या 'डीप लर्निंग' एक वास्तविकता है या उपयोगकर्ताओं के बीच अतिरंजित है ?

  चित्रण सीखने के साथ नकली मस्तिष्क नेटवर्क के आलोक में एआई तकनीकों के अधिक व्यापक समूह के लिए गहन शिक्षण आवश्यक है।  यह मशीनों को चीजें सीखने के एआई इंटरैक्शन को और विकसित करने के आसपास केंद्रित होता है।  गहन शिक्षा का केंद्र त्वरित रूप से पर्याप्त संख्या में पीसी और विशाल मस्तिष्क संगठनों को तैयार करने के लिए पर्याप्त जानकारी में निहित रहता है।  गहन शिक्षा एक पदोन्नति चक्र के केंद्र बिंदु में बदल गई है।  कई संगठन मुद्दों और उनके मद के लाभों से निपटने के लिए गहन शिक्षा और उन्नत मानव निर्मित दिमागी शक्ति का उपयोग करते हैं।

  फिर भी, गहन शिक्षा को वापस आने की अवधि के लिए वास्तव में लंबे समय के लिए अतिरंजित किया जाता है।  इस बीच, समाचार स्रोत नियमित रूप से मानव निर्मित तर्क और गहन खोज के बारे में उपाख्यानों से अवगत कराते थे जिन्हें गुमराह किया गया था।  वे ऐसे व्यक्तियों द्वारा रचित थे जिन्हें इस बात की वैध समझ नहीं थी कि नवाचार कैसे कार्य करता है।  कई विशेषज्ञ स्वीकार करते हैं कि डीएल अति-हाइप्ड है।  अन्य ध्यान देने योग्य विशेषज्ञ मानते हैं कि गहन शिक्षा एक पड़ाव बिंदु पर पहुंच गई है, और इसमें उन वैज्ञानिकों का एक हिस्सा शामिल है जो गहन शिक्षा के पथप्रदर्शक थे और क्षेत्र की सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धियों से जुड़े थे।

  कुछ लोगों का कहना है कि गहन शिक्षा एआई का एक और नाम है, लेकिन यह सही नहीं है।  गहन शिक्षा एआई का एक सबसेट है।  व्यक्तियों को एमएल / डीएल को उन मुद्दों का उत्तर देने का प्रयास करना छोड़ देना चाहिए जो सीधे गणित द्वारा और अधिक आसानी से सुलझाए जा सकते हैं।  एमएल प्रक्रियाओं की काफी समय से आवश्यकता है, फिर भी गहन शिक्षा अपने दोस्तों की तुलना में कहीं बेहतर है।

  सूचना प्रवाह में मदद के लिए एक एमएल परियोजना को सूचना और एक मजबूत पाइपलाइन की आवश्यकता होती है।  क्या अधिक है, विशेष रूप से, इसे शीर्ष पायदान के नामों की आवश्यकता है।  यह अंतिम मार्गदर्शिका जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता को दर्शाती है।  चिह्नित करने के लिए, इसे कुछ हद तक जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है।  इन सभी आवश्यकताओं को एक गहन सीखने की गणना में मनमानी जानकारी को उछालने और परिणामों के लिए भगवान से अपील करने से पहले होना चाहिए।

  इस प्रकार, यह गहन शिक्षा, एआई, और मानव निर्मित दिमागी शक्ति के भाग्य को रोकने में सहायता करेगा और दूसरे विचार पर, वर्तमान आवश्यकता के आसपास केंद्र को पशु शक्ति और मशीन संचालित डिजाइन समन्वय के साथ मानव संसाधन क्षमता को शामिल करने की अधिक संभावना है।

गहन शिक्षा का विज्ञापन किया जाता है या अत्यधिक प्रचारित किया जाता है?
गहन शिक्षण मूल रूप से पैमाने पर डिजाइन मिलान करने की एक विधि है।  इन सबसे ऊपर, गहन शिक्षा के परिणाम विशेष रूप से क्षेत्रों में सीमित रहे हैं।  इन क्षेत्रों में सपोर्ट लर्निंग, खराब डिस्पोजल मॉडल और असंगतता की पहचान शामिल है।

  कुछ विशेषज्ञ समर्थन सीखने को स्वीकार करते हैं, जिसमें एआई मॉडल बनाना शामिल है, उन्हें बिना नाम की जानकारी के विशाल माप के साथ प्रस्तुत करना होता है।  जबकि गहन समर्थन सीखना एआई अनुसंधान के अतिरिक्त पेचीदा क्षेत्रों में से एक है, इसने प्रमाणित मुद्दों से निपटने में सीमित परिणाम दिए हैं।

  गलत तरीके से किए गए हमलों के खिलाफ गहन शिक्षण मॉडल को मजबूत करने के लिए कुछ प्रयास किए गए हैं, फिर भी अब तक सीमित उपलब्धि हासिल हुई है।  परीक्षण का कुछ हिस्सा इस तरह से उत्पन्न होता है कि नकली मस्तिष्क नेटवर्क बेहद हैरान करने वाले और समझने में मुश्किल होते हैं।

  अंत: गहन सीखने के लिए अपनी धारणाओं में संयमित रहना आवश्यक है।  जैसा कि दुनिया स्पष्ट रूप से मास्टर एल्गोरिथम के लिए हाथापाई करती है, किसी को यह याद रखना चाहिए कि गहन शिक्षा एआई नहीं है;  यह एक उपसमुच्चय है।  जबकि गहन मस्तिष्क नेटवर्क का अपना स्थान है, वे मानव जाति की समस्याओं को सामान्य रूप से नहीं सुलझाएंगे।  जबकि गहन शिक्षा लहर प्रभाव पैदा कर रही है, और इन पंक्तियों के साथ योग्य है, याद रखें कि यह उपयुक्त परिस्थितियों में उपयोग करने के लिए एक और व्यवहार्य उपकरण है।  सभी चीजें समान होने के कारण, व्यक्तियों में भावनाओं के अति-हाइप होने से लेकर, प्रत्येक मुद्दे का उत्तर होने तक, किसी भी बिंदु पर अंतर्दृष्टि, बीच में कहीं अधिक उदारवादी होने तक की भावनाएँ होंगी।