Computer Science · Machine Learning and Deep Learning
डीप लर्निंग की मुख्य समस्या-समाधान पद्धति पारंपरिक मशीन लर्निंग से किस प्रकार भिन्न है?
- 1डीप लर्निंग का उपयोग पैटर्न पहचान के बजाय केवल डेटाबेस टेक्स्ट पंक्तियों को सॉर्ट करने के लिए किया जाता।
- 2डीप लर्निंग कंप्यूटेशनल हार्डवेयर की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर देता है।
- 3डीप लर्निंग गणितीय सांख्यिकी को बहु-स्तरीय कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है।✓
- 4डीप लर्निंग पूरी तरह से रैखिक तर्क (linear logic) पर निर्भर करता है और सांख्यिकी के उपयोग से बचता है।
सही उत्तर देखें
डीप लर्निंग गणितीय सांख्यिकी को बहु-स्तरीय कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है।
व्याख्या
स्पष्टीकरण:
सही उत्तर:
- (B) डीप लर्निंग गणितीय सांख्यिकी को बहु-स्तरीय कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है।
मुख्य बिंदु:
पारंपरिक मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग: पारंपरिक मशीन लर्निंग में डेटा वैज्ञानिकों को डेटा के फीचर्स (विशेषताओं) को मैन्युअल रूप से चुनना और फीड करना पड़ता है।
न्यूरल नेटवर्क का उपयोग: डीप लर्निंग में कई परतों (layers) वाले कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, जो जटिल डेटा (जैसे छवियां, आवाज, या टेक्स्ट) से सीधे स्वचालित रूप से उच्च-स्तरीय विशेषताओं को सीख लेते हैं।
गणितीय सांख्यिकी: यह उन्नत गणितीय सांख्यिकी और न्यूरल नेटवर्क की वास्तुकला का संयोजन है, जिससे यह बड़े पैमाने पर जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम होता है।
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