ડીપ લર્નિંગ: મશીન લર્નિંગ એટ તેના શ્રેષ્ઠ

કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉત્ક્રાંતિ વિશે તમારે શું જાણવાની જરૂર છે?

ડીપ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગ (એમએલ) નું એક શક્તિશાળી સ્વરૂપ છે, જે મોટા પ્રમાણમાં માહિતી (માહિતી) નો ઉપયોગ કરીને ચેતાકીય નેટવર્ક તરીકે ઓળખાતા જટિલ ગાણિતિક માળખાં બનાવે છે.

ડીપ લર્નીંગ ડિફિનિશન

ડીપ લર્નિંગ એ વધુ જટિલ પ્રકારના ડેટાને પ્રોસેસ કરવા માટે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક્સના બહુવિધ સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને એમએલનો અમલ કરવાની રીત છે. કેટલીકવાર અધિક્રમિક શિક્ષણ તરીકે ઓળખાય છે, ઊંડા શિક્ષણને વિવિધ પ્રકારનાં નસૂરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરવા માટે લક્ષણો (પણ રજૂઆત તરીકે ઓળખાય છે) અને તેમને કાચા, બિનલેબેલ ડેટા (અનૌપચારિક માહિતી) ના મોટા સેટમાં શોધવામાં આવે છે. ઊંડા શિક્ષણના પ્રથમ પ્રગતિત્મક પ્રદર્શનોમાંનો એક કાર્યક્રમ હતો જે સફળતાપૂર્વક યુટ્યુબ વીડિયોના સેટ્સમાંથી બિલાડીની મૂર્તિઓ સફળતાપૂર્વક લેવામાં આવી હતી.

દૈનિક જીવનમાં ડીપ લર્નિંગ ઉદાહરણ

ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ માત્ર છબી માન્યતામાં જ નહીં, પરંતુ ભાષા અનુવાદ, છેતરપિંડીની શોધ, અને તેમના ગ્રાહકો વિશે કંપનીઓ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નેટફિલ્ક્સ તમારા જોવાની ટેવને વિશ્લેષણ કરવા માટે ઊંડા શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે અને આગાહી કરે છે કે તમે જે શો અને ફિલ્મો જોવાનું પસંદ કરો છો આ રીતે Netflix તમારા સૂચન કતારમાં ક્રિયા ફિલ્મો અને પ્રકૃતિ દસ્તાવેજી રાખવા માટે જાણે છે. એમેઝોન તમારા તાજેતરના ખરીદીઓ અને તમે તાજેતરમાં શોધવામાં આવેલા નવા દેશ સંગીત આલ્બમ્સ માટે સૂચનો બનાવવા માટે શોધેલ ઊંડા શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે જે તમને રુચિ ધરાવતા હોય અને તમે ગ્રે અને પીળા ટેનિસની જોડી માટે બજારમાં છો પગરખાં ઊંડા શિક્ષણથી અનૌપચારિક અને કાચા ડેટાથી વધુ અને વધુ માહિતી પૂરી પાડવાથી, કોર્પોરેશનો તેમના ગ્રાહકોની જરૂરિયાતોને સારી રીતે પૂર્વાનુમાન કરી શકે છે, જ્યારે તમે વ્યક્તિગત ગ્રાહકને વધુ વ્યક્તિગત કરેલ ગ્રાહક સેવા મેળવો છો.

કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ડીપ લર્નિંગ

ઊંડા શિક્ષણને સમજવા માટે સરળ બનાવવા, ચાલો કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક (એએનએન) ની અમારી સરખામણીની સમીક્ષા કરીએ. ઊંડા શિક્ષણ માટે, કલ્પના કરો કે અમારા 15 માળની ઓફિસ બિલ્ડિંગ પાંચ અન્ય ઓફિસ બિલ્ડિંગ સાથે શહેર બ્લોક ધરાવે છે. શેરીની દરેક બાજુ પર ત્રણ ઇમારતો છે. અમારી બિલ્ડીંગ એ બિલ્ડિંગ A છે અને ઇમારતો બી અને સી તરીકે શેરીમાં સમાન બાજુ વહે છે. એ બિલ્ડિંગ A થી શેરીમાં, બિલ્ડિંગમાંથી 1 બિલ્ડિંગ છે, અને બિલ્ડિંગ 2 થી બિલ્ડિંગમાંથી, 2 અને તેથી વધુ. દરેક મકાનમાં અલગ અલગ માળ હોય છે, તે વિવિધ સામગ્રીમાંથી બને છે અને અન્યની સ્થાપત્ય શૈલી અલગ અલગ હોય છે. જો કે, દરેક મકાન હજુ પણ કચેરીઓ (ગાંઠો) ના અલગ માળ (સ્તરો) માં ગોઠવાય છે-જેથી દરેક મકાન એક અનન્ય ANN છે.

કલ્પના કરો કે ડિજિટલ પેકેજ એ બિલ્ડિંગ A પર આવે છે, જેમ કે ટેક્સ્ટ આધારિત ડેટા, વિડીયો સ્ટ્રીમ્સ, ઑડિઓ સ્ટ્રીમ્સ, ટેલિફોન કોલ્સ, રેડિયો તરંગો અને ફોટોગ્રાફ્સ જેવા વિવિધ સ્રોતોમાંથી ઘણાં બધાં પ્રકારની માહિતી. જો કે, તે એક મોટી ખીચમાં આવે છે અને લેબલ અથવા સૉર્ટ કરેલું કોઈ પણ લોજિકલ રીતે નહીં (અનૌપચારિક માહિતી) આ પ્રક્રિયા દરેક ફ્લોર દ્વારા પ્રોસેસિંગ માટે 1 થી 15 સુધી ક્રમમાં મોકલવામાં આવે છે. 15 ^મી ફ્લોર (આઉટપુટ) સુધી પહોંચેલી માહિતી પછી, તેને બિલ્ડિંગ 3 ના 1 માળે (ઈનપુટ) મોકલવામાં આવે છે. એ બિલ્ડિંગ 3 થી તૈયાર થાય છે અને બિલ્ડિંગ 3 દ્વારા શીખવાથી પરિણામ મળે છે. પછી તે જ રીતે દરેક માળ દ્વારા માહિતીને ખીચોખીચ ભરે છે. જ્યારે માહિતી 3 બિલ્ડિંગની ટોચની માળ પર પહોંચે છે, ત્યારે તે મકાનના મકાનના પરિણામ સાથે ત્યાંથી મોકલવામાં આવે છે 1. બિલ્ડીંગ 1 થી શીખે છે અને 3 થી મકાનમાંથી પરિણામોને સમાવિષ્ટ કરે છે તે ફ્લોર-બાય-ફ્લોર પર પ્રક્રિયા કરવા પહેલાં. બિલ્ડીંગ 1 માહિતી પસાર કરે છે અને C નો નિર્માણ કરવા માટે તે જ રીતે પરિભાષિત કરે છે, જે પ્રક્રિયા કરવા અને 2 નિર્માણ માટે મોકલે છે, જે બી બનાવવાની પ્રક્રિયા કરે છે અને મોકલે છે.

અમારા ઉદાહરણમાં દરેક એએનએ (બિલ્ડિંગ) અનૌપચારિક માહિતી (માહિતીની ખીચડો) માં અલગ અલગ લક્ષણ માટે શોધ કરે છે અને પરિણામોને આગામી બિલ્ડિંગમાં પસાર કરે છે. આગળની બિલ્ડિંગ અગાઉના એકથી આઉટપુટ (પરિણામો) ને સામેલ કરે છે (શીખે છે) જેમ જેમ પ્રત્યેક એએનએન (બિલ્ડિંગ) દ્વારા ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, તે કોઈ વિશેષ સુવિધા દ્વારા સંગઠિત અને લેબલ કરે છે (વર્ગીકૃત) જેથી જ્યારે ડેટા છેલ્લા એએનએ (બિલ્ડિંગ) ના અંતિમ આઉટપુટ (ટોપ ફ્લોર) પર પહોંચે ત્યારે તેને વર્ગીકૃત અને લેબલ કરવામાં આવે છે. (વધુ સંગઠિત).

કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ, મશીન લર્નિંગ, અને ડીપ લર્નિંગ

કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) અને એમએલની એકંદર ચિત્રમાં ઊંડા શિક્ષણ કેવી રીતે ફિટ છે? ડીપ લર્નિંગ એ એમએલની શક્તિને ઉત્તેજન આપે છે અને એક્ઝિક્યુટીંગ કરવા સક્ષમ છે તે કાર્યોની રેન્જમાં વધારો કરે છે. કારણ કે ઊંડા શિક્ષણ મગજનો ઉપયોગ કરવા પર આધારિત છે અને સરળ કાર્ય-લગતી ગાણિતીક નિયમોને બદલે ડેટા સમૂહોમાં લક્ષણોને માન્યતા આપે છે, તે પ્રોગ્રામરની જરૂરિયાત વગર અનૌપચારિક (કાચી માહિતી) માંથી વિગતો શોધી અને તેનો ઉપયોગ કરી શકે છે, તે જાતે તે પહેલી વાર લેબલ લે છે -કોર્ગનિંગ કાર્ય જે ભૂલો રજૂ કરી શકે છે કોર્પોરેશનો અને વ્યક્તિઓ બંનેને મદદ કરવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરીને ડીપ લર્નિંગ કમ્પ્યુટરને વધુ સારી અને વધુ સારી રીતે મદદ કરે છે.