रामन स्पेक्ट्रोस्कोपी के लिए गहन शिक्षण: एक समीक्षा

रामन स्पेक्ट्रोस्कोपी (आरएस) एक स्पेक्ट्रोस्कोपी विधि है जो नमूनों के भीतर के कंपन अवस्थाओं को अप्रत्यक्ष रूप से मापती है। कंपन अवस्थाओं की यह जानकारी नमूने के स्पेक्ट्रोस्कोपिक फिंगरप्रिंट के रूप में उपयोग की जा सकती है, जिसे आगे जाकर नमूने की रासायनिक संरचना का निर्धारण करने के लिए एक विस्तृत अनुप्रयोग परिदृश्य में उपयोग किया जा सकता है, बिना इसे बदलें, या किसी नमूने की विशेषता, जैसे रोग की अवस्था का पूर्वानुमान करने के लिए। ये दो उदाहरण अनुप्रयोग परिदृश्यों के केवल एक छोटे हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो जैव चिकित्सा निदान से लेकर सामग्री विज्ञान के प्रश्नों तक फैले हुए हैं। हालाँकि, रामन संकेत कमजोर होता है और आरएस की लेबल-मुक्त विशेषता के कारण, रामन डेटा लक्षित नहीं होता है। इसलिए, रामन स्पेक्ट्रा का विश्लेषण चुनौतीपूर्ण है और मशीन लर्निंग आधारित केमॉमेट्रिक मॉडल की आवश्यकता है। प्रतिनिधित्व अध्ययन एल्गोरिदम के एक उपसमुच्चय के रूप में, गहन शिक्षण (डीएल) ने सामान्य रूप से रामन स्पेक्ट्रा और फोटोनिक डेटा के विश्लेषण के लिए डेटा विज्ञान में महान सफलता प्राप्त की है। इस समीक्षा में, रामन स्पेक्ट्रोस्कोपी के लिए डीएल एल्गोरिदम के हाल के विकास और इन एल्गोरिदम के अनुप्रयोग में वर्तमान चुनौतियों पर चर्चा की जाएगी।