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डीप लर्निंग क्या है | What is Deep Learning in Hindi

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What is Deep Learning in Hindi

हेल्लो पाठकों !

क्या आप जानना चाहते है, डीप लर्निंग क्या है (What is Deep Learning in Hindi), इसके कितने प्रकार है, डीप लर्निंग क्यों जरूरी है, डीप लर्निंग का क्या उपयोग है, डीप लर्निंग कहॉ इस्तेमाल होता है, डीप लर्निंग का क्या लाभ है, और डीप लर्निंग कैसे काम करता है ।

डीप लर्निंग की अवधारणा कोई नई नहीं है । यह लगभग कोई साल से चल रहा है । यह आजकल प्रचार में है क्योंकि पहले हमारे पास इतनी प्रोसेसिंग पावर और बहुत सारा डेटा नहीं था । पिछले 20 बर्शों की तरह, प्रसंस्करण षक्ति में तेजी से वृद्धि हुई है, गहरी शिक्षा और मशीन सीखने की तस्वीर सामने आई है ।

तो चलिए Deep Learning के बारे में विस्तार से जानते है ।

डीप लर्निंग क्या है (What is Deep Learning in Hindi) ?

डीप लर्निंग शब्द का हिन्दी में अर्थ गहरी शिक्षा है ।

डीप लर्निंग को मशीन लर्निंग का सबसेट माना जा सकता है । यह एक ऐसा क्षैत्र है जो कंप्यूटर एल्गोरिदम की जांच करके अपने आप सीखने और सुधारने पर आधारित है ।

डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंग है जो मनुष्य के कुछ प्रकार के ज्ञान प्राप्त करने के तरीके की नकल करती है ।

डीप लर्निंग डेटा साइन्स का एक महत्वपूर्ण तत्व है, जिसमें सांख्यिकी और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग शामिल है । यह डेटा वैज्ञानिकों के लिए बेहद फायदेमंद है, जिन्हें बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने का काम सौंपा गया है, गहन शिक्षण इस प्रक्रिया को तेज और आसान बनाता है ।

डीप लर्निंग कितने प्रकार है (Types of Deep Learning) ?

डीप लर्निंग के सबसे लोकप्रिय प्रकार निम्नलिखित हैं :-

  • Autoencoders
  • Convolution Neural network
  • Multi layer perception
  • Recurrent neural network
  • Modular neural network
  • Deep Belief Networks

डीप लर्निंग क्यों जरूरी है (Why Deep Learning is important) ?

असंरचित डेटा के साथ व्यवहार करते समय बड़ी संख्या में सुविधाओं को संसाधित करने की क्षमता डीप लर्निंग को बहुत शक्तिशाली बनाती है । हालांकि, कम जटिल समस्याओं के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम ओवरकिल हो सकते हैं क्योंकि उन्हें प्रभावी होने के लिए बडी मात्रा में डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है ।

यदि डेटा बहुत सरल या अधूरा है, तो एक डीप लर्निंग मॉडल के लिए ओवरफिट होना और नए डेटा के लिए ओवरफिट होना और नए डेटा के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकरण करने में विफल होना बहुत आसान है ।

डीप लर्निंग कहॉ इस्तेमाल होता है (Applications of Deep Learning) ?

आज के योग में विभिन्न क्षेत्रों में डीप लर्निंग अनुप्रयोगों का इस्तेमाल किया जाता है, जैसे :-

  • Image recognition
  • Image restoration
  • Visual art processing
  • Natural language processing
  • Customer relationship manage
  • Medial image analysis
  • Financial fraud detection
  • Automatic speech recognition

डीप लर्निंग का क्या लाभ है (What is the benefits of Deep Learning) ?

आप सूच रहें होंगे क्यों बड़ी संख्या में प्रौद्योगिकी दिग्गज लगातार डीप लर्निंग को अपना रहे हैं । इसके कारण को समझने के लिए, हमें उन लाभों को देखना होगा जो डीप लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करके प्राप्त किए जा सकते हैं । इसकी तकनीक का उपयोग करने के कुछ प्रमुख लाभ है, जैसे :-

  • डीप लर्निंग एल्गोरिदम अतिरिक्त मानवीय हस्तक्षेप के बिना प्रशिक्षण डेटासेट में स्थित सीमित संख्या में से नई सुविधॉए उत्पन्न कर सकता है ।
  • भविष्य में नई समस्याओं के अनुकूल होने के लिए डीप लर्निंग लचीला है ।
  • इसमे उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम देने की क्षमता है ।
  • यह अनावश्यक लागतों का समाप्त करेगा ।
  • यह असंरचित डेटा के साथ अच्छी तरह से काम करता है ।
  • डीप लर्निंग एल्गोरिदम अपनी त्रुटियों से सीखने की क्षमता रखता है ।
  • यह समानांतर और वितरित एल्गोरिदम का समर्थन करता है ।

डीप लर्निंग कैसे काम करता है (How Deep Learning works) ?

अधिकांश डीप लर्निंग मेथडस न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं, यही वजह है कि डीप लर्निंग मॉडल को अक्सर डीप न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है ।

डीप शब्द आमतौर पर तंत्रिका नेटवर्क में छिपी परतों की संख्या को संदर्भित करता है । पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क में केवल 2-3 छिपी हुई परतें होती हैं, जबकि डीपे नेटवर्क में 150 तक हो सकती हैं ।

डीप लर्निंग मॉडल को लेबल किए गए डेटा और तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के बड़े सेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है जो मॅन्यूअल फीचर निष्कर्षण की आवश्यकता के बिना डेटा से सीधे सुविधाओं को सीखते हैं ।

डीप लर्निंग मॉडल कई एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं । जबकि किसी एक नेटवर्क को पूर्ण नहीं माना जाता है, कुछ एल्गोरिदम विशिष्ट कार्यों को करने के लिए बेहतर अनुकूल होते हैं । सही लोगों को चुनने के लिए, सभी प्राथमिक एल्गोरिदम की ठोस समझ हासिल करना अच्छा है ।

निर्ष्कष – Conclusion

मुझे आशा है, इस पोस्ट से आपने डीप लर्निंग क्या है (What is Deep Learning in Hindi), डीप लर्निंग कितने प्रकार है, आज के जीवन में डीप लर्निंग क्यों जरूरी है, इसका क्या उपयोग है, डीप लर्निंग कहॉ इस्तेमाल किया जाता है, डीप लर्निंग का वास्तविक जीवन में क्या लाभ है, और डीप लर्निंग कैसे काम करता है, इन सबके में आपने अच्छे से जान लिया हैं ।

अगर आपके पास फीर भी Deep Learning को लेकर आपके के पास कोई प्रश्र हैं तो इस लेख के टिप्पणी अनुभाग में उन्हे हमारे साथ शेयर कर सकते है ।

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