मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में क्या अंतर है?

का युग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसजिसमें हम पहले से ही डूबे हुए रहते हैं, उसने हमारे जीवन में बड़ी संख्या में नए विचार और शब्द लाए हैं जिनसे धीरे-धीरे हम परिचित होते जा रहे हैं। इस लेख में हम इसका विश्लेषण करने जा रहे हैं मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर, दो अलग-अलग अवधारणाएँ जो अक्सर भ्रमित होती हैं।

आरंभ करने के लिए, पहला अंतर स्थापित करना महत्वपूर्ण है। हालांकि यह सच है कि दोनों अवधारणाएं (एमएल और डीएल) एआई का हिस्सा हैं, वे वास्तव में अलग-अलग चीजें हैं, हालांकि कई बिंदुओं में समानता है। नई तकनीक की दो व्युत्पत्तियाँ, जो कई लोगों की राय में, दुनिया को बदलने के लिए आई हैं।

इस स्पष्ट अस्पष्टता पर कुछ प्रकाश डालने की कोशिश की जा रही है, इससे बेहतर कुछ नहीं एक व्यावहारिक सादृश्य का सहारा लें इन अंतरों को समझाने के लिए. आइए कल्पना करें कि एआई वह श्रेणी है जो परिवहन के सभी साधनों (कार, साइकिल, ट्रेन...) को शामिल करती है। खैर, इस योजना में मशीन लर्निंग कार होगी, जबकि डीप लर्निंग इलेक्ट्रिक कार होगी।

दूसरे शब्दों में, डीएल एमएल का एक प्रकार का विकास या विशेषज्ञता होगा। एक शाखा जो दूसरी शाखा से निकलती है, जो बदले में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तने से पैदा होती है। निम्नलिखित पैराग्राफ में हम इस पर अधिक विस्तार से चर्चा करेंगे।

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग को आमतौर पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक उपश्रेणी के रूप में परिभाषित किया जाता है सिस्टम को डेटा के आधार पर "सीखने" और निर्णय लेने की अनुमति देता है. जटिल गणितीय मॉडल के आधार पर, एमएल एल्गोरिदम भविष्यवाणियां करने और निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, भले ही इन प्रणालियों को इस कार्य के लिए विशेष रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया हो।

मशीन लर्निंग को पूरी तरह से काम करने के लिए, संरचित और पूर्व-संसाधित डेटा सेट की आवश्यकता होती है। यह अनिवार्य रूप से शामिल है मानव हस्तक्षेप, डेटा का चयन करने और उसकी सबसे प्रासंगिक विशेषताओं को निकालने के लिए आवश्यक है।

मशीन लर्निंग का उपयोग पाठ वर्गीकरण, वित्तीय पूर्वानुमान, उत्पाद अनुशंसा प्रणाली आदि जैसे कार्यों को करने के लिए किया जाता है।

डीप लर्निंग (डीएल)

जैसा कि हमने पोस्ट की शुरुआत में बताया, डीप लर्निंग एक तरह का है मशीन लर्निंग की उन्नत उपश्रेणी. एक मॉडल जो सीधे तौर पर इसकी संरचना से प्रेरित है मानव मस्तिष्क. एमएल बहु-परत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसे भी कहा जाता है "गहरे तंत्रिका नेटवर्क" जो आपको डेटा से जटिल पैटर्न को स्वचालित रूप से और अधिक कुशलता से पहचानने में मदद करता है।

मशीन लर्निंग के विपरीत, बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा के साथ काम करने के लिए डीप लर्निंग को मानवीय सहायता की आवश्यकता नहीं होती है, क्योंकि यह स्वयं अभ्यावेदन या विशेषताओं का पता लगा सकता है। इसके अलावा, यह जितनी अधिक जानकारी संभालेगा, परिणाम उतने ही अधिक परिष्कृत होंगे।

डीएल का उपयोग छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों में आभासी सहायकों, स्वायत्त वाहनों, सामग्री निर्माण उपकरण और स्वचालित अनुवाद का विकास शामिल है।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग: समानताएं और अंतर

एमएल और डीएल दोनों डेटा और पैटर्न की पहचान करने में सक्षम कार्यक्रमों के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन वे डेटा को संसाधित करने के तरीके और सुविधाओं को निकालने और पहचानने के तरीके में भिन्न होते हैं।

शंकाओं को दूर करने के लिए, हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को बिंदु दर बिंदु खरीदने जा रहे हैं। इस तरह दोनों अवधारणाओं को अलग करना और उनके वास्तविक आयाम को समझना आसान है। हम सभी बुनियादी पहलुओं में एमएल और डीएल का सामना करते हैं:

डेटा

• एमएल: केवल अपेक्षाकृत छोटे और अच्छी तरह से संरचित डेटाबेस के साथ काम करता है।
• डीएल: आप बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा के साथ काम कर सकते हैं।

एल्गोरिदम

• एमएल: सांख्यिकीय मॉडल और निर्णय वृक्ष जैसे सरल गणितीय एल्गोरिदम को संभालता है।
• डीएल: यह गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

बुनियादी सुविधाएँ निकालना

• एमएल: मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता है।
• डीएल: निष्कर्षण स्वचालित है, क्योंकि नेटवर्क सुविधाएँ सीखते हैं।

Computación

• एमएल: कम गहन कंप्यूटिंग शक्ति।
• डीएल: यह महान कम्प्यूटेशनल शक्ति (जीपीयू का उपयोग) की मांग करता है।

अनुप्रयोगों

• एमएल: भविष्यवाणी मॉडल, अनुशंसा प्रणाली, ग्राहक सेवा चैटबॉट, आदि।
• डीएल: छवि पहचान, स्वायत्त वाहन, सामग्री निर्माण, आदि।

परिशुद्धता ग्रेड

• जटिल कार्यों में कम सटीकता.
• जटिल कार्यों में अधिक सटीकता.

इन अंतरों को स्पष्ट करना सबसे अच्छा है एक व्यावहारिक उदाहरण: एक मशीन लर्निंग मॉडल को एक इंसान द्वारा उपलब्ध कराए गए डेटा द्वारा फीड किया जाएगा, आइए "वहां एक कार है" और "कोई कार नहीं है" लेबल वाली छवियों की एक श्रृंखला डालें। साथ ही, वे रंग, आकार आदि जैसी अतिरिक्त पहचान संबंधी विशेषताएं भी जोड़ देंगे।

दूसरी ओर, डीप लर्निंग मॉडल में, विधि में सिस्टम को लेबल किए गए छवि डेटा के विशाल महासागर में "गोता लगाने" की अनुमति मिलती है ताकि यह स्वयं गहरे तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से सुविधा निष्कर्षण प्रक्रिया को पूरा कर सके।

निष्कर्ष

सारांश के रूप में, हम कहेंगे कि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर यह है कि पहला सरल है। कम डेटा के साथ काम करने और अधिक विशिष्ट कार्यों को निष्पादित करने के लिए बेहतर अनुकूल; दूसरी ओर, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ जटिल समस्याओं को हल करने के लिए दूसरा अधिक शक्तिशाली हथियार है। इसके अलावा, यह बहुत कम या बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के अपना कार्य कर सकता है।