तंत्रिका नेटवर्क बनाम। डीप लर्निंग: वे कैसे भिन्न हैं?

आज की तकनीक से चलने वाली दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे दैनिक जीवन का एक अभिन्न अंग बन गया है। हालाँकि कुछ लोग तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण का परस्पर उपयोग करते हैं, लेकिन उनकी उन्नति, सुविधाएँ और अनुप्रयोग अलग-अलग होते हैं।

तो तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण मॉडल क्या हैं और वे कैसे भिन्न हैं?

तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं?

तंत्रिका नेटवर्क, जिसे तंत्रिका जाल के रूप में भी जाना जाता है, मानव मस्तिष्क के बाद तैयार किए गए हैं. वे जटिल डेटा का विश्लेषण करते हैं, गणितीय कार्यों को पूरा करते हैं, पैटर्न की तलाश करते हैं, और भविष्यवाणियां और वर्गीकरण करने के लिए एकत्रित जानकारी का उपयोग करते हैं। और मस्तिष्क की तरह, AI न्यूरल नेटवर्क में एक बुनियादी कार्यात्मक इकाई होती है जिसे न्यूरॉन के रूप में जाना जाता है। ये न्यूरॉन्स, जिन्हें नोड भी कहा जाता है, नेटवर्क के भीतर सूचना स्थानांतरित करते हैं।

एक बेसिक न्यूरल नेटवर्क में इनपुट, हिडन और आउटपुट लेयर्स में इंटरकनेक्टेड नोड्स होते हैं। इनपुट परत अगली परत पर भेजने से पहले जानकारी को प्रोसेस और विश्लेषण करती है।

हिडन लेयर इनपुट लेयर या अन्य हिडन लेयर्स से डेटा प्राप्त करती है। फिर, छिपी हुई परत इनपुट डेटा से प्रासंगिक विशेषताओं को बदलने और निकालने के लिए गणितीय संचालन के एक सेट को लागू करके डेटा को आगे संसाधित करती है और उसका विश्लेषण करती है।

यह आउटपुट परत है जो निकाली गई सुविधाओं का उपयोग करके अंतिम जानकारी प्रदान करती है। डेटा संग्रह प्रकार के आधार पर इस परत में एक या अधिक नोड हो सकते हैं। बाइनरी वर्गीकरण के लिए- हां/नहीं समस्या- आउटपुट में एक नोड होगा जो 1 या 0 परिणाम प्रस्तुत करेगा।

एआई तंत्रिका नेटवर्क के विभिन्न प्रकार हैं।

1. फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क

फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क, ज्यादातर चेहरे की पहचान के लिए उपयोग किया जाता है, सूचना को एक दिशा में स्थानांतरित करता है। इसका मतलब यह है कि एक परत में प्रत्येक नोड अगली परत में प्रत्येक नोड से जुड़ा हुआ है, जब तक कि यह आउटपुट नोड तक नहीं पहुंच जाता है, तब तक जानकारी अप्रत्यक्ष रूप से प्रवाहित होती है। यह तंत्रिका नेटवर्क के सबसे सरल प्रकारों में से एक है।

2. आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क

तंत्रिका नेटवर्क का यह रूप सैद्धांतिक सीखने में सहायता करता है। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग प्राकृतिक भाषा और ऑडियो जैसे अनुक्रमिक डेटा के लिए किया जाता है। के लिए भी इनका उपयोग किया जाता है Android के लिए टेक्स्ट-टू-स्पीच एप्लिकेशन और आईफ़ोन। और फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के विपरीत जो एक दिशा में सूचना को संसाधित करता है, आवर्तक न्यूरल नेटवर्क जुलूस न्यूरॉन से डेटा का उपयोग करते हैं और इसे नेटवर्क में वापस भेजते हैं।

यह वापसी विकल्प ऐसे समय के लिए महत्वपूर्ण है जब सिस्टम गलत पूर्वानुमान जारी करता है। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क गलत परिणामों का कारण खोजने और तदनुसार समायोजित करने का प्रयास कर सकते हैं।

3. संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क

पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क निश्चित आकार के इनपुट को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) अलग-अलग आयामों के डेटा को प्रोसेस कर सकता है। सीएनएन विज़ुअल डेटा जैसे वर्गीकृत करने के लिए आदर्श हैं विभिन्न प्रस्तावों और पहलू अनुपात के चित्र और वीडियो. वे छवि पहचान अनुप्रयोगों के लिए भी बहुत उपयोगी हैं।

4. Deconvolutional तंत्रिका नेटवर्क

इस न्यूरल नेटवर्क को ट्रांसपोज़्ड कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है। यह दृढ़ नेटवर्क के विपरीत है।

दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क में, महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकालने के लिए इनपुट छवियों को दृढ़ परतों के माध्यम से संसाधित किया जाता है। इस आउटपुट को तब कनेक्टेड लेयर्स की एक श्रृंखला के माध्यम से संसाधित किया जाता है, जो वर्गीकरण को अंजाम देता है - इसकी विशेषताओं के आधार पर एक इनपुट छवि को एक नाम या लेबल प्रदान करता है। यह ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन और इमेज सेगमेंटेशन के लिए उपयोगी है।

हालाँकि, एक deconvolutional तंत्रिका नेटवर्क में, फीचर मैप जो पहले एक आउटपुट था, इनपुट बन जाता है। यह फीचर मैप मूल्यों की एक त्रि-आयामी सरणी है और मूल छवि को बढ़े हुए स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के साथ बनाने के लिए अनस्पूल किया गया है।

5. मॉड्यूलर तंत्रिका नेटवर्क

यह तंत्रिका नेटवर्क आपस में जुड़े मॉड्यूल को जोड़ता है, प्रत्येक एक विशिष्ट उप-कार्य करता है। एक मॉड्यूलर नेटवर्क में प्रत्येक मॉड्यूल में भाषण मान्यता या भाषा अनुवाद जैसे उप-कार्य से निपटने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क होता है।

व्यापक रूप से भिन्न डेटा के साथ इनपुट को संभालने के लिए मॉड्यूलर तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलनीय और उपयोगी हैं।

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग की एक उपश्रेणी है, जिसमें ऐसा करने के लिए प्रोग्राम किए बिना स्वचालित रूप से सीखने और स्वतंत्र रूप से विकसित होने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शामिल है।

क्या डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है? हाँ। यह कई एआई अनुप्रयोगों और स्वचालन सेवाओं के पीछे प्रेरक शक्ति है, जो उपयोगकर्ताओं को थोड़े से मानवीय हस्तक्षेप के साथ कार्य करने में मदद करती है। ChatGPT उन AI अनुप्रयोगों में से एक है जिनके कई व्यावहारिक उपयोग हैं.

गहन शिक्षण की इनपुट और आउटपुट परतों के बीच कई छिपी हुई परतें हैं। यह नेटवर्क को अत्यधिक जटिल संचालन करने की अनुमति देता है और लगातार सीखता है क्योंकि डेटा प्रतिनिधित्व परतों से गुजरता है।

छवि पहचान, भाषण पहचान, वीडियो संश्लेषण और दवा की खोज के लिए गहन शिक्षा लागू की गई है। इसके अलावा, इसे सेल्फ़-ड्राइविंग कारों जैसी जटिल कृतियों पर लागू किया गया है, जो बाधाओं की पहचान करने और उनके चारों ओर पूरी तरह से नेविगेट करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं।

डीप-लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपको बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा को नेटवर्क में फीड करना होगा। यह तब होता है जब बैकप्रोपैजेशन होता है: नेटवर्क के न्यूरॉन्स के वजन और पक्षपात को समायोजित करना जब तक कि यह नए इनपुट डेटा के आउटपुट की सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकता।

तंत्रिका नेटवर्क बनाम। डीप लर्निंग: अंतर समझाया गया

न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग मॉडल मशीन लर्निंग के सबसेट हैं। हालाँकि, वे विभिन्न तरीकों से भिन्न हैं।

परतें

तंत्रिका नेटवर्क आमतौर पर एक इनपुट, हिडन और आउटपुट लेयर से बने होते हैं। इस बीच, गहन शिक्षण मॉडल में तंत्रिका नेटवर्क की कई परतें शामिल होती हैं।

दायरा

हालांकि गहन शिक्षण मॉडल तंत्रिका नेटवर्क को शामिल करते हैं, वे तंत्रिका नेटवर्क से अलग अवधारणा बने रहते हैं। तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोगों में पैटर्न पहचान, चेहरा पहचान, मशीन अनुवाद और अनुक्रम पहचान शामिल है।

इस बीच, आप ग्राहक संबंध प्रबंधन, भाषण और भाषा प्रसंस्करण, छवि बहाली, दवा खोज, और बहुत कुछ के लिए गहन शिक्षण नेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं।

सुविधाओं का निष्कर्षण

तंत्रिका नेटवर्क को मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, क्योंकि इंजीनियरों को मैन्युअल रूप से सुविधाओं के पदानुक्रम का निर्धारण करना चाहिए। हालाँकि, डीप लर्निंग मॉडल स्वचालित रूप से लेबल किए गए डेटासेट और असंरचित कच्चे डेटा का उपयोग करके सुविधाओं के पदानुक्रम का निर्धारण कर सकते हैं।

प्रदर्शन

तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में कम समय लगता है, लेकिन गहरी शिक्षा की तुलना में कम सटीकता की सुविधा होती है; गहरी शिक्षा अधिक जटिल है। इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क तेजी से पूरा होने के बावजूद कार्यों की खराब व्याख्या करने के लिए जाने जाते हैं।

गणना

डीप लर्निंग एक जटिल तंत्रिका नेटवर्क है जो कच्चे डेटा को थोड़े मानवीय हस्तक्षेप के साथ वर्गीकृत और व्याख्या कर सकता है लेकिन इसके लिए अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। तंत्रिका नेटवर्क मशीन सीखने का एक सरल उपसमुच्चय है जिसे कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों वाले छोटे डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, लेकिन जटिल डेटा को संसाधित करने की उनकी क्षमता सीमित है।

न्यूरल नेटवर्क्स डीप लर्निंग के समान नहीं है

यद्यपि परस्पर उपयोग किया जाता है, तंत्रिका और गहन शिक्षण नेटवर्क अलग-अलग हैं। उनके पास प्रशिक्षण के विभिन्न तरीके और सटीकता की डिग्री हैं। बहरहाल, गहन शिक्षण मॉडल अधिक उन्नत हैं और उच्च सटीकता के साथ परिणाम उत्पन्न करते हैं, क्योंकि वे थोड़े मानवीय हस्तक्षेप के साथ स्वतंत्र रूप से सीख सकते हैं।