Lecture Notes: Introduction to Deep Learning
परिचय
वक्ता का परिचय: हेलो गाइस, माय नेम इज दिस.
- पिछले वीडियो में चैनल पर डेवलपिंग का अनाउंसमेंट किया था.
- आज का वीडियो 'व्हाट इस दीप लर्निंग?' के बारे में है.
इस वीडियो में कवर होंगे:
- डीप लर्निंग की बेसिक डिफिनेशन
- मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच का अंतर
- डीप लर्निंग का महत्व क्यों बढ़ा
सामग्री
डीप लर्निंग का परिचय
- डीप लर्निंग: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का एक उप-क्षेत्र, ह्यूमन ब्रेन के स्ट्रक्चर से प्रेरित
- न्यूरल नेटवर्क्स: यह एक लॉजिकल स्ट्रक्चर होता है जो ह्यूमन ब्रेन के नर्वस सिस्टम से प्रेरित है
- साधारण डिफिनेशन: सिंपल और टेक्निकल दोनों डेफिनेशन दिए गए
मशीन लर्निंग vs डीप लर्निंग
- मशीन लर्निंग: डाटा से लर्न करना
- इनपुट और आउटपुट का रिलेशनशिप निकालना
- डीप लर्निंग: न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करना
- मशीन लर्निंग से अलग तकनीक
डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क्स
- आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क:
- परसेप्ट्रॉन: फंडामेंटल यूनिट
- लेयर्स: इनपुट, हिडन, आउटपुट
- कनेक्शंस और वेट्स: न्यूरल नेटवर्क के कनेक्शंस और वेट्स बताते हैं कि कौन से नोट्स कनेक्टेड हैं
- फीचर लर्निंग: डीप लर्निंग में फीचर्स ऑटोमेटिकली एक्सट्रैक्ट होते हैं
डीप लर्निंग का फेमस होना
- Applicability: बहुत सारे डोमेन में अप्लीकेबल, जैसे कंप्यूटर विजन, नॅचुरल लैंगवेज प्रोसेसिंग, आदि
- Performance: ह्यूमन एक्सपर्ट्स को भी पार कर गया
टेक्निकल डेफिनेशन
- रिप्रेजेंटेशन लर्निंग: ऑटोमेटिक फीचर एक्सट्रैक्शन
- मल्टीपल लेयर्स का उपयोग: लोव लेवल से हाई लेवल फीचर्स को एक्सट्रैक्ट करना
डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग के बीच डिफरेंसेस
- डाटा डिपेंडेंसी: डीप लर्निंग को ज्यादा डाटा चाहिए होता है
- हार्डवेयर: डीप लर्निंग के लिए पावरफुल हार्डवेयर (जैसे GPU) की जरूरत
- ट्रेनिंग टाइम: डीप लर्निंग को ट्रेन होने में ज्यादा समय लगता है
- प्रिडिक्शन टाइम: डीप लर्निंग का प्रिडिक्शन टाइम फास्ट होता है
- फीचर सेलेक्शन: डीप लर्निंग में ऑटोमेटिक फीचर एक्सट्रैक्शन होता है
- इंटरप्रिटेबिलिटी: डीप लर्निंग मॉडल्स का इंटरप्रिटेबिलिटी कम होती है
डीप लर्निंग की ग्रोथ के कारण
- डाटा सेट्स: पब्लिक डाटा सेट्स और स्मार्टफोन/इंटरनेट रिवॉल्यूशन
- हार्डवेयर: GPU, TPU, FPGA जैसी टेक्नोलॉजीज का विकास
- फ्रेमवर्क्स: टेंसरफ्लो, पायटॉर्च जैसे फ्रेमवर्क्स का आगमन
- त्रांसफर लर्निंग: एक्सिस्टिंग आर्किटेक्चर्स का उपयोग
- कम्युनिटी: रिसर्चर, डेवलपर्स, और इंडस्ट्री का सपोर्ट
प्रमुख आर्किटेक्चर्स
- इमेज क्लासिफिकेशन: रीसेनेट
- टेक्स्ट क्लासिफिकेशन: ट्रांसफॉर्मर्स
- इमेज सेगमेंटेशन: यूननेट
- इमेज ट्रांसलेशन: पिक्स-टू-पिक्स
- ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: योलो
- इमेज जेनरेशन: वेवनेट
निष्कर्ष
- डीप लर्निंग की सफलता के कई कारण हैं जैसे पब्लिक डाटा सेट्स, हार्डवेयर, फ्रेमवर्क्स, आर्किटेक्चर्स, और समुदाय
- DEEP LEARNING का अध्ययन महत्वपूर्ण है क्योंकि यह भविष्य की टेक्नोलॉजी है
धन्यवाद! अगली वीडियो में मिलते हैं।