एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग क्या हैं? इन तीन शब्दों में क्या अंतर है?

आज के तकनीकी युग में, एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे शब्द अक्सर सुनने को मिलते हैं। कई लोग इन्हें समानार्थी मानते हैं, लेकिन वास्तव में ये तीनों परस्पर जुड़े हुए हैं पर एक समान नहीं हैं।

उदाहरण के लिए, जब 2016 में Google का AlphaGo ली सेडोल जैसे गो के मास्टर को हराया, तो मीडिया ने एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग शब्दों का इस्तेमाल इस जीत का वर्णन करने के लिए किया। वास्तव में AlphaGo की सफलता में एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सभी का योगदान था, लेकिन ये एक ही चीज़ नहीं हैं.

यह लेख आपको एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच के अंतर और इनके बीच के संबंध को समझने में मदद करेगा। आइए INVIAI के साथ विस्तार से जानें!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) कंप्यूटर विज्ञान की एक व्यापक शाखा है, जो मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता और संज्ञानात्मक क्षमताओं का अनुकरण करने वाले सिस्टम बनाने पर केंद्रित है।

दूसरे शब्दों में, एआई उन तकनीकों का समुच्चय है जो मशीनों को ऐसे कार्य करने में सक्षम बनाती हैं जिनके लिए सामान्यतः मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे समस्या समाधान, निर्णय लेना, पर्यावरण की समझ, भाषा की समझ आदि। एआई केवल डेटा से सीखने के तरीकों तक सीमित नहीं है, बल्कि इसमें नियम-आधारित या मानव द्वारा प्रोग्राम किए गए ज्ञान-आधारित सिस्टम भी शामिल हैं।

वास्तव में, एआई सिस्टम कई प्रकार के हो सकते हैं: नियम-आधारित, विशेषज्ञ ज्ञान-आधारित, या डेटा और स्व-शिक्षण क्षमताओं पर आधारित। हम आमतौर पर एआई को दो मुख्य श्रेणियों में विभाजित करते हैं:

• संकीर्ण एआई (कमजोर एआई): सीमित बुद्धिमत्ता, जो केवल एक विशिष्ट कार्य में माहिर होती है (जैसे शतरंज खेलना, चेहरे की पहचान)। अधिकांश वर्तमान एआई सिस्टम इसी श्रेणी में आते हैं।
• सामान्य एआई (मजबूत एआई): ऐसी बुद्धिमत्ता जो किसी भी बौद्धिक कार्य को समझ और कर सकती है जो मानव कर सकता है। यह अभी भविष्य का लक्ष्य है और वास्तविकता में मौजूद नहीं है।

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मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग (ML) एआई की एक उपशाखा है, जो ऐसे एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने पर केंद्रित है जो मशीनों को डेटा से स्व-शिक्षण करने की अनुमति देते हैं ताकि वे बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के अपनी सटीकता में सुधार कर सकें। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इनपुट डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न निकालते हैं और नए डेटा मिलने पर अनुमान या निर्णय लेते हैं।

1959 में आर्थर सैमुअल द्वारा दी गई एक प्रसिद्ध परिभाषा के अनुसार, मशीन लर्निंग वह क्षेत्र है जो मशीनों को स्वयं सीखने की क्षमता देता है बिना विशेष प्रोग्रामिंग के। मशीन लर्निंग के मुख्य प्रकार हैं:

• सुपरवाइज्ड लर्निंग (supervised learning): मॉडल को लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है (जैसे पूर्व में ज्ञात घर के दाम के आधार पर भविष्यवाणी)।
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (unsupervised learning): मॉडल बिना लेबल वाले डेटा में संरचना या समूह खोजता है (जैसे समान व्यवहार वाले ग्राहकों का क्लस्टर बनाना)।
• रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning): मॉडल पर्यावरण के साथ इंटरैक्ट करता है और पुरस्कार या दंड के माध्यम से सीखता है (जैसे गेम खेलते हुए कौशल सुधारना)।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी एआई सिस्टम मशीन लर्निंग नहीं होते, लेकिन सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एआई के अंतर्गत आते हैं। एआई मशीन लर्निंग से व्यापक है – जैसे हर वर्ग आयत होता है, लेकिन हर आयत वर्ग नहीं होता।

कई पारंपरिक एआई सिस्टम, जैसे खोज-आधारित शतरंज प्रोग्राम, डेटा से "सीखते" नहीं हैं बल्कि मानव द्वारा बनाए गए नियमों का पालन करते हैं – ये एआई हैं लेकिन मशीन लर्निंग नहीं।

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग (DL) मशीन लर्निंग की एक विशेष शाखा है, जिसमें कई परतों वाले कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके डेटा से सीखने वाले मॉडल बनाए जाते हैं।

"डीप" शब्द से तात्पर्य है कि नेटवर्क में कई छुपी हुई परतें होती हैं (आमतौर पर तीन से अधिक), जो मॉडल को उच्च स्तरीय अमूर्त विशेषताओं को सीखने की अनुमति देती हैं। डीप लर्निंग मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके से प्रेरित है, जिसमें कृत्रिम "न्यूरॉन्स" जैविक न्यूरॉन्स के नेटवर्क की नकल करते हैं।

डीप लर्निंग की ताकत इसकी स्वचालित फीचर एक्सट्रैक्शन क्षमता है: ये मॉडल कच्चे डेटा से महत्वपूर्ण पैटर्न और विशेषताएं स्वयं खोज लेते हैं, बिना मानव द्वारा पूर्वनिर्धारित इनपुट फीचर्स के। इसलिए, डीप लर्निंग जटिल डेटा जैसे छवियां, ध्वनि, प्राकृतिक भाषा आदि के लिए अत्यंत प्रभावी है, जहां मैन्युअल फीचर चयन कठिन होता है।

हालांकि, उच्च प्रदर्शन के लिए, डीप लर्निंग मॉडल को बहुत बड़े डेटा सेट और शक्तिशाली कंप्यूटिंग संसाधनों (जैसे GPU, TPU) की आवश्यकता होती है। इसके बदले में, पर्याप्त डेटा और संसाधन मिलने पर, डीप लर्निंग छवि पहचान, भाषण पहचान, मशीन अनुवाद, गेमिंग आदि में उत्कृष्ट परिणाम दे सकता है, कभी-कभी मानव स्तर या उससे बेहतर।

एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच संबंध

जैसा कि बताया गया है, डीप लर्निंग ⊂ मशीन लर्निंग ⊂ एआई: एआई सबसे व्यापक क्षेत्र है, मशीन लर्निंग इसके अंदर आता है, और डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का हिस्सा है। इसका मतलब है कि सभी डीप लर्निंग एल्गोरिदम मशीन लर्निंग हैं, और सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एआई के अंतर्गत आते हैं।

हालांकि, इसका उल्टा हमेशा सही नहीं है – सभी एआई सिस्टम मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं करते, और मशीन लर्निंग केवल एआई को लागू करने के कई तरीकों में से एक है।

उदाहरण के लिए, एक एआई सिस्टम केवल मानव द्वारा बनाए गए नियमों पर आधारित हो सकता है (मशीन लर्निंग के बिना), जैसे बारकोड के आधार पर फल वर्गीकरण करने वाला एआई। दूसरी ओर, जब समस्या जटिल होती है और डेटा अधिक होता है, तब मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग विधियों की आवश्यकता होती है।

एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के मुख्य अंतर

हालांकि इनके बीच पदानुक्रम है, एआई, एमएल और डीएल के बीच क्षेत्र, कार्यप्रणाली और तकनीकी आवश्यकताओं में स्पष्ट अंतर हैं:

क्षेत्र की सीमा

एआई एक व्यापक अवधारणा है, जिसमें मशीन बुद्धिमत्ता अनुकरण के सभी तरीके शामिल हैं (चाहे नियम आधारित हों या डेटा से सीखने वाले)। मशीन लर्निंग एआई का एक संकुचित हिस्सा है, जो मशीनों को डेटा से सीखने पर केंद्रित है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक और संकुचित हिस्सा है, जो बहु-परत न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, इसलिए डीएल, एमएल और एआई तीनों में शामिल है।

सीखने की प्रक्रिया और मानव हस्तक्षेप

पारंपरिक मशीन लर्निंग में, मानव का महत्वपूर्ण योगदान होता है – उदाहरण के लिए, इंजीनियर को डेटा से उपयुक्त फीचर्स निकालकर एल्गोरिदम को देना पड़ता है।

इसके विपरीत, डीप लर्निंग स्वचालित रूप से फीचर एक्सट्रैक्शन करता है; बहु-परत न्यूरल नेटवर्क विभिन्न अमूर्त स्तरों पर महत्वपूर्ण फीचर्स सीख सकते हैं, जिससे मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता कम हो जाती है।

सरल शब्दों में, जटिल समस्याओं (जैसे छवि पहचान) के लिए पारंपरिक एमएल मॉडल को इंजीनियर द्वारा आकार, रंग, किनारों जैसे फीचर्स प्रदान करने की जरूरत होती है, जबकि डीएल मॉडल स्वयं छवि को "देख" कर ये फीचर्स सीख सकता है।

डेटा की आवश्यकता

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आमतौर पर मध्यम या छोटे डेटा सेट पर भी अच्छे परिणाम देते हैं, बशर्ते डेटा गुणवत्ता और फीचर्स स्पष्ट हों। इसके विपरीत, डीप लर्निंग को प्रभावी होने के लिए बहुत बड़े डेटा सेट (लाखों नमूने) की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, डीप लर्निंग आधारित भाषण पहचान प्रणाली को उच्च सटीकता के लिए हजारों घंटे की आवाज़ पर प्रशिक्षण देना पड़ता है। यह डीप लर्निंग को "बड़े डेटा" युग के लिए उपयुक्त बनाता है, जहां 80% से अधिक डेटा असंरचित (जैसे टेक्स्ट, इमेज) होता है, जिन्हें डीप लर्निंग के माध्यम से बेहतर तरीके से संसाधित किया जा सकता है।

कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता

डीप लर्निंग मॉडल जटिल होते हैं और विशाल डेटा को संसाधित करते हैं, इसलिए इन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उच्च कंप्यूटिंग शक्ति की जरूरत होती है। पारंपरिक एमएल एल्गोरिदम CPU पर भी चल सकते हैं, यहां तक कि व्यक्तिगत कंप्यूटर पर भी, जबकि डीप लर्निंग के लिए आमतौर पर GPU (या TPU, FPGA) की आवश्यकता होती है ताकि समानांतर मैट्रिक्स गणना तेज़ी से हो सके।

डीप लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण पारंपरिक एमएल मॉडल की तुलना में काफी लंबा होता है, कभी-कभी घंटों या दिनों तक भी चल सकता है, जो डेटा की मात्रा पर निर्भर करता है।

प्रदर्शन और सटीकता

एआई का मुख्य उद्देश्य किसी कार्य को सफलतापूर्वक पूरा करना है, जरूरी नहीं कि वह डेटा से सीखने पर आधारित हो। जबकि मशीन लर्निंग प्रशिक्षण डेटा से सीखकर अनुमान की सटीकता बढ़ाने पर केंद्रित है, और मॉडल की "व्याख्यात्मकता" को कुछ हद तक त्याग देता है।

डीप लर्निंग पर्याप्त डेटा और कंप्यूटिंग संसाधन मिलने पर पारंपरिक एमएल विधियों की तुलना में बहुत उच्च सटीकता प्राप्त कर सकता है – कई डीप लर्निंग आधारित पहचान कार्यों ने रिकॉर्ड तोड़ सटीकता हासिल की है, हालांकि इसके लिए उच्च कंप्यूटिंग लागत भी होती है।

उपयुक्त अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग आमतौर पर मध्यम डेटा और कम कंप्यूटिंग आवश्यकताओं वाले डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमान कार्यों के लिए उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, ग्राहक व्यवहार पूर्वानुमान, क्रेडिट जोखिम विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाना, और स्पैम ईमेल फिल्टरिंग जैसे कार्य।

इसके विपरीत, डीप लर्निंग जटिल और उच्च सटीकता वाले कार्यों में बेहतर है, जैसे छवि पहचान, भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, स्वचालित ड्राइविंग आदि। ये क्षेत्र बड़े डेटा और जटिल विशेषताओं की पहचान की मांग करते हैं, जो बहु-परत न्यूरल नेटवर्क अच्छी तरह से संभाल सकते हैं।

एआई, एमएल और डीएल के व्यावहारिक अनुप्रयोग

अंतर को बेहतर समझने के लिए, आइए प्रत्येक तकनीक के कुछ प्रमुख अनुप्रयोग देखें:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI): एआई हमारे आसपास कई स्मार्ट सिस्टम में मौजूद है, जैसे Google पर उपयोगकर्ता मांगों का पूर्वानुमान लगाने वाले एल्गोरिदम, Uber/Grab जैसी कैब बुकिंग ऐप्स जो सर्वोत्तम मार्ग खोजती हैं, और वाणिज्यिक विमानों में स्वचालित पायलट सिस्टम। शतरंज खेलने वाला Deep Blue और गो खेलने वाला AlphaGo भी एआई के उदाहरण हैं।

ध्यान दें कि कुछ एआई सिस्टम मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं करते, जैसे गेम में NPC (कंप्यूटर नियंत्रित पात्र) जो केवल नियमों पर आधारित होते हैं।

मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग का व्यापक उपयोग कई क्षेत्रों में होता है। उदाहरण के लिए, वर्चुअल असिस्टेंट जैसे Siri, Alexa, Google Assistant उपयोगकर्ता डेटा से सीखते हैं ताकि वे उपयुक्त प्रतिक्रिया दे सकें। स्पैम ईमेल और मैलवेयर फिल्टर भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

इसके अलावा, पारंपरिक मशीन लर्निंग का उपयोग व्यापार पूर्वानुमान, वित्तीय जोखिम विश्लेषण, और Netflix या Amazon जैसी सेवाओं में सिफारिश प्रणालियों में भी होता है।

डीप लर्निंग: हाल के एआई प्रगति के पीछे डीप लर्निंग है। भाषण पहचान (जैसे आवाज़ से टेक्स्ट रूपांतरण), छवि पहचान (जैसे वस्तु या चेहरे की पहचान), और स्वचालित वाहन जैसे वास्तविक समय वीडियो विश्लेषण में डीप लर्निंग का उपयोग होता है।

डीप लर्निंग जनरेटिव एआई (Generative AI) जैसे GPT-4 के पीछे की तकनीक भी है, जो विशाल टेक्स्ट और छवि डेटा पर प्रशिक्षित बड़े फाउंडेशन मॉडल बनाती है, जो नई सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं और विविध कार्य कर सकते हैं। इन शक्तिशाली डीप लर्निंग मॉडल्स के कारण पारंपरिक तरीकों की तुलना में मूल्य सृजन की गति कई गुना बढ़ गई है।

संक्षेप में, एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग समानार्थी शब्द नहीं हैं, बल्कि इनके बीच पदानुक्रम और स्पष्ट अंतर हैं।

एआई मशीन बुद्धिमत्ता का व्यापक चित्र है, जिसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग महत्वपूर्ण दृष्टिकोण हैं। मशीन लर्निंग मशीनों को डेटा से सीखने और सुधारने की अनुमति देता है, जबकि डीप लर्निंग बहु-परत न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से बड़े डेटा पर अत्यधिक प्रदर्शन प्रदान करता है।

इन तीनों के सही अंतर को समझना न केवल सही शब्दावली के उपयोग में मदद करता है, बल्कि उपयुक्त तकनीकी समाधान चुनने में भी सहायक होता है: कभी-कभी एक सरल मशीन लर्निंग मॉडल पर्याप्त होता है, जबकि जटिल समस्याओं के लिए डीप लर्निंग आवश्यक होता है। भविष्य में, जैसे-जैसे डेटा और मांग बढ़ेगी, डीप लर्निंग एआई क्षेत्र में नई प्रगति को प्रेरित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।