डीप लर्निंग बनाम मशीन लर्निंग: क्या अंतर है?

अचानक, हर कोई डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग के बारे में बात कर रहा है, भले ही वे मतभेदों को समझते हों या नहीं! आप सक्रिय रूप से डेटा विज्ञान का अनुसरण कर रहे हैं या नहीं - आपने इन शर्तों को सुना होगा।

अंतर्वस्तु

• डीप लर्निंग बनाम मशीन लर्निंग
• डीप लर्निंग क्या है?
• मशीन लर्निंग क्या है?
• गहरी शिक्षा का उपयोग कब करें?
• मशीन लर्निंग का उपयोग कब करें?
• मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
• आप के लिए खत्म है

डीप लर्निंग बनाम मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने, उससे सीखने और समझ का समर्थन करने, सर्वोत्तम संभव निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम के एक समूह का उपयोग करता है। दूसरी ओर, डीप लर्निंग एल्गोरिदम को 'कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क' बनाने के लिए कई परतों में संरचित करता है। यह तंत्रिका नेटवर्क जानकारी से सीख सकता है और अपने आप बुद्धिमान निर्णय ले सकता है।

डीप लर्निंग क्या है?

गहरी शिक्षा की अवधारणा नई नहीं है। अब कुछ सालों से इसे पलट दिया गया है। लेकिन इन दिनों, सभी प्रचार के साथ, गहन शिक्षा पर अधिक ध्यान दिया जा रहा है।

पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियाँ पर्यावरणीय परिवर्तनों के आगे झुक जाती हैं, जबकि गहन शिक्षण निरंतर प्रतिक्रिया और मॉडल को बेहतर बनाने के लिए उन परिवर्तनों के अनुकूल होता है। डीप लर्निंग को तंत्रिका नेटवर्क द्वारा बहुत सुविधा प्रदान की जाती है जो मानव मस्तिष्क के भीतर न्यूरॉन्स की नकल करते हैं और एम्बेडेड मल्टी-लेयर आर्किटेक्चर (कुछ दृश्यमान और कुछ छिपे हुए) द्वारा।

यह एक जटिल प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डेटा एकत्र करती है, उससे सीखती है और मॉडल का अनुकूलन करती है। अक्सर कुछ समस्याएं इतनी जटिल होती हैं कि मानव मस्तिष्क के लिए उन्हें समझना व्यावहारिक रूप से असंभव होता है, और इसलिए इसे प्रोग्रामिंग करना एक दूर की कौड़ी है।

सिरी और Google सहायक के आदिम प्रकार प्रोग्राम किए गए मशीन लर्निंग के उपयुक्त उदाहरण हैं क्योंकि वे अपने प्रोग्राम किए गए स्पेक्ट्रम में उपयोगी पाए जाते हैं। जबकि, गूगल का डीप माइंड डीप लर्निंग प्रोसेस का सबसे बड़ा उदाहरण हो सकता है। अनिवार्य रूप से, डीप लर्निंग का अर्थ एक ऐसी मशीन है जो कई परीक्षण और त्रुटि विधियों द्वारा स्वयं सीखती है। अक्सर दो सौ मिलियन बार!

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मशीन लर्निंग क्या है?

यह एआई का एक सबसेट है जो एक ऐसी मशीन बनाने के लिए सांख्यिकीय रणनीतियों का उपयोग करता है जो ज्ञान के प्रचलित सेट का स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखती है। यह एआई में पैटर्न मान्यता के अध्ययन से विकसित हुआ है। दूसरे शब्दों में, इसे एआई के एक सबसेट के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है जिसमें एल्गोरिदम का निर्माण शामिल है जो मानव हस्तक्षेप के बिना वांछित आउटपुट की आपूर्ति करने के लिए खुद को संशोधित कर सकता है- संरचित डेटा के माध्यम से खुद को खिलाकर।

गहरी शिक्षा का उपयोग कब करें?

• यदि आप व्याख्याओं को प्राप्त करने के लिए ज्ञान के बोतलबंद के साथ एक फर्म हैं।
• यदि आपको मशीन लर्निंग के लिए बहुत जटिल समस्याओं को हल करना है।
• यदि आप गहन शिक्षण नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर चलाने के लिए बहुत सारे कम्प्यूटेशनल संसाधन और खर्च खर्च करेंगे।

मशीन लर्निंग का उपयोग कब करें?

• यदि आपके पास डेटा है जो संरचित होगा और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना चाहते हैं।
• यदि आप प्रतिस्पर्धा से पहले एआई का लाभ उठाने के लिए लाभ उठाना चाहते हैं।
• मशीन लर्निंग की सर्वोत्तम तकनीकें बायोमेट्रिक पहचान, विज्ञापन, विपणन और ज्ञान एकत्र करने सहित विभिन्न व्यावसायिक कार्यों के स्वचालन में मदद करती हैं और लंबी अवधि के लिए महान अवसरों का लाभ उठाने में मदद करती हैं।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर

1. डीप लर्निंग बनाम मशीन लर्निंग के बीच मुख्य अंतर डेटा को सिस्टम में प्रस्तुत करने के तरीके से उपजा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लगभग हमेशा संरचित डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि डीप लर्निंग नेटवर्क एएनएन (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) की परतों को मानते हैं।
2. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा को समझकर चीजों को करने की कोशिश करने के लिए 'सीखने' के लिए बनाया गया था, और फिर इसका उपयोग ज्ञान के अधिक सेट के साथ विभिन्न आउटपुट की आपूर्ति करने के लिए किया गया था। हालाँकि, उन्हें मानवीय हस्तक्षेप के माध्यम से फिर से प्रशिक्षित करना पड़ता है, जब विशेष आउटपुट निर्दिष्ट नहीं होता है।
3. डीप लर्निंग के नेटवर्क को किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि तंत्रिका नेटवर्क के भीतर नेस्टेड परतें विभिन्न अवधारणाओं के पदानुक्रम के माध्यम से डेटा डालती हैं, जो अंततः उनकी त्रुटियों के माध्यम से सीखती हैं। हालाँकि, यदि ज्ञान का मानक ठीक नहीं है, तो ये त्रुटिपूर्ण आउटपुट के अधीन हैं।

चूंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, इसलिए वे जटिल प्रश्नों को हल करने के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं जिनमें भारी मात्रा में ज्ञान शामिल होता है।

आप के लिए खत्म है

डीप लर्निंग एक जटिल प्रकार की मशीन लर्निंग है जो तब काम आती है जब संबोधित की जाने वाली जानकारी असंरचित और विशाल होती है। इस प्रकार, गहन शिक्षण अधिक आसानी और दक्षता के साथ समस्याओं की एक बड़ी सीमा को पूरा कर सकता है। इस लेख के माध्यम से, हमने डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग तकनीकों के बीच एक सिंहावलोकन और तुलना प्राप्त की थी।