डीप लर्निंग बनाम रीनफोर्समेंट लर्निंग

डीप लर्निंग और रीनफोर्समेंट लर्निंग आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के दो सबसे लोकप्रिय सबसेट हैं। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस बाजार 2022 में लगभग $120 बिलियन था और 38% से अधिक की आश्चर्यजनक वार्षिक वृद्धि दर से बढ़ रहा है। जैसे-जैसे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस विकसित हुआ, इन दो दृष्टिकोणों (आरएल और डीएल) का उपयोग कई समस्याओं को हल करने के लिए किया गया है, जिनमें इमेज रिकग्निशन, मशीन अनुवाद और जटिल सिस्टम के लिए निर्णय लेना शामिल है। हम उनके काम, अनुप्रयोगों, सीमाओं और अंतरों को एक आसानी से समझने योग्य तरीके से देखेंगे।

डीप लर्निंग (डीएल) क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है जिसमें हम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग दिए गए डेटा में पैटर्न को पहचानने के लिए करते हैं ताकि अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणी मॉडलिंग की जा सके। डेटा टेबुलर, पाठ, छवि या भाषा हो सकता है।

डीप लर्निंग 1950 के दशक में उभरा जब फ्रैंक रोसेनब्लैट ने 1958 में परसेप्ट्रॉन पर एक शोध पत्र लिखा। परसेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर था जिसे प्रशिक्षित किया जा सकता था ताकि रेखीय पर्यवेक्षित शिक्षा कार्यों को पूरा किया जा सके। समय के साथ, क्षेत्र में अनुसंधान, बड़ी मात्रा में डेटा की उपलब्धता और व्यापक गणना संसाधनों ने डीप लर्निंग क्षेत्र को और आगे बढ़ाया है।

डीप लर्निंग कैसे काम करता है?

न्यूरल नेटवर्क डीप लर्निंग का निर्माण खंड है। मानव मस्तिष्क न्यूरल नेटवर्क से प्रेरित है; इसमें नोड्स (न्यूरॉन्स) होते हैं जो जानकारी प्रसारित करते हैं। एक न्यूरल नेटवर्क में तीन परतें होती हैं:

• इनपुट परत
• छिपी हुई परत
• आउटपुट परत。

इनपुट परत उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए डेटा को प्राप्त करती है और इसे छिपी हुई परत में पास करती है। छिपी हुई परत डेटा पर एक गैर-रेखीय परिवर्तन करती है, और आउटपुट परत परिणाम प्रदर्शित करती है। आउटपुट परत पर भविष्यवाणी और वास्तविक मान के बीच त्रुटि को हानि फ़ंक्शन का उपयोग करके गणना की जाती है। प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि हानि कम नहीं हो जाती।

न्यूरल नेटवर्क

डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के प्रकार

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के विभिन्न प्रकार हैं, जैसे कि:

• आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन)
• कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन)
• रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन)
• जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन), आदि।

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग समस्या के प्रकार पर निर्भर करता है।

डीप लर्निंग के अनुप्रयोग

डीप लर्निंग के कई उद्योगों में अनुप्रयोग हैं।

• स्वास्थ्य सेवा में, कंप्यूटर विजन आधारित विधियों का उपयोग चिकित्सा छवियों के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, जैसे कि सीटी और एमआरआई स्कैन।
• वित्त क्षेत्र में, यह स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी कर सकता है और धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगा सकता है।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में डीप लर्निंग विधियों का उपयोग मशीन अनुवाद, भावना विश्लेषण, आदि के लिए किया जाता है।

डीप लर्निंग की सीमाएं

हालांकि डीप लर्निंग ने कई उद्योगों में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त किए हैं, लेकिन इसकी सीमाएं हैं, जो निम्नलिखित हैं:

• बड़ा डेटा: डीप लर्निंग को प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है। लेबल वाले डेटा की कमी से उपर्युक्त परिणाम नहीं मिलेंगे।
• समय लेने वाला: यह डेटासेट पर प्रशिक्षण के लिए घंटों और कभी-कभी दिनों का समय ले सकता है। डीप लर्निंग में बहुत सारे प्रयोग शामिल हैं ताकि आवश्यक बेंचमार्क या स्पष्ट परिणाम तक पहुंचा जा सके, और तेजी से पुनरावृत्ति की कमी प्रक्रिया को धीमा कर सकती है।
• गणना संसाधन: डीप लर्निंग को प्रशिक्षण के लिए जीपीयू और टीपीयू जैसे गणना संसाधनों की आवश्यकता होती है। डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के बाद बहुत अधिक स्थान घेरते हैं, जो तैनाती के दौरान एक समस्या हो सकती है।

रीनफोर्समेंट लर्निंग (आरएल) क्या है?

रीनफोर्समेंट लर्निंग, दूसरी ओर, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का एक सबसेट है जिसमें एक एजेंट अपने वातावरण पर कार्य करता है। “सीखना” तब होता है जब एजेंट को वांछित व्यवहार के लिए पुरस्कृत किया जाता है और अन्यथा दंडित किया जाता है। अनुभव के साथ, एजेंट पुरस्कार को अधिकतम करने के लिए ऑप्टिमल नीति सीखता है।

ऐतिहासिक रूप से, रीनफोर्समेंट लर्निंग 1950 और 1960 के दशक में सुर्खियों में आया क्योंकि जटिल सिस्टम के लिए निर्णय लेने वाले अल्गोरिदम विकसित किए गए थे। इसलिए, क्षेत्र में अनुसंधान ने नए अल्गोरिदम जैसे कि क्यू-लर्निंग, सारसा और एक्टर-क्रिटिक को आगे बढ़ाया है, जिन्होंने क्षेत्र की व्यावहारिकता को और बढ़ाया है।

रीनफोर्समेंट लर्निंग के अनुप्रयोग

रीनफोर्समेंट लर्निंग के सभी प्रमुख उद्योगों में उल्लेखनीय अनुप्रयोग हैं।

• रोबोटिक्स रीनफोर्समेंट लर्निंग में सबसे अधिक मनाई जाने वाली अनुप्रयोगों में से एक है। रीनफोर्समेंट लर्निंग विधियों का उपयोग करके, हम रोबोटों को वातावरण से सीखने और आवश्यक कार्य करने की अनुमति देते हैं।
• रीनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग शतरंज और गो जैसे खेलों के लिए इंजन विकसित करने के लिए किया जाता है। अल्फागो (गो इंजन) और अल्फाजीरो (शतरंज इंजन) रीनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके विकसित किए गए हैं।
• वित्त में, रीनफोर्समेंट लर्निंग लाभदायक व्यापार करने में मदद कर सकता है।

रीनफोर्समेंट लर्निंग की सीमाएं

• बड़ा डेटा: रीनफोर्समेंट लर्निंग को ऑप्टिमल नीति सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और अनुभव की आवश्यकता होती है।
• पुरस्कार शोषण: यह महत्वपूर्ण है कि राज्य की खोज, ऑप्टिमल नीति का गठन और ज्ञान का शोषण करने के बीच संतुलन बनाए रखा जाए ताकि पुरस्कार बढ़ सके। यदि खोज पर्याप्त नहीं है तो एजेंट सबसे अच्छे परिणाम तक नहीं पहुंचेगा।
• सुरक्षा: रीनफोर्समेंट लर्निंग में पुरस्कार प्रणाली के डिजाइन और उपयुक्त रूप से प्रतिबंधित नहीं होने पर सुरक्षा चिंताएं हो सकती हैं।

प्रमुख अंतर

संक्षेप में, डीप लर्निंग और रीनफोर्समेंट लर्निंग के बीच प्रमुख अंतर निम्नलिखित हैं:

डीप रीनफोर्समेंट लर्निंग – संयोजन

डीप रीनफोर्समेंट लर्निंग एक नई तकनीक के रूप में उभरी है जो रीनफोर्समेंट और डीप लर्निंग विधियों को जोड़ती है। अल्फाजीरो जैसे नवीनतम शतरंज इंजन डीप रीनफोर्समेंट लर्निंग का एक उदाहरण है। अल्फाजीरो में, डीप न्यूरल नेटवर्क एजेंट के लिए गणितीय कार्यों को नियुक्त करते हैं ताकि वह स्वयं के खिलाफ शतरंज खेलना सीख सके।

हर साल, बाजार में बड़े खिलाड़ी नए शोध और उत्पाद विकसित करते हैं। डीप लर्निंग और रीनफोर्समेंट लर्निंग आगे की ओर बढ़ने वाली तरीकों और उत्पादों से हमें आश्चर्यचकित करने की उम्मीद है।

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