లోతైన అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక కృత్రిమ మేధస్సు ఫంక్షన్, ఇది డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఉపయోగం కోసం నమూనాలను రూపొందించడంలో మానవ మెదడు యొక్క పనితీరును అనుకరిస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) లోని మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి, ఇది నిర్మాణాత్మకమైన లేదా లేబుల్ చేయని డేటా నుండి పర్యవేక్షించబడని నెట్‌వర్క్‌లను కలిగి ఉంటుంది. డీప్ న్యూరల్ లెర్నింగ్ లేదా డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అని కూడా అంటారు.
డీప్ లెర్నింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది
లోతైన అభ్యాసం డిజిటల్ యుగంతో కలిసి అభివృద్ధి చెందింది, ఇది అన్ని రూపాల్లో మరియు ప్రపంచంలోని ప్రతి ప్రాంతం నుండి డేటా యొక్క పేలుడును తెచ్చిపెట్టింది. పెద్ద డేటా అని పిలువబడే ఈ డేటా సోషల్ మీడియా, ఇంటర్నెట్ సెర్చ్ ఇంజన్లు, ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫాంలు మరియు ఆన్‌లైన్ సినిమా వంటి వాటి నుండి తీసుకోబడింది. ఈ అపారమైన డేటాను సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ వంటి ఫిన్‌టెక్ అనువర్తనాల ద్వారా పంచుకోవచ్చు.
ఏదేమైనా, సాధారణంగా నిర్మాణాత్మకంగా లేని డేటా చాలా విస్తృతమైనది, మానవులు దానిని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు దశాబ్దాలు పట్టవచ్చు. ఈ సమాచార సంపదను విప్పుట వలన ఏర్పడే నమ్మశక్యం కాని సామర్థ్యాన్ని కంపెనీలు గ్రహిస్తాయి మరియు స్వయంచాలక మద్దతు కోసం AI వ్యవస్థలకు ఎక్కువగా అనుగుణంగా ఉంటాయి.
లోతైన అభ్యాసం చాలావరకు నిర్మాణాత్మకమైన డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది, ఇది సాధారణంగా మానవులను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి దశాబ్దాలు పడుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ వెర్సస్ మెషిన్ లెర్నింగ్
పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ AI పద్ధతుల్లో ఒకటి మెషిన్ లెర్నింగ్, స్వీయ-అనుకూల అల్గోరిథం, ఇది మెరుగైన విశ్లేషణ మరియు అనుభవంతో లేదా కొత్తగా జోడించిన డేటాతో నమూనాలను పొందుతుంది.
ఒక డిజిటల్ చెల్లింపుల సంస్థ తన వ్యవస్థలో మోసం సంభవించినట్లు లేదా సంభావ్యతను గుర్తించాలనుకుంటే, అది ఈ ప్రయోజనం కోసం యంత్ర అభ్యాస సాధనాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. కంప్యూటర్ మోడల్‌లో నిర్మించిన గణన అల్గోరిథం డిజిటల్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో జరిగే అన్ని లావాదేవీలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, డేటా సెట్‌లోని నమూనాలను కనుగొంటుంది మరియు నమూనా ద్వారా కనుగొనబడిన ఏదైనా క్రమరాహిత్యాన్ని ఎత్తి చూపుతుంది.
మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి డీప్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియను నిర్వహించడానికి కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క క్రమానుగత స్థాయిని ఉపయోగిస్తుంది. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు వలె నిర్మించబడ్డాయి, న్యూరాన్ నోడ్‌లు వెబ్ వలె కలిసి కనెక్ట్ చేయబడతాయి. సాంప్రదాయిక ప్రోగ్రామ్‌లు డేటాతో సరళ పద్ధతిలో విశ్లేషణను నిర్మిస్తుండగా, లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థల యొక్క క్రమానుగత పనితీరు యంత్రాలను సరళమైన విధానంతో ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
మోసం లేదా మనీలాండరింగ్‌ను గుర్తించే సాంప్రదాయిక విధానం లావాదేవీల మొత్తంపై ఆధారపడవచ్చు, అయితే లోతైన అభ్యాస నాన్ లీనియర్ టెక్నిక్‌లో సమయం, భౌగోళిక స్థానం, ఐపి చిరునామా, చిల్లర రకం మరియు మోసపూరిత కార్యకలాపాలకు సూచించే ఇతర ఫీచర్లు ఉంటాయి.. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క మొదటి పొర లావాదేవీ మొత్తం వంటి ముడి డేటా ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు దానిని తదుపరి పొరకు అవుట్‌పుట్‌గా పంపుతుంది. రెండవ పొర మునుపటి పొర యొక్క సమాచారాన్ని యూజర్ యొక్క IP చిరునామా వంటి అదనపు సమాచారాన్ని చేర్చడం ద్వారా ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు దాని ఫలితంపై వెళుతుంది.
తదుపరి పొర రెండవ పొర యొక్క సమాచారాన్ని తీసుకుంటుంది మరియు భౌగోళిక స్థానం వంటి ముడి డేటాను కలిగి ఉంటుంది మరియు యంత్రం యొక్క నమూనాను మరింత మెరుగ్గా చేస్తుంది. ఇది న్యూరాన్ నెట్‌వర్క్ యొక్క అన్ని స్థాయిలలో కొనసాగుతుంది.
కీ టేకావేస్
- డీప్ లెర్నింగ్ అనేది నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఉపయోగం కోసం డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో మానవ మెదడు యొక్క పనితీరును అనుకరించే AI ఫంక్షన్. డీప్ లెర్నింగ్ AI నిర్మాణాత్మకమైన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా నుండి నేర్చుకోగలదు. డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపసమితి, ఉపయోగించవచ్చు మోసం లేదా మనీలాండరింగ్‌ను గుర్తించడంలో సహాయపడటానికి.
డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉదాహరణ
యంత్ర అభ్యాసంతో పైన పేర్కొన్న మోసం గుర్తింపు వ్యవస్థను ఉపయోగించి, లోతైన అభ్యాస ఉదాహరణను సృష్టించవచ్చు. మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ ఒక వినియోగదారు పంపే లేదా స్వీకరించే డాలర్ల సంఖ్య చుట్టూ నిర్మించిన పారామితులతో ఒక నమూనాను సృష్టించినట్లయితే, లోతైన అభ్యాస పద్ధతి యంత్ర అభ్యాసం అందించే ఫలితాలపై నిర్మించడం ప్రారంభించవచ్చు.
దాని న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క ప్రతి పొర దాని మునుపటి పొరపై చిల్లర, పంపినవారు, వినియోగదారు, సోషల్ మీడియా ఈవెంట్, క్రెడిట్ స్కోరు, IP చిరునామా మరియు ఇతర లక్షణాల హోస్ట్‌తో నిర్మించబడుతుంది, ఇది మానవుడు ప్రాసెస్ చేస్తే కలిసి కనెక్ట్ కావడానికి సంవత్సరాలు పట్టవచ్చు. ఉండటం. డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు అన్ని లావాదేవీల నుండి నమూనాలను సృష్టించడానికి మాత్రమే శిక్షణ ఇవ్వబడతాయి, కానీ ఒక నమూనా మోసపూరిత దర్యాప్తు అవసరాన్ని సూచిస్తున్నప్పుడు కూడా తెలుసు. తుది పొర ఒక విశ్లేషకుడికి సిగ్నల్‌ను ప్రసారం చేస్తుంది, అతను పెండింగ్‌లో ఉన్న అన్ని పరిశోధనలు ఖరారయ్యే వరకు వినియోగదారు ఖాతాను స్తంభింపజేయవచ్చు.
డీప్ లెర్నింగ్ అన్ని పరిశ్రమలలో వివిధ పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఇమేజ్ రికగ్నిషన్‌ను ఉపయోగించే వాణిజ్య అనువర్తనాలు, వినియోగదారు సిఫార్సు అనువర్తనాలతో ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు కొత్త రోగాల కోసం drugs షధాలను తిరిగి ఉపయోగించుకునే అవకాశాన్ని అన్వేషించే వైద్య పరిశోధన సాధనాలు లోతైన అభ్యాస విలీనానికి కొన్ని ఉదాహరణలు.
ఫాస్ట్ ఫాక్ట్
ఎలక్ట్రానిక్స్ తయారీదారు పానాసోనిక్ కంప్యూటర్ దృష్టికి సంబంధించిన లోతైన అభ్యాస సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు పరిశోధనా కేంద్రాలతో కలిసి పనిచేస్తున్నారు.
