डीप लर्निंग क्या है? इसके उपयोग और महत्व

डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में एक विधि है जो कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क से प्रेरित तरीके से डेटा संसाधित करना सिखाती है। गहन शिक्षण मॉडल सटीक अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए चित्रों, पाठ, ध्वनियों और अन्य डेटा में जटिल पैटर्न को पहचान सकते हैं। आप उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए गहन शिक्षण विधियों का उपयोग कर सकते हैं जिनमें आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे छवियों का वर्णन करना या ध्वनि फ़ाइल को पाठ में बदलना।

गहन शिक्षा क्यों महत्वपूर्ण है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर को इंसानों की तरह सोचने और सीखने के लिए प्रशिक्षित करने का प्रयास करता है। गहन शिक्षण तकनीक रोजमर्रा के उत्पादों में उपयोग किए जाने वाले कई एआई अनुप्रयोगों को संचालित करती है, जैसे कि निम्नलिखित:

• डिजिटल सहायक
• आवाज-सक्रिय टेलीविजन रिमोट
• धोखाधड़ी का पता लगाना
• स्वचालित चेहरे की पहचान

यह स्व-चालित कारों, आभासी वास्तविकता और अन्य जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों का भी एक महत्वपूर्ण घटक है।

गहन शिक्षा के क्या उपयोग हैं?

डीप लर्निंग के ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, विनिर्माण, इलेक्ट्रॉनिक्स, चिकित्सा अनुसंधान और अन्य क्षेत्रों में कई उपयोग के मामले हैं। ये गहन शिक्षा के कुछ उदाहरण हैं:

• स्व-चालित कारें सड़क संकेतों और पैदल यात्रियों का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए गहन शिक्षण मॉडल का उपयोग करती हैं।
• रक्षा प्रणालियाँ उपग्रह चित्रों में रुचि के क्षेत्रों को स्वचालित रूप से चिह्नित करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करती हैं।
• चिकित्सा छवि विश्लेषण चिकित्सा निदान के लिए कैंसर कोशिकाओं का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है।
• जब लोग या वस्तुएँ मशीनों से असुरक्षित दूरी पर हों तो स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए फ़ैक्टरियाँ गहन शिक्षण अनुप्रयोगों का उपयोग करती हैं।
• आप गहन शिक्षण के इन विभिन्न उपयोग मामलों को चार व्यापक श्रेणियों में समूहित कर सकते हैं- कंप्यूटर दृष्टि, वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और अनुशंसा इंजन।

कंप्यूटर दृष्टि

कंप्यूटर विज़न छवियों और वीडियो से जानकारी और अंतर्दृष्टि निकालने की कंप्यूटर की क्षमता है। कंप्यूटर छवियों को समझने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग उसी तरह कर सकते हैं जैसे मनुष्य करते हैं। कंप्यूटर विज़न के कई अनुप्रयोग हैं, जैसे कि निम्नलिखित:

छवि और वीडियो संग्रह से असुरक्षित या अनुपयुक्त सामग्री को स्वचालित रूप से हटाने के लिए सामग्री मॉडरेशन
चेहरों की पहचान करने और खुली आंखें, चश्मा और चेहरे के बाल जैसी विशेषताओं को पहचानने के लिए चेहरे की पहचान
ब्रांड लोगो, कपड़े, सुरक्षा गियर और अन्य छवि विवरणों की पहचान करने के लिए छवि वर्गीकरण

वाक् पहचान

गहन शिक्षण मॉडल अलग-अलग भाषण पैटर्न, पिच, स्वर, भाषा और उच्चारण के बावजूद मानव भाषण का विश्लेषण कर सकते हैं। अमेज़ॅन एलेक्सा और स्वचालित ट्रांसक्रिप्शन सॉफ़्टवेयर जैसे वर्चुअल असिस्टेंट निम्नलिखित कार्यों को करने के लिए वाक् पहचान का उपयोग करते हैं:

• कॉल सेंटर एजेंटों की सहायता करें और कॉलों को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करें।
• वास्तविक समय में नैदानिक ​​बातचीत को दस्तावेज़ीकरण में परिवर्तित करें।
• व्यापक सामग्री पहुंच के लिए वीडियो और मीटिंग रिकॉर्डिंग को सटीक रूप से उपशीर्षक दें।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

कंप्यूटर टेक्स्ट डेटा और दस्तावेज़ों से अंतर्दृष्टि और अर्थ इकट्ठा करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। प्राकृतिक, मानव-निर्मित पाठ को संसाधित करने की इस क्षमता के कई उपयोग मामले हैं, जिनमें ये कार्य शामिल हैं:

• स्वचालित वर्चुअल एजेंट और चैटबॉट
• दस्तावेज़ों या समाचार लेखों का स्वचालित सारांश
• ईमेल और फॉर्म जैसे लंबे प्रारूप वाले दस्तावेज़ों का व्यावसायिक खुफिया विश्लेषण
• भावनाओं को दर्शाने वाले प्रमुख वाक्यांशों का अनुक्रमण, जैसे सोशल मीडिया पर सकारात्मक और नकारात्मक टिप्पणियाँ
• सिफ़ारिश इंजन

गहन शिक्षा कैसे काम करती है?

डीप लर्निंग एल्गोरिदम तंत्रिका नेटवर्क हैं जो मानव मस्तिष्क के अनुरूप तैयार किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक मानव मस्तिष्क में लाखों परस्पर जुड़े हुए न्यूरॉन्स होते हैं जो जानकारी सीखने और संसाधित करने के लिए एक साथ काम करते हैं। इसी तरह, गहन शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क, या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, कृत्रिम न्यूरॉन्स की कई परतों से बने होते हैं जो कंप्यूटर के अंदर एक साथ काम करते हैं।

गहन शिक्षण नेटवर्क के घटक क्या हैं?

गहरे तंत्रिका नेटवर्क के घटक निम्नलिखित हैं।

इनपुट परत
एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में कई नोड होते हैं जो इसमें डेटा इनपुट करते हैं। ये नोड्स सिस्टम की इनपुट परत बनाते हैं।

छुपी हुई परत
इनपुट परत डेटा को संसाधित करती है और तंत्रिका नेटवर्क में आगे की परतों तक भेजती है। ये छिपी हुई परतें विभिन्न स्तरों पर जानकारी को संसाधित करती हैं, नई जानकारी प्राप्त होने पर अपने व्यवहार को अनुकूलित करती हैं। डीप लर्निंग नेटवर्क में सैकड़ों छिपी हुई परतें होती हैं जिनका उपयोग वे कई अलग-अलग कोणों से किसी समस्या का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं।

आउटपुट परत
आउटपुट परत में नोड्स होते हैं जो डेटा को आउटपुट करते हैं। गहन शिक्षण मॉडल जो “हां” या “नहीं” उत्तर देते हैं, आउटपुट परत में केवल दो नोड होते हैं। दूसरी ओर, जो उत्तरों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रस्तुत करते हैं उनमें अधिक नोड होते हैं।

मशीन लर्निंग के संदर्भ में डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। पारंपरिक मशीन लर्निंग तकनीकों को और अधिक कुशल बनाने के प्रयास में डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उदय हुआ। पारंपरिक मशीन सीखने के तरीकों के लिए सॉफ़्टवेयर को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, पशु छवि पहचान में, आपको निम्नलिखित कार्य करने होंगे:

• सैकड़ों-हजारों जानवरों की छवियों को मैन्युअल रूप से लेबल करें।
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को उन छवियों को संसाधित करें।
• अज्ञात छवियों के सेट पर उन एल्गोरिदम का परीक्षण करें।
• पहचानें कि कुछ परिणाम ग़लत क्यों हैं।
• परिणाम सटीकता में सुधार के लिए नई छवियों को लेबल करके डेटासेट में सुधार करें।

इस प्रक्रिया को पर्यवेक्षित शिक्षण कहा जाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, परिणाम सटीकता में तभी सुधार होता है जब आपके पास व्यापक और पर्याप्त रूप से विविध डेटासेट होता है। उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम काली बिल्लियों की सटीक पहचान कर सकता है, लेकिन सफेद बिल्लियों की नहीं, क्योंकि प्रशिक्षण डेटासेट में काली बिल्लियों की अधिक छवियां थीं। उस स्थिति में, आपको अधिक सफेद बिल्ली की छवियों को लेबल करने और मशीन लर्निंग मॉडल को एक बार फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी।

मशीन लर्निंग की तुलना में डीप लर्निंग के क्या फायदे हैं?

पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में गहन शिक्षण नेटवर्क के निम्नलिखित लाभ हैं।

असंरचित डेटा का कुशल प्रसंस्करण
मशीन सीखने के तरीकों में पाठ दस्तावेज़ जैसे असंरचित डेटा को संसाधित करना चुनौतीपूर्ण होता है क्योंकि प्रशिक्षण डेटासेट में अनंत विविधताएं हो सकती हैं। दूसरी ओर, गहन शिक्षण मॉडल असंरचित डेटा को समझ सकते हैं और मैन्युअल फीचर निष्कर्षण के बिना सामान्य अवलोकन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक तंत्रिका नेटवर्क यह पहचान सकता है कि इन दो अलग-अलग इनपुट वाक्यों का एक ही अर्थ है:

छिपे हुए रिश्ते और पैटर्न की खोज
एक गहन शिक्षण एप्लिकेशन बड़ी मात्रा में डेटा का अधिक गहराई से विश्लेषण कर सकता है और नई अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकता है जिसके लिए इसे प्रशिक्षित नहीं किया गया होगा। उदाहरण के लिए, एक गहन शिक्षण मॉडल पर विचार करें जिसे उपभोक्ता खरीदारी का विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। मॉडल में केवल उन वस्तुओं का डेटा है जिन्हें आपने पहले ही खरीदा है। हालाँकि, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अन्य समान ग्राहकों के साथ आपके खरीदारी पैटर्न की तुलना करके नई वस्तुओं का सुझाव दे सकता है जिन्हें आपने नहीं खरीदा है।

गहन शिक्षण की चुनौतियाँ क्या हैं?

चूँकि गहन शिक्षण एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, इसके व्यावहारिक कार्यान्वयन के साथ कुछ चुनौतियाँ आती हैं।

बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाला डेटा
जब आप उन्हें बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित करते हैं तो डीप लर्निंग एल्गोरिदम बेहतर परिणाम देते हैं। आपके इनपुट डेटासेट में आउटलेयर या गलतियाँ गहन शिक्षण प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, हमारे पशु छवि उदाहरण में, गहन शिक्षण मॉडल एक हवाई जहाज को कछुए के रूप में वर्गीकृत कर सकता है यदि गैर-पशु छवियों को गलती से डेटासेट में पेश किया गया था।

बड़ी प्रसंस्करण शक्ति
डीप लर्निंग एल्गोरिदम गणना-गहन हैं और ठीक से काम करने के लिए पर्याप्त गणना क्षमता वाले बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। अन्यथा, उन्हें परिणाम संसाधित करने में लंबा समय लगता है।

क्लाउड में गहन शिक्षण के क्या लाभ हैं?

क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर डीप लर्निंग एल्गोरिदम चलाने से इनमें से कई चुनौतियों पर काबू पाया जा सकता है। आप गहन शिक्षण अनुप्रयोगों को तेजी से डिज़ाइन करने, विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए क्लाउड में गहन शिक्षण का उपयोग कर सकते हैं।

रफ़्तार
आप अपने तंत्रिका नेटवर्क के लिए आवश्यक जटिल गणितीय संचालन करने के लिए जीपीयू और सीपीयू के समूहों का उपयोग करके गहन शिक्षण मॉडल को तेजी से प्रशिक्षित कर सकते हैं। फिर आप बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने और तेजी से प्रासंगिक परिणाम उत्पन्न करने के लिए इन मॉडलों को तैनात कर सकते हैं।

अनुमापकता
क्लाउड के माध्यम से उपलब्ध ऑन-डिमांड संसाधनों की विस्तृत श्रृंखला के साथ, आप किसी भी आकार के गहन शिक्षण मॉडल से निपटने के लिए वस्तुतः असीमित हार्डवेयर संसाधनों तक पहुंच सकते हैं। आपके तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न प्रोसेसर प्रकारों और मात्राओं में कार्यभार को निर्बाध और कुशलता से वितरित करने के लिए कई प्रोसेसर का लाभ उठा सकते हैं।

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