డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి? లోతైన అభ్యాసంతో ప్రారంభించండి

డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

ఈ బ్లాగులో, నేను ఏమిటో మాట్లాడుతున్నాను లోతైన అభ్యాసం ఇది ఈ రోజుల్లో హాట్ బజ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, బిగ్ డేటా మరియు అనలిటిక్స్ వంటి రంగాలలో పెట్టుబడులు పెడుతున్న అనేక రకాల పరిశ్రమలలో దాని మూలాలను గట్టిగా ఉంచింది. ఉదాహరణకు, గూగుల్ తన వాయిస్ మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ అల్గారిథమ్‌లలో లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుండగా, నెట్‌ఫ్లిక్స్ మరియు అమెజాన్ తమ కస్టమర్ యొక్క ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి దీన్ని ఉపయోగిస్తున్నాయి. వాస్తవానికి, మీరు దీన్ని నమ్మరు, కాని MIT లోని పరిశోధకులు లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు.ఇప్పుడు, ప్రపంచాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చడంలో లోతైన అభ్యాసం ఎంత శక్తిని కలిగి ఉందో మరియు కంపెనీలు ఎలా చూస్తాయో imagine హించుకోండి .లోతైన అభ్యాసం గురించి మాట్లాడే ముందు, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌తో దాని సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి. ఈ సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి సులభమైన మార్గం క్రింది రేఖాచిత్రం ద్వారా వెళ్ళడం:

అత్తి: డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి - AI టెక్నాలజీస్ టైమ్‌లైన్

ఇక్కడ, మెషీన్ లెర్నింగ్ AI యొక్క ఉపసమితి అని చిత్రంలో మీరు చూడవచ్చు. అందించిన డేటా ఆధారంగా స్వంతంగా నేర్చుకోగల తెలివైన యంత్రాలను మనం నిర్మించగలమని ఇది సూచిస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి అని మీరు గమనించవచ్చు, ఇక్కడ డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇలాంటి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడతాయి, తద్వారా పూర్వం గుర్తు వరకు పని చేయని సందర్భాలలో మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించవచ్చు. ఫోఈ లోతైన అభ్యాస ట్యుటోరియల్‌లో నేను చర్చించబోయే విషయాలు:

• కృత్రిమ మేధస్సు
• యంత్ర అభ్యాస
• ML యొక్క లోపాలు
• డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
• డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్

పరిశ్రమ స్థాయి ప్రాజెక్టులతో ధృవీకరించండి & మీ కెరీర్‌ను వేగంగా ట్రాక్ చేయండి

కృత్రిమ మేధస్సు

అత్తి: డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

AI అనే పదాన్ని 1956 లో జాన్ మెక్‌కార్తీ చేత సృష్టించబడింది, అతన్ని ఫాదర్ ఆఫ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని కూడా పిలుస్తారు. AI వెనుక ఉన్న ఆలోచన చాలా సరళమైనది మరియు మనోహరమైనది, ఇది స్వయంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగల తెలివైన యంత్రాలను తయారు చేయడం. మీరు దీనిని సైన్స్ ఫాంటసీగా భావించవచ్చు, కానీ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తిలో ఇటీవలి పరిణామాలకు సంబంధించి, ఈ ఆలోచన రోజురోజుకు వాస్తవికతకు దగ్గరగా ఉన్నట్లు అనిపిస్తుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వైపు ఒక దశ

ఇప్పుడు, మీకు AI గురించి బాగా తెలుసు, మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి క్లుప్తంగా మాట్లాడండి మరియు మేము నేర్చుకోవడానికి ప్రోగ్రామింగ్ మెషీన్లు అని చెప్పినప్పుడు దాని అర్థం ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క చాలా ప్రసిద్ధ నిర్వచనంతో ప్రారంభిద్దాం:

'కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ కొన్ని పని T మరియు కొన్ని పనితీరు కొలత P కి సంబంధించి అనుభవం E నుండి నేర్చుకుంటుందని చెప్పబడింది, T లో దాని పనితీరు P చేత కొలవబడితే, అనుభవం E తో మెరుగుపడుతుంది.' - టామ్ మిచెల్, కార్నెగీ మెల్లన్ విశ్వవిద్యాలయం

కాబట్టి, మీ ప్రోగ్రామ్ బిజీగా కూడలిలో (టాస్క్ టి) ట్రాఫిక్ నమూనాలను to హించాలనుకుంటే, మీరు గత ట్రాఫిక్ నమూనాల (అనుభవం E) గురించి డేటాతో యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం ద్వారా దీన్ని అమలు చేయవచ్చు. ఇప్పుడు, అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వం (పనితీరు కొలత P) డేటా సమితి నుండి ప్రోగ్రామ్ విజయవంతంగా నేర్చుకున్నదా లేదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది (అనుభవం E).

ప్రాథమికంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఒక రకమైన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) గా సూచిస్తారు, ఇది కంప్యూటర్లను అపారమైన డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ద్వారా స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ వెనుక ఉన్న ప్రధాన సూత్రం ఏమిటంటే డేటా సెట్ల నుండి నేర్చుకోవడం మరియు లోపాన్ని తగ్గించడానికి లేదా వారి అంచనాలు నిజమయ్యే అవకాశాలను పెంచడానికి ప్రయత్నించడం.

యంత్ర అభ్యాసం యొక్క లోపాలు

• అధిక డైమెన్షనల్ డేటాతో పనిచేసేటప్పుడు సాంప్రదాయ ML అల్గోరిథంలు ఉపయోగపడవు, అక్కడే మనకు పెద్ద సంఖ్యలో ఇన్‌పుట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌లు ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, చేతివ్రాత గుర్తింపు విషయంలో మనకు పెద్ద మొత్తంలో ఇన్పుట్ ఉంది, ఇక్కడ మనకు వివిధ రకాల చేతివ్రాతలతో సంబంధం ఉన్న వివిధ రకాల ఇన్పుట్లు ఉంటాయి.

• రెండవ ప్రధాన సవాలు ఏమిటంటే, దాని కోసం చూడవలసిన లక్షణాలు ఏమిటో కంప్యూటర్‌కు చెప్పడం, ఫలితాన్ని అంచనా వేయడంలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది మరియు అలా చేస్తున్నప్పుడు మంచి ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించగలదు. ఈ ప్రక్రియను సూచిస్తారు ఫీచర్ వెలికితీత .

అల్గోరిథంకు ముడి డేటాను ఇవ్వడం చాలా అరుదుగా పనిచేస్తుంది మరియు సాంప్రదాయ యంత్ర అభ్యాస వర్క్ఫ్లో ఫీచర్ వెలికితీత కీలకమైన భాగం. అందువల్ల, ఫీచర్ వెలికితీత లేకుండా, ప్రోగ్రామర్ కోసం సవాలు పెరుగుతుంది, ఎందుకంటే అల్గోరిథం యొక్క ప్రభావం ప్రోగ్రామర్ ఎంత తెలివైనదో దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అందువల్ల, ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ లేదా అల్గారిథమ్‌లను ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, హ్యాండ్‌రైటింగ్ రికగ్నిషన్, ఎన్‌ఎల్‌పి (నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్) మొదలైన సంక్లిష్ట సమస్యలకు వర్తింపచేయడం చాలా కష్టం.

లోతైన అభ్యాసం

ఫీచర్ వెలికితీత యొక్క సవాళ్లను అధిగమించగల ఏకైక పద్ధతుల్లో లోతైన అభ్యాసం ఒకటి. లోతైన అభ్యాస నమూనాలు సరైన లక్షణాలపై దృష్టి పెట్టడానికి నేర్చుకోగల సామర్థ్యం దీనికి కారణం, ప్రోగ్రామర్ నుండి తక్కువ మార్గదర్శకత్వం అవసరం. సాధారణంగా, లోతైన అభ్యాసం మన మెదడు పనిచేసే విధానాన్ని అనుకరిస్తుంది, అనగా ఇది అనుభవం నుండి నేర్చుకుంటుంది. మీకు తెలిసినట్లుగా, మన మెదడు బిలియన్ల న్యూరాన్లతో రూపొందించబడింది, ఇది అద్భుతమైన పనులను చేయడానికి మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. ఒక సంవత్సరం పిల్లవాడి మెదడు కూడా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించగలదు, ఇవి సూపర్ కంప్యూటర్లను ఉపయోగించడం కూడా చాలా కష్టం. ఉదాహరణకి:

• వారి తల్లిదండ్రుల ముఖాన్ని మరియు విభిన్న వస్తువులను గుర్తించండి.
• విభిన్న స్వరాలను వివక్షపరచండి మరియు అతని / ఆమె స్వరం ఆధారంగా ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తిని కూడా గుర్తించవచ్చు.
• ఇతర వ్యక్తుల ముఖ సంజ్ఞల నుండి మరియు మరెన్నో అనుమానాలను గీయండి.

వాస్తవానికి, మన మెదడు సంవత్సరాలుగా ఇటువంటి పనులను చేయడానికి ఉపచేతనంగా శిక్షణ పొందింది. ఇప్పుడు, ప్రశ్న వస్తుంది, లోతైన అభ్యాసం మెదడు యొక్క కార్యాచరణను ఎలా అనుకరిస్తుంది? బాగా, లోతైన అభ్యాసం మన మెదడులో ఉన్న జీవ న్యూరాన్ల మాదిరిగానే పనిచేసే కృత్రిమ న్యూరాన్ల భావనను ఉపయోగిస్తుంది. అందువల్ల, డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉప క్షేత్రం అని మనం చెప్పగలం యంత్రం నేర్చుకోవడం కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అని పిలువబడే మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరణ పొందిన అల్గోరిథంలకు సంబంధించినది.

జావా మరియు తరగతి మధ్య వ్యత్యాసం

ఇప్పుడు, దానిని అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక ఉదాహరణ తీసుకుందాం. ఒక చిత్రంలో వేర్వేరు వ్యక్తుల ముఖాలను గుర్తించగల వ్యవస్థను రూపొందించాలని అనుకుందాం.మేము దీనిని ఒక సాధారణ యంత్ర అభ్యాస సమస్యగా పరిష్కరిస్తే, కళ్ళు, ముక్కు, చెవులు మొదలైన ముఖ లక్షణాలను మేము నిర్వచిస్తాము, ఆపై, ఏ వ్యక్తికి స్వంతంగా ఏ లక్షణాలు ఎక్కువ ముఖ్యమైనవో సిస్టమ్ గుర్తిస్తుంది.

ఇప్పుడు, లోతైన అభ్యాసం దీనికి ఒక అడుగు ముందుకు వేస్తుంది. లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల కారణంగా వర్గీకరణకు ముఖ్యమైన లక్షణాలను డీప్ లెర్నింగ్ స్వయంచాలకంగా కనుగొంటుంది, అయితే మెషిన్ లెర్నింగ్ విషయంలో మేము ఈ లక్షణాలను మాన్యువల్‌గా నిర్వచించాల్సి వచ్చింది.

అత్తి: డీప్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి ఫేస్ రికగ్నిషన్

పై చిత్రంలో చూపిన విధంగా డీప్ లెర్నింగ్ ఈ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:

• అత్యల్ప స్థాయిలో, స్థానిక విరుద్ధమైన నమూనాలను నెట్‌వర్క్ ముఖ్యమైనదిగా నిర్ణయిస్తుంది.
• కింది పొర అప్పుడు కళ్ళు, ముక్కులు మరియు నోటిని పోలి ఉండే విషయాలను పరిష్కరించడానికి స్థానిక విరుద్ధమైన నమూనాలను ఉపయోగించగలదు.
• చివరగా, పై పొర ఆ ముఖ లక్షణాలను టెంప్లేట్‌లను ఎదుర్కోగలదు.
• లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ దాని వరుస పొరలలో మరింత క్లిష్టమైన లక్షణాలను కంపోజ్ చేయగలదు.

మీరు అప్‌లోడ్ చేసిన చిత్రంలో ఉన్న వ్యక్తిని ఫేస్‌బుక్ స్వయంచాలకంగా ఎలా లేబుల్ చేస్తుంది లేదా ట్యాగ్ చేస్తుందో మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచిస్తున్నారా? ఫేస్బుక్ పై ఉదాహరణలో చెప్పినట్లుగా డీప్ లెర్నింగ్ ను ఇదే పద్ధతిలో ఉపయోగిస్తుంది. ఇప్పుడు, డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మీరు గ్రహించారు మరియు ఫలితాన్ని ప్రభావితం చేసే అన్ని లక్షణాల గురించి మాకు చాలా తక్కువ ఆలోచన ఉన్న సందర్భాలలో ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఎలా అధిగమిస్తుందో మీరు గ్రహించారు. అందువల్ల, సరైన లేబులింగ్ లేకుండా ఇన్పుట్ డేటాను కలిగి ఉన్న డేటా సెట్ నుండి అనుమానాలను గీయడం ద్వారా డీప్ నెట్‌వర్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క లోపాన్ని అధిగమించగలదు.

డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి | లోతైన అభ్యాసం సరళీకృతం | ఎడురేకా

డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క అనువర్తనాలు

లోతైన అభ్యాస బ్లాగ్ అంటే ఏమిటంటే, దాని నిజమైన శక్తులను అర్థం చేసుకోవడానికి డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క కొన్ని నిజ జీవిత అనువర్తనాలను చూద్దాం.

• మాటలు గుర్తుపట్టుట

ఆపిల్ యొక్క వాయిస్ కంట్రోల్డ్ ఇంటెలిజెంట్ అసిస్టెంట్ అయిన సిరి గురించి మీరందరూ వినే ఉంటారు. ఇతర పెద్ద దిగ్గజాల మాదిరిగానే, ఆపిల్ కూడా తన సేవలను గతంలో కంటే మెరుగ్గా చేయడానికి డీప్ లెర్నింగ్‌పై పెట్టుబడులు పెట్టడం ప్రారంభించింది.

సిరి వంటి స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు వాయిస్ కంట్రోల్డ్ ఇంటెలిజెంట్ అసిస్టెంట్ విభాగంలో, లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి మరింత ఖచ్చితమైన శబ్ద నమూనాను అభివృద్ధి చేయవచ్చు మరియు ప్రస్తుతం లోతైన అభ్యాస అమలు కోసం అత్యంత చురుకైన రంగాలలో ఇది ఒకటి. సరళమైన మాటలలో, మీరు క్రొత్త లక్షణాలను నేర్చుకోగల లేదా మీ ప్రకారం స్వీకరించగలిగే వ్యవస్థను నిర్మించవచ్చు మరియు అందువల్ల, అన్ని అవకాశాలను ముందే by హించడం ద్వారా మంచి సహాయాన్ని అందించవచ్చు.

• స్వయంచాలక యంత్ర అనువాదం

గూగుల్ 100 వేర్వేరు మానవ భాషల మధ్య తక్షణమే అనువదించగలదని మనందరికీ తెలుసు, అది చాలా త్వరగా మేజిక్ ద్వారా. వెనుక ఉన్న టెక్నాలజీ Google అనువాదం అంటారు యంత్ర అనువాదం మరియు మాట్లాడే భాషలో వ్యత్యాసం కారణంగా ఒకరితో ఒకరు కమ్యూనికేట్ చేయలేని వ్యక్తులకు రక్షకుడిగా ఉన్నారు. ఇప్పుడు, ఈ లక్షణం చాలా కాలంగా ఉందని మీరు ఆలోచిస్తున్నారు, కాబట్టి, ఇందులో కొత్తది ఏమిటి? గత రెండు సంవత్సరాలుగా, లోతైన అభ్యాసం సహాయంతో, గూగుల్ తన గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్‌లో యంత్ర అనువాదానికి సంబంధించిన విధానాన్ని పూర్తిగా సంస్కరించుకుందని నేను మీకు చెప్తాను. వాస్తవానికి, భాషా అనువాదం గురించి ఏమీ తెలియని లోతైన అభ్యాస పరిశోధకులు ప్రపంచంలోని ఉత్తమ నిపుణులచే నిర్మించబడిన భాషా అనువాద వ్యవస్థలను ఓడిస్తున్న సాపేక్షంగా సరళమైన యంత్ర అభ్యాస పరిష్కారాలను ముందుకు తెస్తున్నారు. టెక్స్ట్ ట్రాన్స్లేషన్ సీక్వెన్స్ యొక్క ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ లేకుండా చేయవచ్చు, అల్గోరిథం పదాలు మరియు వాటి మ్యాపింగ్ మధ్య డిపెండెన్సీలను కొత్త భాషకు తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ అనువాదం చేయడానికి పెద్ద పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల పేర్చబడిన నెట్‌వర్క్‌లు ఉపయోగించబడతాయి.

• తక్షణ విజువల్ అనువాదం

మీకు తెలిసినట్లుగా, అక్షరాలను కలిగి ఉన్న చిత్రాలను మరియు సన్నివేశంలో అక్షరాలు ఎక్కడ ఉన్నాయో గుర్తించడానికి లోతైన అభ్యాసం ఉపయోగించబడుతుంది. గుర్తించిన తర్వాత, వాటిని వచనంగా మార్చవచ్చు, అనువదించవచ్చు మరియు అనువదించబడిన వచనంతో చిత్రాన్ని పున reat సృష్టి చేయవచ్చు. దీనిని తరచుగా పిలుస్తారు తక్షణ దృశ్య అనువాదం .

ఇప్పుడు, మీరు మాతృభాష మీకు తెలియని ఇతర దేశాలను సందర్శించిన పరిస్థితిని imagine హించుకోండి. సరే, చింతించాల్సిన అవసరం లేదు, గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్ వంటి వివిధ అనువర్తనాలను ఉపయోగించి మీరు ముందుకు సాగవచ్చు మరియు మరొక భాషలో వ్రాసిన సంకేతాలు లేదా షాప్ బోర్డులను చదవడానికి తక్షణ దృశ్య అనువాదాలను చేయవచ్చు. డీప్ లెర్నింగ్ వల్ల మాత్రమే ఇది సాధ్యమైంది.

గమనిక: మీరు ముందుకు వెళ్లి గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్ యాప్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవచ్చు మరియు పై చిత్రాన్ని ఉపయోగించి అద్భుతమైన తక్షణ దృశ్య అనువాదాన్ని చూడవచ్చు.

• ప్రవర్తన: ఆటోమేటెడ్ సెల్ఫ్ డ్రైవ్ కార్లు

డీప్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి WAYMO అని పిలువబడే వారి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ చొరవను సరికొత్త స్థాయికి తీసుకెళ్లడానికి గూగుల్ ప్రయత్నిస్తోంది. అందువల్ల, పాత చేతితో కోడెడ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం కంటే, వారు ఇప్పుడు వేర్వేరు సెన్సార్ల ద్వారా అందించబడిన డేటాను ఉపయోగించి స్వయంగా నేర్చుకోగలిగే ప్రోగ్రామ్ సిస్టమ్‌ను చేయవచ్చు. లోతైన అభ్యాసం ఇప్పుడు చాలా గ్రహణ పనులకు, అలాగే అనేక తక్కువ-స్థాయి నియంత్రణ పనులకు ఉత్తమమైన విధానం. అందువల్ల, ఇప్పుడు డ్రైవ్ చేయడానికి తెలియని లేదా వికలాంగులైన వారు కూడా ముందుకు వెళ్లి, మరెవరినైనా ఆధారపడకుండా ప్రయాణించవచ్చు.

ఇక్కడ, డీప్ లెర్నింగ్ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్న మరియు మంచి ఫలితాలను చూపించే కొన్ని ప్రసిద్ధ నిజ జీవిత వినియోగ సందర్భాలను మాత్రమే నేను ప్రస్తావించాను. లోతైన అభ్యాసం యొక్క అనేక ఇతర అనువర్తనాలతో పాటు అనేక రంగాలు ఇంకా అన్వేషించబడలేదు.

కాబట్టి, క్లుప్తంగా లోతైన అభ్యాసం గురించి ఇదంతా. మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని మీరు గ్రహించారని, అలాగే వివిధ నిజ జీవిత అనువర్తనాలకు డీప్ లెర్నింగ్ ఎలా ఉపయోగపడుతుందో నాకు తెలుసు. ఇప్పుడు, ఈ లోతైన అభ్యాస ట్యుటోరియల్ సిరీస్‌లోని నా తదుపరి బ్లాగులో, డీప్ లెర్నింగ్‌తో పాటు వివిధ అనువర్తనాలు మరియు అల్గారిథమ్‌ల గురించి లోతుగా డైవ్ చేస్తాము.

డీప్ లెర్నింగ్ గురించి ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న 250,000 మందికి పైగా సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. ఎడ్యురేకా డీప్ లెర్నింగ్ విత్ టెన్సార్ ఫ్లో సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు, సాఫ్ట్‌మాక్స్ ఫంక్షన్, ఆటో-ఎన్‌కోడర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్‌జ్మాన్ మెషిన్ (ఆర్‌బిఎమ్) వంటి అంశాలతో పాటు రియల్ టైమ్ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు అసైన్‌మెంట్‌లను ఉపయోగించి ప్రాథమిక మరియు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అభ్యాసకులు సహాయపడుతుంది.

మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీన్ని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.

Int జావాగా డబుల్ ఎలా మార్చాలి