డీప్ లెర్నింగ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎట్ ఇట్ ఫైనెస్ట్

మీరు కృత్రిమ మేధస్సు పరిణామం గురించి తెలుసుకోవలసినది

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) యొక్క ఒక శక్తివంతమైన రూపం, ఇది విస్తారమైన పరిమాణంలో డేటా (సమాచారం) ఉపయోగించి నాడీ నెట్వర్క్లను సంక్లిష్టమైన గణిత నిర్మాణాలుగా రూపొందిస్తుంది.

డీప్ లెర్నింగ్ డెఫినిషన్

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది ఎంఎల్ ను బహుళ నాసికా నెట్వర్క్ల పొరలను ఉపయోగించి మరింత సంక్లిష్టమైన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి అమలుచేస్తుంది. కొన్నిసార్లు క్రమానుగత అభ్యాసం అని పిలుస్తారు, లోతైన అభ్యాసం లక్షణాలు తెలుసుకోవడానికి వివిధ రకాల నాడీ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తుంది (వీటిని కూడా ప్రాతినిధ్యాలుగా పిలుస్తారు) మరియు వాటిని ముడి, లేబుల్ డేటా (నిర్మాణాత్మక డేటా) లో గుర్తించవచ్చు. లోతైన అభ్యాసం యొక్క మొదటి పురోగతి ప్రదర్శనలలో ఒకటి, YouTube వీడియోల సెట్ల నుండి పిల్లుల చిత్రాలను విజయవంతంగా ఎంచుకున్న కార్యక్రమం.

డైలీ లైఫ్లో డీప్ లెర్నింగ్ ఉదాహరణలు

డీప్ లెర్నింగ్ చిత్రం గుర్తింపులో మాత్రమే ఉపయోగించబడదు, కానీ భాష అనువాదం, మోసం గుర్తింపు మరియు వారి వినియోగదారుల గురించి కంపెనీలు సేకరించిన డేటాను విశ్లేషించడం. ఉదాహరణకు, మీ వీక్షణ అలవాట్లను విశ్లేషించడానికి మరియు మీరు చూడాలనుకుంటున్న ప్రదర్శనలు మరియు చిత్రాలను అంచనా వేయడానికి నెట్ఫ్లిక్స్ లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. మీ సలహా క్రమంలో యాక్షన్ చిత్రాలు మరియు స్వభావం డాక్యుమెంటరీలు ఉంచడానికి నెట్ఫ్లిక్స్ ఎలా తెలుసు. అమెజాన్ మీ ఇటీవలి కొనుగోళ్లు మరియు ఇటీవల మీరు శోధించిన కొత్త దేశీయ మ్యూజిక్ ఆల్బమ్ల కోసం సలహాలను రూపొందించడానికి మీరు శోధించిన లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తున్నారు మరియు మీరు ఒక జత బూడిద మరియు పసుపు టెన్నీస్ కోసం మార్కెట్లో ఉన్నారని బూట్లు. లోతైన అభ్యాసం నిర్మాణాత్మక మరియు ముడి సమాచారాన్ని నుండి మరింత అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది, మీరు వ్యక్తిగత వినియోగదారుడు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన కస్టమర్ సేవను పొందుతున్నప్పుడు, వారి వినియోగదారుల అవసరాలను సంస్థలకి బాగా ఊహించవచ్చు.

కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ లెర్నింగ్

లోతైన అభ్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి సులభంగా , ఒక కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ (ANN) మా పోలికను మళ్లీ చూద్దాం. లోతైన అభ్యాసానికి, మా 15-అంతస్తుల కార్యాలయ భవనం ఐదు ఇతర కార్యాలయ భవంతులతో ఒక నగరం బ్లాక్ను ఆక్రమించుకుంటుంది. వీధి ప్రతి వైపు మూడు భవనాలు ఉన్నాయి. భవనం B మరియు C. భవనంలో A యొక్క భవనం A మరియు భవనం A యొక్క భవనం A భవనం నుండి వీధికి అడ్డంగా ఉంది 1 బిల్డింగ్, మరియు భవనం నుండి B నిర్మాణమవుతోంది 2 మరియు అందువలన న. ప్రతి భవనం వేర్వేరు అంతస్తులు కలిగి ఉంది, వేర్వేరు వస్తువులతో తయారు చేయబడి, వేరొక నిర్మాణ శైలిని కలిగి ఉంటుంది. ఏదేమైనా, ప్రతి భవనం ఇప్పటికీ కార్యాలయాల (నోడ్లు) ప్రత్యేక అంతస్తులలో (పొరలు) ఏర్పాటు చేయబడుతుంది -కాబట్టి ప్రతి భవనం ఒక ప్రత్యేక ANN.

టెక్స్ట్ ఆధారిత డేటా, వీడియో ప్రవాహాలు, ఆడియో ప్రవాహాలు, టెలిఫోన్ కాల్స్, రేడియో తరంగాలు మరియు ఛాయాచిత్రాలు వంటి పలు మూలాల నుండి వివిధ రకాల సమాచారాలను కలిగి ఉన్న A నిర్మాణాన్ని ఒక డిజిటల్ ప్యాకేజీ వద్దకు వస్తారని ఆలోచించండి, అయితే ఇది ఒక పెద్ద గందరగోళంలో ఏ తార్కిక మార్గం (నిర్మాణాత్మక డేటా) లో లేబుల్ లేదా క్రమబద్ధీకరించబడలేదు. ప్రాసెసింగ్ కోసం 1 ^{స్టంప్} నుండి 15 ^{వ వంతు} వరకు ఈ సమాచారం ప్రతి ఫ్లోర్ ద్వారా పంపబడుతుంది. సమాచారం గందరగోళం 15 ^వ అంతస్థు (అవుట్పుట్) కు చేరిన తర్వాత, ఇది భవనం యొక్క 1 ^{స్టెప్} ఫ్లోర్ (ఇన్పుట్) కు 3 కి పంపబడుతుంది. అంతిమ ప్రాసెసింగ్ ఫలితంతో పాటు A. భవనం 3 నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు A నిర్మాణంచే పంపిన ఫలితాన్ని పొందుపరుస్తుంది. అప్పుడు అదే పద్ధతిలో సమాచారాన్ని ప్రతి అంతస్తులో గందరగోళానికి గురి చేస్తుంది. సమాచారం భవనం యొక్క మొదటి అంతస్థులో చేరుకున్నప్పుడు, అక్కడ నుండి భవనం యొక్క నిర్మాణాలను నిర్మించడం ద్వారా ఇది పంపబడుతుంది 1. భవనం 1 నుండి నేర్చుకోవడం మరియు భవనం నుండి ఫలితాలను కలిగి ఉంటుంది 3 ఇది నేల-ద్వారా-ఫ్లోర్ ప్రాసెస్ ముందు. భవనం 1 నిర్మాణాన్ని మరియు ఫలితాలను ఫలితంగా C నిర్మాణంపైకి వెళుతుంది, ఇది భవనం 2 కు ప్రాసెస్ మరియు పంపుతుంది, ఇది భవనం B కు ప్రాసెస్ మరియు పంపిణీ చేస్తుంది.

ప్రతి ANN (భవనం) మా ఉదాహరణ శోధనలలో వేరే లక్షణం కోసం నిర్మాణాత్మక డేటా (సమాచారం యొక్క గందరగోళం) మరియు ఫలితాలను తదుపరి భవనానికి పంపుతుంది. తదుపరి భవనం గతంలో నుండి ఫలితాన్ని (ఫలితాలను) పొందుతుంది (తెలుసుకుంటాడు). డేటా ప్రతి ANN (భవనం) చేత ప్రాసెస్ చేయబడినప్పుడు, ఇది ఒక ప్రత్యేక లక్షణం ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది మరియు లేబుల్ చేయబడుతుంది (వర్గీకరింపబడుతుంది) తద్వారా డేటా గత ANN (భవనం) యొక్క చివరి అవుట్పుట్ (పై అంతస్తు) చేరుకున్నప్పుడు, ఇది వర్గీకరించబడింది మరియు లేబుల్ చేయబడింది (మరింత నిర్మాణాత్మక).

కృత్రిమ మేధస్సు, మెషిన్ లెర్నింగ్, అండ్ డీప్ లెర్నింగ్

ఎలా కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు ML మొత్తం చిత్రంలోకి లోతైన జ్ఞానం సరిపోతుంది? డీప్ లెర్నింగ్ ML యొక్క శక్తిని పెంచుతుంది మరియు AI యొక్క సామర్ధ్యం యొక్క పనితీరును పెంచుతుంది. ఎందుకంటే లోతైన అభ్యాసం నాడీ వలయాల వినియోగంపై ఆధారపడుతుంది మరియు సాధారణ పని-నిర్దిష్ట క్రమసూత్రాల బదులుగా డేటా సెట్లలో గుర్తించే లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది ప్రోగ్రామర్లు మొదటగా ఒక సారి లేబుల్ చేయకుండా అవసరమైన నిర్మాణాత్మక (ముడి) డేటా నుండి వివరాలను కనుగొని ఉపయోగించుకోవచ్చు. దోషాలను పరిచయం చేసే విధుల నిర్వహణ. డీప్ లెర్నింగ్ కంప్యూటర్లు మరియు వ్యక్తులకు సహాయం చేయడానికి డేటాను ఉపయోగించడంలో కంప్యూటర్లను మెరుగ్గా మరియు మెరుగుపరచడానికి సహాయం చేస్తుంది.