गहन अधिगम
में कंप्यूटर डेटा से प्रतिरूप सीखता है। सामान्यतः इसकी प्रक्रिया निम्नलिखित चरणों
में पूरी होती है।
1
डेटा संग्रह
चित्र, पाठ, ध्वनि या संख्यात्मक डेटा
2
डेटा का
पूर्व-प्रसंस्करण
सफाई, सामान्यीकरण और उपयुक्त प्रारूप
में परिवर्तन
3
तंत्रिका
नेटवर्क में प्रविष्टि
डेटा इनपुट
परत से नेटवर्क में प्रवेश करता है
4
प्रशिक्षण (Training)
विभिन्न
परतें विशेषताएँ और प्रतिरूप सीखती हैं
5
त्रुटि
और भारों में सुधार
Loss function तथा backpropagation से सुधार
6
परीक्षण
और अनुमान
नए डेटा
पर परिणाम या भविष्यवाणी
उदाहरण:
हिंदी में भाव-वर्गीकरण
मान लीजिए
कि हमें यह पहचानना है कि कोई हिंदी वाक्य सकारात्मक है या नकारात्मक।
·
इनपुट: “यह फिल्म बहुत अच्छी है।”
·
प्रशिक्षण: मॉडल पहले से लेबल किए गए अनेक वाक्यों से भाषा के प्रतिरूप
सीखता है।
·
विश्लेषण: मॉडल शब्दों, उनके संदर्भ और वाक्य की संरचना से संबंधित संकेतों
का उपयोग करता है।
·
आउटपुट: सकारात्मक भावना।
हालाँकि, “फिल्म अच्छी नहीं है”
जैसे वाक्य में नकारात्मकता पहचानने के लिए केवल “अच्छी” शब्द को पहचानना पर्याप्त नहीं है। संदर्भ और
शब्दों के पारस्परिक संबंध को समझना आवश्यक है। गहन अधिगम की तकनीकें इस प्रकार के
जटिल प्रतिरूप सीखने में उपयोगी होती हैं।
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