Wednesday, July 24, 2024
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Deep Learning और Machine Learning में क्या अंतर है

Deep Learning और Machine Learning में क्या अंतर है – अधिकांश लोगों को, Deep Learning और Machine Learning शब्द एआई दुनिया में exchangeable currency शब्दों की तरह लगते हैं। हालाँकि, यह सच नहीं है। इसलिए, हर कोई जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र को बेहतर ढंग से समझना चाहता है, उसे शर्तों और उनके बिच के अंतर को भी तो आइए जानते है

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Deep Learning क्या है

Deep Learning और Machine Learning में क्या अंतर है – Deep Learning (DL) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की एक शाखा है जो मशीनों को बड़ी मात्रा में डेटा पर सीखने में सक्षम बनाती है। यह कंप्यूटर विज्ञान में एक तेजी से विकसित क्षेत्र है  Deep Learning का उपयोग इमेजेज में वस्तुओं और चेहरों को पहचानने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, Deep Learning का उपयोग स्मार्टफोन कैमरों में स्वचालित फोकस और एडजस्टमेंट के लिए किया जाता है। Deep Learning और Machine Learning में क्या अंतर है 

Machine Learning क्या है ‘

Machine Learning (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के बजाय डेटा से सीखने पर केंद्रित है। ML मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करता है ML काम करता है डेटा से पैटर्न को पहचानकर। एक ML मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, डेटा को पहले लेबल किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक मॉडल को छवियों में कुत्तों और बिल्लियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करना चाहते हैं Deep Learning और Machine Learning 

Deep Learning और Machine Learning में क्या अंतर है

Speciality Machine Learning Deep Learning
Definition Machine Learning एक तकनीक है जिसमें सिस्टम स्वयं से सीखता है और अनुभव से सुधारता है। Deep Learning, एक Machine Learning तकनीक है जो बहुत बड़े डेटा सेट्स को अच्छे तरीके से प्रसंस्कृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह अक्सर न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करता है।
Algorithm रिपीटिटिव Algorithm जैसे कि लॉजिस्टिक रीग्रेशन, सपोर्ट वेक्टर मशीन, डिसीजन ट्री, आदि। न्यूरल नेटवर्क्स जैसे गहरे Algorithm्स, जैसे कि आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स, आदि।
Data processing उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट फ़ीचर्स का चयन और मॉडल तैयार करने के लिए उपयोग होने वाले फ़ीचर्स को प्रसंस्कृत करना होता है। Deep Learning में, मॉडल स्वयं फ़ीचर्स को सीखता है और इसमें से फ़ीचर्स को स्वयं चयन करता है और उपयोग करता है।
Feature Engineering मॉडल के लिए सही फ़ीचर्स का चयन करने के लिए आवश्यक है। Deep Learning फ़ीचर इंजीनियरिंग की कमी क्योंकि Deep Learning मॉडल आत्मनिर्भरता से फ़ीचर्स को सीखता है।
Training Time इसमें Training Time सामान्यत: कम होता है। इसमें Training Time सामान्यत: अधिक होता है, क्योंकि बड़े डेटा सेट्स को प्रसंस्कृत करने के लिए ज्यादा गहराई से शिक्षा होती है।
Performance Power छोटे से मध्यम डेटा सेट्स के साथ अच्छा काम करता है। बड़े और गहरे डेटा सेट्स के साथ अच्छा काम करता है, लेकिन इसमें अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
Hardware Requirement आमतौर पर कम हार्डवेयर आवश्यक है। Deep Learning के लिए उच्च-स्तरीय हार्डवेयर की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि गहरे न्यूरल नेटवर्क्स को प्रशिक्षित करने के लिए GPU और टेंसर प्रोसेसिंग इक्विपमेंट।

 

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