What is Deep Learning?

(डीप लर्निंग क्या है?)

Deep Learning एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग तकनीक है जो Artificial Neural Networks (ANNs) पर आधारित होती है। यह मानव मस्तिष्क की तरह संरचित नेटवर्क के माध्यम से डेटा से स्वतः सीखने (self-learning) में सक्षम होती है, विशेषकर तब जब डेटा बहुत अधिक और जटिल हो।

🔬 सरल परिभाषा:

Deep Learning एक ऐसी विधि है जो कंप्यूटर को तस्वीरें पहचानने, भाषाएँ समझने, आवाज़ को सुनने, और निर्णय लेने जैसे कार्यों को करने योग्य बनाती है, बिना किसी स्पष्ट नियमों की प्रोग्रामिंग के।

🧠 क्यों कहते हैं इसे “Deep”?

Deep Learning में जो Neural Network प्रयोग होता है, वह कई स्तरों (layers) में बंटा होता है:

Input Layer
Hidden Layers (1 से 100+ तक हो सकते हैं)
Output Layer

इन Multiple Hidden Layers की गहराई (depth) ही इसे “Deep” बनाती है।

📌 Deep Learning के मुख्य घटक:

घटक (Component)	कार्य (Function)
Neurons (Nodes)	जानकारी को प्रोसेस करते हैं
Layers	सूचना को परत दर परत प्रसारित करते हैं
Weights & Biases	सीखने की प्रक्रिया को नियंत्रित करते हैं
Activation Functions	निर्णय लेते हैं कि कौन सी जानकारी आगे बढ़े

⚙️ Deep Learning कैसे काम करता है?

Input Data (जैसे Image या Text) को मॉडल में भेजा जाता है।
Hidden Layers उस डेटा से पैटर्न और फीचर्स निकालती हैं।
Output Layer अंतिम निर्णय देती है (जैसे यह “बिल्ली” है या “कुत्ता”)।
Training के दौरान मॉडल अपने weights को adjust करता है ताकि उसका जवाब सही होता जाए।

🎯 Deep Learning के फ़ायदे:

किसी भी जटिल कार्य को सिखाने की क्षमता (जैसे Self-driving cars)
Automatic feature extraction
Human-level accuracy तक पहुँचने की क्षमता

❌ चुनौतियाँ:

अधिक डेटा और संसाधनों (GPU/TPU) की आवश्यकता
व्याख्या (Explainability) कठिन होती है
Training समय ज़्यादा लगता है

🧠 एक उदाहरण:

जब हम किसी एप्प में “Dog” सर्च करते हैं और वह सभी कुत्ते की तस्वीरें दिखा देता है — यह Deep Learning मॉडल द्वारा image recognition का कमाल है।

🧾 निष्कर्ष (Conclusion)

Deep Learning कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शक्तिशाली शाखा है जो Artificial Neural Networks पर आधारित है। इसकी सहायता से कंप्यूटर जटिल कार्यों को बिना स्पष्ट निर्देशों के स्वयं सीखने और करने में सक्षम हो जाता है।