डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में ट्रांसफर लर्निंग
ट्रांसफर लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें एक कार्य पर प्रशिक्षित लर्निंग मॉडल का पुन: उपयोग संबंधित कार्य के प्रदर्शन को तेज़ और बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। नए डेटासेट पर बिल्कुल नए सिरे से डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के बजाय, ट्रांसफर लर्निंग डेवलपर्स को उस ज्ञान का पुन: उपयोग करने की अनुमति देता है जो मॉडल ने पहले से ही एक सेटिंग में सीखा है और उसे दूसरी सेटिंग में लागू करता है। ऐसा करके, एक समस्या पर प्रशिक्षित मॉडल दूसरी समस्या में सामान्यीकरण को बेहतर बना सकता है - खासकर जब नए कार्य के लिए लेबल किया गया डेटा सीमित हो।
आधुनिक मशीन लर्निंग में, यह दृष्टिकोण मशीन लर्निंग की प्रगति का एक प्रेरक बन गया है। डीप लर्निंग के लिए विशाल डेटासेट, उच्च-स्तरीय हार्डवेयर और लंबे प्रशिक्षण चक्रों की आवश्यकता होती है। ट्रांसफर लर्निंग — ज्ञान हस्तांतरण का एक रूप — इमेजनेट जैसे बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल को नए मॉडल के आधार के रूप में उपयोग करके इन लागतों को कम करता है। इस रणनीति का व्यापक रूप से कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, सुदृढीकरण सीखने और मशीन लर्निंग में तकनीकों की खोज करने वाले कई शोध संस्थानों में उपयोग किया जाता है।
ट्रांसफर लर्निंग में परतों, विशेषताओं या संपूर्ण मॉडल आर्किटेक्चर का पुन: उपयोग शामिल होता है ताकि नया कार्य किसी खाली स्लेट के बजाय सीखे गए अभ्यावेदन से शुरू हो सके। चूँकि कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क की प्रारंभिक परतें किनारों और बनावट जैसी सार्वभौमिक विशेषताओं को सीखती हैं, और भाषा मॉडल की प्रारंभिक परतें व्याकरण और संरचना सीखती हैं, इसलिए ये भाग विभिन्न कार्यों और डोमेन में अच्छी तरह से स्थानांतरित होते हैं।
मशीन लर्निंग में ट्रांसफर लर्निंग के लाभ
मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा पर निर्भर करते हैं। ऐसे डेटासेट एकत्र करना और लेबल करना महंगा और धीमा होता है। ट्रांसफर लर्निंग, डेवलपर्स को शुरू से नेटवर्क बनाने के बजाय पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने की सुविधा देकर इस समस्या का समाधान करता है। ट्रांसफर लर्निंग के लाभों में शामिल हैं:
• प्रशिक्षण डेटा का अधिक कुशल उपयोग, विशेषकर जब लेबलयुक्त डेटा दुर्लभ हो।
• तीव्र शिक्षण प्रक्रिया और कम कम्प्यूटेशनल लागत।
• नए कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन क्योंकि प्रारंभिक परतें पैटर्न को पकड़ लेती हैं जो अच्छी तरह से स्थानांतरित हो जाते हैं।
• विभिन्न डोमेन में शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए समर्थन, जहां मॉडलों का उपयोग और अनुकूलन किया जा सकता है।
जैसे-जैसे मशीन लर्निंग स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक, सभी उद्योगों का एक अभिन्न अंग बनता जा रहा है, ट्रांसफर लर्निंग को लागू करने की क्षमता का महत्व बढ़ता जा रहा है। बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडलों को कम लर्निंग दर के साथ नए लेकिन संबंधित कार्य पर बेहतर प्रदर्शन के लिए परिष्कृत किया जा सकता है।
डीप लर्निंग मॉडल में ट्रांसफर लर्निंग कैसे काम करती है
ट्रांसफर लर्निंग एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के कुछ हिस्सों — आमतौर पर सामान्य फ़ीचर एक्सट्रैक्टर्स — को लेकर और उन्हें एक नए कार्य के लिए पुनः उपयोग करके काम करता है। इसमें निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल चुनें। एक बड़े डेटासेट (जैसे, इमेजनेट, बड़े टेक्स्ट कॉर्पोरा, या ऑडियो डेटासेट) पर प्रशिक्षित मॉडल आधार के रूप में कार्य करता है।
सामान्य ज्ञान को ग्रहण करने वाली परतों को स्थिर करें। ये परतें अपरिवर्तित रहती हैं क्योंकि वे पहले से ही उपयोगी निरूपण सीख चुकी होती हैं।
शेष परतों को परिष्कृत करें। बाद की परतों को नए डेटासेट पर कम सीखने की दर के साथ पुनः प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे नए कार्य को मॉडल के सीखने को अधिलेखित किए बिना अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।
संबंधित कार्य पर पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करें। मॉडल के केवल एक हिस्से को समायोजित करना होगा, जिससे प्रशिक्षण प्रयास में नाटकीय रूप से कमी आएगी।
यह शिक्षण पद्धति आगमनात्मक स्थानांतरण अधिगम के समान है, जहाँ एक कार्य में अर्जित ज्ञान दूसरे कार्य में सामान्यीकरण को बेहतर बनाने में मदद करता है। पारगमनात्मक स्थानांतरण अधिगम में, कार्य वही रहता है लेकिन डेटासेट बदल जाता है। अप्रशिक्षित अधिगम स्थितियों में, स्थानांतरण अधिगम मॉडलों को एक लेबल रहित डोमेन से दूसरे डोमेन में अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।
फ़ाइन-ट्यूनिंग: पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों में फ्रोज़न बनाम प्रशिक्षण योग्य परतें
गहरे तंत्रिका नेटवर्क की प्रारंभिक परतें सार्वभौमिक विशेषताओं को पकड़ लेती हैं। चूँकि ये विशेषताएँ शायद ही कभी किसी विशिष्ट डेटासेट पर निर्भर करती हैं, इसलिए ये स्थिर रह सकती हैं। गहरी, कार्य-विशिष्ट परतें—खासकर कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क में—नई श्रेणियों को वर्गीकृत करने, नई वस्तुओं का पता लगाने, या नए टेक्स्ट पैटर्न को संसाधित करने के लिए परिष्कृत होती हैं।
कौन सी परतें जमानी हैं, इसका चयन इस पर निर्भर करता है:
• नया कार्य मूल कार्य से कितना मिलता-जुलता है।
• नया डेटासेट कितना बड़ा या छोटा है.
• क्या कम सीखने की दर या पूर्ण पुनःप्रशिक्षण की आवश्यकता है।
किसी असंबंधित कार्य पर बहुत सारी परतों को स्थिर करने से खराब प्रदर्शन हो सकता है, जिसे नकारात्मक स्थानांतरण कहते हैं। लेकिन एक छोटे डेटासेट पर बहुत सारी परतों को ठीक करने से ओवरफिटिंग हो सकती है। मशीन लर्निंग पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में ट्रांसफर लर्निंग पेपर्स पर सर्वेक्षण सहित कई शोध, इन कारकों को संतुलित करने के तरीकों की खोज करते हैं।
कंप्यूटर विज़न और एनएलपी में ट्रांसफर लर्निंग के अनुप्रयोग
स्थानांतरण अधिगम गहन अधिगम में लोकप्रिय है क्योंकि यह अनगिनत डोमेन में लागू होता है:
कंप्यूटर विज़न के लिए स्थानांतरण अधिगम
कंप्यूटर विज़न के लिए ट्रांसफर लर्निंग बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। एक छवि वर्गीकरण कार्य पर प्रशिक्षित मॉडल - जैसे कि कुत्ते बनाम बिल्लियाँ - न्यूनतम समायोजन के साथ नई श्रेणियों को वर्गीकृत कर सकता है। कई ट्यूटोरियल दिखाते हैं कि पूर्व-प्रशिक्षित छवि मॉडल को नए कार्यों के अनुकूल बनाने के लिए TensorFlow और Keras के साथ ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाए।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए स्थानांतरण अधिगम
विशाल पाठ कॉर्पोरा स्थानांतरण पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल असाधारण रूप से अच्छी तरह से काम करते हैं। एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल व्याकरण, संदर्भ और शब्दार्थ को पकड़ लेता है, जिसे फिर भावना विश्लेषण, अनुवाद, सारांशीकरण या डोमेन-विशिष्ट पाठ वर्गीकरण के लिए परिष्कृत किया जा सकता है।
सुदृढीकरण सीखने में स्थानांतरण सीखने के अनुप्रयोग
गहन सुदृढीकरण अधिगम प्रणालियाँ अक्सर सिमुलेशन में एजेंटों को पूर्व-प्रशिक्षित करती हैं। सिम्युलेटेड वातावरण में प्राप्त ज्ञान वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में स्थानांतरित होता है, जिससे सुरक्षा में सुधार होता है और लागत कम होती है।
स्थानांतरण अधिगम के एक रूप के रूप में बहु-कार्य अधिगम
जब एक एकल तंत्रिका नेटवर्क कई संबंधित कार्य करता है—जैसे कि वस्तु पहचान और छवि विभाजन—तो ज्ञान सभी कार्यों में साझा होता है। इस प्रकार का स्थानांतरण सामान्यीकरण को बढ़ाता है।
विभिन्न स्थानांतरण शिक्षण दृष्टिकोण
स्रोत और लक्ष्य कार्यों के बीच संबंध के आधार पर विभिन्न स्थानांतरण सीखने की विधियां मौजूद हैं:
1. एक कार्य पर प्रशिक्षित मॉडल का दूसरे कार्य के लिए उपयोग करना
प्रचुर मात्रा में लेबल किए गए डेटा वाले डेटासेट पर गहन मॉडल को प्रशिक्षित करें, फिर छोटे डेटासेट पर स्थानांतरण लर्निंग लागू करें।
2. डीप लर्निंग में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग
यह ट्रांसफर लर्निंग का सबसे आम रूप है। केरास या टेंसरफ़्लो जैसे मॉडलों में इमेजनेट या बड़े टेक्स्ट कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित आर्किटेक्चर शामिल होते हैं।
3. प्रतिनिधित्व सीखना और सुविधा निष्कर्षण
आउटपुट परत के बजाय, सामान्य-उद्देश्यीय निरूपणों को निकालने के लिए मध्यवर्ती परतों का उपयोग किया जाता है। फिर इन विशेषताओं को पारंपरिक शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके वर्गीकरण के लिए एक छोटे मॉडल में डाला जा सकता है।
प्रतिनिधित्व सीखने से डेटासेट का आकार, कम्प्यूटेशनल लागत और प्रशिक्षण समय कम करने में मदद मिलती है।
मशीन लर्निंग में ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग कब करें
स्थानांतरण अधिगम सबसे अधिक प्रभावी तब होता है जब:
• गहन शिक्षण मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त लेबलयुक्त प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध नहीं है।
• समान डोमेन के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क मौजूद है।
• दोनों कार्य एक ही इनपुट प्रारूप साझा करते हैं।
ट्रांसफर लर्निंग तभी कारगर होती है जब कार्य आपस में जुड़े हों। अगर कार्यों में बहुत ज़्यादा अंतर हो, तो नेगेटिव ट्रांसफर हो सकता है, जिससे सटीकता कम हो जाती है।
स्थानांतरण अधिगम के उदाहरण और अनुप्रयोग
भाषा मॉडल में स्थानांतरण अधिगम
पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल को नई बोलियों, विशिष्ट शब्दावली या डोमेन-विशिष्ट विषयों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
कंप्यूटर विज़न मॉडल में स्थानांतरण अधिगम
एक डोमेन (जैसे, वास्तविक फोटो) पर प्रशिक्षित मॉडल को सामान्य कन्वोल्यूशनल फिल्टर का पुनः उपयोग करके दूसरे डोमेन (जैसे, मेडिकल स्कैन) के लिए भी परिष्कृत किया जा सकता है।
डीप न्यूरल नेटवर्क में ट्रांसफर लर्निंग
गहन तंत्रिका आर्किटेक्चर प्रशिक्षण लागत को कम करने के लिए कार्यों के बीच संरचनाओं, भारों या अभ्यावेदनों को साझा कर सकते हैं।
2025 तक स्थानांतरण शिक्षा अपनाने पर सांख्यिकीय अंतर्दृष्टि
हाल ही में आई 2025 की उद्योग रिपोर्ट इस बात पर प्रकाश डालती है कि ट्रांसफर लर्निंग कितनी तेजी से मुख्यधारा की मशीन लर्निंग तकनीक बन रही है:
• 2025 ग्लोबल एआई एफिशिएंसी बेंचमार्क के अनुसार, ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करने वाली कंपनियां नेटवर्क को शुरू से प्रशिक्षित करने की तुलना में प्रशिक्षण समय को औसतन 62% तक कम कर देती हैं।
• एमआईटी और ओपनएआई (2025) द्वारा किए गए एक संयुक्त अध्ययन में पाया गया कि उत्पादन में तैनात सभी नए गहन शिक्षण मॉडलों में से 78% अपने आधार के रूप में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों पर निर्भर हैं।
• कंप्यूटर विज़न में, 85% छवि वर्गीकरण प्रणालियाँ अब पूर्ण प्रशिक्षण चक्रों के बजाय स्थानांतरण अधिगम का उपयोग करती हैं, जिसका मुख्य कारण आधुनिक डेटासेट का आकार और जटिलता है।
• 2025 एनएलपी उद्योग सर्वेक्षण की रिपोर्ट बताती है कि भाषा मॉडल के लिए स्थानांतरण सीखने को अपनाने वाले संगठनों ने लेबल किए गए डेटा की आवश्यकताओं को औसतन 70% तक कम कर दिया है।
• क्लाउड प्रदाताओं का अनुमान है कि पूर्व-प्रशिक्षित डीप न्यूरल नेटवर्क के उपयोग से GPU कंप्यूट लागत में 40-55% की कमी आती है, जिससे छोटी कंपनियों के लिए AI विकास अधिक सुलभ हो जाता है।
• 2025 अंतर्राष्ट्रीय मशीन लर्निंग सम्मेलन (आईसीएमएल) में प्रस्तुत शोध से पता चलता है कि जब कार्य कम से कम मध्यम डोमेन समानता साझा करते हैं तो ट्रांसफर लर्निंग मॉडल सामान्यीकरण में 23-34% तक सुधार करता है।
ये आंकड़े दर्शाते हैं कि स्थानांतरण अधिगम केवल एक सैद्धांतिक अधिगम दृष्टिकोण नहीं है - यह अब सभी उद्योगों में प्रमुख गहन अधिगम रणनीति है।
ट्रांसफर लर्निंग के वास्तविक-विश्व केस अध्ययन (2024–2025)
ऑटोमोटिव (टेस्ला, 2025)
टेस्ला ने विशाल वीडियो कॉर्पोरा पर पूर्व-प्रशिक्षित विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर्स को फ़ाइन-ट्यूनिंग करने के बाद ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन स्थिरता में 37% सुधार की सूचना दी। ट्रांसफर लर्निंग ने सिस्टम को असामान्य मौसम पैटर्न और रात्रिकालीन परावर्तन जैसे दुर्लभ परिस्थितियों में तेज़ी से अनुकूलित होने में सक्षम बनाया।
हेल्थकेयर इमेजिंग (ईयू मेडिकल एआई रिपोर्ट 2025)
एमआरआई और एक्स-रे विश्लेषण के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करने वाले अस्पतालों ने लेबल-डेटा आवश्यकताओं को 80% से अधिक कम कर दिया, जिससे दुर्लभ रोगों के निदान की सटीकता में सुधार हुआ।
बहुभाषी एनएलपी (माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई, 2025)
अंग्रेजी में पूर्व-प्रशिक्षित और कम संसाधन वाली भाषाओं के लिए परिष्कृत बहुभाषी भाषा मॉडल ने शुरू से प्रशिक्षित मॉडलों की तुलना में 3 गुना बेहतर सटीकता हासिल की।
ट्रांसफर लर्निंग पाइपलाइनों की दृश्य समझ
चूंकि यहां चित्र सीधे नहीं दिखाए जा सकते, इसलिए निम्नलिखित संकल्पनात्मक आरेख प्रक्रिया को स्पष्ट करते हैं:
1. “ट्रांसफर लर्निंग से पहले बनाम बाद में”
• पहले: मॉडल यादृच्छिक भार से शुरू होता है, जिसके लिए लाखों लेबल वाले उदाहरणों की आवश्यकता होती है।
• बाद में: मॉडल पूर्व-प्रशिक्षित सामान्य विशेषताओं से शुरू होता है → केवल अंतिम परतों को ठीक-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
2. जमी हुई बनाम प्रशिक्षित परतें आरेख
• प्रारंभिक CNN/ट्रांसफार्मर परतें: स्थिर (किनारों, आकृतियों, व्याकरण पैटर्न को निकालें)।
• बाद की परतें: परिष्कृत (नई श्रेणियों या पाठ डोमेन के अनुकूल)।
3. प्रशिक्षण पाइपलाइन आरेख
डेटासेट → पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल → फ्रीज़ परतें → फ़ाइन-ट्यूनिंग → मूल्यांकन।
स्थानांतरण शिक्षण के प्रकारों का तुलनात्मक अवलोकन
आगमनात्मक स्थानांतरण अधिगम
जब कार्य भिन्न हों लेकिन डेटासेट समान हों, तब इसका उपयोग किया जाता है। नए वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त।
ट्रांसडक्टिव ट्रांसफर लर्निंग
कार्य वही रहते हैं, लेकिन डोमेन भिन्न होते हैं - अक्सर डोमेन अनुकूलन के लिए उपयोग किया जाता है।
अप्रशिक्षित स्थानांतरण अधिगम
यह तब प्रभावी होता है जब दोनों डेटासेट में अधिकतर लेबल रहित डेटा होता है।
एक संरचित तुलना पाठकों को यह समझने में मदद करती है कि प्रत्येक विधि का उपयोग कब करना है।
आधुनिक वास्तुकला स्थानांतरण शिक्षा पर हावी (2025)
विज़न ट्रांसफॉर्मर्स (ViT)
अब अधिकांश स्थानांतरण परिदृश्यों पर क्लासिक CNNs से बेहतर प्रदर्शन करते हैं; 2025 में 95% नए विज़न मॉडल द्वारा अपनाए जाएंगे।
फाउंडेशन मॉडल (जेमिनी, एलएलएएमए-3, क्वेन-वीएल)
ये पूर्व-प्रशिक्षित मल्टीमॉडल प्रणालियाँ अब इनके लिए डिफ़ॉल्ट प्रारंभिक बिंदु हैं:
• पाठ वर्गीकरण
• छवि कैप्शनिंग
• बहुविध तर्क
हल्के एज मॉडल
मोबाइल/IoT उपकरणों के लिए अनुकूलित, ऑन-डिवाइस फाइन-ट्यूनिंग को सक्षम बनाता है।
स्थानांतरण अधिगम में सामान्य गलतियाँ और नुकसान
• बहुत अधिक परतों को फ्रीज़ करने से नए डोमेन पर अंडरफिटिंग हो जाती है।
• उच्च सीखने की दर के साथ ओवर-ट्यूनिंग पूर्व-प्रशिक्षित भार को नष्ट कर देती है।
• निम्न-गुणवत्ता वाले डेटासेट का उपयोग करने से नकारात्मक स्थानांतरण होता है।
• बेमेल इनपुट प्रारूप (आकार, चैनल, टोकनाइजेशन) सटीकता को कम करते हैं।
• डोमेन शिफ्ट की अनदेखी करने से वास्तविक दुनिया में तैनाती में भंगुरता आती है।
सही पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल कैसे चुनें (2025 गाइड)
• कंप्यूटर विज़न के लिए: ViT, CLIP, ConvNeXt, EfficientNet-V2.
• एनएलपी के लिए: जीपीटी-शैली एलएलएम, एलएलएएमए-3, मिस्ट्रल, क्वेन।
• मल्टीमॉडल कार्यों के लिए: जेमिनी-विज़न, ओपनक्लिप, फ्लोरेंस-2।
• एज डिवाइस के लिए: मोबाइलनेट-V3, एफिशिएंटनेट-लाइट.
मानदंड:
• स्रोत/लक्ष्य कार्यों की समानता
• डेटासेट का आकार
• बजट की गणना करें
• मॉडल इनपुट संगतता
स्थानांतरण शिक्षण की सफलता का मूल्यांकन कैसे करें
एक मजबूत मूल्यांकन ढांचे में निम्नलिखित शामिल हैं:
• शुरू से प्रशिक्षित मॉडल के साथ आधारभूत तुलना।
• लक्ष्य डेटासेट पर सटीकता और F1 सुधार।
• लेबल-डेटा उपयोग में कमी.
• प्रशिक्षण-समय की बचत.
• डोमेन शिफ्ट परीक्षणों के तहत मजबूती।
2026–2027 के लिए भविष्यवाणियाँ
• स्वचालित फाइन-ट्यूनिंग पाइपलाइनें TensorFlow और PyTorch में मानक बन जाएंगी।
• ट्रांसफर लर्निंग एज-एआई परिनियोजन पर हावी रहेगी।
• स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण से लेबलयुक्त डेटासेट की आवश्यकता और भी कम हो जाएगी।
• डोमेन अनुकूलन मेटा-लर्निंग और लर्निंग-टू-लर्न सिस्टम के माध्यम से स्वचालित हो जाएगा।
डीप लर्निंग में ट्रांसफर लर्निंग का भविष्य
जैसे-जैसे मशीन लर्निंग हर उद्योग में फैल रही है, ज़्यादातर संगठन उन्नत एआई सिस्टम अपनाने के लिए ट्रांसफर लर्निंग पर निर्भर होंगे। बहुत कम कंपनियों के पास बड़े पैमाने पर लेबल किए गए डेटासेट इकट्ठा करने या किसी मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने की क्षमता होती है। इसके बजाय, वे पहले से प्रशिक्षित मॉडलों पर ट्रांसफर लर्निंग लागू करेंगे और उन्हें अपने परिवेश और कार्यों के अनुकूल बनाएंगे।
ट्रांसफर लर्निंग — एक ऐसी लर्निंग तकनीक जिसमें एक मॉडल एक क्षेत्र में सीखे गए ज्ञान का उपयोग दूसरे क्षेत्र में प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए करता है — डीप लर्निंग अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी को शक्ति प्रदान करती रहेगी। यह मशीन लर्निंग की सबसे महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक है और सुलभ, स्केलेबल एआई का एक प्रमुख प्रवर्तक है।
