ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಈ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ವ್ಯಾಪಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಪ್ರಮುಖ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಇದು ಕಲಿಕೆಯ ತಳಹದಿಯೊಳಗೆ ಮರುಕಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ತರಬೇತಿಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು (ಧ್ವನಿ, ಚಿತ್ರ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು) ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು (ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ವಾಹನ ಚಾಲನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಇತ್ಯಾದಿ) ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪನಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯತ್ತ ಮುಖ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಅಮೆಜಾನ್, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್‌ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಹಲವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿವೆ, ಆದರೆ ನಾನು ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮಾನವನಂತೆಯೇ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವತಃ ಸುಧಾರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹಲವು ಪ್ರಯೋಗಗಳಿದ್ದವು. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ನೀವು ಈ ಮೂಲಭೂತ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸಹ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

Cಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಇದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಕಷ್ಟ. ಈ ಎಲ್ಲ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಲ್ಲ ಪದವೀಧರರು ಇತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಗಳಿಗಿಂತ ಮುಂದೆ ಇರಲು ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಸಾಧಿಸಲಾಗದ ಕೆಲಸವಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ಕನಿಷ್ಟ ಸಂವಹನದೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಆಗಮನದ ನಂತರ, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ, ಇದನ್ನು ಹಿಂದೆ ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ.

• ಗ್ರಾಹಕರ ಕರೆಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗಿ
• ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ವಿಟೇ ವಿಮರ್ಶೆ
• ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
• ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
• ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ
• ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆರ್ಬಿಟ್ರೇಜ್
• ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
• ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎರಡು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ-

ಈ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, AI ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯೋಜನೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯೆಂದರೆ ನಾವು ಮನುಷ್ಯರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.

ನಾವು ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಲಿತ ನಂತರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ ಸರಿಯಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ.

ನಾವು ಮನುಷ್ಯರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅದನ್ನೇ ನಾವು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ -

ಈ ತಂತ್ರವು ಅಜ್ಞಾತ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತರ್ಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳಿವೆ.

ಗುಂಪುಗಾರಿಕೆ

ಈ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವರು ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಹೋಲುವ ಆದರೆ ಇತರ ಸಮೂಹಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಜನೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಗಾತ್ರ ಕಡಿತ

ಈ ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಉತ್ತಮ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾವಿರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿವೆ. ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿಯಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳವರೆಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜಗತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಸ್ತುಗಳತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಆಟೋಪೈಲಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೀತಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಯಂತ್ರವು ಹಲವಾರು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ

ಅಪ್ರೆಂಟಿಸ್ಶಿಪ್ ಉತ್ತಮ ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

Google ಮತ್ತು Amazon ನಿಂದ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕೂಡ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಂತರಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿವೆ, ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವಾಗ, ಮಾನವನ ಕಣ್ಣು ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸೇವೆ, ಸಮರ್ಥ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾನವ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಇದು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.

ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವನು ಉತ್ತಮನಾಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಅದು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಲ್ಲಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಇದು ಸಾಧಿಸಬೇಕಾದ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪಾದಚಾರಿ ದಾಟುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.

ಆದರೆ ಈ ತಂತ್ರವು ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಸರಿಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾದ AI ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸಲು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಕಲಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ, ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪೂರಕವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ತರ್ಕಬದ್ಧವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆ : ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರು ತಪ್ಪು ದಾರಿಯಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುತ್ತಿದೆ).

ಆದ್ದರಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಆಸಕ್ತಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಂಕೇತಿಕ AI, ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆದ್ದಾರಿ ಕೋಡ್, ಅದರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಚುಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು R. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ಎರಡು ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಇತರ ಭಾಷೆಗಳೂ ಇವೆ.

ವಿಭಿನ್ನ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. AI ಪರಿಕರಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಾಗಿವೆ. GitHub ಪ್ರಕಾರ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಪೈಥಾನ್ ಆಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮುದಾಯ ಪೈಥಾನ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅವನು ಕಲಿಯಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭ ಪೈಥಾನ್.

ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಫೇಸ್‌ಬುಕ್, ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಉಬರ್‌ನಂತಹ ಇಂದಿನ ಹಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಭಿನ್ನತೆಯಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ. ಪೈಥಾನ್ ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಾಧಕರಾಗುತ್ತೀರಿ. ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥವಾಗದ ಏನಾದರೂ ಇದ್ದರೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ.