डीप लर्निंग क्या है?डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर प्रतिनिधित्व सीखने के साथ मशीन सीखने के तरीकों के एक व्यापक परिवार का हिस्सा है। सीखने की निगरानी की जा सकती है, अर्ध-पर्यवेक्षित या अनुपयोगी। [2]

डीप-लर्निंग आर्किटेक्चर जैसे कि डीप न्यूरल नेटवर्क्स, डीप बिलीफ नेटवर्क्स, डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स और ट्रांसफॉर्मर्स को कंप्यूटर विजन, स्पीच रिकॉग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन ट्रांसलेशन, बायोइनफॉरमैटिक्स, ड्रग डिज़ाइन सहित क्षेत्रों में लागू किया गया है। , चिकित्सा छवि विश्लेषण, जलवायु विज्ञान, सामग्री निरीक्षण और बोर्ड गेम कार्यक्रम, जहां उन्होंने मानव विशेषज्ञ के प्रदर्शन के तुलनीय और कुछ मामलों में बेहतर परिणाम दिए हैं। [3] [4] [5]

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) जैविक प्रणालियों में सूचना प्रसंस्करण और वितरित संचार नोड्स से प्रेरित थे। एएनएन में जैविक दिमाग से विभिन्न अंतर हैं। विशेष रूप से, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क स्थिर और प्रतीकात्मक होते हैं, जबकि अधिकांश जीवित जीवों का जैविक मस्तिष्क गतिशील (प्लास्टिक) और एनालॉग होता है। [6] [7]

डीप लर्निंग में विशेषण "डीप" नेटवर्क में कई परतों के उपयोग को संदर्भित करता है। प्रारंभिक कार्य से पता चला है कि एक रेखीय परसेप्ट्रॉन एक सार्वभौमिक क्लासिफायरियर नहीं हो सकता है, लेकिन यह कि एक गैर-बहुपद सक्रियण फ़ंक्शन वाला नेटवर्क असीमित चौड़ाई की एक छिपी हुई परत के साथ हो सकता है। डीप लर्निंग एक आधुनिक भिन्नता है जो सीमित आकार की असीमित संख्या में परतों से संबंधित है, जो हल्के परिस्थितियों में सैद्धांतिक सार्वभौमिकता को बनाए रखते हुए व्यावहारिक अनुप्रयोग और अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देती है। गहरी शिक्षा में दक्षता, प्रशिक्षण और समझ के लिए परतों को विषम होने और जैविक रूप से सूचित कनेक्शनवादी मॉडल से व्यापक रूप से विचलित होने की भी अनुमति है।
In simpler words, deep learning is a subset of machine learning that involves training artificial neural networks to learn and make decisions based on data. It is used in various fields like computer vision, natural language processing, speech recognition, drug design, climate science, and more. The term "deep" refers to the multiple layers of artificial neurons used in the neural networks, which allow for complex patterns and features to be learned and identified. Deep learning allows for advanced levels of accuracy, proficiency, and understanding, making it a powerful tool in the realm of artificial intelligence.