Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है?

क्या आप जानते है Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है अगर नहीं तो आज के इस पोस्ट में हम जानेंगे Machine Learning और Deep Learning किसे कहते है और What is the Difference Between Machine Learning and Deep Learning in Hindi की Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है?

Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है?

Machine Learning और Deep Learning एक दूसरे से काफी संबंधित शब्द हैं लेकिन फिर भी दोनों के बीच काफी अंतर है। अगर दोनों के बीच के मुख्य अंतर की बात की जाए तो यह है कि मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकता है और प्रेडिक्शन या निर्णय ले सकता है। दूसरी ओर, डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों को मॉडल करने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका (neural) नेटवर्क का उपयोग करता है।

Key Difference Between Machine Learning and Deep Learning in Hindi-मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर

  1. Definition: मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सबफील्ड है जो एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकता है और प्रेडिक्शन या निर्णय ले सकता है, जबकि डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबफील्ड है जो इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों को मॉडल करने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।
  2. Approach: प्रेडिक्शन या निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग विभिन्न एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करता है दूसरी ओर, डीप लर्निंग मुख्य रूप से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है जो डेटा में पैटर्न और संबंधों को स्वचालित रूप से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  3. Layer depth: मशीन लर्निंग मॉडल में आमतौर पर केवल कुछ परतों के साथ उथला आर्किटेक्चर होता है, जबकि डीप लर्निंग मॉडल में कई परतों के साथ बहुत गहरा आर्किटेक्चर होता है।
  4. Computational resources: डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रसंस्करण शक्ति और मेमोरी सहित कम्प्यूटेशनल संसाधनों की एक महत्वपूर्ण मात्रा की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर मशीन लर्निंग मॉडल आमतौर पर कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
  5. Applications: मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों में कई तरह के एप्लिकेशन हैं, जिनमें इमेज रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और रिकमेंडेशन सिस्टम शामिल हैं। हालाँकि, डीप लर्निंग उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, जिन्हें इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों के मॉडलिंग की आवश्यकता होती है, जैसे कि छवि वर्गीकरण और वाक् पहचान।

इसके अलावा भी Machine Learning और Deep Learning में कुछ महत्वपूर्ण अंतर है जिनके बारे में हम विस्तार पूर्वक नीचे चर्चा करेंगे लेकिन उससे पहले हम Machine Learning और Deep Learning किसे कहते है इसको और अच्छे से समझ लेते है।

What is Machine Learning in Hindi-मशीन लर्निंग किसे कहते है?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक उपक्षेत्र है जो डेटा से करने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल (statistical models) के विकास पर केंद्रित है। इसका उद्देश्य प्रेडिकशन की प्रक्रिया को स्वचालित करना है, कंप्यूटर को ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना निर्णय लेने और कार्रवाई करने में सक्षम बनाना है।

मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम और मॉडल को भविष्य की घटनाओं के बारे में प्रेडिकशन करने या डेटा को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। एल्गोरिदम लगातार डेटा से सीखते हैं और समय के साथ उनकी सटीकता में सुधार करते हैं। मशीन लर्निंग का लक्ष्य ऐसे मॉडल का निर्माण करना है जो नए डेटा को सामान्यीकृत कर सके, जिसका अर्थ है कि वे सटीक प्रेडिकशन कर सकते हैं, भले ही उन्होंने पहले समान डेटा नहीं देखा हो।

मशीन लर्निंग के कई प्रकार हैं, जिनमें सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं।

  1. सुपरवाइज्ड लर्निंग- सुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथम को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां सही आउटपुट ज्ञात होते हैं।
  2. अनसुपरवाइज्ड लर्निंग- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथ्म को बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है और डेटा में पैटर्न खोजने की कोशिश करता है।
  3. सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग-सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथम को लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

मशीन लर्निंग के विभिन्न क्षेत्रों में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें इमेज और Speechrecognition, natural language processing, marketing, finance, healthcare और रोबोटिक्स शामिल हैं। बड़ी मात्रा में डेटा की बढ़ती उपलब्धता और कंप्यूटिंग शक्ति की तीव्र प्रगति के साथ, मशीन लर्निंग संगठनों के लिए insights  निकालने और सूचित निर्णय लेने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बनता जा रहा है।

What is Deep Learning in Hindi-डीप लर्निंग किसे कहते है?

डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों को मॉडल करने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

डीप लर्निंग एल्गोरिदम को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण द्वारा डेटा में पैटर्न और संबंधों को स्वचालित रूप से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक डीप लर्निंग मॉडल में कई परतें इसे डेटा में तेजी से जटिल संबंधों को सीखने और मॉडल करने की अनुमति देती हैं। यह डीप लर्निंग मॉडल को इमेज रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और स्पीच रिकग्निशन जैसे कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर अत्यधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है।

डीप लर्निंग और पारंपरिक मशीन सीखने के तरीकों के बीच प्रमुख अंतर मॉडल की परत की गहराई है। डीप लर्निंग मॉडल में आमतौर पर कई परतें होती हैं, जिससे वे डेटा में जटिल संबंधों को मॉडल कर सकते हैं। इसके विपरीत, पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में आमतौर पर केवल कुछ परतें होती हैं, जिससे वे जटिल संबंधों के मॉडलिंग में कम प्रभावी हो जाते हैं।

डीप लर्निंग और पारंपरिक मशीन लर्निंग के बीच एक और महत्वपूर्ण अंतर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधन हैं। डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण शक्ति और मेमोरी की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन इस निवेश के परिणामस्वरूप अत्यधिक सटीक मॉडल बन सकते हैं जो पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर वॉयस-नियंत्रित आभासी सहायकों तक, कई प्रकार के अनुप्रयोगों में डीप लर्निंग का उपयोग किया गया है, और आने वाले वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के कई क्षेत्रों में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है।

Comparison Table Difference Between Machine Learning and Deep Learning in Hindi

अभी तक ऊपर हमने जाना की Machine Learning और Deep Learning किसे कहते है अगर आपने ऊपर दी गयी सारी चीजे ध्यान से पढ़ी है तो आपको Machine Learning और Deep Learning के बीच क्या अंतर है इसके बारे में अच्छे से पता चल गया होगा।

अगर आपको अब भी Machine Learning और Deep Learning क्या होता है और इसमें क्या अंतर है इसको समझने में में कोई कन्फ़्युशन है तो अब हम आपको इनके बीच के कुछ महत्वपूर्ण अंतर नीचे बताने जा रहे है।

Feature Machine Learning Deep Learning
Definition A subfield of artificial intelligence focused on building algorithms that can automatically learn patterns and relationships in data A subfield of machine learning that uses artificial neural networks with multiple layers to automatically learn patterns and relationships in large amounts of complex data
Approaches Includes a range of approaches, including supervised and unsupervised learning, reinforcement learning, and semi-supervised learning Typically uses supervised learning and unsupervised learning, but can also incorporate reinforcement learning and semi-supervised learning
Data Requirements Can work well with limited data, but performance may be limited with complex, large datasets Often requires large amounts of data to achieve optimal performance
Model Complexity Models can be simple or complex, but may struggle to accurately model complex relationships in data Models can be highly complex, allowing for accurate modeling of complex relationships in data
Computational Resources Can be computationally intensive, but typically requires less computational resources compared to deep learning Typically requires large amounts of computational resources, but is capable of achieving higher accuracy in data modeling

Conclusion

आज के इस पोस्ट में हमने जाना की Machine Learning और Deep Learning किसे कहते है और Difference Between Machine Learning and Deep Learning in Hindi की Machine Learning और Deep Learning में क्या अंतर है।

सारांश में, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपक्षेत्र हैं, वे अपने दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल संसाधनों और उन समस्याओं के प्रकारों में भिन्न हैं, जिन्हें हल करने के लिए वे सबसे उपयुक्त हैं।

मुझे आशा है की आपको इस पोस्ट के माध्यम से Machine Learning और Deep Learning के बारे में अच्छी जानकारी मिली होगी और अब आप आसानी से इन दोनों के बीच के अंतर के बारे में बता सकते है।

Ravi Giri
Ravi Girihttp://hinditechacademy.com/
नमस्कार दोस्तों, मै रवि गिरी Hindi Tech Academy का संस्थापक हूँ, मुझे पढ़ने और लिखने का काफी शौख है और इसीलिए मैंने इस ब्लॉग को बनाया है ताकि हर रोज एक नयी चीज़ के बारे में अपने ब्लॉग पर लिख कर आपके समक्ष रख सकू।

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