उपयोग गहन शिक्षा वर्तमान में अक्सर एक गर्म विषय है, कैसे नेटफ्लिक्स और यूट्यूब ने इस पद्धति का उपयोग करके अपनी ग्राहक वफादारी को सफलतापूर्वक बढ़ाया. गहन शिक्षा मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है जो कंप्यूटर को बुनियादी मानव प्रवृत्ति के बारे में प्रशिक्षित करने का कार्य करता है। प्रौद्योगिकी में गहन शिक्षा, कई प्रकार के एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है और आपको जानना आवश्यक है, अर्थात्:
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन)
CNN या जिसे आमतौर पर ConvNets के रूप में जाना जाता है, एक एल्गोरिदम है जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। इसमें कई परतें होती हैं और इसका उपयोग अक्सर छवि प्रसंस्करण और वस्तु का पता लगाने के लिए किया जाता है। CNN को पहली बार 1988 में विकसित किया गया था जब इसे अभी भी LeNet कहा जाता था और इसका उपयोग पोस्टल कोड और संख्याओं जैसे वर्णों को पहचानने के लिए किया जाता था।
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन)
एल्गोरिथम प्रकार गहन शिक्षा इसके परिणामस्वरूप ऐसे कनेक्शन बनते हैं जो नियमित चक्र बनाते हैं। यह चक्र तब एलटीएसएम से आउटपुट को वर्तमान चरण के लिए इनपुट के रूप में उपयोग करने के लिए संसाधित करता है। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि RNN में आंतरिक मेमोरी है। सामान्य तौर पर, आरएनएन का उपयोग छवियों को कैप्शन करने, समय श्रृंखला का विश्लेषण करने, प्राकृतिक भाषा को संसाधित करने और लिखावट को पहचानने के लिए किया जाता है।
लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी नेटवर्क (LSTM)
एक प्रकार का प्रतिनिधित्व करता है आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) जो दीर्घकालिक पैटर्न निर्भरता को सीख और याद रख सकता है। यह तकनीक निश्चित अवधि की सभी पिछली सूचनाओं को याद रखने में सक्षम है। LSTM समय के साथ जानकारी भी संग्रहीत कर सकता है। वे समय श्रृंखला भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए उपयोगी हैं क्योंकि वे पिछले इनपुट को याद रख सकते हैं। LSTM में एक श्रृंखला जैसी संरचना होती है जहां चार परतें एक दूसरे के साथ अनोखे तरीके से बातचीत करती हैं।
स्व-व्यवस्थित मानचित्र (एसओएम)
SOM स्व-संचालित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को डेटा आयाम को कम करने में सक्षम बनाता है। एसओएम एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को उच्च-आयामी जानकारी को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
गहन शिक्षा के बिना, ए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शायद काम नहीं करेगा। गहन शिक्षण का अनुप्रयोग एआई को अनुभव से स्वतंत्र रूप से विकसित होने और "सीखने" की अनुमति देता है। क्या आप गहन शिक्षण और एआई के अन्य निर्माण खंडों को सीखने में रुचि रखते हैं?
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