Deep Learning -Part-2 | How Neural Network Functions? | Deep Learning Applications | Malayalam

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 11 พ.ย. 2024

ความคิดเห็น • 37

  • @Mystiq8.i
    @Mystiq8.i 3 ปีที่แล้ว +2

    Sir after plus 2 AI, deep learning, nlp okke padikkanum, career optionsum collegeum okke onnu paranju tharumo

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว +1

      theerchayayum. ithinte oru video cheyyam soon.

    • @Mystiq8.i
      @Mystiq8.i 3 ปีที่แล้ว +1

      @@mpowerfuture sir sirnodu oru karyam chodikkanundayirunnu, virodamillel whatsapp number tharamo plzz🥺, instayil msg ayachitt marupadi illa athanu plzzz

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว

      @@Mystiq8.i njan insta il theerchayayum reply cheyyum. korachu delay undakumennu mathrame ullu. apologies.

  • @okhanio7941
    @okhanio7941 ปีที่แล้ว +1

    Ordinary ML has only decision layers, features (color, size etc) should be inputted to it. DL has feature extraction layer also. So actual input (images). DL needs huge data to accurately extract features. Ordinary ML has advantage over DL, that it works for less data also.

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  ปีที่แล้ว +1

      many thanks for the valuable inputs. this is helpful for many. appreciate.

  • @ArunkumarM_AKM
    @ArunkumarM_AKM 3 ปีที่แล้ว +1

    Wonderful.. Simple and straight explanation. Easy to get the concept. Thank you.

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว

      many thanks for the kind feedback. appreciate😍

  • @shironjaison4484
    @shironjaison4484 3 ปีที่แล้ว +1

    Sir very informative video,thank you for that, would like to know more about deep reinforcement learning with double Q- learning and dueling double DQN

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว

      for this, I need get into more specifics like a course which may not become a generic concept video which i do in this channel. however thanks for the the suggestion and lets see how to do this later. thank you.

  • @D...015
    @D...015 ปีที่แล้ว +1

    Neuromorphic computing ne kurich detailed aayitt asap oru video cheyyavo sir..plz?

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  ปีที่แล้ว

      athu kurachu technical aavam. let me review. thanks for the msg.

  • @anujasuraj4037
    @anujasuraj4037 3 ปีที่แล้ว +1

    Explained in simple words...👍

  • @nikstatusworld2896
    @nikstatusworld2896 3 ปีที่แล้ว +1

    How is deep learning differ from machine learning? Where I go to study deep learning course?

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว +1

      thanks for the Q. the basic differences were mentioned in this video. which is : a. DL uses the algorithms inspired by the structure and functions of brain(learning from the hidden patterns).
      b. DL uses neural networks and suitable for handling large amount of data.
      c. in ML feature engineering happens manually but in DL feature extraction is automatic.
      before choosing the courses, it is important to know the mode of content delivery which is online or onsite, accordingly can suggest few. thanks.

  • @REDROSE-be3br
    @REDROSE-be3br 3 ปีที่แล้ว +1

    CNN ne patti oru video cheyyumo?

  • @manjulachandrasekhar5361
    @manjulachandrasekhar5361 2 ปีที่แล้ว +1

    Sir please give training on Regression analysis multiple variables for machine learning

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  2 ปีที่แล้ว

      thanks for the suggestion. unfortunately i don't do course specific videos in this channel. apologies.

  • @sreelakshmi7932
    @sreelakshmi7932 9 หลายเดือนก่อน +1

    Sir pls make a video about LSTM

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  7 หลายเดือนก่อน

      thanks for the suggestion. will plan for the future releases.

  • @jibinpreji
    @jibinpreji 3 ปีที่แล้ว +1

    Relu and sigmoid difference entha? Why relu is used everytime

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว

      relu is easy to use compared to sigmoid as an activation function. it is faster to compute. Relu just needs to pick max(0, x) and not perform expensive exponential operations as in Sigmoids. hope this helps.

    • @mystackquest
      @mystackquest 3 ปีที่แล้ว

      Sigmoid ഒരു hyperbolic tangent function ആണ്. അതായത് ഒരു curve ആണ്. അതിനാൽ തന്നെ hidden layer-ൽ നടക്കുന്ന differentiation-ന്റെ (chain rule apply ചെയ്ത) ഫലമായി ഇടയ്ക്കുള്ള neuron-ന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് പൂജ്യമാകും. അതിനാൽ തന്നെ ഇടയിലെ ഒരു ന്യൂറോണിന്റെ weight സീറോ ആകും. അതു കൊണ്ട് subsequent ആയി വരുന്ന എല്ലാ ന്യൂറോണും weight ഇല്ലാത്ത dead neuron ആകും. കാരണം നമ്മൾ ഈ സീറോ weight വെച്ചാണ് ഫോർവേഡ് and ബാക്ക് propagation സമയത്ത് multiply ചെയ്യുന്നത്. ഈ ഒരു പ്രശ്നത്തെ ആണ് vanishing gradient problem എന്ന് പറയുന്നത്.
      ReLU അഥവാ rectified linear unit ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെടും. എങ്ങനെ എന്നുള്ള മാത്തമാറ്റിക്കൽ explanation ഒരു കമന്റിൽ എഴുതാൻ പരിമിതി ഉണ്ട്. എന്നാൽ ReLU is also not perfect due to its exploding gradient problem.

  • @deekshithmenon7195
    @deekshithmenon7195 3 ปีที่แล้ว +1

    Well explained sir

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว

      Thanks and welcome. keep watching.

  • @greeshmaasharaf3617
    @greeshmaasharaf3617 3 ปีที่แล้ว +1

    Really simplified and informative as well.. Sir please make a video on digital twin technology...

    • @mpowerfuture
      @mpowerfuture  3 ปีที่แล้ว +1

      Thank you for the feedback. sure will do as soon as possible.

  • @fayismahmood8612
    @fayismahmood8612 3 ปีที่แล้ว +1

    Deep learning il inputs kodukkille??

  • @shahmafidhu5559
    @shahmafidhu5559 ปีที่แล้ว +1

    ❤❤

  • @lathabala6873
    @lathabala6873 3 ปีที่แล้ว +2

    Sir...

  • @ansiftc936
    @ansiftc936 3 ปีที่แล้ว +1

    Part3 venam