सखोल शिक्षण उदाहरणांसह सोप्या शब्दात स्पष्ट केले आहे

तुमचा फोन तुमच्या चेहऱ्याने कसा अनलॉक होतो किंवा कार स्वतः कशा चालवू शकतात याचा कधी विचार केला आहे? ते कामात सखोल शिक्षण आहे. ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या सर्वात शक्तिशाली शाखांपैकी एक आहे आणि जरी ती तांत्रिक वाटत असली तरी ती समजणे कठीण नाही. चला ते शक्य तितक्या सोप्या मार्गाने खंडित करूया—कोणताही शब्दजाल नाही, फक्त वास्तविक चर्चा.

मूलभूत

डीप लर्निंग हा मशीन लर्निंगचा एक प्रकार आहे. पण इथे एक ट्विस्ट आहे – तो मानवी मेंदू नावाच्या एखाद्या गोष्टीचा वापर करून कसे कार्य करतो याची नक्कल करण्याचा प्रयत्न करतो न्यूरल नेटवर्क. कल्पना करा की तुमच्या मेंदूमध्ये अब्जावधी लहान स्विचेस (न्यूरॉन्स) आहेत जे तुम्ही चेहरा ओळखता किंवा एखादा शब्द ओळखता तेव्हा पेटतात. सखोल शिक्षण त्या प्रणालीची कॉपी करण्याचा प्रयत्न करते.

त्यामुळे एखादे काम टप्प्याटप्प्याने सोडवण्यासाठी मशीन प्रोग्रामिंग करण्याऐवजी, सखोल शिक्षण मशीनला करू देते शिका टन डेटा आणि प्रक्रियेचे स्तर वापरून ते स्वतः कसे करायचे.

स्तर

सखोल शिक्षणातील “खोल” या कृत्रिम न्यूरॉन्सच्या थरांचा संदर्भ देते. प्रत्येक थर काहीतरी वेगळे शिकतो. प्रथम एखाद्या चित्रातील कडा पाहू शकतो, नंतर आकार पाहतो, नंतर कदाचित नमुने आणि शेवटी संपूर्ण प्रतिमा कुत्रा किंवा मांजर सारखी.

हे कोडे सोडवण्यासारखे आहे, एका वेळी एक थर.

थर प्रकार	हे काय शिकते
इनपुट स्तर	प्रतिमा किंवा मजकूर यासारखा कच्चा डेटा घेते
लपलेले स्तर	नमुने, आकार किंवा वैशिष्ट्ये शोधा
आउटपुट स्तर	अंतिम निर्णय किंवा भविष्यवाणी करते

जेवढे अधिक स्तर असतील, मॉडेल जितके सखोल असेल—आणि ते चांगले प्रशिक्षित आहे असे गृहीत धरून ते अधिक स्मार्ट असू शकते.

प्रशिक्षण

सखोल शिक्षण जादुईपणे स्वतःच काम करत नाही. यासाठी प्रशिक्षण आणि भरपूर डेटा आवश्यक आहे. समजा तुम्ही मांजर ओळखू इच्छित आहात. तुम्ही त्याला हजारो (अगदी लाखो) मांजरीच्या चित्रांना फीड कराल. प्रत्येक वेळी एक चूक झाल्यावर, ते थोडेसे जुळवून घेते, नंतर पुन्हा प्रयत्न करते.

या प्रक्रियेला म्हणतात backpropagation– “चुकांमधून शिकणे” साठी एक भन्नाट शब्द. कालांतराने, ते अधिक चांगले आणि अधिक अचूक होते.

उदाहरणे

तुमच्या लक्षात येत नसले तरीही तुम्ही दररोज सखोल शिक्षण वापरत आहात. येथे काही सोपी उदाहरणे आहेत:

केस वापरा	हे काय करते
चेहरा ओळख	तुमचा चेहरा वापरून तुमचा फोन अनलॉक करते
आवाज सहाय्यक	तुमच्या आज्ञा समजून घेतो आणि प्रतिसाद देतो
सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार	रस्ते, चिन्हे, लोक आणि वस्तू शोधते
Netflix शिफारसी	तुम्हाला आनंद मिळण्याची शक्यता आहे असे सूचित करते
भाषा अनुवाद	मजकूर एका भाषेतून दुसऱ्या भाषेत अनुवादित करते
वैद्यकीय इमेजिंग	एक्स-रे किंवा एमआरआयमध्ये स्पॉट्स रोग

खूपच छान, बरोबर? हे यंत्रांना एक मेंदू देण्यासारखे आहे जो स्वतः शिकतो आणि सुधारतो.

पारंपारिक

तर, सखोल शिक्षण हे नियमित मशीन लर्निंगपेक्षा वेगळे कसे आहे?

वैशिष्ट्य	मशीन लर्निंग	सखोल शिक्षण
फीचर इंजिनिअरिंगची गरज आहे	होय	नाही, ते स्वतःच वैशिष्ट्ये शोधते
बिग डेटावरील कामगिरी	मर्यादित	उत्कृष्ट
मानवी इनपुट आवश्यक	उच्च	कमी
उदाहरणे	स्पॅम फिल्टर, अंदाज	चेहरा ओळख, चॅटबॉट्स

थोडक्यात, पारंपारिक मशीन लर्निंगला खूप जास्त मानवी मदतीची गरज आहे. सखोल शिक्षण हे जड लिफ्टिंग स्वतःच करते, विशेषत: जेव्हा डेटा प्रतिमा, व्हिडिओ किंवा ध्वनी सारखा जटिल असतो.

आव्हाने

हे जितके आश्चर्यकारक आहे तितकेच, सखोल शिक्षण परिपूर्ण नाही. ते अवघड बनवते ते येथे आहे:

• टन डेटा आवश्यक आहे – जितका अधिक डेटा, तितके चांगले ते शिकते
• उच्च संगणकीय शक्ती आवश्यक आहे – अनेकदा शक्तिशाली GPU ची आवश्यकता असते
• अर्थ लावणे कठीण – हे कार्य करते, परंतु आम्हाला नेहमीच माहित नसते कसे
• वेळ लागतो – सखोल मॉडेल्सचे प्रशिक्षण घेण्यासाठी तास किंवा दिवस लागू शकतात

हे एखाद्या अलौकिक बुद्धिमत्तेला प्रशिक्षित करण्यासारखे आहे—त्याचे पैसे मिळतात, परंतु तुम्हाला संयम, संसाधने आणि भरपूर सराव आवश्यक आहे.

भविष्य

सखोल शिक्षणाचे भविष्य खूप मोठे आहे. हुशार AI सहाय्यकांपासून ते रीअल-टाइम भाषा भाषांतर आणि वैयक्तिकृत औषधापर्यंत, हे आताच सुरू झाले आहे. जसजसे संगणकीय शक्ती वाढते आणि डेटा अधिक उपलब्ध होत जातो, तसतसे जीवनाच्या प्रत्येक कोपऱ्यात सखोल शिक्षणाची अपेक्षा करा—अगदी तुम्ही अपेक्षित नसलेली ठिकाणे.

सर्वोत्तम भाग? त्याबद्दल शिकणे सुरू करण्यासाठी तुम्हाला तंत्रज्ञान तज्ञ असण्याची गरज नाही. फक्त जिज्ञासू मन पुरेसे आहे.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न