ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

डीप लर्निंग अर्थ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक कार्य, डीप लर्निंग मानव मस्तिष्क के कामकाज की नकल करता है जब निर्णय लेने के दौरान पैटर्न बनाने और डेटा को संसाधित करने की बात आती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में डीप न्यूरल नेटवर्क या डीप न्यूरल लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है जिसमें ऐसे नेटवर्क शामिल होते हैं जो असंरचित डेटा सीखने में सक्षम होते हैं।

यह कैसे काम करता है?

डिजिटल दुनिया के साथ-साथ, गहन शिक्षण भी वर्षों से विकसित हो रहा है। यह विकास दुनिया के हर हिस्से से, हर रूप में, एक डेटा विस्फोट लेकर आया है। बस बिग डेटा के रूप में जाना जाता है, यह विभिन्न स्रोतों से प्राप्त होता है, जैसे ऑनलाइन सिनेमा, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, सर्च इंजन, सोशल मीडिया, और बहुत कुछ।

इस भारी मात्रा में डेटा को तुरंत एक्सेस किया जा सकता है और विभिन्न ऐप्स के माध्यम से साझा किया जा सकता है। हालाँकि, चूंकि अधिकांश डेटा असंरचित रहता है, इसलिए मनुष्यों को यह पता लगाने और पर्याप्त जानकारी प्राप्त करने में दशकों लग सकते थे।

इस अहसास के साथ, स्वचालित सहायता प्रदान करने के लिए AI सिस्टम सुर्खियों में आया; इस प्रकार, गहन शिक्षा का विकास हुआ।

डीप लर्निंग उदाहरण

मशीन लर्निंग और फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम के संयोजन का उपयोग करके, एक गहन शिक्षण उदाहरण के साथ आना आसान हो जाता है। यदि यह प्रणाली उपयोगकर्ता द्वारा प्राप्त या भेजी गई राशि के आसपास विकसित मापदंडों के साथ एक मॉडल बनाती है, तो गहन शिक्षण पद्धति का विकास शुरू हो सकता हैआधार मशीन लर्निंग द्वारा प्रदान किए गए परिणामों की।

तंत्रिका नेटवर्क की प्रत्येक परत अतिरिक्त डेटा के साथ पिछली परत पर विकसित होती है, जैसे आईपी पता,क्रेडिट अंक, उपयोगकर्ता, प्रेषक, और कई अन्य सुविधाएं जिन्हें एक साथ कनेक्ट होने में वर्षों लग सकते हैं यदि कोई मानव इसे संसाधित कर रहा था।

मूल रूप से, गहरी शिक्षा के एल्गोरिदम को पैटर्न बनाने और धोखाधड़ी की जांच का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जब भी कोई पैटर्न उसी की ओर संकेत करता है। अंतिम परत विश्लेषकों को एक संकेत प्रेषित करती है जो यह तय कर सकते हैं कि लंबित जांच को अंतिम रूप दिए जाने तक खातों को फ्रीज करना है या नहीं।

डीप लर्निंग एक ऐसी पद्धति है जिसका उपयोग उद्योगों में कार्यों की एक सरणी के लिए किया जा सकता है। चाहे वह छवि पहचान का उपयोग करने वाले एक व्यावसायिक ऐप के बारे में हो या एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म जो उपयोगकर्ता की सिफारिशें मांगता हो; ऐसे कई तरीके हैं जिनके माध्यम से गहन सीखने की संभावनाओं का पता लगाया जा सकता है।