ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਾਡੀਆਂ ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ "ਸਿੱਖ" ਅਤੇ "ਸੋਚ" ਕਿਵੇਂ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ।
OpenClassrooms 'ਤੇ "Deep Learning ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ" ਕੋਰਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਲੀਨ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।. ਤੁਸੀਂ ਰਸਮੀ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋਗੇ, ਇਹਨਾਂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਪੱਥਰ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਜੈਵਿਕ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੁਆਰਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਸਮੀ ਨਿਊਰੋਨ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਚਿੱਤਰ, ਆਵਾਜ਼ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ।
ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ ਆਈਸਬਰਗ ਦਾ ਸਿਰਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਧਦੇ ਡੂੰਘੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਐਨਕੋਡਰ ਅਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੁਝਾਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਏਆਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਇੰਨੀ ਖਾਸ ਅਤੇ ਇੰਨੀ ਵੱਖਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਪਹਿਲਾਂ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕਲਿੱਕ, ਹਰ ਪਸੰਦ ਅਤੇ ਹਰ ਸ਼ੇਅਰ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਅਨਮੋਲ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਰਵਾਇਤੀ ਢੰਗ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜਾ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਾਢਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਤੱਕ, ਉਹ ਇੰਜਣ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਵਿਅਕਤੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਗੋਂ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਵੀ ਖੋਜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ ਜਾਂ ਖੋਜ ਲੈਬਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡੂੰਘੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਹੱਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਅਸੰਭਵ ਸਨ।
ਸਿਹਤ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਲਓ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵਾਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਐਕਸ-ਰੇ, ਐਮਆਰਆਈ ਜਾਂ ਸਕੈਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਟਿਊਮਰ, ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੀਆਂ ਰਚਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਗੀਤ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਪੇਂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਵਿਤਾਵਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਯੋਗ ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਾਈਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਿਹਤਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਵਾਅਦੇ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੇ ਰਹੱਸਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੋਵੇ, ਜਲਵਾਯੂ ਤਬਦੀਲੀ ਨਾਲ ਲੜਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਵੇਗੀ।
