डीप लर्निंग हे मशीन लर्निंग पद्धतींच्या व्यापक कुटुंबाचा एक भाग आहे जे प्रतिनिधित्व शिकण्यावर आधारित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कवर आधारित आहे.
डीप लर्निंग म्हणजे काय?
Context:डीप लर्निंग हे मशीन लर्निंग पद्धतींच्या व्यापक कुटुंबाचा एक भाग आहे जे प्रतिनिधित्व शिकण्यावर आधारित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कवर आधारित आहे. शिकणे पर्यवेक्षित, अर्ध-पर्यवेक्षित किंवा पर्यवेक्षण नसलेले असू शकते.  डीप-लर्निंग आर्किटेक्चर जसे की डीप न्यूरल नेटवर्क्स, डीप बिलीफ नेटवर्क, डीप रेन्फोर्समेंट लर्निंग, रिकर्सिव्ह न्यूरल नेटवर्क्स, कॉन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स आणि ट्रान्सफॉर्मर्स यांचा वापर संगणक दृष्टी, भाषण ओळख, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, मशीन भाषांतर, बायोइन्फॉर्मेटिक्स, औषध डिझाइन, वैद्यकीय प्रतिमा विश्लेषण, हवामान विज्ञान, साहित्य तपासणी आणि बोर्ड गेम प्रोग्राम यासारख्या क्षेत्रांमध्ये केला गेला आहे, जिथे त्यांनी मानवी तज्ञांच्या कामगिरीशी तुलना करता येईल आणि काही प्रकरणांमध्ये त्यापेक्षा जास्त कामगिरी केली आहे.  कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) माहिती प्रक्रिया आणि जैविक प्रणालींमध्ये वितरित संप्रेषण नोड्सद्वारे प्रेरित होते. एएनएनमध्ये जैविक मेंदूपेक्षा विविध फरक आहेत. विशेषतः, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क स्थिर आणि प्रतिकात्मक असतात, तर बहुतेक जिवंत जीवांचे जैविक मेंदू गतिमान (प्लास्टिक) आणि अॅनालॉग असतात.  डीप लर्निंगमध्ये "दीप" हा विशेषण नेटवर्कमध्ये एकाधिक थरांचा वापर दर्शवितो. सुरुवातीच्या कामांमुळे असे दिसून आले की रेषेचा पेर्सेप्ट्रॉन सार्वत्रिक वर्गीकरणकर्ता असू शकत नाही, परंतु असीमित रुंदीच्या एका लपलेल्या थरासह नॉनपोलीनोमियल सक्रियकरण फंक्शन असलेले नेटवर्क हे करू शकते. डीप लर्निंग हे एक आधुनिक प्रकार आहे जे मर्यादित आकाराच्या अमर्यादित संख्येच्या थरांशी संबंधित आहे, जे सौम्य परिस्थितीत सैद्धांतिक सार्वत्रिकता टिकवून ठेवताना व्यावहारिक अनुप्रयोग आणि अनुकूलित अंमलबजावणीस अनुमती देते. सखोल शिक्षणामध्ये, कार्यक्षमता, प्रशिक्षितपणा आणि समजण्यायोग्यतेच्या दृष्टीने स्तरांना विषम असण्याची आणि जैविकदृष्ट्या सूचित कनेक्शनवादी मॉडेलपासून मोठ्या प्रमाणात विचलित होण्याची परवानगी आहे.