प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ, हमने नए तरीके और तरीके खोजे हैं जो हमारी समस्याओं को हल करने में हमारी मदद करते हैं।
हालाँकि प्रौद्योगिकी और प्रौद्योगिकी से जुड़े विकास ने हमारे जीवन को आसान बनाने में मदद की है, लेकिन नए शब्दों के आगमन के साथ, उनके शाब्दिक अर्थ को समझने और उनके बीच अंतर करने में भ्रम हमारे लिए एक चुनौतीपूर्ण कार्य बन गया है।
शर्तों के साथ भी यही स्थिति है: गहरी सीख और तंत्रिका नेटवर्क. उनकी गलत व्याख्या की जाती है और गलत इस्तेमाल किया जाता है।
चाबी छीन लेना
- न्यूरल नेटवर्क एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो पैटर्न को पहचानने और समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
- डीप लर्निंग तंत्रिका नेटवर्क का एक उपक्षेत्र है जो जटिल डेटा को संसाधित करने के लिए कई परतों का उपयोग करता है।
- तंत्रिका नेटवर्क कई समस्याओं को हल कर सकते हैं, जबकि गहरी शिक्षा छवि, भाषण और पाठ डेटा को संसाधित करने के लिए फायदेमंद है।
डीप लर्निंग बनाम न्यूरल नेटवर्क
डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क के बीच अंतर यह है कि डीप लर्निंग को एक गहरे न्यूरल नेटवर्क के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें कई अलग-अलग परतें शामिल हैं, और प्रत्येक परत में कई अलग-अलग नोड्स शामिल हैं। न्यूरल नेटवर्क आपको अपना कार्य कम सटीकता के साथ करने में मदद करता है, जबकि गहन शिक्षण में, कई परतों के कारण आपका कार्य प्रभावकारिता के साथ पूरा हो जाता है। न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए कम समय की आवश्यकता होती है क्योंकि यह कम जटिल होता है, जबकि आपको अपने गहन शिक्षण नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत समय की आवश्यकता हो सकती है।
डीप लर्निंग इसका एक उपसमुच्चय है मशीन सीखना जो सिस्टम को मानव मस्तिष्क की तरह कार्य करने और हमारे मस्तिष्क द्वारा निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाने वाले पैटर्न की नकल करने की अनुमति देता है।
एक गहन शिक्षण प्रणाली डेटा के विभिन्न प्रकार और पैटर्न का अवलोकन करने और उनके आधार पर निष्कर्ष निकालने से सीखती है।
डीप लर्निंग एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क है जो कई अलग-अलग परतों से बना है, और प्रत्येक परत में कई अलग-अलग नोड्स शामिल हैं।
तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम पर आधारित होते हैं जो हमारे मस्तिष्क में मौजूद होते हैं और इसके कामकाज में मदद करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क संख्यात्मक पैटर्न की व्याख्या करता है, जो वेक्टर के रूप में मौजूद हो सकता है।
इन वैक्टरों का अनुवाद तंत्रिका नेटवर्क की मदद से किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क द्वारा किया जाने वाला मुख्य कार्य समानता के आधार पर डेटा का वर्गीकरण और समूहीकरण करना है।
तंत्रिका नेटवर्क का सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि यह आउटपुट के बदलते पैटर्न के अनुसार खुद को आसानी से अनुकूलित कर सकता है, और आपको हर बार आपके द्वारा प्रदान किए गए इनपुट के आधार पर इसे संशोधित करने की आवश्यकता नहीं है।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | गहरी सीख | तंत्रिका नेटवर्क |
|---|---|---|
| परिभाषा | डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो सिस्टम को मानव मस्तिष्क की तरह कार्य करने और उन पैटर्न की नकल करने की क्षमता देता है जो हमारा मस्तिष्क निर्णय लेने के लिए करता है। | तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम पर आधारित होते हैं जो हमारे मस्तिष्क में मौजूद होते हैं और इसके कामकाज में मदद करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क संख्यात्मक पैटर्न की व्याख्या करता है, जो वेक्टर के रूप में मौजूद हो सकता है |
| आर्किटेक्चर | 1. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क 2. आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क 3. अप्रशिक्षित पूर्व प्रशिक्षित नेटवर्क 4. पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क | 1. आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क 2. सममित रूप से जुड़ा तंत्रिका नेटवर्क 3. सिंगल-लेयर फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क |
| व्याख्या शक्ति | गहन शिक्षण नेटवर्क आपके कार्य की उच्च प्रभावकारिता के साथ व्याख्या करता है। | एक न्यूरल नेटवर्क आपके कार्य की खराब प्रभावकारिता के साथ व्याख्या करता है। |
| शामिल घटक | बड़ा पीएसयू, जीपीयू, विशाल रैम | न्यूरॉन्स, सीखने की दर, कनेक्शन, प्रसार कार्य, वजन |
| समय लगेगा | नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में काफी समय लग सकता है. | चूँकि यह कम जटिल है, इसलिए नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में बहुत कम समय लगता है। |
| प्रदर्शन | उच्च प्रदर्शन | कम प्रदर्शन |
डीप लर्निंग क्या है?
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो सिस्टम को मानव मस्तिष्क की तरह कार्य करने और निर्णय लेने के लिए हमारे मस्तिष्क द्वारा किए जाने वाले पैटर्न की नकल करने की क्षमता प्रदान करता है।
एक गहन शिक्षण प्रणाली डेटा के विभिन्न प्रकार और पैटर्न का अवलोकन करने और उनके आधार पर निष्कर्ष निकालने से सीखती है।
डीप लर्निंग एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क है जो कई अलग-अलग परतों से बना है, और प्रत्येक परत में कई अलग-अलग नोड्स शामिल हैं।
गहन शिक्षण प्रणाली के विभिन्न घटक एक बड़ा पीएसयू, जीपीयू और एक विशाल रैम हैं। चूँकि इस नेटवर्क का निर्माण काफी जटिल है, इसलिए नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में बहुत समय और प्रयास लगता है।
डीप लर्निंग का आधार बनने वाले आर्किटेक्चर कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, अनसुपरवाइज्ड प्री ट्रेंड नेटवर्क और रिकर्सिव न्यूरल नेटवर्क हैं।
एक तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
जैसा कि नाम से पता चलता है, तंत्रिका नेटवर्क मानव शरीर में मौजूद न्यूरॉन्स की कार्यप्रणाली पर आधारित होते हैं। यह प्रणाली न्यूरॉन्स की एक श्रृंखला के समान काम करती है जो जानकारी प्राप्त करती है और इसे मनुष्यों में संसाधित करती है।
तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम पर आधारित होते हैं जो हमारे मस्तिष्क (न्यूरॉन्स) में मौजूद होते हैं और इसके कामकाज में मदद करते हैं।
एक तंत्रिका नेटवर्क संख्यात्मक पैटर्न की व्याख्या करता है, जो वेक्टर के रूप में मौजूद हो सकता है। इन वैक्टरों का अनुवाद तंत्रिका नेटवर्क की मदद से किया जाता है।
तंत्रिका नेटवर्क द्वारा किया जाने वाला मुख्य कार्य समानता के आधार पर डेटा का वर्गीकरण और समूहीकरण करना है।
तंत्रिका नेटवर्क का सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि यह आउटपुट के बदलते पैटर्न के अनुसार खुद को आसानी से अनुकूलित कर सकता है, और आपको हर बार आपके द्वारा प्रदान किए गए इनपुट के आधार पर इसे संशोधित करने की आवश्यकता नहीं है।
डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क के बीच मुख्य अंतर
- डीप लर्निंग तंत्रिका नेटवर्क का एक जटिल रूप है। एक गहन शिक्षण नेटवर्क में कई अलग-अलग परतें होती हैं, जो इसे न्यूरल नेटवर्क की तुलना में अधिक जटिल बनाती हैं।
- एक गहन शिक्षण प्रणाली आपको उच्च शिक्षा प्रदान करती है दक्षता और आपके कार्यों को पूरा करने के लिए प्रदर्शन, जबकि एक गहन शिक्षण प्रणाली की तुलना में एक तंत्रिका नेटवर्क कम दक्षता के साथ कार्य करता है।
- एक गहन शिक्षण इकाई में प्रमुख घटक एक बड़ा पीएसयू, जीपीयू और एक विशाल रैम हैं, जबकि एक तंत्रिका नेटवर्क में न्यूरॉन्स, सीखने की दर, कनेक्शन, प्रसार कार्य और वजन हैं।
- डीप लर्निंग नेटवर्क जटिल होने के कारण, नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत समय की आवश्यकता होती है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क को नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए तुलनात्मक रूप से बहुत कम समय की आवश्यकता होती है।
- https://www.nature.com/articles/nature14539
- https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf
अंतिम अद्यतन: 11 जून, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
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