सखोल शिक्षण: मशीन लर्निंगचे अनेक स्तर खोलवर

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• सप्टेंबर 9, 2022

अंतर्दृष्टी सारांश

डीप लर्निंग (DL), मशीन लर्निंगचा एक प्रकार (ML), मानवी मेंदूच्या कार्याप्रमाणेच डेटामधून शिकून कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुप्रयोग वाढवते. स्वायत्त वाहने आणि आरोग्यसेवा निदान वाढवण्यापासून ते चॅटबॉट्सला शक्ती देणे आणि सायबरसुरक्षा उपाय सुधारण्यापर्यंत विविध क्षेत्रात याचा उपयोग होतो. जटिल कार्ये हाताळण्याची, विशाल डेटा संचांचे विश्लेषण करण्याची आणि माहितीपूर्ण अंदाज बांधण्याची तंत्रज्ञानाची क्षमता उद्योगांना आकार देत आहे आणि नैतिक वादविवाद वाढवत आहे, विशेषत: डेटा वापर आणि गोपनीयतेच्या आसपास.

सखोल अभ्यास संदर्भ

डीप लर्निंग हा एमएलचा एक प्रकार आहे जो अनेक एआय ऍप्लिकेशन्सचा आधार आहे. DL थेट प्रतिमा, मजकूर किंवा ध्वनी वरून वर्गीकरण कार्यात मदत करू शकते. हे डेटा ॲनालिटिक्स आणि डिव्हाइस इंटरफेसिंग आयोजित करू शकते, स्वायत्त रोबोट्स आणि सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारसह मदत करू शकते आणि वैज्ञानिक शोध कार्यान्वित करू शकते. DL नमुने आणि ट्रेंड ओळखण्यात आणि अधिक अचूक अंदाज तयार करण्यात मदत करू शकते. हे तंत्रज्ञान तंत्रज्ञान उपकरणे, जसे की स्मार्टफोन आणि इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT) उपकरणांसह देखील इंटरफेस करू शकते. 

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) किंवा कॉम्प्युटर व्हिजन आणि स्पीच रेकग्निशन सारख्या कामांमध्ये मदत करण्यासाठी DL कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचा वापर करते. न्यूरल नेटवर्क्स शोध इंजिन आणि ई-कॉमर्स साइट्समध्ये आढळलेल्या सामग्रीसारख्या शिफारसी देखील देऊ शकतात. 

सखोल शिक्षणासाठी चार मुख्य पद्धती आहेत:

• पर्यवेक्षित शिक्षण (लेबल केलेला डेटा).
• अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण (अर्ध-लेबल केलेले डेटासेट).
• पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण (लेबल आवश्यक नाही).
• मजबुतीकरण शिक्षण (अल्गोरिदम पर्यावरणाशी संवाद साधतात, केवळ नमुना डेटा नाही).

या चार पध्दतींमध्ये, डीप लर्निंग डेटामधून पुनरावृत्तीने शिकण्यासाठी अनेक स्तरांवर न्यूरल नेटवर्कचा वापर करते, जे असंरचित माहितीमध्ये नमुने शोधताना फायदेशीर ठरते. 

सखोल शिक्षणातील न्यूरल नेटवर्क मानवी मेंदूची रचना कशी केली जाते याची नक्कल करतात, विविध न्यूरॉन्स आणि नोड्स जोडतात आणि माहिती सामायिक करतात. सखोल शिक्षणात, समस्या जितकी गुंतागुंतीची असेल, मॉडेलमध्ये तितके लपलेले स्तर असतील. एमएलचा हा फॉर्म मोठ्या प्रमाणात कच्च्या डेटामधून (मोठा डेटा) उच्च-स्तरीय वैशिष्ट्ये काढू शकतो. 

डीएल अशा परिस्थितीत मदत करू शकते जिथे समस्या मानवी तर्कांसाठी खूप गुंतागुंतीची आहे (उदा. भावनांचे विश्लेषण, वेब पृष्ठ क्रमांकांची गणना करणे) किंवा तपशीलवार उपाय आवश्यक असलेल्या समस्या (उदा. वैयक्तिकरण, बायोमेट्रिक्स). 

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी डेटा वापरू इच्छिणाऱ्या संस्थांसाठी सखोल शिक्षण हे एक शक्तिशाली साधन आहे. उदाहरणार्थ, मज्जासंस्थेचे नेटवर्क विद्यमान रोग आणि त्यांच्या उपचारांच्या विस्तृत डेटाबेसचा अभ्यास करून, रुग्णांची काळजी व्यवस्थापन आणि परिणाम सुधारून आरोग्य सेवेतील निदान सुधारू शकतात. इतर एंटरप्राइझ ऍप्लिकेशन्समध्ये कॉम्प्युटर व्हिजन, भाषा भाषांतर, ऑप्टिकल कॅरेक्टर रिकग्निशन आणि चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंट्स सारख्या संभाषणात्मक वापरकर्ता इंटरफेस (UI) यांचा समावेश होतो.

संस्थांद्वारे डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशन आणि क्लाउड स्थलांतराचा व्यापक अवलंब नवीन सायबरसुरक्षा आव्हाने सादर करते, जिथे DL तंत्रज्ञान संभाव्य धोके ओळखण्यात आणि कमी करण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावू शकतात. व्यवसाय त्यांची डिजिटल उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी बहु-क्लाउड आणि संकरित धोरणे स्वीकारत असल्याने, संस्था किंवा व्यक्तींच्या एकत्रित माहिती तंत्रज्ञान मालमत्तेचा समावेश असलेल्या आयटी इस्टेट्सची जटिलता लक्षणीयरीत्या वाढली आहे. या वाढत्या जटिलतेसाठी या वैविध्यपूर्ण आणि गुंतागुंतीच्या IT वातावरणांचे कार्यक्षमतेने व्यवस्थापन, सुरक्षित आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी प्रगत उपायांची आवश्यकता आहे.

आयटी इस्टेट्सची वाढ आणि सतत संघटनात्मक विकास स्पर्धात्मक राहण्यासाठी आवश्यक असलेली चपळता आणि किफायतशीरपणा प्रदान करतात परंतु प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि सुरक्षित करण्यासाठी अधिक कठीण बॅकएंड देखील तयार करतात. DL असामान्य किंवा अनियमित नमुने ओळखण्यात मदत करू शकते जे हॅकिंगच्या प्रयत्नांचे लक्षण असू शकते. हे वैशिष्ट्य गंभीर पायाभूत सुविधांमध्ये घुसखोरी होण्यापासून संरक्षण करू शकते.

सखोल शिक्षणाचे परिणाम

DL च्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• पर्यावरणीय परिस्थितींना उत्तम प्रतिसाद देण्यासाठी, अचूकता, सुरक्षितता आणि कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी सखोल शिक्षण वापरणारी स्वायत्त वाहने.
• बिग टेक द्वारे बायोमेट्रिक डेटा (उदा. चेहर्याचे गुणधर्म, डोळ्यांची रचना, डीएनए, फिंगरप्रिंट नमुने) कसा संकलित आणि संग्रहित केला जातो याबद्दल नैतिक वादविवाद.
• मानव आणि मशीन यांच्यातील नैसर्गिक परस्परसंवाद सुधारत आहेत (उदा. स्मार्ट उपकरणे आणि वेअरेबल वापरणे).
• सायबरसुरक्षा कंपन्या आयटी पायाभूत सुविधांमधील कमकुवत मुद्दे ओळखण्यासाठी सखोल शिक्षणाचा वापर करतात.
• उत्पादने आणि सेवा सुधारण्यासाठी आणि ग्राहकांना हायपर-कस्टमाइज्ड सोल्यूशन्स ऑफर करण्यासाठी भविष्यसूचक विश्लेषणांची विस्तृत श्रेणी लागू करणाऱ्या कंपन्या.
• सार्वजनिक सेवा वितरणास अनुकूल करण्यासाठी सार्वजनिक डेटाबेसवर प्रक्रिया करणारे सरकार, विशेषत: नगरपालिका अधिकारक्षेत्रांमध्ये.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• सखोल शिक्षण कंपन्यांना आणि सरकारांना वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये सक्रियपणे कार्य करण्यास मदत कशी करू शकते?
• सखोल शिक्षण वापरण्याचे इतर संभाव्य धोके किंवा फायदे काय आहेत?