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डीप लर्निंग
डीप लर्निंग एक तरह का मशीन लर्निंग है, जो सिर्फ़ टेक्स्ट-आधारित डेटा के अलावा और भी ज़्यादा प्रोसेस कर सकता है। गहरी शिक्षा से छवियों को प्रोसेस किया जा सकता है और इसके लिए पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में ज़्यादा सटीक परिणामों के साथ मानवीय भागीदारी कम होती है। गहरी सीखने की तकनीकें एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल का लाभ उठाती हैं जहाँ डेटा को कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से प्रोसेस किया जाता है, जो डेटा की विशेषताओं के बारे में सीखते हैं। इसके बाद न्यूरल नेटवर्क अपने सीखे हुए डेटा का इस्तेमाल नए डेटा को क्लासिफाई करने के लिए कर सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि कोई ऑब्जेक्ट सीखे गए वर्गीकरण मानदंडों को पूरा करता है या नहीं। उदाहरण के लिए, मॉडल को पता है कि स्टूल कैसा दिखता है, वह नई छवि में उस वस्तु को पहचान सकता है।
रेफ़रंस:
EA-Solutions-Artificial-Intelligence-Standard.pdf (virginia.gov)
यह भी देखें:
COV ITRM शब्दावली › A › कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) | Virginia IT Agency