भाग ५ - डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क¶

डीप लर्निंग ही मशीन लर्निंगची एक प्रगत शाखा आहे जी संगणकांना मोठ्या प्रमाणावर डेटा वापरून स्वयंचलितपणे शिकायला सक्षम करते.
ही प्रणाली न्यूरल नेटवर्क वापरते — जे मानवी मेंदूच्या कार्यपद्धतीवर आधारित असतात.

🧠 डीप लर्निंग म्हणजे काय?¶

डीप लर्निंगमध्ये संगणक अनेक स्तरांमधून डेटा प्रक्रिया करून आपोआप पॅटर्न ओळखतो.
ही पद्धत मोठ्या प्रमाणावर प्रतिमा, भाषा, आणि आवाज यांसारख्या गुंतागुंतीच्या माहितीवर काम करण्यासाठी वापरली जाते.

"डीप लर्निंग म्हणजे संगणकाने स्वतःहून शिकण्याची सखोल पद्धत."

🧬 न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय?¶

न्यूरल नेटवर्क हे गणिती मॉडेल्स असतात जे मेंदूतल्या न्यूरॉन्ससारखे काम करतात.
त्यात तीन मुख्य स्तर असतात:

Input Layer – डेटा घेणारे स्तर
Hidden Layers – डेटा प्रक्रियेसाठी अनेक स्तर
Output Layer – अंतिम निकाल देणारे स्तर

प्रत्येक कनेक्शनला एक वजन (Weight) असते, जे शिकण्याच्या प्रक्रियेत सुधारले जाते.

📘 डीप लर्निंगचे उपयोग¶

प्रतिमा ओळख: चेहरा किंवा वस्तू ओळखणे
भाषा प्रक्रिया: भाषांतर, चॅटबॉट्स
वॉयस असिस्टंट्स: Siri, Alexa
स्वयंचलित वाहने: रस्त्याची माहिती समजून कृती करणे

📊 डीप लर्निंग व मशीन लर्निंग मधील फरक¶

वैशिष्ट्ये	मशीन लर्निंग	डीप लर्निंग
डेटा आवश्यकताः	कमी डेटा चालतो	मोठा डेटा लागतो
फीचर निवड	हाताने करावी लागते	आपोआप ओळखते
अचूकता	मध्यम	अधिक, जर डेटा योग्य असेल
वेळ आणि संसाधन	कमी लागतात	अधिक संगणकीय शक्ती लागते

मर्यादा¶

मोठ्या संगणकीय शक्तीची गरज (GPU)
प्रशिक्षणासाठी भरपूर डेटा लागतो
परिणाम कसे मिळाले हे समजणे कठीण (Black Box समस्या)

🎯 निष्कर्ष¶

डीप लर्निंग ही आधुनिक AI ची एक शक्तिशाली पायरी आहे.
यामुळे संगणक अधिक "समजूतदार" होत आहेत आणि अनेक जटिल समस्यांचे स्वयंचलित समाधान शक्य झाले आहे.

👉 पुढे वाचा: भाग ६ - भाषेवर आधारित डीप लर्निंग: NLP म्हणजे काय?