डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग की कई परतें गहरी होती हैं

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• सितम्बर 9, 2022

अंतर्दृष्टि सारांश

डीप लर्निंग (डीएल), एक प्रकार की मशीन लर्निंग (एमएल), मानव मस्तिष्क के कार्य के समान तरीकों से डेटा से सीखकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों को बढ़ाता है। इसका उपयोग स्वायत्त वाहनों और स्वास्थ्य देखभाल निदान को बढ़ाने से लेकर चैटबॉट्स को सशक्त बनाने और साइबर सुरक्षा उपायों में सुधार करने तक विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। जटिल कार्यों को संभालने, विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करने और सूचित भविष्यवाणियां करने की प्रौद्योगिकी की क्षमता उद्योगों को आकार दे रही है और नैतिक बहस बढ़ा रही है, खासकर डेटा उपयोग और गोपनीयता के आसपास।

गहन सीखने का संदर्भ

डीप लर्निंग एमएल का एक रूप है जो कई एआई अनुप्रयोगों का आधार है। डीएल सीधे छवियों, पाठ या ध्वनि से वर्गीकरण कार्यों में सहायता कर सकता है। यह डेटा एनालिटिक्स और डिवाइस इंटरफेसिंग का संचालन कर सकता है, स्वायत्त रोबोट और सेल्फ-ड्राइविंग कारों के साथ सहायता कर सकता है और वैज्ञानिक अन्वेषण को अंजाम दे सकता है। डीएल पैटर्न और रुझानों की पहचान करने और अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने में मदद कर सकता है। यह तकनीक स्मार्टफोन और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों जैसे तकनीकी उपकरणों के साथ भी इंटरफेस कर सकती है। 

डीएल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) या कंप्यूटर दृष्टि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में सहायता के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। न्यूरल नेटवर्क भी खोज इंजन और ई-कॉमर्स साइटों के समान सामग्री अनुशंसाएँ प्रदान कर सकते हैं। 

गहन शिक्षण के चार मुख्य दृष्टिकोण हैं:

• पर्यवेक्षित शिक्षण (लेबल डेटा)।
• अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण (अर्ध-लेबल डेटासेट)।
• अनुपयोगी शिक्षण (कोई लेबल आवश्यक नहीं)।
• सुदृढीकरण सीखना (एल्गोरिदम पर्यावरण के साथ बातचीत करते हैं, न कि केवल नमूना डेटा)।

इन चार दृष्टिकोणों में, गहन शिक्षण डेटा से सीखने के लिए कई स्तरों पर तंत्रिका नेटवर्क को नियोजित करता है, जो असंरचित जानकारी में पैटर्न की तलाश में फायदेमंद होता है। 

गहरी शिक्षा में तंत्रिका नेटवर्क नकल करते हैं कि मानव मस्तिष्क कैसे संरचित होता है, विभिन्न न्यूरॉन्स और नोड्स को जोड़ने और जानकारी साझा करने के साथ। गहरी शिक्षा में, समस्या जितनी जटिल होगी, मॉडल में उतनी ही अधिक छिपी हुई परतें होंगी। एमएल का यह रूप बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा (बड़ा डेटा) से उच्च-स्तरीय सुविधाओं को निकाल सकता है। 

डीएल उन स्थितियों में सहायता कर सकता है जहां समस्या मानवीय तर्क के लिए बहुत जटिल है (जैसे, भावना विश्लेषण, वेब पेज रैंक की गणना) या ऐसे मुद्दे जिनके लिए विस्तृत समाधान की आवश्यकता होती है (जैसे, वैयक्तिकरण, बायोमेट्रिक्स)। 

विघटनकारी प्रभाव

डीप लर्निंग उन संगठनों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है जो अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क मौजूदा बीमारियों और उनके उपचारों के व्यापक डेटाबेस का अध्ययन करके, रोगी देखभाल प्रबंधन और परिणामों में सुधार करके स्वास्थ्य देखभाल में निदान में सुधार कर सकते हैं। अन्य उद्यम अनुप्रयोगों में कंप्यूटर विज़न, भाषा अनुवाद, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन और चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट जैसे संवादी उपयोगकर्ता इंटरफेस (यूआई) शामिल हैं।

संगठनों द्वारा डिजिटल परिवर्तन और क्लाउड माइग्रेशन को व्यापक रूप से अपनाने से नई साइबर सुरक्षा चुनौतियां सामने आती हैं, जहां डीएल प्रौद्योगिकियां संभावित खतरों की पहचान करने और उन्हें कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय अपने डिजिटल उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए मल्टी-क्लाउड और हाइब्रिड रणनीतियों को तेजी से अपना रहे हैं, संगठनों या व्यक्तियों की सामूहिक सूचना प्रौद्योगिकी संपत्तियों को शामिल करने वाले आईटी एस्टेट की जटिलता काफी बढ़ गई है। इस बढ़ती जटिलता के लिए इन विविध और जटिल आईटी वातावरणों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित, सुरक्षित और अनुकूलित करने के लिए उन्नत समाधानों की आवश्यकता है।

आईटी संपदाओं की वृद्धि और निरंतर संगठनात्मक विकास प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए आवश्यक चपलता और लागत-प्रभावशीलता प्रदान करते हैं, लेकिन प्रभावी ढंग से प्रबंधन और सुरक्षा के लिए अधिक कठिन बैकएंड भी बनाते हैं। डीएल असामान्य या अनियमित पैटर्न की पहचान करने में सहायता कर सकता है जो हैकिंग प्रयासों का संकेत हो सकता है। यह सुविधा महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को घुसपैठ से बचा सकती है।

गहरी शिक्षा के निहितार्थ

डीएल के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• स्वायत्त वाहन पर्यावरणीय परिस्थितियों का बेहतर जवाब देने, सटीकता, सुरक्षा और दक्षता में सुधार करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करते हैं।
• बिग टेक द्वारा बायोमेट्रिक डेटा (जैसे, चेहरे के लक्षण, आंखों की संरचना, डीएनए, फिंगरप्रिंट पैटर्न) को कैसे एकत्र और संग्रहीत किया जाता है, इस बारे में नैतिक बहस।
• मनुष्यों और मशीनों के बीच प्राकृतिक अंतःक्रियाओं में सुधार हो रहा है (उदाहरण के लिए, स्मार्ट उपकरणों और पहनने योग्य वस्तुओं का उपयोग करना)।
• साइबर सुरक्षा कंपनियां आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर में कमजोर बिंदुओं की पहचान करने के लिए गहन शिक्षा का उपयोग कर रही हैं।
• उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने और ग्राहकों को हाइपर-कस्टमाइज्ड समाधान प्रदान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की एक विस्तृत श्रृंखला लागू करने वाली कंपनियां।
• सार्वजनिक डेटाबेस को संसाधित करने वाली सरकारें सार्वजनिक सेवा वितरण को अनुकूलित करने के लिए, विशेष रूप से नगरपालिका क्षेत्राधिकार के बीच।

विचार करने के लिए प्रश्न

• डीप लर्निंग कंपनियों और सरकारों को अलग-अलग स्थितियों में सक्रिय रूप से काम करने में कैसे मदद कर सकती है?
• गहन शिक्षण का उपयोग करने के अन्य संभावित जोखिम या लाभ क्या हैं?