Deep Learning & AI Trends: टॉप 5 ट्रेंड्स बसाएंगे नई दुनिया, जहां बिना इंसानों के होंगे सारे काम

21वीं सदी में साइंस के क्षेत्र में एआई तकनीकी और डीप लर्निंग के कुछ अहम ट्रेंड्स सामने आए हैं। जिनके जरिए साइंटिस्ट्स एक वैकल्पिक दुनिया की निर्माण की दिशा में तेजी से कदम बढ़ा

Updated: Wednesday, April 26, 2023, 23:48 [IST]

Deep Learning & AI Trends: दुनिया में साइंटिस्ट्स के कदम अब एक अलग दुनिया की ओर तेजी से बढ़ रहे हैं, जहां इंसानों का सारा काम आसानी से हो सकेगा। डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस तकनीकी की इसमें अहम भूमिका है। डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र हैं जिनमें नई तकनीकें लगातार उभर रही हैं। इस क्षेत्र में इन दिनों एआई और डीप लर्निंग 5 अहम ट्रेंड्स देखे जा रहे हैं। जिसमें फेडरेटेड लर्निंग, GANs, XAI, और रेनफोर्समेंट और ट्रांसफर लर्निंग अहम है।

फेडरेटेड लर्निंग
फेडरेटेड लर्निंग एक मशीन लर्निंग एक विजन है जो कई उपकरणों को एक केंद्रीय सर्वर के साथ अपने डेटा को साझा किए बिना एक ही मॉडल पर सहयोग करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां डेटा गोपनीयता (Data Privacy) एक चिंता का विषय है। उदाहरण के लिए, Google ने उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता से समझौता किए बिना अपने भविष्य कहनेवाला टेक्स्ट कीबोर्ड की सटीकता में सुधार करने के लिए फेडरेटेड लर्निंग का उपयोग किया है। मशीन लर्निंग मॉडल आमतौर पर केंद्रीकृत डेटा स्रोतों का उपयोग करके विकसित किए जाते हैं, जिसके लिए केंद्रीय सर्वर के साथ उपयोगकर्ता डेटा साझा करना आवश्यक होता है।

जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs)
जनरेट किए गए प्रतिकूल नेटवर्क एक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क हैं जिनका उपयोग मौजूदा डेटा के आधार पर नया, यथार्थवादी डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, GAN का उपयोग लोगों, जानवरों और यहां तक कि परिदृश्यों की यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करने के लिए किया गया है। GAN दो न्यूरल नेटवर्क को एक दूसरे के खिलाफ खड़ा करके काम करते हैं, एक नेटवर्क नकली डेटा उत्पन्न करता है और दूसरा नेटवर्क यह पता लगाने की कोशिश करता है कि डेटा असली है या नकली।

XAI
व्याख्या योग्य एआई के रूप में ज्ञात एआई के लिए एक दृष्टिकोण का उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल की पारदर्शिता और समझ को बढ़ाना है। XAI महत्वपूर्ण है क्योंकि यह गारंटी दे सकता है कि AI सिस्टम निष्पक्ष, निष्पक्ष निर्णय लेते हैं। XAI का उपयोग कैसे किया जाता है, ये जनना बेहद अहम है। दरअसल, XAI पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। इसके जरिए विषय से संबंधित स्पष्ट सूचना और सटीक विश्लेषण प्राप्त किया जा सकता है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
एक प्रकार की मशीन लर्निंग है, जिसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कहा जाता है। इसका प्रयोग रोबोटिक्स, गेमिंग और यहां तक कि बैंकिंग सहित कई अनुप्रयोगों ने इस रणनीति का उपयोग किया है। उदाहरण के लिए डीपमाइंड के अल्फ़ागो ने इस दृष्टिकोण का उपयोग अपने गेमप्ले में लगातार सुधार करने और अंततः शीर्ष मानव गो खिलाड़ियों को हराने के लिए किया इस तकनीकी का यूज होता है।

ट्रांसफर लर्निंग
ट्रांसफर लर्निंग एक अहम तकनीकी है। ये भी एक मशीन लर्निंग है, जो नए मुद्दों या किसी नई समस्या के लिए अगर बहुत कम डेटा उपलब्ध होता है, तो यह विधि विशेष रूप से सहायक होती है। शोधकर्ताओं ने डीप लर्निंग के जरिए इस तकनीकी को विकसित की है, जो चेहरे या फिर विशेष वातारण पर निर्भर करती है।