डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग क्या है? (What is Deep Learning and Machine Learning)

Deep learning को Machine Learning की एक branch के रूप में देखा जाता है, जो की पूरी तरह से artificial neural network (ANN) पर based है, artificial neural network अल्गोरिथम को HUMAN MIND के concept पर तैयार किया गया है, इसीलिये complex artificial neural network को ही deep learning का नाम दिया गया है, और या इसे machine learning में किया गया development भी कह सकते हैं। इसे हम एक sentence में इस तरह समंझ सकते है कि deep learning के द्वारा computers में इंसांन की तरह सोचने,  समझने और अनुभव करने की ability develop की जाती है। और इस experience  को प्राप्त करने के लिए deep learning को बहुत अधिक मात्रा में डाटा की Requirement होती है, क्योंकि यह इंसानी intelligence पर based है, जिस प्रकार इंसान अपने अनुभव से learn karta है, इसी प्रकार जब deep learning algorithm के द्वारा किसी कार्य को बार-बार किया जाता है, तो खुद ही छोटी-छोटी कमियों से सीखकर उसके result में improvement होता चला जाता है, और machine भी अनुभवी बनती चली जाती है, Deep Learning एक ऐसी technique है जिसकी मदद से Machine Learning को प्राप्त किया जा सकता है जो कि Artificial Intelligence का एक subset है। और इसीलिए Deep Learning को जानने से पहले हमें Machine Learning औऱ Artificial intelligence को समझना होगा है।

Artificial Intelligence एक ऐसी technique है जिसकी मदद से machine इन्शान की copy करना सीखती हैं या यूं कहें हमारी तरह work करना सीखती हैं । Artificial intelligence पर आधारित Robots इसका एक best example है। आजकल ऐसे कई Robots मौजूद हैं जो हमारी तरह ही किसी कार्य को कर सकते हैं । इसके अलावा Google Assistant भी Artificial intelligence का एक example है जो की हमारे natural language processing और मशीन लर्निंग जैसे तकनीकों की मदद से हमे एक सटीक output result देता है, Machine Learning के पहले किसी आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस मॉडल को तैयार करने के लिए उसे program करना पड़ता था, जिसमे काफी टाइम और मेहनत लगती थी । लेकिन Machine Learning ने इस काम को आसान बना दिया और इसकी मदद से मॉडल बिना प्रोग्राम किये सिर्फ ‘डाटा’ की मदद से अपना output दे सकता है, लेकिन जैसे जैसे इंटरनेट का उपयोग बढ़ता गया, Data का amount बढ़ने लगा और ऐसे में जरूरत पड़ी Deep Learning की, Deep Learning की मदद से तैयार किया गया एक algorithm इंसानों के दिमाग की तरह सोचता और काम करता है। जिस तरह हमारा brain न्यूरॉन्स की मदद से कार्य करता है उसी तरह Deep Learning एक multi neural network पर आधारित है। Machine Learning में एक मॉडल को तैयार करने के लिए उसमे manually features बताना होता है। लेकिन Deep Learning पर आधारित एक मॉडल automatically किसी डेटा से features निकाल लेता है और अपना output देता है । Deep Learning के किसी मॉडल को अच्छे से कार्य करने के लिए बहुत सारे Data की जरूरत होती है जिसके चलते इसके training में भी ज़्यादा टाइम लगता है, Deep Learning मशीन लर्निंग का एक सबसेट है और एक तरह से Machine Learning का Advance version है। लेकिन आखिर Deep Learning की जरूरत क्यों पड़ी आइए जानते हैं इस बारे में इसके दो कारण है पहला Big Data, Deep learning के उपयोग में आने का सबसे बड़ा कारण है Big Data. पिछले कुछ सालों में जिस तरह से इंटरनेट का दुनिया मे विकास हुआ है Data अब Big Data में बदल चुका है। एक रिपोर्ट के अनुसार हर रोज लगभग 2.5 quintillion data तैयार होता है और ऐसे में एक ऐसी तकनीक की जरूरत होती है जो इतने सारे data को handle कर पाए। और इस मामले में Deep Learning, को  मशीन लर्निंग से कही ज़्यादा effective माना जाता है । चुकी Deep Learning एक multi neural network पर कार्य करता है, इसके algorithm को train करने के लिए बहुत सारे डाटा की जरूरत पड़ती है। जितना ज्यादा डाटा algorithm को provide किया जाता है उतना ही अच्छा result प्राप्त होता है। दूसरा कारण है Features Extraction. जैसा कि आप जानते है कि मशीन लर्निंग में किसी मॉडल को तौयार करने के लिए हमे उसमे manually features डालने पड़ते हैं लेकिन Deep Learning में ऐसा नही है । Deep Learning एक neural network पर आधारित होता है जिज़मे मौजूद layers खुद ही किसी object से features extract कर लेते हैं।