گہری سیکھنے اور مشین سیکھنے کے مابین اہم فرق کیا ہے؟


جواب 1:

گہری لرننگ ایک خاص قسم کی مشین لرننگ ہے جس کا تعلق دماغ کے ڈھانچے اور فنکشن سے متاثر الگورتھم سے ہوتا ہے جسے مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کہتے ہیں۔ آج کل تمام ہائپ کے ساتھ ، گہری سیکھنے پر زیادہ توجہ دی جارہی ہے۔

مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کی ایک ایسی ایپلی کیشن ہے جو سسٹمز کو بغیر کسی پروگرام کے خود بخود سیکھنے اور تجربے سے بہتر بنانے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ مشین لرننگ کمپیوٹر پروگراموں کی نشوونما پر مرکوز ہے جو ڈیٹا تک رسائی حاصل کرسکتی ہے اور اسے خود سیکھنے میں استعمال کرسکتی ہے۔

گہری سیکھنے اور مشین لرننگ کے مابین اہم فرق اس کا عمل درآمد ہے کیونکہ اعداد و شمار کی مقدار میں اضافہ ہوتا ہے۔ گہری سیکھنے والے الگورتھم کو اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے ، یہی وجہ ہے کہ جب ڈیٹا چھوٹا ہوتا ہے تو وہ الگورتھم بہتر کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کرتے ہیں۔ دوسری طرف ، مشین سیکھنے کے الگورتھم اپنے اعلی معیار کے اصولوں کے ساتھ اس صورتحال میں جیت جاتے ہیں۔

گہری سیکھنے الگورتھم اعلی حد تک مشینوں پر زیادہ انحصار کرتے ہیں ، مشین لرننگ الگورتھم سے موازنہ کریں ، کیونکہ گہری سیکھنے والے الگورتھم کی ضروریات میں جی پی یو شامل ہیں جو اس کے کام کا لازمی جزو ہیں۔ مشین لرننگ کم اختتام مشینوں پر کام کر سکتی ہے ، زیادہ تر لاگو خصوصیات میں کسی ماہر کو پہچاننے کی ضرورت ہے اور پھر ڈومین اور ڈیٹا کی قسم کے مطابق ہاتھ سے کوڈڈ کیا جانا چاہئے۔

گہری سیکھنے الگورتھم اعداد و شمار سے اعلی سطح کی خصوصیات لینے کی کوشش کرتے ہیں۔ یہ ڈیپ لرننگ کا ایک انتہائی مخصوص حصہ ہے اور مشین لرننگ سے ایک اہم قدم ہے۔ لہذا ، گہری سیکھنے سے ہر مسئلے کے لئے نئی خصوصیت کے ایکسٹریکٹر تیار کرنے کا کام کم ہوجاتا ہے۔

عام طور پر ، گہری سیکھنے کے الگورتھم کی تربیت میں کافی وقت لگتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ گہری سیکھنے والے الگورتھم میں بہت سارے پیرامیٹرز موجود ہیں کہ ان کی تربیت معمول سے زیادہ وقت لگتی ہے۔ جب کہ مشین سیکھنے میں نسبتا train ٹریننگ میں بہت کم وقت لگتا ہے ، جو کچھ سیکنڈ سے لے کر چند گھنٹوں تک ہوتا ہے۔

اگر آپ کے پاس کسی بھی ایپ کی ترقی کے لئے کوئی آئیڈیا ہے تو ، ایک قابل اعتماد ایپ ڈویلپمنٹ کمپنی کے طور پر فوجنکس کی خدمات حاصل کریں۔ فوجنکس ایک موبائل ایپ ڈویلپمنٹ کمپنی کے طور پر شروع ہوا اور اب مصنوعی ذہانت ، مشین لرننگ ، گہری سیکھنے ، بڑا ڈیٹا جیسی نئی ٹیکنالوجیز پر عالمی معیار کی خدمات فراہم کررہا ہے۔


جواب 2:

سب سے پہلے ، ایک درجہ بندی فرق ہے. مشین لرننگ کی تعریف تکنیک اور الگورتھم کے ایک سیٹ کے طور پر کی جاسکتی ہے جس کا مقصد ماضی کے اعداد و شمار (اصلی دنیا سے یا نقلی شکل سے) سے ایک ماڈل سیکھنا ہے۔ اس میں امکانی تھیوری سے لے کر عصبی نیٹ ورک تک کی تکنیک ہیں۔

عصبی نیٹ ورک مائیکل نیلسن کے حوالے سے بتارہے ہیں ، ایک خوبصورت حیاتیات سے متاثرہ پروگرامنگ نمونہ ہے جو کمپیوٹر کو مشاہداتی اعداد و شمار سے سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔

گہری سیکھنے کی تعریف بالکل دھندلی ہے ، میرے نزدیک ان کے دو اہم خیالات ہیں:

  • ڈیپ لرننگ ایک سے زیادہ تہوں کا استعمال کرتی ہے ، ہر ایک اپنی تبدیلی کا اطلاق / سیکھتا ہے۔ ڈپ لرننگ ڈیٹا کی نمائندگی کے متعدد درجے سیکھتا ہے۔

پہلے کا مطلب یہ ہے کہ وہ مختلف چیزوں کو سیکھنے کے ل his اپنے عصبی نیٹ ورک کے مختلف حصے - تہیں تیار کرے گا۔ یہ ونیلا عصبی نیٹ ورک کے ساتھ ایک فرق ہے جو صرف ایک ہی پرت کو ڈھیر کرتا ہے۔

اس سے دوسرا نقطہ ممکن ہوجاتا ہے ، اور یہی وجہ ہے کہ گہری سیکھنے کی چٹانیں ہیں۔ ہم متعدد کسی حد تک متعدد پرتوں کی بدولت ڈیٹا کی نمائندگی کے مختلف درجے کو سیکھنے کا انتظام کرتے ہیں۔

نمائندگی کی سطح؟ اصطلاح پسند نہیں ہے؟ ٹھیک ہے ، دوسرے لفظوں میں ، اگر آپ کے پاس ان پٹ کی حیثیت سے کوئی تصویر ہے تو ، آپ تصور کرسکتے ہیں کہ آپ پہچاننا چاہتے ہیں:

  • … بنیادی شکلیں …… اشیاء …… رنگ…

اگر آپ کے پاس کوئی متن ہے تو ، آپ سیکھنا نہیں چاہتے ہیں

  • … نحو …… معنوی …… گرائمر… .. وغیرہ…

جواب 3:

سب سے پہلے ، ایک درجہ بندی فرق ہے. مشین لرننگ کی تعریف تکنیک اور الگورتھم کے ایک سیٹ کے طور پر کی جاسکتی ہے جس کا مقصد ماضی کے اعداد و شمار (اصلی دنیا سے یا نقلی شکل سے) سے ایک ماڈل سیکھنا ہے۔ اس میں امکانی تھیوری سے لے کر عصبی نیٹ ورک تک کی تکنیک ہیں۔

عصبی نیٹ ورک مائیکل نیلسن کے حوالے سے بتارہے ہیں ، ایک خوبصورت حیاتیات سے متاثرہ پروگرامنگ نمونہ ہے جو کمپیوٹر کو مشاہداتی اعداد و شمار سے سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔

گہری سیکھنے کی تعریف بالکل دھندلی ہے ، میرے نزدیک ان کے دو اہم خیالات ہیں:

  • ڈیپ لرننگ ایک سے زیادہ تہوں کا استعمال کرتی ہے ، ہر ایک اپنی تبدیلی کا اطلاق / سیکھتا ہے۔ ڈپ لرننگ ڈیٹا کی نمائندگی کے متعدد درجے سیکھتا ہے۔

پہلے کا مطلب یہ ہے کہ وہ مختلف چیزوں کو سیکھنے کے ل his اپنے عصبی نیٹ ورک کے مختلف حصے - تہیں تیار کرے گا۔ یہ ونیلا عصبی نیٹ ورک کے ساتھ ایک فرق ہے جو صرف ایک ہی پرت کو ڈھیر کرتا ہے۔

اس سے دوسرا نقطہ ممکن ہوجاتا ہے ، اور یہی وجہ ہے کہ گہری سیکھنے کی چٹانیں ہیں۔ ہم متعدد کسی حد تک متعدد پرتوں کی بدولت ڈیٹا کی نمائندگی کے مختلف درجے کو سیکھنے کا انتظام کرتے ہیں۔

نمائندگی کی سطح؟ اصطلاح پسند نہیں ہے؟ ٹھیک ہے ، دوسرے لفظوں میں ، اگر آپ کے پاس ان پٹ کی حیثیت سے کوئی تصویر ہے تو ، آپ تصور کرسکتے ہیں کہ آپ پہچاننا چاہتے ہیں:

  • … بنیادی شکلیں …… اشیاء …… رنگ…

اگر آپ کے پاس کوئی متن ہے تو ، آپ سیکھنا نہیں چاہتے ہیں

  • … نحو …… معنوی …… گرائمر… .. وغیرہ…

جواب 4:

سب سے پہلے ، ایک درجہ بندی فرق ہے. مشین لرننگ کی تعریف تکنیک اور الگورتھم کے ایک سیٹ کے طور پر کی جاسکتی ہے جس کا مقصد ماضی کے اعداد و شمار (اصلی دنیا سے یا نقلی شکل سے) سے ایک ماڈل سیکھنا ہے۔ اس میں امکانی تھیوری سے لے کر عصبی نیٹ ورک تک کی تکنیک ہیں۔

عصبی نیٹ ورک مائیکل نیلسن کے حوالے سے بتارہے ہیں ، ایک خوبصورت حیاتیات سے متاثرہ پروگرامنگ نمونہ ہے جو کمپیوٹر کو مشاہداتی اعداد و شمار سے سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔

گہری سیکھنے کی تعریف بالکل دھندلی ہے ، میرے نزدیک ان کے دو اہم خیالات ہیں:

  • ڈیپ لرننگ ایک سے زیادہ تہوں کا استعمال کرتی ہے ، ہر ایک اپنی تبدیلی کا اطلاق / سیکھتا ہے۔ ڈپ لرننگ ڈیٹا کی نمائندگی کے متعدد درجے سیکھتا ہے۔

پہلے کا مطلب یہ ہے کہ وہ مختلف چیزوں کو سیکھنے کے ل his اپنے عصبی نیٹ ورک کے مختلف حصے - تہیں تیار کرے گا۔ یہ ونیلا عصبی نیٹ ورک کے ساتھ ایک فرق ہے جو صرف ایک ہی پرت کو ڈھیر کرتا ہے۔

اس سے دوسرا نقطہ ممکن ہوجاتا ہے ، اور یہی وجہ ہے کہ گہری سیکھنے کی چٹانیں ہیں۔ ہم متعدد کسی حد تک متعدد پرتوں کی بدولت ڈیٹا کی نمائندگی کے مختلف درجے کو سیکھنے کا انتظام کرتے ہیں۔

نمائندگی کی سطح؟ اصطلاح پسند نہیں ہے؟ ٹھیک ہے ، دوسرے لفظوں میں ، اگر آپ کے پاس ان پٹ کی حیثیت سے کوئی تصویر ہے تو ، آپ تصور کرسکتے ہیں کہ آپ پہچاننا چاہتے ہیں:

  • … بنیادی شکلیں …… اشیاء …… رنگ…

اگر آپ کے پاس کوئی متن ہے تو ، آپ سیکھنا نہیں چاہتے ہیں

  • … نحو …… معنوی …… گرائمر… .. وغیرہ…