01 नव॰ 2025·8 मिनट
Yann LeCun: डीप लर्निंग और सेल्फ‑सुपरवाइज़्ड एआई के प्रवर्तक
Yann LeCun के महत्वपूर्ण विचारों और मील के पत्थरों—CNNs और LeNet से लेकर आधुनिक स्व-पर्यवेक्षित लर्निंग तक—का परिचय और क्यों उनका काम आज भी एआई को आकार देता है।
Yann LeCun के महत्वपूर्ण विचारों और मील के पत्थरों—CNNs और LeNet से लेकर आधुनिक स्व-पर्यवेक्षित लर्निंग तक—का परिचय और क्यों उनका काम आज भी एआई को आकार देता है।
Yann LeCun उन शोधकर्ताओं में से हैं जिनके विचार धीरे-धीरे आधुनिक एआई के “डिफ़ॉल्ट सेटिंग” बन गए। अगर आपने Face ID–style अनलॉक, ऑटोमैटिक फोटो टैगिंग, या कोई भी सिस्टम जो छवि में क्या है पहचानता है उपयोग किया है, तो आप उन डिज़ाइन विकल्पों के साथ जी रहे हैं जिन्हें LeCun ने यह दिखाकर मान्य किया कि वे बड़े पैमाने पर काम कर सकते हैं।
LeCun का प्रभाव किसी एक आविष्कार तक सीमित नहीं है। उन्होंने AI में एक व्यावहारिक इंजीनियरिंग मानसिकता को आगे बढ़ाया: ऐसे सिस्टम बनाओ जो वास्तविक डेटा से उपयोगी रिप्रेजेंटेशन सीखें, कुशलता से चलें, और अनुभव के साथ बेहतर हों। यह संयोजन—वैज्ञानिक स्पष्टता के साथ वास्तविक-विश्व प्रदर्शन पर ज़ोर—कंप्यूटर विज़न उत्पादों से लेकर आज के मॉडल-ट्रेनिंग पाइपलाइनों तक हर जगह दिखता है।
डीप लर्निंग एक व्यापक दृष्टिकोण है: बहु-परत न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके डेटा से नियम हाथ से कोड करने के बजाय पैटर्न सीखना।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक प्रशिक्षण रणनीति है: सिस्टम स्वयं डेटा से एक लर्निंग टास्क बनाता है (उदाहरण के लिए, गायब हिस्सों की भविष्यवाणी), ताकि यह बड़े-बड़े अनलेबल्ड डाटा से सीख सके। LeCun ने सेल्फ-सुपरवाइज़्ड का समर्थन किया क्योंकि यह मनुष्यों और जानवरों के सीखने के तरीके से बेहतर मेल खाता—निरीक्षण के माध्यम से, लगातार निर्देश के बिना।
यह आंशिक जीवनी और आंशिक मुख्य विचारों का एक टूर है: शुरुआती न्यूरल-नेटवर्क कार्यों ने कैसे कॉन्वोल्यूशनल नेटवर्क दिए, प्रतिनिधित्व सीखना क्यों केंद्र में आया, और क्यों सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग अब अधिक सक्षम एआई की ओर एक गंभीर रास्ता है। हम आज के सिस्टम बनाने वाली टीमों के लिए व्यावहारिक निष्कर्षों के साथ समाप्त करेंगे।
एक छोटी सी टिप्पणी “डीप लर्निंग के गॉडफादर” लेबल पर: यह एक लोकप्रिय शॉर्टहैंड है (अक्सर LeCun, Geoffrey Hinton, और Yoshua Bengio के लिए), कोई औपचारिक उपाधि नहीं। मायने रखता है उन विचारों का ट्रैक रिकॉर्ड जो बुनियादी सिद्धांत बने।
Yann LeCun का प्रारंभिक करियर एक निरंतर दांव की तरह समझना आसान है: कंप्यूटर को कच्चे डेटा से सही फीचर्स सीखना चाहिए, बजाय इसके कि इंसान उन्हें हाथ से डिजाइन करें।
1980 के दशक के मध्य से अंत में, LeCun ने एक व्यावहारिक, जिद्दी समस्या पर काम किया: मशीनों को असाफ और वास्तविक-विश्व इनपुट जैसे छवियों में पैटर्न पहचानने के लिए कैसे मिलाएं।
1980 के दशक के अंत और 1990 के आरंभ में, वे ऐसे न्यूरल-नेटवर्क मेथड्स पर जोर दे रहे थे जिन्हें एंड-टू-एंड ट्रेन किया जा सकता था—मतलब आप उदाहरण फीड करते हैं और सिस्टम खुद को बेहतर करने के लिए समायोजित होता है।
इस अवधि ने बाद के उनके जाने-माने काम (जैसे CNNs और LeNet) के लिए सेट अप किया, लेकिन मुख्य कहानी मानसिकता है: नियमों पर बहस बंद करो; डेटा से सीखना शुरू करो।
पहला AI अक्सर बुद्धिमत्ता को स्पष्ट नियमों के रूप में एन्कोड करने की कोशिश करता था: “यदि X, तो Y।” यह नियंत्रित स्थितियों में काम कर सकता है, पर असली दुनिया के शोर—विभिन्न हैंडराइटिंग शैलियाँ, फोटो में लाइटिंग, दृष्टिकोण में छोटे बदलाव—में संघर्ष करता है।
LeCun का दृष्टिकोण सांख्यिकीय लर्निंग की ओर झुका: मॉडल को कई उदाहरणों पर ट्रेन करें, उसे ऐसे पैटर्न खोजने दें जो मानव स्पष्ट रूप से वर्णित भी न कर पाएं। “7” क्या दिखता है पर लंबी सूची बनाने के बजाय, आप सिस्टम को हजारों सात दिखाते हैं और यह एक रिप्रेजेंटेशन सीखता है जो “7” को “1”, “2” आदि से अलग करता है।
शुरू से ही लक्ष्य सिर्फ “सही उत्तर पाना” नहीं था। यह उपयोगी आंतरिक रिप्रेजेंटेशन सीखना था—कम्पैक्ट, पुन:प्रयुक्त करने योग्य फीचर जो भविष्य के निर्णयों को आसान बनाते हैं। यह थीम उनके बाद के सभी कामों में दिखती है: बेहतर विज़न मॉडल, अधिक स्केलेबल ट्रेनिंग, और अंततः सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग की ओर धक्का।
CNNs एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क हैं जो छवि जैसा डेटा (या ग्रिड पर व्यवस्थित कुछ भी, जैसे वीडियो फ्रेम) में पैटर्न “देखने” के लिए डिजाइन किए गए हैं। उनकी मुख्य चाल है convolution।
कन्वोल्यूशन को एक छोटे पैटर्न डिटेक्टर की तरह सोचें जो छवि पर सरकता है। हर पोज़िशन पर यह पूछता है: “क्या मुझे यहाँ कोई किनारा, कोना, स्ट्राइप, या बनावट मिल रही है?” वही डिटेक्टर हर जगह उपयोग होता है, इसलिए वह पैटर्न जहाँ भी दिखाई दे, पहचान लेता है।
लोकल कनेक्टिविटी: हर डिटेक्टर छोटे पैच पर देखता है (पूरी छवि नहीं). इससे सीखना आसान होता है क्योंकि पास-पास के पिक्सल अक्सर संबंधित होते हैं।
शेयर्ड वेट्स: सरकने वाला डिटेक्टर हर लोकेशन पर एक ही संख्याओं (वेट्स) का उपयोग करता है। इससे पैरामीटर्स काफी घट जाते हैं और मॉडल किसी भी जगह समान फीचर पहचानने में सक्षम होता है।
पूलिंग (या डाउनसैंपलिंग): फीचर डिटेक्शन के बाद नेटवर्क अक्सर नजदीकी प्रतिक्रियाओं का सार निकालता है (जैसे अधिकतम या औसत लेना)। पूलिंग सबसे मज़बूत सिग्नल रखता है, आकार घटाता है, और थोड़ा बहुत “लचीलापन” जोड़ता है ताकि छोटे शिफ्ट से पहचान टूटे नहीं।
छवियों की संरचना ऐसी होती है: पास-पास के पिक्सल अर्थपूर्ण आकार बनाते हैं; वही ऑब्जेक्ट कहीं भी दिखाई दे सकता है; पैटर्न बार-बार आते हैं। CNNs इन मान्यताओं को आर्किटेक्चर में शामिल करते हैं, इसलिए वे कम डेटा और कम कम्प्यूट के साथ उपयोगी विज़ुअल फीचर सीखते हैं बनाम एक फुली-कनेक्टेड नेटवर्क।
CNN सिर्फ “एक बड़ा क्लासिफायर” नहीं है। यह एक फीचर-बिल्डिंग पाइपलाइन है: शुरुआती परतें किनारों को खोजती हैं, मध्य परतें उन्हें पार्ट्स में जोड़ती हैं, और बाद की परतें पार्ट्स को ऑब्जेक्ट में असेंबल करती हैं।
साथ ही, CNNs स्वाभाविक रूप से दृश्यों को “समझते” नहीं हैं; वे ट्रेनिंग डेटा से सांख्यिकीय संकेत सीखते हैं। इसलिए डेटा की गुणवत्ता और मूल्यांकन मॉडल जितना ही महत्वपूर्ण हैं।
LeNet Yann LeCun और उनके सहयोगियों द्वारा 1990 के दशक में विकसित किया गया एक शुरुआती स्पष्ट उदाहरण है कि डीप लर्निंग उपयोगी हो सकता है, केवल रोचक नहीं। यह हाथ से लिखे गए अक्षरों—विशेषकर अंकों—को पहचानने के लिए डिजाइन किया गया था।
ऊपर के स्तर पर, LeNet ने एक इमेज (उदाहरण के लिए, अंक वाला छोटा ग्रेस्केल क्रॉप) लिया और एक क्लासिफिकेशन (0–9) दिया। अब यह साधारण लगता है, पर यह महत्वपूर्ण था क्योंकि इसने पूरे पाइपलाइन को एक साथ बाँधा: फीचर एक्सट्रैक्शन और क्लासिफिकेशन सिखा।
हाथ से बनाए गए नियमों पर निर्भर होने के बजाय—जैसे “किनारे डिटेक्ट करो, फिर लूप मापो, फिर निर्णय पेड़ लागू करो”—LeNet ने लेबल किए गए उदाहरणों से आंतरिक विज़ुअल फीचर सीधे सीखे।
LeNet का प्रभाव चमकदार डेमो पर नहीं, बल्कि इस बात पर आधारित था कि एक एंड-टू-एंड लर्निंग अप्रोच वास्तविक विज़न टास्क के लिए काम कर सकती है:
यह “फीचर और क्लासिफायर को एक साथ सीखो” विचार बाद के डीप लर्निंग सफलताओं में एक बड़ा संकेतक बन गया।
आज डीप लर्निंग में जो आदतें सामान्य लगती हैं, उनमें से कई LeNet की बुनियादी फिलॉसफी में दिखाई देती हैं:
हालाँकि आधुनिक मॉडल अधिक डेटा, अधिक कम्प्यूट और गहरी आर्किटेक्चर उपयोग करते हैं, LeNet ने यह सामान्य किया कि न्यूरल नेटवर्क परसेप्शन समस्याओं के लिए व्यवहार्य इंजीनियरिंग टूल हो सकते हैं।
दावों को संयम के साथ रखना चाहिए: LeNet “पहला डीप नेटवर्क” नहीं था, और न ही इसने अकेले डीप लर्निंग बूम ट्रिगर किया। पर यह एक व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त मील का पत्थर है जिसने दिखाया कि सीखी हुई रिप्रेजेंटेशन महत्वपूर्ण और व्यावहारिक समस्याओं पर हाथ-निर्मित पाइपलाइन से बेहतर हो सकती हैं—वर्षों पहले कि डीप लर्निंग आम बनती।
प्रतिनिधित्व सीखना यह विचार है कि मॉडल को केवल अंतिम उत्तर (जैसे “बिल्ली” बनाम “कुत्ता”) नहीं सीखना चाहिए—उसे उपयोगी आंतरिक फीचर सीखने चाहिए जो कई किस्म के निर्णयों को आसान बनाते हैं।
अकिंचित अलमारी को सॉर्ट करने के बारे में सोचें। आप हर वस्तु को एक-एक करके लेबल कर सकते हैं (“नीली शर्ट”, “विंटर कोट”, “रनिंग शूज़”)। या आप पहले व्यवस्थापन श्रेणियाँ बना सकते हैं—मौसम, प्रकार, साइज़—और फिर उन श्रेणियों से जल्दी ढूँढ सकते हैं।
एक अच्छा “रिप्रेजेंटेशन” उन श्रेणियों जैसा है: दुनिया का एक संक्षिप्त तरीका जो कई डाउनस्ट्रीम टास्क को सरल बनाता है।
डीप लर्निंग से पहले, टीमें अक्सर हाथ से फीचर इंजीनियर करती थीं: किनारे डिटेक्टर, टेक्सचर डिस्क्रिप्टर, सावधानीपूर्वक ट्यून किए गए माप। यह तरीका काम कर सकता है, पर इसके दो बड़े सीमितताएँ हैं:
LeCun का मूल योगदान—जिसे कॉन्वोल्यूशनल नेटवर्क के माध्यम से लोकप्रिय बनाया गया—यह दिखाना था कि डेटा से सीधे फीचर सीखना हाथ से बनाए गए पाइपलाइन से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, खासकर जब समस्याएँ गंदी और विविध हों।
एक बार नेटवर्क ने मजबूत रिप्रेजेंटेशन सीख लिया, आप उसे पुन: उपयोग कर सकते हैं। सामान्य दृश्य संरचना (किनारे → आकार → पार्ट्स → ऑब्जेक्ट) समझने वाला नेटवर्क कम डेटा के साथ नए टास्क में अनुकूलित किया जा सकता है: दोष पहचान, मेडिकल इमेजिंग प्राथमिक छंटनी, उत्पाद मिलान, और अधिक।
यही रिप्रेजेंटेशन की व्यावहारिक जादू है: आप हर बार शून्य से शुरू नहीं करते—आप इनपुट की एक पुन: उपयोग योग्य “समझ” पर निर्माण कर रहे होते हैं।
यदि आप टीम में एआई बना रहे हैं, तो प्रतिनिधित्व सीखना एक साधारण प्राथमिकता क्रम सुझाता है:
इन तीनों को सही करें, तो बेहतर रिप्रेजेंटेशन—और बेहतर प्रदर्शन—आम तौर पर मिलने लगते हैं।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक तरीका है जिससे एआई कच्चे डेटा को अपनी ही “क्विज़” बनाकर सीखता है। हर उदाहरण को इंसानों द्वारा लेबल कराने की बजाय (बिल्ली/कुत्ता आदि), सिस्टम डेटा से खुद एक प्रेडिक्शन टास्क बनाता है और उसे सही करने की कोशिश करके सीखता है।
इसे भाषा पढ़कर सीखने जैसा सोचें: हर वाक्य को लेबल कराने की ज़रूरत नहीं—आप यह अनुमान लगा कर पैटर्न सीख सकते हैं कि आगे क्या आएगा और जांच सकते हैं कि आप सही थे या नहीं।
कुछ सामान्य सेल्फ-सुपरवाइज़्ड टास्क कल्पना में आसान हैं:
लेबलिंग धीमी, महँगी और अक्सर असंगत होती है। सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग उन विशाल मात्राओं में मौजूद अनलेबल्ड डेटा—फोटो, दस्तावेज़, कॉल रिकॉडिंग, सेंसर लॉग—को उपयोग कर सकती है ताकि सामान्य रिप्रेजेंटेशन सीखे जा सकें। फिर छोटे ले labeled dataset के साथ आप मॉडल को विशिष्ट काम के लिए फाइन-ट्यून कर सकते हैं।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग आधुनिक सिस्टमों के पीछे एक बड़ा इंजन है:
सुपरवाइज़्ड, अनसुपरवाइज़्ड और सेल्फ-सुपरवाइज़्ड के बीच चयन मुख्यतः इस बात पर निर्भर करता है: आप किस प्रकार का सिग्नल बड़े पैमाने पर वास्तविक रूप से प्राप्त कर सकते हैं।
सुपरवाइज़्ड लर्निंग इनपुट को मानव-प्रदान लेबल्स के साथ ट्रेन करती है (उदा., “इस फोटो में बिल्ली है”)। यह तब प्रभावी और कुशल है जब लेबल सटीक हों।
अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग लेबल के बिना संरचना खोजती है (जैसे व्यवहार के आधार पर ग्राहक क्लस्टर करना)। यह उपयोगी है, पर “संरचना” अस्पष्ट हो सकती है और परिणाम व्यावसायिक लक्ष्य से सीधे मेल नहीं खा सकते।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग व्यावहारिक मध्य मार्ग है: यह डेटा से ही लक्ष्य बनाता है (गायब शब्दों की भविष्यवाणी, मास्क किए हुए इमेज हिस्से), आपको अभी भी एक लर्निंग सिग्नल मिलता है लेकिन मैन्युअल लेबल की जरूरत कम होती है।
लेबल करना तब सार्थक है जब:
लेबल बाधक बन जाते हैं जब:
एक आम पैटर्न है:
यह अक्सर लेबलिंग ज़रूरतों को घटाता है, कम-डेटा सेटिंग्स में प्रदर्शन सुधारता है, और संबंधित टास्क पर बेहतर ट्रांसफर देता है।
सर्वोत्तम विकल्प आम तौर पर लेबलिंग क्षमता, समय के साथ अपेक्षित बदलाव, और आप मॉडल से कितनी व्यापक सामान्यीकरण चाहते हैं, इन बातों द्वारा सीमित होता है।
एनर्जी-आधारित मॉडल (EBMs) सीखने का एक तरीका हैं जो “रैंकिंग” के करीब है बजाय “लेबलिंग” के। एक EBM एक स्कोरिंग फ़ंक्शन सीखता है: उस कॉन्फ़िगरेशन को निम्न "एनर्जी" (अच्छा स्कोर) देता है जो संगत हो, और उच्च एनर्जी उन कॉन्फ़िगरेशन को देता है जो अव्यवस्थित दिखते हैं।
एक “कॉन्फ़िगरेशन” कई चीज़ें हो सकती है: एक इमेज और एक प्रस्तावित कैप्शन, एक आंशिक दृश्य और गायब ऑब्जेक्ट, या एक रोबोट स्थिति और प्रस्तावित क्रिया। EBM का काम यह बताना है, “यह जोड़ी मिलती है” (निम्न ऊर्जा) या “यह असंगत दिखती है” (उच्च ऊर्जा)।
यह सरल विचार शक्तिशाली है क्योंकि यह दुनिया को एक ही लेबल तक सीमित नहीं करता। आप विकल्पों की तुलना कर सकते हैं और सर्वश्रेष्ठ-स्कोरिंग चुन सकते हैं, जो लोगों के समस्या सुलझाने के तरीके से मेल खाता है: विकल्पों पर विचार करें, असंभव को खारिज करें, और परिशोधन करें।
शोधकर्ता EBMs को इसलिए पसंद करते हैं क्योंकि वे लचीले प्रशिक्षण उद्देश्यों की अनुमति देते हैं। आप मॉडल को असली उदाहरणों को नीचे (कम ऊर्जा) धकेलने और गलत या “नकारात्मक” उदाहरणों को ऊपर (उच्च ऊर्जा) धकेलने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं। यह डेटा में उपयोगी संरचना—नियम, प्रतिबंध, और संबंध—सीखने को प्रोत्साहित कर सकता है, बजाय इनपुट-से-आउटपुट मैप को याद करने के।
LeCun ने इस परिप्रेक्ष्य को "वर्ल्ड मॉडल" जैसे बड़े लक्ष्यों से जोड़ा है: आंतरिक मॉडल जो दुनिया कैसे काम करती है, उसे पकड़ते हैं। यदि एक मॉडल यह स्कोर कर सकता है कि क्या संभाव्य है, तो यह संभावित भविष्य या एक्शन सीक्वेंस का मूल्यांकन करके प्लानिंग का समर्थन कर सकता है और उन विकल्पों को प्राथमिकता दे सकता है जो वास्तविकता के अनुरूप बने रहते हैं।
LeCun उन शीर्ष एआई शोधकर्ताओं में असाधारण है जिनका प्रभाव अकादमिक शोध और बड़े इंडस्ट्री लैब्स दोनों में फैलता है। विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों में, उनके काम ने न्यूरल नेटवर्क को हाथ से बनाए गए फीचर्स के विपरीत एक गंभीर विकल्प के रूप में स्थापित किया—ऐसा विचार जो बाद में कंप्यूटर विज़न और उससे आगे डिफ़ॉल्ट बन गया।
एक शोध क्षेत्र केवल पेपर्स के माध्यम से नहीं बढ़ता; यह उन समूहों के माध्यम से भी आगे बढ़ता है जो तय करते हैं कि आगे क्या बनाना है, कौन से बेंचमार्क उपयोग करने हैं, और कौन से विचार स्केल करने लायक हैं। टीमों का नेतृत्व करके और शोधकर्ताओं का मार्गदर्शन करके, LeCun ने प्रतिनिधित्व सीखने—और बाद में सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग—को एक दीर्घकालिक कार्यक्रम में बदलने में मदद की बजाय एक-बार के प्रयोग के।
इंडस्ट्री लैब्स कुछ व्यावहारिक कारणों से महत्वपूर्ण हैं:
Meta AI इस तरह के वातावरण का एक प्रमुख उदाहरण है: एक ऐसी जगह जहाँ मूलभूत अनुसंधान टीमें विचारों को स्केल पर परख सकती हैं और देख सकती हैं कि मॉडल विकल्प वास्तविक सिस्टम्स पर कैसे प्रभाव डालते हैं।
जब नेतृत्व प्रतिनिधित्व, लेबल पर कम निर्भरता और बेहतर सामान्यीकरण की ओर शोध को धक्का देता है, तो वे प्राथमिकताएँ बाहर तक फैलती हैं। वे उन टूल्स को प्रभावित करते हैं जिनके साथ लोग इंटरैक्ट करते हैं—फोटो संगठन, अनुवाद, पहुँचनीयता सुविधाएँ जैसे इमेज डिस्क्रिप्शन, सामग्री समझ, और सिफारिशें। भले ही उपयोगकर्ता कभी “सेल्फ-सुपरवाइज़्ड” शब्द न सुने, इसका फायदा ऐसे मॉडल के रूप में मिलता है जो तेज़ी से अनुकूलित होते हैं, कम एनोटेशन मांगते हैं, और वास्तविक दुनिया की विविधता को बेहतर संभालते हैं।
2018 में, Yann LeCun को ACM A.M. Turing Award मिला—जिसे अक्सर कम्प्यूटिंग का "नॉबेल पुरस्कार" कहा जाता है। यह पुरस्कार इस बात को मान्यता देता है कि कैसे डीप लर्निंग ने क्षेत्र को बदल दिया: विज़न या स्पीच के लिए नियम हाथ से कोड करने की बजाय, सिस्टम्स डेटा से उपयोगी फीचर सीखने के लिए प्रशिक्षित किए जा सकते हैं, जिससे सटीकता और व्यावहारिक उपयोगिता में बड़े लाभ मिले।
यह मान्यता Geoffrey Hinton और Yoshua Bengio के साथ साझा की गई। इसका महत्व यह है कि आधुनिक डीप लर्निंग की कहानी कैसे बनी—विभिन्न समूहों ने अलग-अलग हिस्सों को आगे बढ़ाया, कभी-पारस्परिक, कभी एक-दूसरे के काम पर निर्माण करते हुए।
यह किसी एक किलर पेपर या एकल मॉडल के बारे में नहीं था। यह विचारों के लंबे चक्र के बारे में था जो वास्तविक-विश्व प्रणालियों में बदले गए—विशेषकर न्यूरल नेटवर्क का पैमाने पर ट्रेन योग्य होना और ऐसी रिप्रेजेंटेशन सीखना जो सामान्यीकरण कर सकें।
पुरस्कारों से ऐसा प्रतीत हो सकता है कि प्रगति कुछ “हीरोज” के माध्यम से होती है, पर वास्तविकता अधिक सामुदायिक है:
इसलिए ट्यूरिंग पुरस्कार को सर्वोत्तम रूप से एक मोड़ पर रोशनी के रूप में पढ़ा जाना चाहिए—एक सामुदायिक रूप से संचालित बदलाव जहाँ LeCun, Hinton, और Bengio ने प्रत्येक ने डीप लर्निंग को विश्वसनीय और परिनियोज्य बनाने में मदद की।
डीप लर्निंग की सफलता के बावजूद, LeCun का काम सक्रिय बहस के भीतर बैठता है: आज के सिस्टम क्या अच्छा करते हैं, वे किन चीज़ों में अभी संघर्ष करते हैं, और कौन से शोध दिशा उस अंतर को पाट सकती हैं।
कुछ लगातार प्रश्न AI लैब्स और उत्पाद टीमों में उठते हैं:
डीप लर्निंग ऐतिहासिक रूप से डेटा-भक्षी रही है: सुपरवाइज़्ड मॉडल बड़े लेबल्ड डेटासेट्स की मांग कर सकते हैं जो इकट्ठा करने में महँगे होते हैं और मानव पूर्वाग्रह दाखिल कर सकते हैं।
सामान्यीकरण भी असमान है। मॉडल बेंचमार्क पर प्रभावशाली दिख सकते हैं और फिर भी गंदे वास्तविक सेटिंग्स—नए जनसंख्या, नए उपकरण, नए वर्कफ़्लो, या नई नीतियाँ—में संघर्ष कर सकते हैं। यही कारण है कि टीमें एकल टेस्ट सेट से परे मॉनिटरिंग, रीट्रेनिंग, और मूल्यांकन में भारी निवेश करती हैं।
SSL लेबल पर निर्भरता घटाने की कोशिश करता है, कच्चे डेटा में पहले से मौजूद संरचना से सीखकर—मास्किंग, इनवेरियन्स सीखना, या सामग्री के विभिन्न “व्यूज़” को संरेखित करके।
वाद सरल है: अगर सिस्टम विशाल अनलेबल्ड टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, या वीडियो से उपयोगी रिप्रेजेंटेशन सीख सकता है, तो विशिष्ट टास्क के लिए छोटे लेबल्ड डेटासेट पर्याप्त हो सकते हैं। SSL सामान्य-योग्य फीचर सीखने को भी प्रोत्साहित करता है जो समस्याओं के पार ट्रांसफर कर सकें।
सिद्ध हुआ: SSL और प्रतिनिधित्व सीखना प्रदर्शन और पुन: उपयोग में नाटकीय सुधार कर सकते हैं, खासकर जब लेबल कम हों।
अभी शोध में: विश्व मॉडल, प्लानिंग, और संघटनात्मक तर्क को विश्वसनीय तरीके से सीखना; वितरण शिफ्ट के तहत विफलताओं को रोकना; और ऐसे सिस्टम बनाना जो निरंतर सीखें बिना पुरानी जानकारी भूलें या लक्ष्य से भटकें।
LeCun का समग्र कार्य यह याद दिलाता है कि “स्टेट-ऑफ-द-आर्ट” से ज्यादा महत्वपूर्ण है उद्देश्य के अनुरूपता। यदि आप किसी उत्पाद में एआई बना रहे हैं, तो आपकी बढ़त अक्सर सबसे सरल दृष्टिकोण चुनने में आती है जो वास्तविक-विश्व बाधाओं को पूरा करे।
मॉडल चुनने से पहले यह लिखिए कि आपके संदर्भ में “अच्छा” क्या है: उपयोगकर्ता परिणाम, गलतियों की लागत, लेटेंसी, और रख-रखाव भार।
एक व्यावहारिक मूल्यांकन योजना आम तौर पर शामिल करती है:
डेटा को एक संपत्ति की तरह मानें और एक रोडमैप बनायें। लेबलिंग महँगी है, इसलिए सावधानी से करें:
एक उपयोगी नियम: बड़े मॉडल के पीछे भागने से पहले शुरुआती चरण में डेटा गुणवत्ता और कवरेज में निवेश करें।
CNNs कई विज़न टास्क के लिए आज भी मजबूत डिफ़ॉल्ट विकल्प हैं, खासकर जब आपको छवियों पर दक्षता और अनुमानित व्यवहार चाहिए (क्लासिफिकेशन, डिटेक्शन, OCR जैसे पाइपलाइंस)। नए आर्किटेक्चर सटीकता या मल्टीमॉडल लचीलापन में जीत सकते हैं, पर वे अधिक कम्प्यूट, जटिलता, और परिनियोजन प्रयास मांग सकते हैं।
यदि आपके प्रतिबंध कड़े हैं (मोबाइल/एज, उच्च थ्रूपुट, सीमित ट्रेनिंग बजट), तो अच्छी तरह ट्यून किया हुआ CNN अक्सर देर से भेजे गए “अलंकृत” मॉडल से बेहतर होता है।
LeCun के काम में एक दोहरावदार थीम एंड-टू-एंड सोच है: सिर्फ मॉडल नहीं, बल्कि उसके आसपास का पाइपलाइन—डेटा कलेक्शन, मूल्यांकन, परिनियोजन, और पुनरावृत्ति। व्यवहार में कई टीमें इसलिए अटक जाती हैं क्योंकि आर्किटेक्चर गलत नहीं, पर आवश्यक प्रोडक्ट सरफेस (एडमिन टूल, लेबलिंग UI, रिव्यू वर्कफ़्लो, मॉनिटरिंग डैशबोर्ड) बनाना बहुत समय ले जाता है।
यहीं आधुनिक “vibe-coding” टूल मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, Koder.ai टीमों को चैट-ड्रिवन वर्कफ़्लो के जरिए वेब, बैकएंड, और मोबाइल ऐप प्रोटोटाइप और तैनात करने देता है—जब आपको जल्दी से एक आंतरिक मूल्यांकन ऐप चाहिए (मान लीजिए, React डैशबोर्ड के साथ Go + PostgreSQL बैकएंड), त्वरित पुनर्स्थापना/रॉलरबैक चाहिए, या जब वर्कफ़्लो स्थिर होने पर सोर्स कोड एक्सपोर्ट कर कस्टम डोमेन पर डिप्लॉय करना हो। मुद्दा ML अनुसंधान को बदलना नहीं है; यह एक अच्छे मॉडल विचार और एक उपयोगी सिस्टम के बीच की घर्षण को घटाना है।
यदि आप एआई पहल की योजना बना रहे हैं, तो /docs में कार्यान्वयन मार्गदर्शन ब्राउज़ करें, /pricing में परिनियोजन विकल्प देखें, या /blog में और निबंध पढ़ें।
उन्होंने यह सिद्ध किया कि डेटा से सीखी गई रिप्रेजेंटेशन(फीचर) वास्तविक और शोर-भरे इनपुट—जैसे छवियाँ—पर हाथ से बनाए गए नियमों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं। वही मानसिकता—एंड-टू-एंड ट्रेनिंग, स्केलेबल प्रदर्शन और पुन: उपयोग योग्य फीचर—आधुनिक एआई सिस्टम का ढांचा बन गई है।
डीप लर्निंग बहु-परत neural नेटवर्क का वह सामान्य तरीका है जो डेटा से पैटर्न सीखता है।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग (SSL) एक प्रशिक्षण रणनीति है जहाँ मॉडल कच्चे डेटा से अपना स्वयं का सिग्नल बनाता है (उदाहरण: गायब हिस्से की भविष्यवाणी)। SSL अक्सर मैन्युअल लेबल्स की ज़रूरत घटा देता है और पुन: उपयोग योग्य रिप्रेजेंटेशन देता है।
कन्वोल्यूशन एक छोटा-सा डिटेक्टर (फिल्टर) है जो छवि में सरकता है और पूछता है: “क्या यहाँ कोई किनारा, कोना, या बनावट है?” यह फिल्टर सब जगह उसी तरह काम करता है, इसलिए वह पैटर्न किसी भी स्थान पर दिखे तो पहचान लेता है।
तीन मुख्य डिज़ाइन विचार:
LeNet ने दिखाया कि एक एंड-टू-एंड न्यूरल नेटवर्क वास्तविक व्यावसायिक कार्य (हैंडराइटन अंक की पहचान) में उपयोगी हो सकता है। इसने फीचर एक्सट्रैक्टर और क्लासिफायर दोनों को एक साथ सीखने की विचारधारा को सामान्य किया।
यह विचार कि मॉडल केवल अंतिम लेबल ही नहीं, बल्कि आंतरिक उपयोगी फीचर सीखें। मजबूत रिप्रेजेंटेशन downstream टास्क आसान बनाते हैं, ट्रांसफर लर्निंग सक्षम करते हैं, और अक्सर हाथ से बनाए गए फीचर्स के मुकाबले अधिक रोबस्ट होते हैं।
यदि आपके पास पर्याप्त और सुसंगत लेबल हैं और टास्क स्थिर है तो सुपरवाइज़्ड चुनें।
यदि आपके पास बोझिल मात्रा में कच्चा डेटा लेकिन कम लेबल हैं तो सेल्फ-सुपरवाइज़्ड प्रीट्रेनिंग + फाइन-ट्यूनिंग अपनाएं।
यदि आपका उद्देश्य अन्वेषण (क्लस्टरिंग/एनॉमली खोज) है तो अनसुपरवाइज़्ड पर विचार करें और बाद में डाउनस्ट्रीम मेट्रिक्स से वैलिडेट करें।
SSL सामान्यतः डेटा से प्रशिक्षण टास्क बनाता है, जैसे:
प्रीट्रेनिंग के बाद आप आमतौर पर छोटे लेबल किए हुए सेट पर फाइन-ट्यून करते हैं।
एक energy-based मॉडल एक स्कोरिंग फ़ंक्शन सीखता है: संभाव्य कॉन्फ़िगरेशन को निम्न ऊर्जा (अच्छा स्कोर) और असंगत कॉन्फ़िगरेशन को उच्च ऊर्जा देता है। यह विकल्पों की तुलना और रैंकिंग करने के लिए उपयोगी है, बजाय इसके कि मॉडल एक ही लेबल थोप दे।
मुख्य व्यावहारिक बातें: