मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग – मुख्य अंतर

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), और डीप लर्निंग जैसी शब्दावली इन दिनों बहुत चर्चा में है। लोग, हालांकि, अक्सर इन शब्दों का अर्थ एक दूसरे के साथ बदल देते हैं। हालांकि इन शब्दों का आपस में बहुत गहरा संबंध है, लेकिन वे अपने विशिष्ट विशेषताओं और विशिष्ट उपयोग के मामलों के साथ भी आते हैं।

एआई स्वचालित मशीनों से संबंधित है जो मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं की नकल करके समस्याओं का समाधान करती हैं और निर्णय लेती हैं। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एआई की उपशाखाएं हैं। मशीन लर्निंग एक ऐसा एआई है जो न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ भविष्यवाणी कर सकता है। जबकि डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसेट है जो निर्णय लेने के लिए मानव मस्तिष्क की तंत्रिका और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करके तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

उपरोक्त छवि इस पदानुक्रम को दर्शाती है। हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच के अंतरों की व्याख्या जारी रखेंगे। यह आपको उनके अनुप्रयोग और केंद्रित क्षेत्र के आधार पर उपयुक्त पद्धति चुनने में मदद करेगा। आइए इसे विस्तार से चर्चा करें।

मशीन लर्निंग का सार

मशीन लर्निंग विशेषज्ञों को एक मशीन को “प्रशिक्षित” करने की अनुमति देता है जो विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके काम करती है। जितना अधिक डेटा मशीन विश्लेषण करती है, उतने ही सटीक परिणाम यह देखे गए घटनाओं या परिदृश्यों के लिए निर्णय और भविष्यवाणियां करके प्रदान कर सकती है।

मशीन लर्निंग मॉडल सटीक भविष्यवाणियां और निर्णय लेने के लिए संरचित डेटा की आवश्यकता होती है। यदि डेटा लेबल और व्यवस्थित नहीं है, तो मशीन लर्निंग मॉडल इसे सटीक रूप से समझने में विफल रहते हैं, और यह डीप लर्निंग का क्षेत्र बन जाता है।

संगठनों में विशाल डेटा वॉल्यूम की उपलब्धता ने मशीन लर्निंग को निर्णय लेने का एक अभिन्न अंग बना दिया है। सिफारिश इंजन मशीन लर्निंग मॉडल के एक आदर्श उदाहरण हैं। ओटीटी सेवाएं जैसे नेटफ्लिक्स आपकी सामग्री वरीयताओं को सीखते हैं और आपके खोज आदतों और देखने के इतिहास के आधार पर समान सामग्री का सुझाव देते हैं।

मशीन लर्निंग मॉडल कैसे प्रशिक्षित किए जाते हैं, यह जानने के लिए, आइए पहले एमएल के प्रकारों पर नजर डालें।

मशीन लर्निंग में चार प्रकार की विधियां हैं।

• पर्यवेक्षित शिक्षा – यह सटीक परिणाम देने के लिए लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है। यह अक्सर अधिक डेटा सीखने और नियमित रूप से समायोजन की आवश्यकता होती है ताकि परिणाम में सुधार हो।
• अर्ध-पर्यवेक्षित – यह पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित शिक्षा के बीच एक मध्यवर्ती स्तर है जो दोनों डोमेन की कार्यक्षमता प्रदर्शित करता है। यह आंशिक रूप से लेबल वाले डेटा पर परिणाम दे सकता है और सटीक परिणाम देने के लिए नियमित रूप से समायोजन की आवश्यकता नहीं होती है।
• अप्रशिक्षित शिक्षा – यह डेटासेट में पैटर्न और अंतर्दृष्टि की खोज करता है और मानव हस्तक्षेप के बिना सटीक परिणाम देता है। क्लस्टरिंग अप्रशिक्षित शिक्षा का सबसे सामान्य अनुप्रयोग है।
• प्रोत्साहन शिक्षा – प्रोत्साहन शिक्षा मॉडल को नए डेटा के आने पर निरंतर प्रतिक्रिया या प्रोत्साहन की आवश्यकता होती है ताकि सटीक परिणाम दिया जा सके। यह एक “पुरस्कार कार्य” का भी उपयोग करता है जो वांछित परिणामों को पुरस्कृत करके और गलत ones को दंडित करके स्व-शिक्षा को सक्षम बनाता है।

डीप लर्निंग का सार

मशीन लर्निंग मॉडल को सटीकता में सुधार करने के लिए मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, डीप लर्निंग मॉडल मानव पर्यवेक्षण के बिना प्रत्येक परिणाम के बाद स्वयं में सुधार करते हैं। लेकिन अक्सर इसके लिए अधिक विस्तृत और लंबे समय तक डेटा की आवश्यकता होती है।

डीप लर्निंग विधि मानव मस्तिष्क से प्रेरित तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक जटिल शिक्षा मॉडल को डिज़ाइन करती है। इन मॉडलों में कई परतें होती हैं जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है। वे मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक मन की तरह अभ्यास, पुनः देखें, और समय के साथ सुधार करते हुए मानव पर्यवेक्षण के बिना सुधार करते रहते हैं।

डीप लर्निंग मॉडल मुख्य रूप से वर्गीकरण और विशेषता निष्कर्षण के लिए उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, चेहरा पहचान में गहरे मॉडल एक डेटासेट को खिलाते हैं। मॉडल प्रत्येक चेहरे की विशेषता को पिक्सेल के रूप में याद रखने के लिए बहु-आयामी मैट्रिक्स बनाता है। जब आप इसे एक ऐसी तस्वीर को पहचानने के लिए कहते हैं जिसे यह पहले नहीं देखा है, तो यह सीमित चेहरे की विशेषताओं को मिलाकर आसानी से पहचान लेता है।

• कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) – कन्वोल्यूशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें एक छवि के विभिन्न वस्तुओं को वजन सौंपा जाता है। इन सौंपे गए वजनों के आधार पर सीएनएन मॉडल इसे पहचानता है। परिणाम इस बात पर आधारित होते हैं कि इन वजनों का मूल्य प्रशिक्षित सेट के वस्तु के वजन के कितने करीब है।
• रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) – सीएनएन के विपरीत, आरएनएन मॉडल पिछले परिणामों और डेटा बिंदुओं को दोबारा देखकर अधिक सटीक निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए। यह मानव संज्ञानात्मक कार्य का एक वास्तविक प्रतिकृति है।
• जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन) – जीएएन में दो वर्गीकरणकर्ता, जनरेटर और विभेदक, एक ही डेटा तक पहुंचते हैं। जनरेटर विभेदक से प्रतिक्रिया को एकीकृत करके नकली डेटा बनाता है। विभेदक यह वर्गीकृत करने का प्रयास करता है कि दिया गया डेटा वास्तविक है या नकली।

प्रमुख अंतर

नीचे कुछ उल्लेखनीय अंतर दिए गए हैं।

मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग – कौन सा सबसे अच्छा है?

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच चयन वास्तव में उनके उपयोग के मामलों पर आधारित है। दोनों का उपयोग लगभग मानव बुद्धिमत्ता वाली मशीनें बनाने के लिए किया जाता है। दोनों मॉडलों की सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि क्या आप प्रासंगिक केपीआई और डेटा विशेषताओं का उपयोग कर रहे हैं।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग व्यावसायिक घटकों में नियमित रूप से शामिल हो जाएंगे। निस्संदेह, एआई जल्द ही विमानन, युद्ध, और कारों जैसे उद्योगों की गतिविधियों को पूरी तरह से स्वचालित कर देगा।

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