સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
રોબોટ્સ મનુષ્યો કરતાં વધુ સ્માર્ટ છે તે ખ્યાલે જ્યાં સુધી સાયન્સ ફિક્શન છે ત્યાં સુધી આપણી સામૂહિક કલ્પનાને કબજે કરી છે.
જો કે, જ્યારે આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) હજુ સુધી તે સ્તરે પહોંચ્યું નથી, ત્યારે અમે મશીન ઈન્ટેલિજન્સ જનરેટ કરવામાં નોંધપાત્ર સફળતા મેળવી છે, જે Google, Tesla અને Uber દ્વારા સ્વ-ડ્રાઈવિંગ કારના પરીક્ષણ દ્વારા સાબિત થયું છે.
ડીપ લર્નિંગની માપનીયતા અને ઉપયોગિતા, મશીન લર્નિંગ અભિગમ કે જે આ તકનીકી પ્રગતિને સક્ષમ કરે છે, યુનિવર્સિટીઓ અને સંશોધન પ્રયોગશાળાઓમાંથી ઉત્પાદનોમાં AIના સફળ સંક્રમણ માટે આંશિક રીતે જવાબદાર છે.
આગામી કોમ્પ્યુટર ક્રાંતિ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, ડીપ લર્નિંગ અને પર આધારિત હશે મશીન શિક્ષણ.
આ ટેક્નોલોજીઓ પેટર્નને પારખવાની ક્ષમતા પર બનાવવામાં આવી છે અને પછી ભૂતકાળમાં એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટાના આધારે ભવિષ્યની ઘટનાઓની આગાહી કરે છે. આ સમજાવે છે કે જ્યારે તમે ઓનલાઈન ખરીદી કરો છો ત્યારે એમેઝોન શા માટે વિચારો બનાવે છે અથવા Netflix કેવી રીતે જાણે છે કે તમને 1980ની ભયાનક મૂવીઝ ગમે છે.
જો કે AI વિભાવનાઓનો ઉપયોગ કરતા કોમ્પ્યુટરને કેટલીકવાર "સ્માર્ટ" કહેવામાં આવે છે, તેમ છતાં આમાંની મોટાભાગની સિસ્ટમો પોતાની જાતે શીખતી નથી; માનવ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા જરૂરી છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ચલોને પસંદ કરીને ઇનપુટ્સ તૈયાર કરે છે જે લાગુ કરવામાં આવશે અનુમાનિત એનાલિટિક્સ. બીજી તરફ ડીપ લર્નિંગ આ કાર્યને આપમેળે કરી શકે છે.
આ પોસ્ટ ડીપ લર્નિંગ, તેની પહોળાઈ અને ભાવિ સંભવિતતા વિશે વધુ શીખવામાં રસ ધરાવતા કોઈપણ ડેટા પ્રેમીઓ માટે ક્ષેત્ર માર્ગદર્શિકા તરીકે સેવા આપે છે.
ડીપ લર્નિંગ શું છે?
ડીપ લર્નિંગને મશીન લર્નિંગના સબસેટ તરીકે વિચારી શકાય.
તે એક એવું ક્ષેત્ર છે જે કમ્પ્યુટર અલ્ગોરિધમ્સનું પરીક્ષણ કરીને સ્વ-શિક્ષણ અને સુધારણા પર બનેલ છે.
ડીપ લર્નિંગ, મશીન લર્નિંગના વિરોધમાં, કૃત્રિમ સાથે કામ કરે છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, જે લોકો કેવી રીતે વિચારે છે અને શીખે છે તેની નકલ કરવા માટે માનવામાં આવે છે. તાજેતરમાં સુધી, કોમ્પ્યુટર પાવર અવરોધોને કારણે ન્યુરલ નેટવર્ક જટિલતામાં પ્રતિબંધિત હતા.
જો કે, બિગ ડેટા એનાલિટિક્સમાં એડવાન્સિસે મોટા, વધુ શક્તિશાળી ન્યુરલ નેટવર્ક્સને સક્ષમ કર્યા છે, જે કમ્પ્યુટરને લોકોની સરખામણીએ વધુ ઝડપથી મોનિટર કરવા, સમજવા અને જટિલ પરિસ્થિતિઓને પ્રતિસાદ આપવા સક્ષમ બનાવે છે.
અમે વાંચવાની ભલામણ કરીએ છીએ - ટેસ્લા ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર સમજાવ્યું
ઈમેજનું વર્ગીકરણ, ભાષા અનુવાદ અને વાણી ઓળખ એ બધાને ઊંડા શિક્ષણથી ફાયદો થયો છે. તે માનવીય ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂરિયાત વિના કોઈપણ પેટર્ન ઓળખ સમસ્યાને હલ કરી શકે છે.
તે અનિવાર્યપણે ત્રણ- અથવા વધુ-સ્તરવાળી છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક. આ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ માનવ મગજની પ્રવૃત્તિનું અનુકરણ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે, મર્યાદિત સફળતા હોવા છતાં, તેને ડેટાના વિશાળ વોલ્યુમોમાંથી "શીખવા" સક્ષમ કરીને.
જ્યારે ન્યુરલ નેટવર્કનું એક સ્તર હજુ પણ અંદાજિત અનુમાનો ઉત્પન્ન કરી શકે છે, વધુ છુપાયેલા સ્તરો ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં અને ચોકસાઈ માટે ટ્યુનિંગ કરવામાં મદદ કરી શકે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?
કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક માનવ મગજમાં જોવા મળતા ન્યુરલ નેટ પર આધારિત છે. સામાન્ય રીતે, ન્યુરલ નેટવર્ક ત્રણ સ્તરોથી બનેલું હોય છે.
ત્રણ સ્તરો ઇનપુટ, આઉટપુટ અને છુપાયેલા છે. ક્રિયામાં ન્યુરલ નેટવર્ક નીચેની આકૃતિમાં જોવા મળે છે.
ઉપર બતાવેલ ન્યુરલ નેટવર્કમાં માત્ર એક છુપાયેલ સ્તર હોય છે, તેને "છીછરા ન્યુરલ નેટવર્ક" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
વધુ સુસંસ્કૃત બંધારણો બનાવવા માટે આવી સિસ્ટમોમાં વધુ છુપાયેલા સ્તરો ઉમેરવામાં આવે છે.
ડીપ નેટવર્ક શું છે?
ઊંડા નેટવર્કમાં, ઘણા છુપાયેલા સ્તરો ઉમેરવામાં આવે છે.
નેટવર્કમાં છુપાયેલા સ્તરોની સંખ્યા વધવાને કારણે આવી ડિઝાઇનને તાલીમ આપવી વધુને વધુ જટિલ બની જાય છે, માત્ર નેટવર્કને યોગ્ય રીતે તાલીમ આપવા માટે જરૂરી સમય જ નહીં પરંતુ જરૂરી સંસાધનોની દ્રષ્ટિએ પણ.
ઇનપુટ, ચાર છુપાયેલા સ્તરો અને આઉટપુટ સાથેનું ઊંડા નેટવર્ક નીચે બતાવેલ છે.
ડીપ લર્નિંગ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક ગાંઠોના સ્તરોથી બનેલું છે, જેમ કે ન્યુરોન્સ માનવ મગજ બનાવે છે. વ્યક્તિગત સ્તર ગાંઠો પડોશી સ્તરોમાં નોડ્સ સાથે જોડાયેલા છે.
નેટવર્કમાં સ્તરોની સંખ્યા તેની ઊંડાઈ દર્શાવે છે. માં એક ન્યુરોન માનવ મગજ હજારો સંદેશાઓ પ્રાપ્ત કરે છે.
સિગ્નલો કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કમાં ગાંઠો વચ્ચે ફરે છે, જે તેમને વજન સોંપે છે.
ઊંચા વજનવાળા નોડની તેની નીચેના ગાંઠો પર વધુ અસર પડે છે. છેલ્લું સ્તર આઉટપુટ આપવા માટે ભારિત ઇનપુટ્સને જોડે છે.
હેન્ડલ કરવામાં આવતા ડેટાના વિશાળ જથ્થા અને તેમાં સામેલ અસંખ્ય અત્યાધુનિક ગાણિતિક ગણતરીઓને કારણે ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સને મજબૂત હાર્ડવેરની જરૂર છે.
આવી અત્યાધુનિક ટેક્નોલોજી સાથે પણ ડીપ લર્નિંગ તાલીમ ગણતરીમાં અઠવાડિયા લાગી શકે છે.
ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સને યોગ્ય તારણો પ્રદાન કરવા માટે નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં ડેટાની જરૂર પડે છે; તેથી, માહિતી વિશાળ ડેટાસેટ્સના સ્વરૂપમાં આપવામાં આવે છે.
ડેટાની પ્રક્રિયા કરતી વખતે, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ બાઈનરી હા અથવા ખોટા પ્રશ્નોના જવાબોના આધારે માહિતીને વર્ગીકૃત કરી શકે છે જેમાં ખૂબ જ જટિલ ગાણિતિક ગણતરીઓ શામેલ હોય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ચહેરાની ઓળખાણ અલ્ગોરિધમ, ચહેરાની કિનારીઓ અને રેખાઓને ઓળખવાનું અને ઓળખવાનું શીખે છે.
પછી ચહેરાના વધુ નોંધપાત્ર ઘટકો, અને આખરે ચહેરાની સંપૂર્ણ રજૂઆત.
એલ્ગોરિધમ સમય જતાં પોતાને તાલીમ આપે છે, સાચા જવાબોની સંભાવના વધારે છે.
આ સ્થિતિમાં, ચહેરાની ઓળખ અલ્ગોરિધમ સમય જતાં ચહેરાને વધુ યોગ્ય રીતે ઓળખશે.
ડીપ લર્નિંગ VS મશીન લર્નિંગ
ડીપ લર્નિંગ મશીન લર્નિંગથી કેવી રીતે અલગ છે જો તે તેનો સબસેટ છે?
ડીપ લર્નિંગ તે જે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે તેના પ્રકારો અને તે શીખવા માટે જે પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે તેમાં પરંપરાગત મશીન લર્નિંગથી અલગ છે.
અનુમાનો બનાવવા માટે, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ સ્ટ્રક્ચર્ડ, લેબલવાળા ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે, જેનો અર્થ એ થાય છે કે મોડેલના ઇનપુટ ડેટામાંથી ચોક્કસ લાક્ષણિકતાઓનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવે છે અને કોષ્ટકોમાં જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે.
આનો અર્થ એ નથી કે તે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનો ઉપયોગ કરતું નથી; તેના બદલે, જો તે કરે છે, તો તેને સ્ટ્રક્ચર્ડ ફોર્મેટમાં મૂકવા માટે તે સામાન્ય રીતે કેટલીક પૂર્વ-પ્રક્રિયામાંથી પસાર થાય છે.
ડીપ લર્નિંગ ડેટા પ્રી-પ્રોસેસિંગના ભાગને દૂર કરે છે જે મશીન લર્નિંગમાં સામાન્ય રીતે સામેલ છે.
આ અલ્ગોરિધમ્સ ટેક્સ્ટ અને પિક્ચર્સ જેવા અસંરચિત ડેટાને ગળી શકે છે અને તેનું અર્થઘટન કરી શકે છે, તેમજ ઓટોમેટિક ફીચર એક્સટ્રેક્શન, માનવ નિષ્ણાતો પરની નિર્ભરતા ઘટાડે છે.
ચાલો કલ્પના કરીએ કે અમારી પાસે વિવિધ પાલતુ પ્રાણીઓની છબીઓનો સંગ્રહ છે જેને અમે “બિલાડી,” “કૂતરો,” “હેમસ્ટર” અને તેથી વધુ શ્રેણીઓમાં ગોઠવવા માગીએ છીએ.
ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ એક પ્રાણીને બીજા પ્રાણીથી અલગ કરવા માટે કયા લક્ષણો (જેમ કે કાન) સૌથી વધુ જરૂરી છે તે શોધી શકે છે. આ વિશેષતા વંશવેલો મશીન લર્નિંગના માનવ નિષ્ણાત દ્વારા મેન્યુઅલી નક્કી કરવામાં આવે છે.
ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ પછી બદલાય છે અને તેના દ્વારા ચોકસાઈ માટે પોતાને ફિટ કરે છે ઢાળ વંશ અને બેકપ્રોપગેશન, તેને પ્રાણીના તાજા સ્નેપશોટ વિશે વધુ ચોક્કસ આગાહીઓ જનરેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ડીપ લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ
1. ચેટબોટ્સ
ચેટબોટ્સ ક્લાયંટની સમસ્યાઓને સેકંડમાં ઠીક કરી શકે છે. ચેટબોટ એ છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) સાધન જે તમને ટેક્સ્ટ અથવા ટેક્સ્ટ-ટુ-સ્પીચ દ્વારા ઑનલાઇન વાતચીત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
તે વાતચીત કરી શકે છે અને કૃત્યો કરી શકે છે જે રીતે મનુષ્ય કરે છે. ગ્રાહક સેવા, સોશિયલ મીડિયા માર્કેટિંગ અને ક્લાયંટ ઇન્સ્ટન્ટ મેસેજિંગમાં ચેટબોટ્સનો વ્યાપક ઉપયોગ થાય છે.
તે તમારા ઇનપુટ્સને સ્વચાલિત જવાબો સાથે પ્રતિસાદ આપે છે. તે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને જવાબોના ઘણા સ્વરૂપો જનરેટ કરે છે.
2. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર વાસ્તવિકતા બનવા પાછળનું પ્રાથમિક પરિબળ ડીપ લર્નિંગ છે.
એક મોડેલ બનાવવા માટે એક મિલિયન ડેટા સેટ સિસ્ટમમાં લોડ કરવામાં આવે છે, મશીનોને શીખવા માટે તાલીમ આપો, અને પછી સલામત વાતાવરણમાં તારણોનું મૂલ્યાંકન કરો.
ઉબેર કૃત્રિમ બુદ્ધિ પિટ્સબર્ગમાં લેબ્સ માત્ર ડ્રાઇવર વિનાની કારને વધુ સામાન્ય બનાવવાનો પ્રયાસ કરી રહી છે પરંતુ ડ્રાઇવરલેસ કારના ઉપયોગ સાથે ફૂડ ડિલિવરીની શક્યતાઓ જેવી અસંખ્ય સ્માર્ટ સુવિધાઓને એકીકૃત કરવાનો પણ પ્રયાસ કરી રહી છે.
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહન વિકાસ માટે સૌથી વધુ દબાણયુક્ત ચિંતા અણધારી ઘટનાઓ સાથે વ્યવહાર છે.
પરીક્ષણ અને અમલીકરણનું એક નિરંતર ચક્ર, જે ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની લાક્ષણિક છે, સલામત ડ્રાઇવિંગની ખાતરી આપે છે કારણ કે તે લાખો દૃશ્યોનો વધુને વધુ સંપર્ક કરે છે.
3. વર્ચ્યુઅલ સહાયક
વર્ચ્યુઅલ આસિસ્ટન્ટ્સ એ ક્લાઉડ-આધારિત પ્રોગ્રામ્સ છે જે કુદરતી ભાષાના વૉઇસ આદેશોને ઓળખે છે અને તમારા વતી વસ્તુઓ કરે છે.
Amazon Alexa, Cortana, Siri અને Google Assistant જેવા વર્ચ્યુઅલ સહાયકો સામાન્ય ઉદાહરણો છે.
તેમની સંભવિતતાનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવા માટે, તેમને ઇન્ટરનેટ-કનેક્ટેડ ઉપકરણોની જરૂર છે. જ્યારે સહાયકને આદેશ આપવામાં આવે છે, ત્યારે તે ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને અગાઉના એન્કાઉન્ટર્સના આધારે વધુ સારો અનુભવ આપવાનું વલણ ધરાવે છે.
4. મનોરંજન
Netflix, Amazon, YouTube અને Spotify જેવી કંપનીઓ તેમના ગ્રાહકોને તેમના અનુભવને સુધારવા માટે યોગ્ય મૂવી, ગીત અને વિડિયો સૂચનો પ્રદાન કરે છે.
આ બધા માટે ડીપ લર્નિંગ જવાબદાર છે.
ઓનલાઈન સ્ટ્રીમિંગ કંપનીઓ વ્યક્તિના બ્રાઉઝિંગ ઈતિહાસ, રુચિઓ અને પ્રવૃત્તિના આધારે ઉત્પાદન અને સેવાની ભલામણો પ્રદાન કરે છે.
ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ આપમેળે સબટાઈટલ બનાવવા અને સાયલન્ટ મૂવીમાં અવાજ ઉમેરવા માટે પણ વપરાય છે.
5. રોબોટિક્સ
ડીપ લર્નિંગ એ રોબોટ્સ વિકસાવવા માટે વ્યાપકપણે કાર્યરત છે જે માનવ જેવી નોકરીઓ કરી શકે છે.
ડીપ લર્નિંગ-સંચાલિત રોબોટ્સ તેમના માર્ગમાં અવરોધો શોધવા અને ઝડપથી તેમનો અભ્યાસક્રમ ગોઠવવા માટે રીઅલ-ટાઇમ અપડેટ્સનો ઉપયોગ કરે છે.
તેનો ઉપયોગ હોસ્પિટલો, ફેક્ટરીઓ, વેરહાઉસીસ, ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટ, ઉત્પાદન ઉત્પાદન વગેરેમાં વસ્તુઓના પરિવહન માટે થઈ શકે છે.
બોસ્ટન ડાયનેમિક્સ રોબોટ્સ જ્યારે માણસોને ધક્કો મારવામાં આવે છે ત્યારે તેમને પ્રતિક્રિયા આપે છે. તેઓ ડીશવોશર ખાલી કરી શકે છે, જ્યારે તેઓ પડી જાય ત્યારે તેઓ ઉભા થઈ શકે છે અને તેઓ વિવિધ પ્રકારની અન્ય પ્રવૃત્તિઓ કરી શકે છે.
6. સ્વાસ્થ્ય કાળજી
ડોકટરો ચોવીસ કલાક તેમના દર્દીઓ સાથે હોઈ શકતા નથી, પરંતુ એક વસ્તુ જે આપણે બધા હંમેશા આપણી સાથે હોય છે તે છે આપણા ફોન.
ડીપ લર્નિંગ તબીબી તકનીકોને સંભવિત આરોગ્યની ચિંતાઓને ઉજાગર કરવા માટે અમે કેપ્ચર કરેલી છબીઓ અને હિલચાલના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની પણ મંજૂરી આપે છે.
AI નો કોમ્પ્યુટર વિઝન પ્રોગ્રામ, ઉદાહરણ તરીકે, આ ડેટાનો ઉપયોગ દર્દીની મૂવમેન્ટ પેટર્નને અનુસરવા માટે તેમજ માનસિક સ્થિતિમાં ફેરફારની આગાહી કરવા માટે કરે છે.
ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ ફોટો અને બીજા ઘણા બધા ઉપયોગ કરીને ત્વચાના કેન્સરને ઓળખવા માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે.
7. નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ ટેક્નોલોજી વિકસાવવાથી રોબોટ્સ કોમ્યુનિકેશન્સ વાંચવા અને તેમાંથી અર્થ મેળવવા સક્ષમ બન્યા છે.
તેમ છતાં, અભિગમને વધુ સરળ બનાવી શકાય છે, જે રીતે શબ્દો જોડાય છે અને શબ્દસમૂહના અર્થ અથવા હેતુને અસર કરે છે તે ધ્યાનમાં લેવામાં નિષ્ફળ જાય છે.
ડીપ લર્નિંગ કુદરતી ભાષા પ્રોસેસરોને શબ્દસમૂહોમાં વધુ જટિલ પેટર્નને ઓળખવામાં અને વધુ સચોટ અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે.
8. કમ્પ્યુટર વિઝન
ડીપ લર્નિંગ એ નકલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે કે માનવ મન કેવી રીતે માહિતીની પ્રક્રિયા કરે છે અને પેટર્નને ઓળખે છે, તેને વિઝન-આધારિત AI એપ્લિકેશનને તાલીમ આપવા માટે એક આદર્શ પદ્ધતિ બનાવે છે.
તે સિસ્ટમ્સ ટેગ કરેલા ફોટો સેટ્સનો ઉત્તરાધિકાર લઈ શકે છે અને તેનો ઉપયોગ કરીને એરોપ્લેન, ચહેરા અને શસ્ત્રો જેવી વસ્તુઓને ઓળખવાનું શીખી શકે છે. ડીપ લર્નિંગ મોડલ.
ડીપ લર્નિંગ ઇન એક્શન
તમને ગમતા ગીતોની ભલામણ કરતી તમારી મનપસંદ મ્યુઝિક સ્ટ્રીમિંગ સેવા સિવાય, ડીપ લર્નિંગ લોકોનું જીવન કેવી રીતે બદલી રહ્યું છે?
ડીપ લર્નિંગ, તે તારણ આપે છે, એપ્લિકેશનની વિશાળ શ્રેણીમાં તેનો માર્ગ બનાવી રહ્યું છે. કોઈપણ જે ફેસબુકનો ઉપયોગ કરે છે તે જોશે કે જ્યારે તમે નવી છબીઓ પોસ્ટ કરો છો, ત્યારે સામાજિક સાઇટ વારંવાર તમારા મિત્રોને ઓળખે છે અને ટેગ કરે છે.
ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ સિરી, કોર્ટાના, એલેક્સા અને Google Now જેવા ડિજિટલ સહાયકો દ્વારા કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને વાણી ઓળખ માટે થાય છે.
રીઅલ-ટાઇમ અનુવાદ Skype દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે. ઘણી ઈમેઈલ સેવાઓ ઈનબોક્સમાં પહોંચતા પહેલા સ્પામ સંદેશાઓ શોધવાની તેમની ક્ષમતામાં આગળ વધી ગઈ છે.
PayPal એ કપટપૂર્ણ ચુકવણીઓને રોકવા માટે ઊંડા શિક્ષણનો ઉપયોગ કર્યો છે. કેમફાઇન્ડ, ઉદાહરણ તરીકે, તમને કોઈપણ ઑબ્જેક્ટનો ફોટો લેવાની મંજૂરી આપે છે અને, મોબાઇલ વિઝ્યુઅલ સર્ચ તકનીકનો ઉપયોગ કરીને, તે શું છે તે નક્કી કરો.
ખાસ કરીને Google દ્વારા ઉકેલો પ્રદાન કરવા માટે ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે. Google ડીપમાઇન્ડ દ્વારા વિકસિત કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ AlphaGo એ વર્તમાન ગો ચેમ્પિયન્સને હરાવી દીધા છે.
ડીપમાઇન્ડ દ્વારા વિકસિત વેવનેટ, વર્તમાનમાં ઉપલબ્ધ સ્પીચ સિસ્ટમ કરતાં વધુ કુદરતી લાગે તેવી સ્પીચ બનાવી શકે છે. મૌખિક અને પાઠ્ય ભાષાઓનો અનુવાદ કરવા માટે, Google અનુવાદ ઊંડા શિક્ષણ અને ચિત્ર ઓળખનો ઉપયોગ કરે છે.
ગૂગલ પ્લેનેટનો ઉપયોગ કરીને કોઈપણ ફોટો ઓળખી શકાય છે. AI એપ્લીકેશન વિકસાવવામાં મદદ કરવા માટે, Google એ બનાવ્યું ટેન્સરફ્લો ડીપ લર્નિંગ સોફ્ટવેર ડેટાબેઝ.
ડીપ લર્નિંગનું ભવિષ્ય
ટેક્નોલોજીની ચર્ચા કરતી વખતે ડીપ લર્નિંગ એ અનિવાર્ય વિષય છે. કહેવાની જરૂર નથી કે ડીપ લર્નિંગ એ ટેક્નોલોજીના સૌથી નિર્ણાયક તત્વોમાંના એક તરીકે વિકસિત થયું છે.
AI, ડીપ લર્નિંગ, મશીન લર્નિંગ વગેરે જેવી ટેક્નોલોજીમાં રસ ધરાવતી સંસ્થાઓ જ હતી. વ્યક્તિઓ પણ, ટેક્નોલોજીના આ તત્વમાં, ખાસ કરીને ઊંડા શિક્ષણમાં રસ દાખવી રહ્યા છે.
ઊંડું શિક્ષણ આટલું ધ્યાન આકર્ષિત કરી રહ્યું છે તેના ઘણા કારણોમાંનું એક એ છે કે આગાહીની સચોટતામાં સુધારો કરવાની સાથે સાથે વધુ સારા ડેટા-આધારિત નિર્ણયોને મંજૂરી આપવાની તેની ક્ષમતા છે.
ડીપ લર્નિંગ ડેવલપમેન્ટ ટૂલ્સ, લાઇબ્રેરીઓ અને ભાષાઓ થોડા વર્ષોમાં કોઈપણ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ ટૂલકીટના નિયમિત ઘટકો બની શકે છે.
આ વર્તમાન ટૂલ સેટ્સ નવા મોડલની સરળ ડિઝાઇન, સેટઅપ અને તાલીમ માટે માર્ગ મોકળો કરશે.
શૈલી પરિવર્તન, ઓટો-ટેગિંગ, સંગીત રચના, અને અન્ય કાર્યો આ કુશળતા સાથે કરવા માટે ખૂબ સરળ હશે.
ઝડપી કોડિંગની માંગ ક્યારેય વધારે નથી.
ડીપ લર્નિંગ ડેવલપર્સ વધુને વધુ એકીકૃત, ખુલ્લા, ક્લાઉડ-આધારિત વિકાસ વાતાવરણનો ઉપયોગ કરશે જે ભવિષ્યમાં ઑફ-ધ-શેલ્ફ અને પ્લગેબલ એલ્ગોરિધમ લાઇબ્રેરીઓની વિશાળ શ્રેણીને ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ઊંડું શિક્ષણ ખૂબ જ ઉજ્જવળ ભવિષ્ય ધરાવે છે!
એનો ફાયદો મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક તે એ છે કે તે વિજાતીય ડેટાની મોટી માત્રા સાથે વ્યવહાર કરવામાં શ્રેષ્ઠ છે (આપણા મગજને દરેક સમય સાથે વ્યવહાર કરવો પડે છે તે વિશે વિચારો).
આ ખાસ કરીને આપણા શક્તિશાળી સ્માર્ટ સેન્સર્સના યુગમાં સાચું છે, જે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા એકત્રિત કરી શકે છે. પરંપરાગત કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમો ઘણા બધા ડેટામાંથી તારણો કાઢવા, વર્ગીકૃત કરવા અને મેળવવા માટે સંઘર્ષ કરી રહી છે.
ઉપસંહાર
ડીપ લર્નિંગ સત્તા મોટાભાગના આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) સોલ્યુશન્સ જે ઓટોમેશન અને એનાલિટીકલને સુધારી શકે છે પ્રક્રિયાઓ.
મોટાભાગની વ્યક્તિઓ જ્યારે ઈન્ટરનેટ અથવા તેમના મોબાઈલ ફોનનો ઉપયોગ કરે છે ત્યારે દરરોજ ડીપ લર્નિંગના સંપર્કમાં આવે છે.
ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ YouTube વીડિયો માટે સબટાઈટલ બનાવવા માટે થાય છે. ફોન અને સ્માર્ટ સ્પીકર્સ પર વૉઇસ રેકગ્નિશન કરો.
છબીઓ માટે ચહેરાની ઓળખ આપો અને અન્ય ઘણા ઉપયોગો વચ્ચે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલને મંજૂરી આપો.
અને, જેમ કે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને શિક્ષણવિદો વધુને વધુ જટિલતાનો સામનો કરે છે ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને ડીપ લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ, આ પ્રકારની કૃત્રિમ બુદ્ધિ આપણા રોજિંદા જીવનનો વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ ભાગ બની જશે.
એક જવાબ છોડો