فہرست کا خانہ:
تعریف - ڈیپ لرننگ کا کیا مطلب ہے؟
ڈیپ لرننگ مشین الگ کرنے میں استعمال ہونے والے الگورتھم کا ایک مجموعہ ہے ، جو ماڈل آرکیٹیکچر کے استعمال کے ذریعے اعداد و شمار میں اعلی سطحی تجریدوں کو ماڈل کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے ، جو متعدد نون لائنر تبدیلیوں پر مشتمل ہوتا ہے۔ یہ مشین سیکھنے کے ل used استعمال ہونے والے طریقوں کے ایک وسیع و عریض خاندان کا حصہ ہے جو ڈیٹا کی سیکھنے کی نمائندگی پر مبنی ہے۔
ٹیکوپیڈیا ڈیپ لرننگ کی وضاحت کرتا ہے
گہری لرننگ ایک مخصوص نقطہ نظر ہے جو عصبی نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کے لئے استعمال ہوتی ہے ، جو فیصلہ سازی کے انتہائی وعدہ مند سمجھے جاتے ہیں۔ الگورتھم کو گہرا سمجھا جاتا ہے اگر ان پٹ ڈیٹا آؤٹ پٹ ہوجانے سے پہلے نان لائنیرائٹی یا نون لائنر ٹرانسفارمیشنوں کی ایک سیریز سے گزر جاتا ہے۔ اس کے برعکس ، بیشتر جدید مشین لرننگ الگورتھم کو "اتھرا" سمجھا جاتا ہے کیونکہ ان پٹ صرف سبروٹین کالنگ کی صرف چند سطحوں پر جاسکتا ہے۔
گہری سیکھنے سے اعداد و شمار میں خصوصیات کی دستی شناخت ہٹ جاتی ہے اور اس کے بجائے ان پٹ مثالوں میں کارآمد نمونوں کو دریافت کرنے کے لئے جو بھی تربیتی عمل ہوتا ہے اس پر انحصار کرتا ہے۔ یہ اعصابی نیٹ ورک کی تربیت کو آسان اور تیز تر بناتا ہے ، اور اس سے بہتر نتیجہ برآمد ہوسکتا ہے جو مصنوعی ذہانت کے میدان کو آگے بڑھاتا ہے۔
