गहन अधिगम (Deep Learning) की प्रमुख तकनीकें

 

1. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)

CNN का उपयोग मुख्यतः चित्रों और दृश्य डेटा के विश्लेषण में किया जाता है। यह स्थानीय विशेषताओं, जैसे किनारों, आकृतियों और वस्तुओं के प्रतिरूपों को सीख सकता है।

उदाहरण: चेहरा पहचानना, चिकित्सा चित्रों का विश्लेषण और वस्तु पहचान।

2.  रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN)

RNN क्रमिक डेटा, जैसे वाक्य में शब्दों के अनुक्रम या समय के साथ बदलते संकेतों, को संसाधित करने के लिए विकसित किए गए। इनके पारंपरिक रूप लंबे अनुक्रमों में निर्भरता सीखने में कठिनाई अनुभव कर सकते हैं।

उदाहरण: भाषा मॉडलिंग, समय-श्रृंखला विश्लेषण और क्रमिक डेटा का पूर्वानुमान।

3.  लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM)

LSTM, RNN का एक प्रकार है। इसकी विशेष संरचना लंबे अनुक्रमों में उपयोगी जानकारी को बनाए रखने और अप्रासंगिक जानकारी को छोड़ने में सहायता करती है।

उदाहरण: वाक्य अनुक्रमों का विश्लेषण और वाक् पहचान के कुछ पारंपरिक मॉडल।

4.  ट्रांसफॉर्मर (Transformer)

ट्रांसफॉर्मर स्व-अटेंशन (Self-Attention) तंत्र का उपयोग करके अनुक्रम में अलग-अलग शब्दों या टोकनों के बीच संबंधों का आकलन करता है। इस तकनीक ने आधुनिक भाषा मॉडलों और अनेक बहुआयामी AI प्रणालियों के विकास में महत्त्वपूर्ण भूमिका निभाई है।

उदाहरण: GPT-प्रकार के भाषा मॉडल, BERT, मशीन अनुवाद और पाठ-सारांश।

5. जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GAN)

GAN में दो नेटवर्क होते हैं—जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर। जनरेटर कृत्रिम नमूने बनाता है, जबकि डिस्क्रिमिनेटर वास्तविक और कृत्रिम नमूनों में अंतर करने का प्रयास करता है।

उदाहरण: कृत्रिम चित्र निर्माण और कुछ प्रकार के डेटा संवर्धन।

ये तकनीकें परस्पर प्रतिस्पर्धी ही नहीं हैं; कई आधुनिक प्रणालियों में अलग-अलग तकनीकों का संयोजन भी किया जाता है।