैं, हर बार सटीकता में सुधार करते हैं। यह उसी तरह है जैसे हम कौशल में सुधार के लिए अध्ययन और अभ्यास करते हैं।
गहन शिक्षण(डीप लर्निंग) मॉडल
डीप लर्निंग मॉडल वे फ़ाइलें हैं जिन्हें डेटा वैज्ञानिक न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ कार्य करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। डीप लर्निंग मॉडल में चरणों के पूर्वनिर्धारित सेट (एल्गोरिदम) शामिल होते हैं जो फ़ाइल को बताते हैं कि कुछ डेटा का इलाज कैसे किया जाए। यह प्रशिक्षण पद्धति गहन शिक्षण मॉडलों को पाठ, छवियों या ध्वनियों में अधिक जटिल पैटर्न को पहचानने में सक्षम बनाती है।
एआई बनाम मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग
- एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, लेकिन ये प्रत्येक अलग-अलग शब्द हैं।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के लिए एक व्यापक शब्द है जो जटिल कार्यों को करने और उनसे सीखने के लिए मानव अनुभूति की नकल करता है।
- मशीन लर्निंग (एमएल) एआई का एक उपक्षेत्र है जो अनुकूलनीय मॉडल तैयार करने के लिए डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो विभिन्न प्रकार के जटिल कार्य कर सकते हैं।
- डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के कुछ सबसे जटिल एमएल कार्यों को करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के भीतर कई परतों का उपयोग करता है।
गहन शिक्षा(डीप लर्निंग) के उदाहरण
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जो तीन या अधिक परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क से बना होता है। एक तंत्रिका नेटवर्क बड़े डेटा सेट से सीखकर मानव मस्तिष्क के व्यवहार को मॉडल करने का प्रयास करता है। गहन शिक्षण कई एआई अनुप्रयोगों को संचालित करता है जो सिस्टम और टूल द्वारा सेवाएं प्रदान करने के तरीके में सुधार करता है, जैसे आवाज-सक्षम तकनीक और क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना।
स्व-चालित कारें
स्वायत्त वाहन पहले से ही हमारी सड़कों पर मौजूद हैं। डीप लर्निंग एल्गोरिदम यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि आसपास अन्य कारें, मलबा या इंसान हैं या नहीं और तदनुसार प्रतिक्रिया करते हैं।
चैटबॉट्स
मानव बुद्धि की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए डीप लर्निंग चैटबॉट्स (जैसे चैट-जीपीटी) ने प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों का त्वरित और अक्सर सटीक उत्तर देने की उनकी क्षमता के कारण हाल ही में लोकप्रियता हासिल की है। डेटा पूल जितना गहरा होगा जहां से गहन शिक्षण होता है, उतनी ही तेजी से गहन शिक्षण वांछित परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
चेहरे की पहचान
सोशल मीडिया पर लोगों को टैग करने से लेकर महत्वपूर्ण सुरक्षा उपायों तक हर चीज़ में चेहरे की पहचान एक आवश्यक भूमिका निभाती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम को हेयर स्टाइल, दाढ़ी या खराब रोशनी जैसे कॉस्मेटिक बदलावों के बावजूद सटीक रूप से कार्य करने की अनुमति देती है।
चिकित्सा विज्ञान
मानव जीनोम में लगभग तीन अरब डीएनए आधार जोड़े गुणसूत्र होते हैं। मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों और अन्य चिकित्सा पेशेवरों को वैयक्तिकृत दवाएं बनाने और ट्यूमर का निदान करने में मदद कर रही है, और अन्य फार्मास्युटिकल और चिकित्सा उद्देश्यों के लिए अनुसंधान और उपयोग के दौर से गुजर रही है।
वाक् पहचान
चेहरे की पहचान के समान, गहरी शिक्षा सीखने और भाषण को पहचानने के लिए लाखों ऑडियो क्लिप का उपयोग करती है। इसके बाद यह एल्गोरिदम को यह समझने में मदद कर सकता है कि किसी ने क्या कहा है और विभिन्न स्वरों में अंतर कर सकता है, साथ ही किसी विशिष्ट व्यक्ति की आवाज़ का पता लगा सकता है।
गहन शिक्षण(डीप लर्निंग) तकनीक से कैसे जुड़ें?
चाहे गहन शिक्षण में आपकी रुचि व्यक्तिगत हो या व्यावसायिक, आप ऑनलाइन संसाधनों के माध्यम से अधिक विशेषज्ञता हासिल कर सकते हैं। यदि आप इस क्षेत्र में नए हैं, तो Google द्वारा प्रस्तावित इंट्रोडक्शन टू जेनेरेटिव एआई जैसे मुफ्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेने पर विचार करें । प्रौद्योगिकी में किसी उद्योग के अग्रणी से निःशुल्क कक्षा लेने से आपको एक स्वतंत्र परियोजना शुरू करने या यह तय करने के लिए आवश्यक मूलभूत ज्ञान बनाने में मदद मिल सकती है कि आप गहन शिक्षण में अपना करियर बनाना चाहते हैं या नहीं। एक बार जब आपको लगे कि आपकी बुनियादी बातें समझ में आ गई हैं, तो आप कैफ़े, थीनो और टेन्सरफ़्लो जैसे ओपन-सोर्स डीप लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ प्रयोग करना शुरू कर सकते हैं।
मुख्य गहन शिक्षण कौशल और प्रौद्योगिकियाँ
गहन शिक्षण में कुशल बनने के लिए व्यापक तकनीकी विशेषज्ञता शामिल होती है। नीचे दी गई सूची कुछ विशिष्ट कौशलों और प्रणालियों की रूपरेखा प्रस्तुत करती है जिन्हें आपको सीखना होगा यदि आप पेशेवर रूप से गहन शिक्षा प्राप्त करना चाहते हैं।
- टेन्सरफ्लो
- अपाचे काफ्का
- मशीन लर्निंग और एआई प्रोग्रामिंग भाषाएं
- भौतिक विज्ञान
- गणना
- गतिशील प्रोग्रामिंग और कोडिंग
- व्यावहारिक गणित
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला
- DeepLearning.AI
- DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर
गहन शिक्षा(डीप लर्निंग) में करियर
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तरह, डीप लर्निंग में नौकरियों में तेजी से वृद्धि हो रही है। गहन शिक्षण संगठनों और उद्यमों को कार्यों को स्वचालित करने और चीजों को बेहतर, तेज और सस्ते में करने के तरीके विकसित करने में मदद करता है।
ऐसे विविध प्रकार के करियर अवसर हैं जो गहन शिक्षण ज्ञान और कौशल का उपयोग करते हैं। डेटा, मशीन और गहन शिक्षण इंजीनियरों के अलावा, इनमें शामिल हैं:
- सॉफ्टवेयर इंजीनियर
- डेटा विश्लेषक
- डेटा वैज्ञानिक
- सॉफ्टवेयर डेवलपर्स
- अनुसंधान वैज्ञानिक
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इंजीनियर
शिक्षा आवश्यकताएँ
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है, इसलिए मशीन लर्निंग की मूल बातें समझना आगे बढ़ने के लिए एक अच्छी नींव है। कई गहन शिक्षण इंजीनियरों के पास पीएचडी है, लेकिन स्नातक की डिग्री और प्रासंगिक अनुभव के साथ क्षेत्र में प्रवेश करना संभव है। कोडिंग और समस्या-समाधान में दक्षता, गहन शिक्षण का पता लगाने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल हैं।
