मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हाल के दिनों के सबसे लोकप्रिय रुझानों में से एक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का निर्माण करते हैं। नीचे दिखाया गया वेन आरेख मशीन सीखने और गहन सीखने के संबंध को बताता है -
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग, डिजाइन और प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम के अनुसार कार्य करने के लिए कंप्यूटर प्राप्त करने की विज्ञान की कला है। कई शोधकर्ता सोचते हैं कि मशीन लर्निंग मानव-स्तर AI की दिशा में प्रगति करने का सबसे अच्छा तरीका है। मशीन लर्निंग में निम्न प्रकार के पैटर्न शामिल हैं
- सुपरवाइज्ड लर्निंग पैटर्न
- अनसेफाइरेटेड लर्निंग पैटर्न
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जहां संबंधित एल्गोरिदम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क नामक मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित होते हैं।
गहन शिक्षण के सभी मूल्य आज लेबल किए गए डेटा और एल्गोरिदम से पर्यवेक्षित सीखने या सीखने के माध्यम से हैं।
गहरी शिक्षा में प्रत्येक एल्गोरिथ्म एक ही प्रक्रिया से गुजरता है। इसमें इनपुट के nonlinear परिवर्तन का एक पदानुक्रम शामिल है जिसका उपयोग आउटपुट के रूप में एक सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग प्रक्रिया को परिभाषित करने वाले निम्नलिखित चरणों पर विचार करें
- प्रासंगिक डेटा सेट की पहचान करता है और उन्हें विश्लेषण के लिए तैयार करता है।
- उपयोग करने के लिए एल्गोरिथ्म के प्रकार को चुनता है
- उपयोग किए गए एल्गोरिथ्म के आधार पर एक विश्लेषणात्मक मॉडल बनाता है।
- मॉडल को परीक्षण डेटा सेट पर प्रशिक्षित करता है, इसे आवश्यकतानुसार संशोधित करता है।
- परीक्षण स्कोर उत्पन्न करने के लिए मॉडल चलाता है।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में अंतर
इस खंड में, हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर के बारे में जानेंगे।
डाटा की मात्रा
मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करता है। यह कम मात्रा में डेटा के लिए भी उपयोगी है। दूसरी ओर डीप लर्निंग कुशलता से काम करता है अगर डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ती है। निम्नलिखित आरेख मशीन सीखने और डेटा की मात्रा के साथ गहन सीखने का काम दिखाता है -
हार्डवेयर निर्भरताएँ
डीप लर्निंग एल्गोरिदम को पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विपरीत उच्च अंत मशीनों पर बहुत अधिक निर्भर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम कई मैट्रिक्स गुणा ऑपरेशन करते हैं, जिसमें बड़ी मात्रा में हार्डवेयर समर्थन की आवश्यकता होती है।
फ़ीचर इंजीनियरिंग
फ़ीचर इंजीनियरिंग डेटा की जटिलता को कम करने के लिए निर्दिष्ट ज्ञान में डोमेन ज्ञान डालने की प्रक्रिया है और यह काम करने वाले एल्गोरिदम को दिखाई देने वाले पैटर्न बनाते हैं।
उदाहरण - पारंपरिक मशीन लर्निंग पैटर्न पिक्सेल और अन्य विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो कि फीचर इंजीनियरिंग प्रक्रिया के लिए आवश्यक हैं। डीप लर्निंग एल्गोरिदम डेटा से उच्च-स्तरीय सुविधाओं पर ध्यान केंद्रित करता है। यह हर नई समस्या के नए फीचर एक्सट्रैक्टर को विकसित करने के कार्य को कम करता है।
समस्या का समाधान दृष्टिकोण
पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समस्या को हल करने के लिए एक मानक प्रक्रिया का पालन करते हैं। यह समस्या को भागों में तोड़ता है, उनमें से प्रत्येक को हल करता है और आवश्यक परिणाम प्राप्त करने के लिए उन्हें संयोजित करता है। दीप सीखने से समस्या को हल करने के बजाय अंत में विभाजन को तोड़ने में ध्यान केंद्रित करता है।
निष्पादन समय
निष्पादन समय एक एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक समय की मात्रा है। डीप लर्निंग को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत समय की आवश्यकता होती है क्योंकि इसमें बहुत सारे पैरामीटर शामिल होते हैं जो सामान्य से अधिक समय लेते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को तुलनात्मक रूप से कम निष्पादन समय की आवश्यकता होती है।
विवेचनीयता
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना के लिए इंटरप्रेटिबिलिटी प्रमुख कारक है। मुख्य कारण यह है कि उद्योग में इसके उपयोग से पहले गहरी सीख को एक दूसरा विचार दिया जाता है।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के अनुप्रयोग
इस खंड में, हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के विभिन्न अनुप्रयोगों के बारे में जानेंगे।
कंप्यूटर दृष्टि जिसका उपयोग चेहरे की पहचान और उपस्थिति चिह्न के लिए उंगलियों के निशान या वाहन की पहचान के माध्यम से नंबर प्लेट के माध्यम से किया जाता है।
छवि खोज के लिए पाठ खोज जैसे खोज इंजन से सूचना पुनर्प्राप्ति।
निर्दिष्ट लक्ष्य पहचान के साथ स्वचालित ईमेल विपणन।
किसी भी पुरानी बीमारी के कैंसर के ट्यूमर या विसंगति की पहचान के लिए चिकित्सा निदान।
फोटो टैगिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। इस परिदृश्य को समझाने के लिए सबसे अच्छा उदाहरण फेसबुक में उपयोग किया जाता है।
ऑनलाइन प्रचार।
भविष्य के रुझान
उद्योग में डेटा विज्ञान और मशीन सीखने का उपयोग करने की बढ़ती प्रवृत्ति के साथ, प्रत्येक संगठन के लिए अपने व्यवसायों में मशीन सीखने को प्रोत्साहित करना महत्वपूर्ण हो जाएगा।
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग की तुलना में अधिक महत्व प्राप्त कर रहा है। डीप लर्निंग अत्याधुनिक प्रदर्शन में सर्वश्रेष्ठ तकनीकों में से एक साबित हो रही है।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग अनुसंधान और शिक्षाविदों के क्षेत्र में फायदेमंद साबित होगी।
निष्कर्ष
इस लेख में, हमने मशीन लर्निंग और गहन सीखने के साथ चित्रों का अवलोकन किया और भविष्य के रुझानों पर ध्यान केंद्रित किया। AI अनुप्रयोगों में से कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग मुख्य रूप से स्वयं-सेवा को चलाने के लिए करते हैं, एजेंट उत्पादकता और वर्कफ़्लो को अधिक विश्वसनीय बढ़ाते हैं। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम में कई व्यवसायों और उद्योग के नेताओं के लिए एक रोमांचक संभावना शामिल है।