डीप लर्निंग मार्केट रिसर्च

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का हिस्सा है। डीप लर्निंग का लक्ष्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को और अधिक स्मार्ट बनाना है। यह मानव मस्तिष्क के सीखने के तरीके की नकल करके ऐसा करता है। मानव मस्तिष्क में तंत्रिका नेटवर्क होते हैं जो हमें दुनिया से प्राप्त जानकारी को संसाधित करने में मदद करते हैं। डीप लर्निंग में, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की तीन या अधिक परतें होती हैं। परतें कंप्यूटर को अधिक डेटा संसाधित करने की अनुमति देती हैं। कंप्यूटर उदाहरणों से "सीखने" के लिए डेटा का उपयोग करता है। इस प्रकार, वे बेहतर भविष्यवाणियां करेंगे, जिससे अधिक सही परिणाम प्राप्त होंगे।

डीप लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?

आज कंप्यूटर पर पहले से कहीं ज़्यादा ज़िम्मेदारी है। भविष्य में, हमारे जीवन में उनकी भूमिका और भी बढ़ जाएगी। उदाहरण के लिए, हम अपने लिए शेड्यूल बनाने के लिए मशीनों पर भरोसा करते हैं। साथ ही, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी के बारे में बैंकों को सचेत करने के लिए भी। कंपनियाँ सेल्फ़-ड्राइविंग कार भी बना रही हैं और मशीनों को लोगों पर काम करना सिखा रही हैं। इसलिए, ऐसे AI का होना ज़रूरी है जो पिछली बातचीत से सीख सकें और उन्हें कम मानवीय हस्तक्षेप की ज़रूरत हो।

डीप लर्निंग में कुछ प्रमुख नौकरियां इस प्रकार हैं

• अनुसंधान विश्लेषक
• डेटा वैज्ञानिक
• डेटा इंजीनियर
• अनुप्रयुक्त वैज्ञानिक
• सॉफ्टवेयर इंजीनियर

व्यवसायों को डीप लर्निंग की आवश्यकता क्यों है?

धोखाधड़ी से सुरक्षा करता है

कई व्यवसाय अपनी ज़रूरी जानकारी ऑनलाइन रखते हैं क्योंकि इससे कंपनी और क्लाइंट की जानकारी सुरक्षित रहती है। लेकिन वे अभी भी धोखाधड़ी जैसे साइबर हमलों के लिए खुले हैं। इस धोखाधड़ी से कंपनी को पैसे का नुकसान हो सकता है। इससे कंपनी की छवि भी खराब हो सकती है और उन्हें क्लाइंट खोने पड़ सकते हैं।

डीप लर्निंग एआई की मदद से कंप्यूटर असामान्य गतिविधि को नोटिस करता है। एआई द्वारा धोखाधड़ी का पता लगाने के बाद, यह भविष्य में इसे रोकने के तरीके सुझा सकता है।

वर्तमान डेटा देता है

कंपनी को प्रभावित करने वाला डेटा परिवर्तनशील है। यह अक्सर और तेज़ी से बदलता रहता है। इन परिवर्तनों के साथ तालमेल बनाए रखने से कंपनियों को वैश्विक बाज़ार में प्रतिस्पर्धा करने में मदद मिलती है। लेकिन, AI के बिना ऐसा करना मुश्किल होगा। डीप लर्निंग डेटा लेता है और उसे कंपनी के लिए उपयोगी जानकारी में बदल देता है। इस प्रकार, व्यवसाय के मालिक जानकारी का उपयोग चुनाव करने के लिए करेंगे। बेशक, इन विकल्पों से कंपनी को फ़ायदा होना चाहिए।

डीप लर्निंग की सफलता के लिए प्रमुख कारक

बहुत सारा डेटा

अगर कोई कंपनी अपनी साइट या ऐप के लिए AI का इस्तेमाल करना चाहती है, तो उसे मशीन को प्रशिक्षित करना होगा। यह “प्रशिक्षण” उसे उस डेटा को नोटिस करना और समझना सिखाता है जिसे वह प्रोसेस करेगा। इसलिए, अगर कंपनी डीप लर्निंग का इस्तेमाल करना चुनती है, तो इंजीनियरों को बहुत सारा डेटा इस्तेमाल करना होगा।

इसके अतिरिक्त, इसका उद्देश्य एक कुशल एआई बनाना है जो मानव मस्तिष्क की तरह काम करता है। इस प्रकार, मशीन को उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा भी मिलना चाहिए, जिसे उसे एनोटेट करना होगा। एनोटेशन प्रक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि डेटा कंप्यूटर के लिए समझने और उपयोग करने के लिए सुलभ हो।

डेवलपर के साथ काम करें

हालाँकि कंपनी AI का निर्माण नहीं कर रही है, लेकिन वे इसका हर समय उपयोग करेंगे। इसलिए, उन्हें डेवलपर के साथ मिलकर काम करना चाहिए। यदि तकनीशियन अकेले काम करते हैं, तो AI बहुत जटिल हो सकता है। लेकिन, जब वे एक साथ काम करते हैं, तो वे तय कर सकते हैं कि ML किन समस्याओं का समाधान करेगा। यह सहयोग भविष्य में AI का उपयोग करना आसान बना देगा।

धैर्य रखें

मस्तिष्क की तरह काम करने वाला AI बनाना आसान नहीं है। यह संभावना नहीं है कि यह प्रक्रिया पहली बार में ही सही हो जाएगी। कंपनियों को यह याद रखना चाहिए कि विचार करने के लिए कई कारक हैं। इसलिए, उन्हें परीक्षण और त्रुटि के साथ सब ठीक होना चाहिए। सही AI सिस्टम बनाने में समय लगता है।

डीप लर्निंग के बारे में

फोकस समूह और साक्षात्कार कंपनी को यह तय करने में मदद करेंगे कि उन्हें डीप लर्निंग की आवश्यकता क्यों है। सर्वेक्षण शोध करने का एक और तरीका है। सर्वेक्षण उपभोक्ताओं को डीप लर्निंग के बारे में जानकारी देगा। इससे इस तरह की मशीन लर्निंग पर उनके विचार भी जाने जाएँगे।

यह कहना सुरक्षित है कि डीप लर्निंग व्यवसाय का भविष्य है। लेकिन प्रत्येक कंपनी को इसे जोड़ने से पहले अपना होमवर्क करने की आवश्यकता है। इसलिए कंपनियों को गुणात्मक और मात्रात्मक शोध करने की आवश्यकता है। शोध से कंपनी को मशीन प्रशिक्षण के लिए सर्वोत्तम डेटा के बारे में जानकारी मिलेगी।