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| डीप लर्निंग क्या है? – What is Deep Learning? |
मशीन लर्निंग जो की आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स का ही एक शाखा है उसी तरह डीप लर्निंग भी मशीन लर्निंग का ही एक Subset है जो की Artificial Neural Network पर आधारित है यह एक तरह की ऐसी तकनिक है जो की इंसानों के ज्ञान हासिल करने के कुछ तरीकों की नकल करता है एवं इंसानो के दिमाग की तरह कार्य करने की कोशिश करता है।
सरल शब्दों मे कहे तो आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स के क्षेत्र मे डीप लर्निंग एक ऐसी Technique है जो की कंप्युटर को इंसानी दिमाग की तरह हीडेटा को प्रोसेस करना सिखाता है, डीप लर्निंग मॉडल सटीक परिणाम पाने के लिए या भविष्यवाणी करने के लिए अलग अलग तरह के डेटा जैसेText, Audio, Images को खुद से पहचान सकता है जिसके आधार पर ही आगे वह कार्य करता है।
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डीप लर्निंग को समझने के लिए हमें आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स और मशीन लर्निंग को स्टेप बाय स्टेप समझना होगा क्योंकि यह इसी का एक हिस्सा है, आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स एक तरह की तकनिक है जिससे मशीनों को इंसानों की तरह ही सोच समझकर ही कार्य करने की क्षमताप्रदान की जाती है लेकीन इसके लिए AI मॉडल को तैयार करते वक्त उसे प्रोग्राम करना पड़ता था तभी वह इंसानों की भांति कार्य करने मे सक्षमहो पाता था।
अब दिक्कत यह थी की इस तरह के मॉडल को प्रोग्राम करने मे काफी अधिक मेहनत और समय दोनों लगता था इसी कार्य को मशीन लर्निंग नेआसान कर दिया जिसमे मॉडल को Proper प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं पड़ती थी बल्कि उसे अब सिर्फ सही यानि Structured डेटाके आधार पर प्रशिक्षित किया जा सकता था जिससे वह सही आउट्पुट दे पाता था।
लेकीन जैसे जैसे समय बदला और डेटा की संख्या मे बढ़ोतरी हुई उसी तरह मशीन लर्निंग मे यह परेशानी हुई की वह Structured Data केआधार पर ही आउट्पुट दे सकता था अब ऐसे बड़े बड़े डेटा मे से सही डेटा ढूँढना और उससे मशीन लर्निंग को प्रशिक्षित करना कठिन कार्य थाजिसके बाद आया डीप लर्निंग।
जो की किसी भी तरह के बड़े से बड़े Structured या Unstructured डेटा को प्रोसेस करके आउट्पुट प्रदान कर सकता है इसके मॉडल कोपहले से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं पड़ती है बल्कि यह डेटा को प्रोसेस करके सिख सकता है एवं यह इंसानो की भांति खुद केगलतियों या अनुभव से भी सीखता है।
डीप लर्निंग कैसे काम करता है?
हमारा दिमाग Neurons की मदद से कार्य करता है जो की डेटा को प्रोसेस करते है उसी तरह डीप लर्निंग मे भी आर्टफिशियल Neurons तैयार किए जाते है जिसकी सहायता से डीप लर्निंग काम करता है इन आर्टफिशियल Neurons को Artificial Neural Network कहाजाता है जो की डेटा को प्रोसेस करता है। मशीन लर्निंग का मॉडल अगर किसी चीज को गलत Predict करता है तब Programmer को खुदसे उसे Reprogram करना पड़ता है।
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लेकीन वहीं पर डीप लर्निंग किसी चीज को गलत Predict करता है तब वह खुद से सिख जाता है उसे Reprogram की आवश्यकता नहींपड़ती है इसे इस तरह समझते है जहां पर सिर्फ मशीन लर्निंग मॉडल मे किसी चीज के Features को Manually बताने की आवश्यकतापड़ती है तब जाकर वह सीखता है वहीं पर डीप लर्निंग के साथ ऐसा नहीं होता है बल्कि वह डेटा के माध्यम से ही Features को निकाल सकताहै और खुद से ही सिख सकता है।
डीप लर्निंग के कुछ अनुप्रयोग
वर्त्तमान समय मे डीप लर्निंग का उपयोग अनेकों क्षेत्रों मे किया जाता है जिसके कुछ उदाहरण निम्नलिखित है :-
1. Self driving Cars : आज के समय मे Self driving Cars आ चूके है जो की खुद से ही बिना किसी Human Driver के अपने आपकार को Drive करने की क्षमता रखते है जिसमे आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स का योगदान होता है ये कार रास्ते मे आ रहे Objects को खुद से हीDetect कर लेते है और उसी के अनुसार आगे कार को Drive करते है।
2. Language Translators : गूगल ट्रांसलेटर काफी अच्छा और सबसे लोकप्रिय Language Translators है जो की डीप लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का काफी अच्छा उदाहरण है यह इंसानों की भाषा को अलग अलग साधन जैसे Text, Audio, Image की मदद सेसमझकर उसे किसी दूसरे भाषा मे सटीकता से बदल देता है।
3. Virtual Assistant : आजकल तरह तरह के वर्चुअल असिस्टेंट मौजूद है जैसे गूगल असिस्टेंट, एलेक्सा इत्यादि जो की इंसानों केभाषाओ को समझकर उसके अनुसार आगे Task Perform करते है जैसे अगर आप इनको कहते है की सीमा को कॉल करो, तो ये आपकेफोन मे से सीमा नंबर के व्यक्ति को कॉल कर देंगे। इसमे भी डीप लर्निंग का काफी सही तरीके से उपयोग किया गया।
डीप लर्निंग के फायदे
डीप लर्निंग तकनीकी दुनिया की काफी अच्छी तकनिक है जिसके वाकई मे अनेक फायदे है
डीप लर्निंग Algorithm की यह खासियत है की यह डेटा के माध्यम से ही किसी Features का पता लगा सकता है।
डीप लर्निंग Algorithm Unstructured और Structured दोनों तरह के डेटा को Handle करने की क्षमता रखता है।
डीप लर्निंग Algorithm पूर्व मे किए हुए गलतियों से सिखने और खुद को सुधारने की Ability होती है।
यह बड़े बड़े Datasets या Bigdata को को संभालने की क्षमता रखता है।
डीप लर्निंग डेटा के आधार पर Future को Predict करने की क्षमता रखता है।
डीप लर्निंग के नुकसान
डीप लर्निंग के फायदे तो है ही लेकीन इसके नुकसान भी है
डीप लर्निंग आर्टफिशियल इंटेलीजेन्स को और अधिक Advance बनाता है जिससे बेरोजगारी को बढ़ावा मिल रहा है।
डीप लर्निंग मॉडल तैयार करने के लिए उच्च स्तर के GPU एवं कम्प्यूटिंग पावर की आवश्यकता पड़ती है।
इसे विकसित करने मे काफी अधिक Cost लगता है।
डीप लर्निंग मॉडल को अच्छे से तैयार करने के लिए अच्छे से Train करना पड़ता है जिसके लिए काफी सारे डेटा की जरूरत पड़ती है एवंजिसमे कई सारा समय लगता है।
दरअसल डीप लर्निंग का कोई सटीक परिभाषा नहीं है ऐसे मे हम डीप लर्निंग को हम एक तरीका समझ सकते है जिससे की आर्टफिशियलइंटेलीजेन्स को प्राप्त किया जा सकता है।
डीप लर्निंग जैसी नई नई रोबोटिक तकनिके वाकई मे हमारे जीवन को बेहतर बनाने की ओर प्रेरित कर रही है इससे हमारा जीवन तकनीकी क्षेत्रमे और अधिक Advance हो रहा है जो की वाकई काफी अच्छी बात है लेकीन इससे इंसानों की अहमियत भी कम हो रही है और बेरोजगारीको बढ़ावा भी मिल रहा हैं
