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अमूर्त
डेटा विज्ञान और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में पायथन के साथ गहन शिक्षण
शरण किरीटी
यह कंप्यूटिंग की एक शाखा है जो एल्गोरिदम की योजना का अध्ययन करती है जो सीखेगी। डीप लर्निंग आर्किटेक्चर प्रतिकूल गड़बड़ी के प्रति संवेदनशील होते हैं। वे इनपुट में जोड़ते हैं और डीप नेटवर्क के आउटपुट को काफी हद तक बदल देते हैं। इन उदाहरणों को प्रतिकूल उदाहरण कहा जाता है। उन्हें पर्यवेक्षित शिक्षण से लेकर अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने तक विभिन्न शिक्षण कार्यों में देखा जाता है। इन एल्गोरिदम को आमतौर पर आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) कहा जाता है। डीप लर्निंग डेटा साइंस में सबसे लोकप्रिय क्षेत्रों में से एक है जिसमें कई केस स्टडीज़ हैं जो रोबोटिक्स, इमेज रिकग्निशन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में आश्चर्यजनक परिणाम देती हैं।
अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।