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Deep Learning
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Introduction to Deep Learning
Deep learning एक subset है machine learning का जिसका algorithms human brain के functioning से inspired है और इन्हें artificial neural networks भी कहा जाता है। यह neural networks का use करके complex patterns और relations को data में से learn करता है यह तकनीक specially large data और high computational power के साथ काम करते हैं।
What is Neuron
Neuron computational node होता है, यह neural networks की basic unit है जो input data को process करता है और output generate करता है।
Structure of Neuron
Inputs : ऐसे data points जिसे neuron receive करता है
Weights : हर input का associated weight होता है जो importance determine करता है
Bias : यह constant value होता है जो model के flexibility को enhance करता है
Activation Function : यह non linear function है जो input के weighted sum को transform करता है
Key Concepts of Deep Learning
Neural Networks : यह एक computational model है जो interconnected nodes से बनाए जाते हैं। इन्हें कई layers में organize किया जाता है
Layers :
- Input Layer : यह layer rae data को receive करता है
- Hidden Layers : input layer के बाद कई सारे layers होते हैं जो data को process और transform करते हैं
- Output : सबसे last का layer जो final predictions या classifications देता है
Activation Functions : यह non linear functions होते हैं जो neurons के output को transform करते हैं
Backpropagation : यह training process है जिसमें errors को backward propagate करके weights को update किया जाता है
Optimization Algorithms : यह ऐसा techniques है जिसमें model के weights को optimize किया है
Applications of Deep Learning
आज के समय में deep learning का use लगभग सभी sector में advanced technology को दिखाने के लिए हो रहा है, चाहे वो google में speech to text, voice command, image classification हो या फिर healthcare में disease diagnosis, medical image analysis या फिर autonomous vehicles मे self driving cars, obstacle detection. ये सब deep learning के वजह से ही possible है, जिसके वजह से deep learning engineers की मांग भी तेजी से बढ़ रही है।
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