ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਡੂੰਘੀਆਂ ਹਨ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  ਕੁਆਂਟਮਰਨ ਅਗਾਂਹਵਧੂ
• ਸਤੰਬਰ 9, 2022

ਇਨਸਾਈਟ ਸੰਖੇਪ

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (DL), ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ (ML), ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਸਮਾਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਬਹਿਸਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ।

ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸੰਦਰਭ

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ML ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਅਧਾਰ ਹੈ। DL ਚਿੱਤਰਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਧੁਨੀ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇੰਟਰਫੇਸਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। DL ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਯੰਤਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਯੰਤਰਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। 

DL ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀਆਂ ਸਮਾਨ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:

• ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ)।
• ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਅਰਧ-ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ)।
• ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ (ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ)।
• ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ)।

ਇਹਨਾਂ ਚਾਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਈ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਨੋਡਸ ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆ ਜਿੰਨੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇਗੀ, ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਓਨੀਆਂ ਹੀ ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ML ਦਾ ਇਹ ਰੂਪ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ (ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ) ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

DL ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਕ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵੈਬ ਪੇਜ ਰੈਂਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ) ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੱਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮੌਜੂਦਾ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਕੇ, ਰੋਗੀ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਨਿਦਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ (UI) ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਨਵੀਆਂ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ DL ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸਮੂਹਿਕ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਈਟੀ ਅਸਟੇਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਵਧ ਰਹੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ IT ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

IT ਅਸਟੇਟ ਦਾ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਿਕਾਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਚੁਸਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬੈਕਐਂਡ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। DL ਅਸਧਾਰਨ ਜਾਂ ਅਨਿਯਮਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੈਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਘੁਸਪੈਠ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

DL ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: 

• ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ।
• ਬਿਗ ਟੈਕ ਦੁਆਰਾ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਲੱਛਣ, ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ, ਡੀਐਨਏ, ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਪੈਟਰਨ) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਨੈਤਿਕ ਬਹਿਸ।
• ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ)।
• ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਈਟੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਪਰ-ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ।
• ਜਨਤਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਿਉਂਸਪਲ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।

ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ

• ਹੋਰ ਕਿਵੇਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
• ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮ ਜਾਂ ਲਾਭ ਕੀ ਹਨ?