સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
ભવિષ્ય અહીં છે. અને, આ ભવિષ્યમાં મશીનો તેમની આસપાસની દુનિયાને તે જ રીતે સમજે છે જે રીતે લોકો કરે છે. કોમ્પ્યુટર ઓટોમોબાઈલ ચલાવી શકે છે, રોગોનું નિદાન કરી શકે છે અને ભવિષ્યની ચોક્કસ આગાહી કરી શકે છે.
આ સાયન્સ ફિક્શન જેવું લાગે છે, પરંતુ ડીપ લર્નિંગ મોડલ તેને વાસ્તવિકતા બનાવી રહ્યા છે.
આ અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમ્સ ના રહસ્યો જાહેર કરી રહ્યા છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ, કમ્પ્યુટરને સ્વ-શિખવા અને વિકાસ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ પોસ્ટમાં, અમે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સના ક્ષેત્રમાં જઈશું.
અને, અમે અમારા જીવનમાં ક્રાંતિ લાવવા માટે તેમની પાસે રહેલી પ્રચંડ સંભાવનાઓની તપાસ કરીશું. અત્યાધુનિક ટેક્નોલોજી વિશે જાણવા માટે તૈયાર રહો જે માનવતાના ભવિષ્યને બદલી રહી છે.
ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ બરાબર શું છે?
શું તમે ક્યારેય એવી રમત રમી છે જેમાં તમારે બે ઈમેજ વચ્ચેના તફાવતોને ઓળખવા પડે?
જો કે તે મજા છે, તે અઘરું પણ હોઈ શકે છે, બરાબર ને? તે રમત રમવા અને દરેક વખતે જીતવા માટે કમ્પ્યુટર શીખવવામાં સક્ષમ હોવાની કલ્પના કરો. ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ તે જ પરિપૂર્ણ કરે છે!
ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ સુપર-સ્માર્ટ મશીનો જેવા જ છે જે મોટી સંખ્યામાં ઈમેજોનું પરીક્ષણ કરી શકે છે અને તે નક્કી કરી શકે છે કે તેઓમાં શું સામ્ય છે. તેઓ ઇમેજને ડિસએસેમ્બલ કરીને અને દરેકનો વ્યક્તિગત રીતે અભ્યાસ કરીને આ પરિપૂર્ણ કરે છે.
પછી તેઓ દાખલાઓને ઓળખવા અને તેઓ પહેલાં ક્યારેય ન જોઈ હોય તેવી તાજી છબીઓ વિશે આગાહી કરવા માટે તેઓ જે શીખ્યા છે તે લાગુ કરે છે.
ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક છે જે વિશાળ ડેટાસેટ્સમાંથી જટિલ પેટર્ન અને લાક્ષણિકતાઓ શીખી અને બહાર કાઢી શકે છે. આ મોડેલો લિંક્ડ નોડ્સ અથવા ન્યુરોન્સના ઘણા સ્તરોથી બનેલા છે, જે આઉટપુટ જનરેટ કરવા માટે આવનારા ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે અને તેમાં ફેરફાર કરે છે.
ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ ખાસ કરીને એવી નોકરીઓ માટે સારી રીતે અનુકૂળ છે જેમાં ખૂબ જ ચોકસાઈ અને ચોકસાઈની જરૂર હોય છે, જેમ કે ઇમેજ ઓળખ, વાણી ઓળખ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને રોબોટિક્સ.
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારથી લઈને મેડિકલ ડાયગ્નોસ્ટિક્સ, ભલામણ સિસ્ટમ્સ અને અનુમાનિત એનાલિટિક્સ.
ડીપ લર્નિંગ મોડલમાં ડેટા ફ્લો દર્શાવવા માટે વિઝ્યુલાઇઝેશનનું અહીં એક સરળ સંસ્કરણ છે.
ઇનપુટ ડેટા મોડેલના ઇનપુટ સ્તરમાં વહે છે, જે પછી આઉટપુટ અનુમાન પ્રદાન કરતા પહેલા સંખ્યાબંધ છુપાયેલા સ્તરોમાંથી ડેટા પસાર કરે છે.
દરેક છુપાયેલ સ્તર તેને આગલા સ્તર પર પસાર કરતા પહેલા ઇનપુટ ડેટા પર ગાણિતિક ક્રિયાઓની શ્રેણી કરે છે, જે અંતિમ અનુમાન પ્રદાન કરે છે.
હવે, ચાલો જોઈએ કે ડીપ લર્નિંગ મોડલ શું છે અને આપણે તેનો આપણા જીવનમાં કેવી રીતે ઉપયોગ કરી શકીએ.
1. કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs)
CNN એ ઊંડા શિક્ષણનું મોડલ છે જેણે કોમ્પ્યુટર વિઝનના ક્ષેત્રને બદલી નાખ્યું છે. CNN નો ઉપયોગ ઈમેજોનું વર્ગીકરણ કરવા, ઓબ્જેક્ટને ઓળખવા અને ઈમેજીસને સેગમેન્ટ કરવા માટે થાય છે. માનવ દ્રશ્ય આચ્છાદનનું માળખું અને કાર્ય CNN ની ડિઝાઇનની માહિતી આપે છે.
તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
CNN સંખ્યાબંધ કન્વોલ્યુશનલ લેયર્સ, પૂલિંગ લેયર્સ અને સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા સ્તરોથી બનેલું છે. ઇનપુટ એ એક છબી છે, અને આઉટપુટ એ છબીના વર્ગ લેબલની આગાહી છે.
CNN ના કન્વોલ્યુશનલ લેયર્સ ઇનપુટ પિક્ચર અને ફિલ્ટર્સના સેટ વચ્ચે ડોટ પ્રોડક્ટ કરીને ફીચર મેપ બનાવે છે. પૂલિંગ સ્તરો તેને ડાઉનસેમ્પલિંગ કરીને લક્ષણ નકશાનું કદ ઘટાડે છે.
છેલ્લે, ઇમેજના ક્લાસ લેબલની આગાહી કરવા માટે ફીચર મેપનો ઉપયોગ સંપૂર્ણપણે કનેક્ટેડ લેયર્સ દ્વારા કરવામાં આવે છે.
સીએનએન શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
CNN આવશ્યક છે કારણ કે તેઓ છબીઓમાં પેટર્ન અને લાક્ષણિકતાઓ શોધવાનું શીખી શકે છે જે લોકોને ધ્યાન આપવાનું મુશ્કેલ લાગે છે. CNN ને મોટા ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને કિનારીઓ, ખૂણાઓ અને ટેક્સચર જેવી લાક્ષણિકતાઓ ઓળખવાનું શીખવી શકાય છે. આ ગુણધર્મો શીખ્યા પછી, CNN તેનો ઉપયોગ તાજા ફોટામાં વસ્તુઓને ઓળખવા માટે કરી શકે છે. CNN એ વિવિધ પ્રકારની ઇમેજ આઇડેન્ટિફિકેશન એપ્લિકેશન્સ પર અદ્યતન કામગીરી દર્શાવી છે.
અમે સીએનએનનો ક્યાં ઉપયોગ કરીએ છીએ
હેલ્થકેર, ઓટો ઈન્ડસ્ટ્રી અને રિટેલ એ થોડાક ક્ષેત્રો છે જે CNN ને રોજગારી આપે છે. હેલ્થકેર ઉદ્યોગમાં, તેઓ બીમારીના નિદાન, દવાના વિકાસ અને તબીબી છબી વિશ્લેષણ માટે ફાયદાકારક બની શકે છે.
ઓટોમોબાઈલ સેક્ટરમાં, તેઓ લેન ડિટેક્શનમાં મદદ કરે છે, ઑબ્જેક્ટ શોધ, અને સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ. તેઓ વિઝ્યુઅલ સર્ચ, ઇમેજ-આધારિત પ્રોડક્ટની ભલામણ અને ઇન્વેન્ટરી કંટ્રોલ માટે રિટેલમાં પણ મોટા પ્રમાણમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે.
દાખ્લા તરીકે; Google વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં CNN ને રોજગારી આપે છે, જેમાં સમાવેશ થાય છે Google લેન્સ, સારી રીતે ગમતું ઇમેજ ઓળખ સાધન. પ્રોગ્રામ ફોટોગ્રાફ્સનું મૂલ્યાંકન કરવા અને વપરાશકર્તાઓને માહિતી આપવા માટે CNN નો ઉપયોગ કરે છે.
ગૂગલ લેન્સ, ઉદાહરણ તરીકે, ઇમેજમાંની વસ્તુઓને ઓળખી શકે છે અને તેના વિશે વિગતો પ્રદાન કરી શકે છે, જેમ કે ફૂલનો પ્રકાર.
તે ચિત્રમાંથી કાઢવામાં આવેલ ટેક્સ્ટનો બહુવિધ ભાષાઓમાં અનુવાદ પણ કરી શકે છે. Google લેન્સ ગ્રાહકોને ઉપયોગી માહિતી આપવા સક્ષમ છે કારણ કે CNN ની આઇટમને ચોક્કસ રીતે ઓળખવામાં અને ફોટામાંથી લાક્ષણિકતાઓ કાઢવામાં મદદ કરે છે.
2. લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) નેટવર્ક્સ
લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) નેટવર્ક્સ નિયમિત રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN) ની ખામીઓને દૂર કરવા માટે બનાવવામાં આવે છે. LSTM નેટવર્ક એવા કાર્યો માટે આદર્શ છે જે સમયાંતરે ડેટા સિક્વન્સની પ્રક્રિયાની માંગ કરે છે.
તેઓ ચોક્કસ મેમરી સેલ અને ત્રણ ગેટીંગ મિકેનિઝમનો ઉપયોગ કરીને કાર્ય કરે છે.
તેઓ કોષની અંદર અને બહાર માહિતીના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે. ઇનપુટ ગેટ, ભૂલી જવાનો દરવાજો અને આઉટપુટ ગેટ એ ત્રણ દરવાજા છે.
ઇનપુટ ગેટ મેમરી સેલમાં ડેટાના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે, ભૂલી જવાનો દરવાજો સેલમાંથી ડેટા કાઢી નાખવાનું નિયમન કરે છે, અને આઉટપુટ ગેટ સેલમાંથી ડેટાના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે.
તેમનું મહત્વ શું છે?
LSTM નેટવર્ક્સ ઉપયોગી છે કારણ કે તેઓ લાંબા ગાળાના સંબંધો સાથે ડેટા સિક્વન્સનું સફળતાપૂર્વક પ્રતિનિધિત્વ અને આગાહી કરી શકે છે. તેઓ અગાઉના ઇનપુટ્સ વિશેની માહિતીને રેકોર્ડ અને જાળવી શકે છે, જેથી તેઓ ભવિષ્યના ઇનપુટ્સ વિશે વધુ સચોટ આગાહી કરી શકે.
સ્પીચ રેકગ્નિશન, હેન્ડરાઈટિંગ રેકગ્નિશન, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અને પિક્ચર કૅપ્શનિંગ એ LSTM નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરતી કેટલીક એપ્લિકેશનો છે.
અમે LSTM નેટવર્ક્સ ક્યાં વાપરીએ છીએ?
ઘણા સોફ્ટવેર અને ટેક્નોલોજી એપ્લિકેશનો LSTM નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં સ્પીચ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ્સ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ ટૂલ્સ જેવા કે ભાવના વિશ્લેષણ, મશીન ટ્રાન્સલેશન સિસ્ટમ્સ અને ટેક્સ્ટ અને પિક્ચર જનરેટિંગ સિસ્ટમ્સ.
તેઓનો ઉપયોગ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને રોબોટ્સના નિર્માણમાં તેમજ ફાઇનાન્સ ઉદ્યોગમાં છેતરપિંડી શોધવા અને અપેક્ષા રાખવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. શેરબજારમાં હલનચલન.
3. જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN)
GAN એ છે ઊંડા શિક્ષણ તકનીક કે જેનો ઉપયોગ નવા ડેટા નમૂનાઓ બનાવવા માટે થાય છે જે આપેલ ડેટાસેટ જેવા હોય છે. GAN બેમાંથી બનેલા છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ: એક કે જે નવા નમૂનાઓ બનાવવાનું શીખે છે અને એક જે વાસ્તવિક અને જનરેટેડ નમૂનાઓ વચ્ચે તફાવત કરવાનું શીખે છે.
સમાન અભિગમમાં, આ બે નેટવર્કને એકસાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે જ્યાં સુધી જનરેટર વાસ્તવિક નેટવર્ક્સથી અલગ ન કરી શકાય તેવા નમૂનાઓ પેદા કરી શકે.
શા માટે આપણે GAN નો ઉપયોગ કરીએ છીએ
ઉચ્ચ ગુણવત્તાની ઉત્પાદન કરવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે GAN નોંધપાત્ર છે કૃત્રિમ માહિતી જેનો ઉપયોગ વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે થઈ શકે છે, જેમાં ચિત્ર અને વિડિયો ઉત્પાદન, ટેક્સ્ટ જનરેશન અને સંગીત જનરેશન પણ સામેલ છે.
GAN નો ઉપયોગ ડેટા ઓગમેન્ટેશન માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે, જે ની જનરેશન છે કૃત્રિમ માહિતી વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટાને પૂરક બનાવવા અને મશીન-લર્નિંગ મોડલ્સના પ્રદર્શનમાં સુધારો કરવા માટે.
વધુમાં, કૃત્રિમ ડેટા બનાવીને જેનો ઉપયોગ મોડેલોને તાલીમ આપવા અને ટ્રાયલનું અનુકરણ કરવા માટે થઈ શકે છે, GAN માં દવા અને દવાના વિકાસ જેવા ક્ષેત્રોમાં પરિવર્તન લાવવાની ક્ષમતા છે.
GAN ની અરજીઓ
GAN ડેટાસેટ્સને પૂરક બનાવી શકે છે, નવા ચિત્રો અથવા મૂવીઝ બનાવી શકે છે અને વૈજ્ઞાનિક સિમ્યુલેશન માટે સિન્થેટિક ડેટા પણ જનરેટ કરી શકે છે. વધુમાં, GAN માં મનોરંજનથી લઈને મેડિકલ સુધીની વિવિધ એપ્લિકેશનોમાં કાર્યરત થવાની સંભાવના છે.
ઉંમર અને વિડિઓઝ. ઉદાહરણ તરીકે, NVIDIA ના StyleGAN2 નો ઉપયોગ સેલિબ્રિટી અને આર્ટવર્કના ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ફોટોગ્રાફ્સ બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો છે.
4. ડીપ બિલીફ નેટવર્ક્સ (DBNs)
ડીપ બિલીફ નેટવર્ક્સ (DBN) છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ સિસ્ટમો કે જે ડેટામાં પેટર્ન શોધવાનું શીખી શકે છે. તેઓ ડેટાને નાના અને નાના ભાગોમાં વિભાજિત કરીને, દરેક સ્તરે તેની વધુ સંપૂર્ણ સમજ મેળવીને આ પરિપૂર્ણ કરે છે.
DBN એ શું છે તેની જાણ કર્યા વિના ડેટામાંથી શીખી શકે છે (આને "અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે). આ તેમને ડેટામાં પેટર્ન શોધવા માટે અત્યંત મૂલ્યવાન બનાવે છે જે વ્યક્તિને પારખવું મુશ્કેલ અથવા અશક્ય લાગે છે.
શું DBN ને મહત્ત્વપૂર્ણ બનાવે છે?
અધિક્રમિક ડેટા રજૂઆતો શીખવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે DBN નોંધપાત્ર છે. આ રજૂઆતોનો ઉપયોગ વર્ગીકરણ, વિસંગતતા શોધ અને પરિમાણીયતા ઘટાડવા જેવા વિવિધ કાર્યક્રમો માટે કરી શકાય છે.
બિનસુપરવાઇઝ્ડ પ્રી-ટ્રેનિંગ હાથ ધરવા માટે DBN ની ક્ષમતા, જે ન્યૂનતમ લેબલવાળા ડેટા સાથે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સની કામગીરીમાં વધારો કરી શકે છે, તે નોંધપાત્ર લાભ છે.
DBN ની અરજીઓ શું છે?
સૌથી નોંધપાત્ર કાર્યક્રમો પૈકી એક છે ઑબ્જેક્ટ શોધ, જેમાં DBN નો ઉપયોગ અમુક પ્રકારની વસ્તુઓ જેમ કે એરોપ્લેન, પક્ષીઓ અને મનુષ્યોને ઓળખવા માટે થાય છે. તેનો ઉપયોગ ઇમેજ જનરેશન અને વર્ગીકરણ, ફિલ્મોમાં ગતિ શોધ અને વૉઇસ પ્રોસેસિંગ માટે કુદરતી ભાષાની સમજ માટે પણ થાય છે.
વધુમાં, માનવ મુદ્રાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ડેટાસેટ્સમાં સામાન્ય રીતે DBN નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આરોગ્યસંભાળ અને બેંકિંગ અને ટેકનોલોજી સહિત વિવિધ ઉદ્યોગો માટે DBN એ એક ઉત્તમ સાધન છે.
5. ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ નેટવર્ક્સ (ડીઆરએલ)
ડીપ મજબૂતીકરણ લર્નિંગ નેટવર્ક્સ (ડીઆરએલ) એજન્ટોને અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા જટિલ વાતાવરણમાં શીખવાની મંજૂરી આપવા માટે મજબૂતીકરણ શીખવાની તકનીકો સાથે ઊંડા ન્યુરલ નેટવર્કને એકીકૃત કરે છે.
DRL નો ઉપયોગ એજન્ટોને તેમની આસપાસના વાતાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીને અને તેમની ભૂલોમાંથી શીખીને પુરસ્કાર સિગ્નલને કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું તે શીખવવા માટે કરવામાં આવે છે.
શું તેમને નોંધપાત્ર બનાવે છે?
તેઓ ગેમિંગ, રોબોટિક્સ અને ઓટોનોમસ ડ્રાઇવિંગ સહિત વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં અસરકારક રીતે ઉપયોગમાં લેવાય છે. ડીઆરએલ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તેઓ કાચા સંવેદનાત્મક ઇનપુટમાંથી સીધા જ શીખી શકે છે, જે એજન્ટોને પર્યાવરણ સાથેની તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓના આધારે નિર્ણય લેવાની મંજૂરી આપે છે.
મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશનો
DRLs વાસ્તવિક-વિશ્વના સંજોગોમાં કાર્યરત છે કારણ કે તેઓ મુશ્કેલ મુદ્દાઓને સંભાળી શકે છે.
ઓપનએઆઈના જિમ સહિત અનેક અગ્રણી સોફ્ટવેર અને ટેક પ્લેટફોર્મમાં DRLનો સમાવેશ કરવામાં આવ્યો છે. યુનિટીના ML-એજન્ટ્સ, અને Google ની DeepMind Lab. આલ્ફાગો, Google દ્વારા બનાવવામાં આવેલ છે Deepmind, ઉદાહરણ તરીકે, વિશ્વ ચેમ્પિયન સ્તરે બોર્ડ ગેમ Go રમવા માટે DRL ને રોજગારી આપે છે.
ડીઆરએલનો બીજો ઉપયોગ રોબોટિક્સમાં છે, જ્યાં તેનો ઉપયોગ વસ્તુઓને પકડવા અથવા સ્ટેકીંગ બ્લોક્સ જેવા કાર્યોને ચલાવવા માટે રોબોટિક હથિયારોની હિલચાલને નિયંત્રિત કરવા માટે થાય છે. DRL ના ઘણા ઉપયોગો છે અને તે માટે ઉપયોગી સાધન છે તાલીમ એજન્ટો શીખવા માટે અને જટિલ સેટિંગ્સમાં નિર્ણયો લો.
6. ઓટોએનકોડર્સ
ઓટોએનકોડર્સ એક રસપ્રદ પ્રકાર છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક જેણે વિદ્વાનો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો બંનેની રુચિ ખેંચી છે. તેઓ મૂળભૂત રીતે ડેટાને કેવી રીતે સંકુચિત અને પુનઃસ્થાપિત કરવા તે શીખવા માટે રચાયેલ છે.
ઇનપુટ ડેટાને સ્તરોના અનુગામી દ્વારા ખવડાવવામાં આવે છે જે ડેટાની પરિમાણતાને ધીમે ધીમે ઘટાડે છે જ્યાં સુધી તે ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરો કરતાં ઓછા ગાંઠો સાથે અવરોધ સ્તરમાં સંકુચિત ન થાય.
આ સંકુચિત રજૂઆતનો ઉપયોગ પછી સ્તરોના ક્રમનો ઉપયોગ કરીને મૂળ ઇનપુટ ડેટાને ફરીથી બનાવવા માટે કરવામાં આવે છે જે ધીમે ધીમે ડેટાના પરિમાણને તેના મૂળ આકારમાં પાછો લાવે છે.
તે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
ઓટોએનકોડર્સ એક નિર્ણાયક ઘટક છે ઊંડા શિક્ષણ કારણ કે તેઓ લક્ષણ નિષ્કર્ષણ અને ડેટા ઘટાડવા શક્ય બનાવે છે.
તેઓ આવનારા ડેટાના મુખ્ય ઘટકોને ઓળખવામાં સક્ષમ છે અને તેમને સંકુચિત સ્વરૂપમાં અનુવાદિત કરી શકે છે જે પછી વર્ગીકરણ, જૂથીકરણ અથવા નવા ડેટાના નિર્માણ જેવા અન્ય કાર્યો પર લાગુ થઈ શકે છે.
આપણે ઓટોએનકોડરનો ઉપયોગ ક્યાં કરીએ છીએ?
વિસંગતતા શોધ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા, અને કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ એ માત્ર કેટલીક શાખાઓ છે જ્યાં ઓટોએનકોડરનો ઉપયોગ થાય છે. ઑટોએનકોડર્સ, દાખલા તરીકે, કમ્પ્યુટર વિઝનમાં ઇમેજ કમ્પ્રેશન, ઇમેજ ડિનોઇઝિંગ અને પિક્ચર સિન્થેસિસ માટે વાપરી શકાય છે.
અમે કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયામાં ટેક્સ્ટ બનાવટ, ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ અને ટેક્સ્ટ સારાંશ જેવા કાર્યોમાં ઑટોએનકોડરનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. તે ડેટામાં વિસંગત પ્રવૃત્તિને ઓળખી શકે છે જે વિસંગતતા ઓળખમાં ધોરણથી વિચલિત થાય છે.
7. કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ
કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ એ એક નવું ડીપ લર્નિંગ આર્કિટેક્ચર છે જે કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) ના રિપ્લેસમેન્ટ તરીકે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.
કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ મગજના એકમોને જૂથબદ્ધ કરવાની કલ્પના પર આધારિત છે જેને કૅપ્સ્યુલ્સ કહેવાય છે જે ઇમેજમાં ચોક્કસ આઇટમના અસ્તિત્વને ઓળખવા અને તેના આઉટપુટ વેક્ટર્સમાં તેના લક્ષણો, જેમ કે ઓરિએન્ટેશન અને સ્થિતિને એન્કોડ કરવા માટે જવાબદાર છે. કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ તેથી અવકાશી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને પરિપ્રેક્ષ્ય વધઘટને CNN કરતાં વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરી શકે છે.
શા માટે અમે સીએનએન કરતાં કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ પસંદ કરીએ છીએ?
કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ ઉપયોગી છે કારણ કે તેઓ ચિત્રમાં વસ્તુઓ વચ્ચેના શ્રેણીબદ્ધ સંબંધોને કેપ્ચર કરવામાં CNN ની મુશ્કેલીઓ દૂર કરે છે. CNN વિવિધ કદની વસ્તુઓને ઓળખી શકે છે પરંતુ આ વસ્તુઓ એકબીજા સાથે કેવી રીતે જોડાય છે તે સમજવા માટે સંઘર્ષ કરે છે.
બીજી તરફ, કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ વસ્તુઓ અને તેના ટુકડાઓને ઓળખવાનું શીખી શકે છે, સાથે સાથે તે કેવી રીતે ઇમેજમાં અવકાશી રીતે મૂકવામાં આવે છે, તેને કમ્પ્યુટર વિઝન એપ્લિકેશન્સ માટે સક્ષમ દાવેદાર બનાવે છે.
એપ્લિકેશનના ક્ષેત્રો
કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ પહેલેથી જ વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં આશાસ્પદ પરિણામો દર્શાવે છે, જેમાં છબી વર્ગીકરણ, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને ચિત્ર વિભાજનનો સમાવેશ થાય છે.
તેનો ઉપયોગ તબીબી ફોટામાં વસ્તુઓને અલગ પાડવા, ફિલ્મોમાં લોકોને ઓળખવા અને 3D છબીઓમાંથી 2D મૉડલ બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો છે.
તેમની કામગીરી વધારવા માટે, કેપ્સ્યુલ નેટવર્કને અન્ય ડીપ લર્નિંગ આર્કિટેક્ચર્સ જેમ કે જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) અને વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs) સાથે જોડવામાં આવ્યા છે. કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ કોમ્પ્યુટર વિઝન ટેક્નોલોજીને વધારવામાં વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવશે તેવી આગાહી કરવામાં આવે છે કારણ કે ડીપ લર્નિંગનું વિજ્ઞાન વિકસિત થઈ રહ્યું છે.
દાખ્લા તરીકે; નિબાબેલ ન્યુરોઇમેજિંગ ફાઇલ પ્રકારો વાંચવા અને લખવા માટેનું એક જાણીતું પાયથોન સાધન છે. ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન માટે, તે કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સને રોજગારી આપે છે.
8. ધ્યાન-આધારિત મોડલ
ધ્યાન-આધારિત મોડલ તરીકે ઓળખાતા ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ, જેને ધ્યાન પદ્ધતિ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તેની ચોકસાઈ વધારવાનો પ્રયત્ન કરે છે. મશીન લર્નિંગ મોડેલો. આ મોડેલો આવનારા ડેટાની અમુક વિશેષતાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને કાર્ય કરે છે, જેના પરિણામે વધુ કાર્યક્ષમ અને અસરકારક પ્રક્રિયા થાય છે.
કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયાના કાર્યોમાં જેમ કે મશીન અનુવાદ અને ભાવના વિશ્લેષણ, ધ્યાન પદ્ધતિઓ ખૂબ સફળ સાબિત થઈ છે.
તેમનું મહત્વ શું છે?
ધ્યાન-આધારિત મોડેલો ઉપયોગી છે કારણ કે તેઓ જટિલ ડેટાની વધુ અસરકારક અને કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયાને સક્ષમ કરે છે.
પરંપરાગત ન્યુરલ નેટવર્ક તમામ ઇનપુટ ડેટાને સમાન રીતે મહત્વપૂર્ણ તરીકે મૂલ્યાંકન કરો, પરિણામે પ્રક્રિયા ધીમી થાય છે અને ચોકસાઈમાં ઘટાડો થાય છે. ધ્યાન પ્રક્રિયાઓ ઇનપુટ ડેટાના નિર્ણાયક પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે ઝડપી અને વધુ સચોટ આગાહીઓ માટે પરવાનગી આપે છે.
ઉપયોગના ક્ષેત્રો
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્ષેત્રે, ધ્યાન મિકેનિઝમ્સમાં પ્રાકૃતિક ભાષાની પ્રક્રિયા, ચિત્ર અને ઑડિયો ઓળખ અને ડ્રાઇવર વિનાના વાહનો સહિતની વ્યાપક શ્રેણી છે.
ધ્યાન પદ્ધતિઓ, ઉદાહરણ તરીકે, સિસ્ટમને સંદર્ભ માટે જરૂરી એવા ચોક્કસ શબ્દો અથવા શબ્દસમૂહો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપીને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયામાં મશીન અનુવાદને સુધારવા માટે વાપરી શકાય છે.
ઓટોનોમસ કારમાં ધ્યાન આપવાની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ સિસ્ટમને તેની આસપાસની કેટલીક વસ્તુઓ અથવા પડકારો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં મદદ કરવા માટે કરી શકાય છે.
9. ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ ડીપ લર્નિંગ મોડલ છે જે ડેટા સિક્વન્સનું પરીક્ષણ કરે છે અને તેનું ઉત્પાદન કરે છે. તેઓ ઇનપુટ સિક્વન્સ એક સમયે એક તત્વ પર પ્રક્રિયા કરીને અને સમાન અથવા અલગ લંબાઈનો આઉટપુટ ક્રમ ઉત્પન્ન કરીને કાર્ય કરે છે.
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ, સ્ટાન્ડર્ડ સિક્વન્સ-ટુ-સિક્વન્સ મોડલ્સથી વિપરીત, રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNNs) નો ઉપયોગ કરીને સિક્વન્સ પર પ્રક્રિયા કરતા નથી. તેના બદલે, તેઓ ક્રમના ટુકડાઓ વચ્ચેની કડીઓ શીખવા માટે સ્વ-ધ્યાન પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરે છે.
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સનું મહત્વ શું છે?
તાજેતરના વર્ષોમાં ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયાની નોકરીઓમાં તેમના બહેતર પ્રદર્શનના પરિણામે લોકપ્રિયતામાં વધારો થયો છે.
તેઓ ખાસ કરીને ભાષા અનુવાદ, ટેક્સ્ટ સારાંશ અને વાર્તાલાપ ઉત્પાદન જેવા ટેક્સ્ટ-નિર્માણ કાર્યો માટે સારી રીતે અનુકૂળ છે.
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ RNN-આધારિત મોડલ્સ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ કાર્યક્ષમ છે, જે તેમને મોટા પાયે એપ્લિકેશનો માટે પસંદગીની પસંદગી બનાવે છે.
તમે ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ ક્યાં શોધી શકો છો?
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ વ્યાપકપણે એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણીમાં કાર્યરત છે, ખાસ કરીને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા.
GPT (જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર) શ્રેણી એ એક અગ્રણી ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત મોડલ છે જેનો ઉપયોગ ભાષા અનુવાદ, ટેક્સ્ટ સારાંશ અને ચેટબોટ જનરેશન જેવા કાર્યો માટે કરવામાં આવ્યો છે.
બીઇઆરટી (ટ્રાન્સફોર્મર્સમાંથી બાયડાયરેક્શનલ એન્કોડર રિપ્રેઝેન્ટેશન્સ) એ અન્ય સામાન્ય ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત મોડલ છે જેનો ઉપયોગ કુદરતી ભાષાની સમજણ એપ્લિકેશન્સ જેમ કે પ્રશ્નના જવાબ અને લાગણી વિશ્લેષણ માટે કરવામાં આવ્યો છે.
બંને જી.પી.ટી. અને BERT સાથે બનાવવામાં આવી હતી પાયટોર્ચ, એક ઓપન-સોર્સ ડીપ-લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક જે ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત મોડલ્સ વિકસાવવા માટે લોકપ્રિય છે.
10. પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો (આરબીએમ)
પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો (RBMs) એ એક પ્રકારનું અસુપરવાઇઝ્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક છે જે જનરેટિવ રીતે શીખે છે. ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટામાંથી આવશ્યક લાક્ષણિકતાઓ શીખવાની અને કાઢવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે, તેઓ મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગના ક્ષેત્રોમાં વ્યાપકપણે કાર્યરત છે.
આરબીએમ બે સ્તરોથી બનેલા છે, દૃશ્યમાન અને છુપાયેલા, દરેક સ્તરમાં ભારિત ધાર દ્વારા જોડાયેલા ચેતાકોષોના જૂથનો સમાવેશ થાય છે. RBM એ સંભવિતતા વિતરણ શીખવા માટે રચાયેલ છે જે ઇનપુટ ડેટાનું વર્ણન કરે છે.
પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો શું છે?
RBM એક જનરેટિવ લર્નિંગ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરે છે. RBM માં, દૃશ્યમાન સ્તર ઇનપુટ ડેટાને પ્રતિબિંબિત કરે છે, જ્યારે દફનાવવામાં આવેલ સ્તર ઇનપુટ ડેટાની લાક્ષણિકતાઓને એન્કોડ કરે છે. દૃશ્યમાન અને છુપાયેલા સ્તરોના વજન તેમની કડીની મજબૂતાઈ દર્શાવે છે.
RBMs કોન્ટ્રાસ્ટિવ ડાયવર્જન્સ તરીકે ઓળખાતી તકનીકનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ દરમિયાન સ્તરો વચ્ચેના વજન અને પૂર્વગ્રહોને સમાયોજિત કરે છે. વિરોધાભાસી વિચલન એ એક અસુરક્ષિત શિક્ષણ વ્યૂહરચના છે જે મોડેલની આગાહીની સંભાવનાને મહત્તમ કરે છે.
પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનોનું મહત્વ શું છે?
માં RBM નોંધપાત્ર છે મશીન શિક્ષણ અને ડીપ લર્નિંગ કારણ કે તેઓ મોટા પ્રમાણમાં ડેટામાંથી સંબંધિત લાક્ષણિકતાઓ શીખી અને બહાર કાઢી શકે છે.
તેઓ ચિત્ર અને વાણી ઓળખ માટે ખૂબ જ અસરકારક છે, અને તેઓ ભલામણ કરનાર સિસ્ટમો, વિસંગતતા શોધ અને પરિમાણ ઘટાડો જેવી વિવિધ એપ્લિકેશનોમાં કાર્યરત છે. RBM વિશાળ ડેટાસેટ્સમાં પેટર્ન શોધી શકે છે, જેના પરિણામે શ્રેષ્ઠ આગાહીઓ અને આંતરદૃષ્ટિ થાય છે.
પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો ક્યાં વાપરી શકાય?
આરબીએમ માટેની અરજીઓમાં પરિમાણ ઘટાડો, વિસંગતતા શોધ અને ભલામણ પ્રણાલીઓનો સમાવેશ થાય છે. RBM ખાસ કરીને સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ માટે મદદરૂપ થાય છે અને વિષય મોડેલિંગ કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયાના સંદર્ભમાં.
ડીપ બીલીફ નેટવર્ક્સ, અવાજ અને ચિત્રની ઓળખ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ન્યુરલ નેટવર્કનો એક પ્રકાર, RBM ને પણ રોજગારી આપે છે. ડીપ બીલીફ નેટવર્ક ટૂલબોક્સ, ટેન્સરફ્લો, અને થિયોનો RBM નો ઉપયોગ કરતા સોફ્ટવેર અથવા ટેક્નોલોજીના કેટલાક વિશિષ્ટ ઉદાહરણો છે.
લપેટી અપ
વાણી ઓળખ, પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા અને કોમ્પ્યુટર વિઝન સહિત વિવિધ ઉદ્યોગોમાં ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ વધુને વધુ નિર્ણાયક બની રહ્યા છે.
કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) અને રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNNs) એ સૌથી વધુ વચન આપ્યું છે અને ઘણી એપ્લિકેશન્સમાં તેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે, જો કે, તમામ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સમાં તેમના ફાયદા અને ગેરફાયદા છે.
જો કે, સંશોધકો હજુ પણ પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો (RBMs) અને ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સની અન્ય જાતો શોધી રહ્યા છે કારણ કે તેમાં પણ વિશેષ ફાયદા છે.
નવા અને સર્જનાત્મક મૉડલ્સનું નિર્માણ થવાની ધારણા છે કારણ કે ગહન શિક્ષણનો વિસ્તાર મુશ્કેલ સમસ્યાઓને નિયંત્રિત કરવા માટે આગળ વધતો જાય છે.
એક જવાબ છોડો