UPSC MainsGeneral Studies Paper IIIScience and Technologyअभ्यास प्रश्न

डीप लर्निंग के अनुप्रयोग एवं ब्याज दर गणना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अंतर्गत डीप लर्निंग क्या है? इसके अनुप्रयोग व लाभ भी बताइये। ₹5000 पर 2 वर्षों का साधारण ब्याज ₹1200 एवं चक्रवृद्धि ब्याज ₹1272 है, ब्याज की दर ज्ञात कीजिए।

बताइयेज्ञात कीजिए~250 शब्द2 मिनटmedium
पहले समयबद्ध अभ्यास करें · वैकल्पिक

परीक्षा की तरह कागज़ पर उत्तर लिखें। टाइमर शुरू करें और शब्द-सीमा का ध्यान रखें।

00:00/ 11 मिनट · 250 शब्द

लिख लिया? पुस्तिका की फोटो लें और देखें कि यह इस आदर्श उत्तर के मुकाबले कितने अंक पाता है, साथ में सुधार के सुझाव।

उत्तर पुस्तिका अपलोड करें

उत्तर कैसे लिखें

सर्वप्रथम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संदर्भ में डीप लर्निंग को बहुस्तरीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) के आधार पर परिभाषित करें। इसके पश्चात डीप लर्निंग के मुख्य अनुप्रयोगों एवं लाभों को बिंदुवार प्रस्तुत करें। अंतिम भाग में दिए गए संख्यात्मक मानों का उपयोग कर साधारण ब्याज एवं चक्रवृद्धि ब्याज के अंतर के आधार पर ब्याज दर की चरणबद्ध गणना करें।

आदर्श उत्तर

392 शब्द

भूमिका

डीप लर्निंग (Deep Learning), मशीन लर्निंग (ML) की एक उन्नत उप-शाखा है, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (Multi-layered Artificial Neural Networks) पर आधारित है। यह मानव मस्तिष्क के जैविक न्यूरॉन्स की कार्यप्रणाली की नकल करते हुए विशाल और जटिल डेटा पैटर्न का विश्लेषण करने, अमूर्त विशेषताओं को सीखने और निर्णय लेने में सक्षम है।

डीप लर्निंग के प्रमुख अनुप्रयोग

  • कंप्यूटर विज़न (Computer Vision): चेहरे की पहचान (Facial Recognition), स्वचालित ड्राइविंग वाहन (Self-Driving Cars) और मेडिकल इमेजिंग में ट्यूमर अथवा कैंसर कोशिकाओं की सटीक पहचान करने में उपयोगी।
  • नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): स्वचालित भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis) तथा उन्नत संवादात्मक चैटबॉट्स (जैसे ChatGPT एवं भारत सरकार का 'भाषिणी' प्लेटफॉर्म)।
  • ध्वनि पहचान (Speech Recognition): वर्चुअल असिस्टेंट्स (जैसे सिरी, एलेक्सा, गूगल असिस्टेंट) द्वारा मानव वाणी निर्देशों को समझना और डिकोड करना।
  • प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स: वित्तीय बाजारों में धोखाधड़ी की पहचान, स्टॉक मार्केट रुझानों का विश्लेषण तथा मौसम का सटीक पूर्वानुमान लगाना।

डीप लर्निंग के प्रमुख लाभ

  • स्वचालित फीचर एक्सट्रैक्शन (Feature Extraction): यह टेक्स्ट, इमेज और वीडियो जैसे असंरचित (Unstructured) डेटा से मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वयं प्रासंगिक विशेषताएं निकालने में सक्षम है।
  • उच्च सटीकता एवं स्केलेबिलिटी: जैसे-जैसे डेटा का आकार बढ़ता है, इसके मॉडल का प्रदर्शन और सटीकता निरंतर बेहतर होती जाती है।
  • स्वयं-सुधार की क्षमता: न्यूनतम मानवीय देखरेख में मॉडल अपनी पिछली त्रुटियों से सीखकर लगातार अपने परिणामों को परिष्कृत करते हैं।

संख्यात्मक प्रश्न: ब्याज की दर का निर्धारण

दिए गए मान:

  • मूलधन (P) = ₹5000
  • समय (T) = 2 वर्ष
  • 2 वर्ष का साधारण ब्याज (SI) = ₹1200
  • 2 वर्ष का चक्रवृद्धि ब्याज (CI) = ₹1272

गणना की विधि:

  • 1 वर्ष का साधारण ब्याज = ₹1200 / 2 = ₹600 (क्योंकि साधारण ब्याज प्रत्येक वर्ष समान रहता है)।
  • 2 वर्षों में चक्रवृद्धि ब्याज और साधारण ब्याज का अंतर = ₹1272 - ₹1200 = ₹72
  • यह ₹72 का अतिरिक्त ब्याज पहले वर्ष के साधारण ब्याज (₹600) पर दूसरे वर्ष में अर्जित चक्रवृद्धि ब्याज है।
  • अतः ब्याज की वार्षिक दर (R) = (ब्याज का अंतर × 100) / पहले वर्ष का साधारण ब्याज
  • R = (72 × 100) / 600 = 12% प्रति वर्ष

निष्कर्ष

डीप लर्निंग जैसी तकनीकें 'इंडिया एआई मिशन' और 'ऐरावत' जैसे सुपरकंप्यूटिंग ढांचे के माध्यम से चौथी औद्योगिक क्रांति की आधारशिला बन रही हैं, जिनके संवहनीय उपयोग हेतु डेटा गोपनीयता और नैतिक एआई (Ethical AI) मानकों का अनुपालन अनिवार्य है; वहीं विश्लेषणात्मक गणितीय समझ वैज्ञानिक व प्रशासनिक दृष्टिकोण को सुदृढ़ करती है।

याद रखने योग्य तथ्य

definition
डीप लर्निंग (Deep Learning)

मशीन लर्निंग की वह तकनीक जो मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली पर आधारित बहुस्तरीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) का उपयोग कर जटिल डेटा पैटर्न को प्रोसेस करती है।

scheme
इंडिया एआई मिशन (IndiaAI Mission)

भारत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवाचार, कंप्यूटिंग अवसंरचना, स्वदेशी एआई मॉडल और डेटासेट के विकास को प्रोत्साहित करने हेतु सरकार का व्यापक राष्ट्रीय कार्यक्रम।

example
भाषिणी (Bhashini)

भारत सरकार द्वारा विकसित एआई व डीप लर्निंग-आधारित बहुभाषी अनुवाद प्लेटफॉर्म, जो नागरिकों को अपनी स्थानीय भाषाओं में डिजिटल सेवाएं प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डीप लर्निंग और पारंपरिक मशीन लर्निंग में मुख्य अंतर क्या है?

पारंपरिक मशीन लर्निंग में डेटा से विशेषताओं की पहचान (Feature Engineering) मानव विशेषज्ञों द्वारा की जाती है, जबकि डीप लर्निंग कच्चे असंरचित डेटा से स्वयं स्वचालित रूप से जटिल विशेषताओं की पहचान कर लेता है।