മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

ഈ കാലഘട്ടത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രധാനമാണ്. എൽമെഷീൻ ലേണിംഗ് ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വികസനത്തിനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) പ്രധാന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ഒന്നാണ്.

ഒരു പഠന അടിത്തറയിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പ്രവചനങ്ങൾ (ശബ്‌ദം, ഒരു ചിത്രം മുതലായവ തിരിച്ചറിയുക) അല്ലെങ്കിൽ ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക (ഒരു ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക, വാഹനം ഓടിക്കുക മുതലായവ) രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലിന് ഈ പരിശീലനം ലഭിക്കും.

എല്ലാ പ്രമുഖ കമ്പനികളും മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്ക് തിരിയുകയാണ്. ആമസോൺ, ഫേസ്ബുക്ക്, ഗൂഗിൾ തുടങ്ങിയ കമ്പനികൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം.

എന്താണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്?

നിരവധി നിർവചനങ്ങൾ ഉണ്ട്, എന്നാൽ ഞാൻ അവ നിങ്ങൾക്ക് ലളിതമായ വാക്കുകളിൽ നൽകും. കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ ഒരു രൂപമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ മുൻകാല അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു.

ഈ പ്രക്രിയയിലൂടെ, കമ്പ്യൂട്ടറിന് അതിന്റെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തുകൊണ്ട് സ്വയം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ചില കോഡിംഗിന് മനുഷ്യരുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമാണ്.

പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ നിരവധി പരീക്ഷണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നു. ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചും പഠനത്തെക്കുറിച്ചും കമ്പ്യൂട്ടർ അവയെല്ലാം എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും ചില സിദ്ധാന്തങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നു.

എന്നാൽ ഇന്നത്തെ ലോകത്ത്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. എന്നാൽ ഈ അടിസ്ഥാന അനുഭവങ്ങളും നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.

Cമെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ?

മെഷീൻ ലേണിംഗ് വളരെക്കാലമായി നിലവിലുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അൽഗോരിതം അനുദിനം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഈ ഡാറ്റ കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും പ്രയോഗിക്കുക എന്നതാണ് സമീപകാല വികസനം.

അപേക്ഷകൾ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇവയെല്ലാം സങ്കീർണ്ണമായ രീതിയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ബിരുദധാരി മറ്റ് പ്രോഗ്രാമർമാരേക്കാൾ ഒരു പടി മുന്നിലാണ്. വൻകിട കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ എതിരാളികളേക്കാൾ മുന്നിൽ നിൽക്കാൻ ഈ പ്രോഗ്രാമർമാരെ ആവശ്യമാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൊണ്ട് പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ജോലിയുമില്ല. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സഹായത്തോടെ, കൃത്യമായ പാറ്റേണുകൾ സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും. ഭാവിയിൽ, ഇത് കുറഞ്ഞ ഇടപെടലോടെ യാന്ത്രികമായി പ്രവർത്തിക്കും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ വരവിനുശേഷം, കമ്പനികൾ അവരുടെ പ്രക്രിയകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, അത് മുമ്പ് മനുഷ്യർ കൈകാര്യം ചെയ്തു. കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങളുണ്ട്.

• ഉപഭോക്തൃ കോളുകളിൽ പങ്കെടുക്കുക
• കരിക്കുലം വീറ്റ അവലോകനം
• ചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ
• സംസാരം തിരിച്ചറിയൽ
• മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയം
• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആർബിട്രേജ്
• പ്രവചന വിശകലനം
• വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് രണ്ട് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് പ്രധാന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുണ്ട്. അവ താഴെ പറയുന്നവയാണ്.

മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം-

ഈ സാങ്കേതികതയിൽ, AI മുമ്പത്തെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിന്യാസത്തിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ശേഖരിക്കാനും നിർമ്മിക്കാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് എന്നത് മനുഷ്യരായ നമ്മൾ എങ്ങനെ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു എന്നതാണ്.

നമ്മൾ എന്തെങ്കിലും തെറ്റ് ചെയ്യുന്നു, അത് പഠിച്ച് വിശകലനം ചെയ്തതിന് ശേഷം ശരിയായ കാര്യം ചെയ്യുന്നു. കംപ്യൂട്ടർ വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതും ഇതേ രീതിയിൽ തന്നെയാണ്.

നമ്മൾ മനുഷ്യർ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വിവിധ ഡാറ്റ നൽകുന്നു. അതിനെയാണ് നമ്മൾ വിളിക്കുന്നത് പരിശീലന സെറ്റ്.

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം -

ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ അജ്ഞാത ഡാറ്റ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു, തുടർന്ന് പിശകുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അന്തർലീനമായ ഘടന മനസ്സിലാക്കാൻ അൽഗോരിതം സാധാരണയായി ശ്രമിക്കുന്നു. മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ജോലികളുണ്ട്.

ഗ്രൂപ്പിംഗ്

ഈ പഠനത്തിൽ, മനുഷ്യർ ആദ്യം ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ ശേഖരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. എന്നിട്ട് അവയെ ക്ലസ്റ്ററുകളാക്കി മാറ്റുക. അവസാനമായി, അവ പരസ്പരം സാമ്യമുള്ളതും എന്നാൽ മറ്റ് ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തവുമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. വിപണി വിഭജനത്തിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

വലിപ്പം കുറയ്ക്കൽ

പരിശീലനത്തിൽ ഈ മാതൃക കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്. മികച്ച അനുഭവത്തിനും വ്യാഖ്യാനത്തിനുമായി സമാന ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ അനുവദിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഇക്കാലത്ത് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ആയിരം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്. ഡാറ്റാ എൻട്രി മുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തൽ വരെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എല്ലാം ചെയ്യുന്നു. ലോകം യാന്ത്രികമായ കാര്യങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, കാറുകളിലെ ഓട്ടോപൈലറ്റുകളെ ഞങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു.

യന്ത്രത്തിന് നിരവധി ഉപഭോക്തൃ സേവനവും ഉപഭോക്തൃ സേവന പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉണ്ട്

അപ്രന്റീസ്ഷിപ്പ് ഒരു നല്ല കരിയർ പാത കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഉണ്ടാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

ഗൂഗിളിൽ നിന്നും ആമസോണിൽ നിന്നുമുള്ള വോയിസ് റെക്കഗ്നിഷൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. ഒരു ഓർഗനൈസേഷനെ അതിന്റെ പ്രക്രിയകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ധാരാളം ആന്തരിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്, ഇത് മാനുവൽ ജോലിഭാരം കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചെയ്യുന്ന ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമായ കാര്യങ്ങളിലൊന്ന് പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ചിലപ്പോൾ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളോ വിശകലനങ്ങളോ നോക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിന് പിശകുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല, പക്ഷേ കമ്പ്യൂട്ടറിന് അവ കണ്ടെത്താനാകും.

മികച്ച നിലവാരത്തിലുള്ള സേവനവും കാര്യക്ഷമമായ സേവനങ്ങളും നൂതന ഉൽപ്പന്നങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യാൻ മനുഷ്യ തൊഴിലാളികളെ സ്വതന്ത്രരാക്കുന്നു. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ.

സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനോ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ ഒരു മനുഷ്യന് മിടുക്കനാകാൻ കഴിയും. എന്നാൽ ഇതിന് വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയില്ല.

AI അൽഗോരിതത്തിന് വലിയ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയാനും പരിശോധിക്കാനും വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇല്ലാതെ, അത് സാധ്യമല്ല.

മെഷീൻ ലേണിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

കൃത്രിമബുദ്ധി മനുഷ്യ മനസ്സിനെ അനുകരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. അവിടെ നിന്ന്, ഈ ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലൊന്ന് മാത്രമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്.

കൈവരിക്കേണ്ട ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഇത് മെഷീനെ അനുവദിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള കാറിന്റെ കാര്യത്തിൽ കാൽനട ക്രോസിംഗ് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ചിത്രങ്ങളോ വീഡിയോകളോ.

എന്നാൽ ഈ സാങ്കേതികതയ്ക്ക് അതിന്റേതായ പരിമിതികളുണ്ട്. സങ്കീർണ്ണമായ ന്യായവാദം നടപ്പിലാക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നില്ല. അതിനാൽ പേരിന് യോഗ്യമായ ഒരു AI-ലേക്ക് നീങ്ങുന്നതിന് മറ്റ് രീതികളുമായി ഇത് കൂട്ടിച്ചേർക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

പഠനത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ തീർച്ചയായും വളരെ ശക്തമാണ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിരുന്നാലും വിശ്വസനീയമായ പൂരകങ്ങളല്ല, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ പക്ഷപാതപരമോ യുക്തിരഹിതമോ ആയ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം (ഉദാഹരണം: ഒരു സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാർ തെറ്റായ വഴിയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നു).

അതിനാൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ മറ്റ് രീതികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള താൽപ്പര്യം, ഉദാഹരണത്തിന് മുൻ‌നിർവചിച്ച ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പ്രതീകാത്മക AI, ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണത്തിലെ ഹൈവേ കോഡ്, അത് അതിന്റെ ന്യായവാദം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി നെറ്റ്‌വർക്കിലേക്ക് കുത്തിവയ്ക്കും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ

മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ പൈത്തണും R. ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരും ഈ രണ്ട് ഭാഷകളും പരിചിതരാണ്. എന്നാൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി മറ്റ് ഭാഷകളുമുണ്ട്.

വ്യത്യസ്ത പദ്ധതികൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഭാഷകൾ ആവശ്യമാണ്. ടാസ്‌ക്കുകൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലൈബ്രറികളാണ് AI ടൂളുകൾ. GitHub അനുസരിച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ പൈത്തൺ ആണ്.

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനും ഖനനത്തിനും പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കാം. വ്യത്യസ്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും വികസിപ്പിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. പൈത്തൺ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, വർഗ്ഗീകരണം, റിഗ്രഷൻ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ എന്നിവ അനുവദിക്കുന്നു. സമൂഹം പൈത്തൺ പ്രധാനമാണ്, അവൻ ആണ് പഠിക്കാൻ താരതമ്യേന എളുപ്പമാണ് പൈത്തൺ.

ഉപസംഹാരമായി

മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് പുതിയ ഉൽപ്പന്ന വികസനത്തെ പിന്തുണയ്‌ക്കുമ്പോൾ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിലെയും ബിസിനസ്സ് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡലുകളിലെയും ട്രെൻഡുകളെക്കുറിച്ച് ബിസിനസുകൾക്ക് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു.

ഫേസ്‌ബുക്ക്, ഗൂഗിൾ, യൂബർ തുടങ്ങിയ ഇന്നത്തെ പല പ്രമുഖ കമ്പനികളും തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പല കമ്പനികൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു പ്രധാന മത്സര വ്യത്യാസമായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയണമെങ്കിൽ. പൈത്തൺ പഠിക്കാൻ ആരംഭിക്കുക, കാലക്രമേണ നിങ്ങൾ ഒരു പ്രൊഫഷണലായി മാറും. നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ കമന്റ് ചെയ്യാൻ മടിക്കേണ്ടതില്ല.