இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு வேலை செய்கிறது?

இந்த காலகட்டத்தில், இயந்திர கற்றல் முக்கியமானது. எல்இயந்திரக் கற்றல் வணிகச் செயல்பாடுகளை நிர்வகிக்கவும் வாடிக்கையாளர் நடத்தைகளைப் புரிந்து கொள்ளவும் உதவுகிறது. இது புதிய தயாரிப்புகளின் வளர்ச்சிக்கும் உதவுகிறது. இயந்திர கற்றல் (ML) முக்கிய செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களில் ஒன்றாகும்.

இது ஒரு கற்றல் தளத்திற்குள் தொடர்ச்சியான வடிவங்களை அடையாளம் காண ஒரு அல்காரிதம் பயிற்சியைக் கொண்டுள்ளது. இந்தப் பயிற்சியானது கணிப்புகளைச் செய்ய (ஒலி, படம் போன்றவற்றை அடையாளம் காணுதல்) அல்லது பணிகளைத் தானியங்குபடுத்துதல் (கேள்விக்கு பதிலளிக்கவும், வாகனம் ஓட்டுவதைத் தானியங்குபடுத்துதல் போன்றவை) வடிவமைக்கப்பட்ட கணினி மாதிரியை உருவாக்குகிறது.

அனைத்து பெரிய நிறுவனங்களும் இயந்திர கற்றலுக்கு திரும்புகின்றன. அமேசான், ஃபேஸ்புக் மற்றும் கூகுள் போன்ற நிறுவனங்கள் இயந்திர கற்றலுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன. இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் பார்ப்போம்.

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?

பல வரையறைகள் உள்ளன, ஆனால் நான் அவற்றை எளிய வார்த்தைகளில் தருகிறேன். இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு வடிவம். செயற்கை நுண்ணறிவு மனிதனைப் போலவே கடந்த கால அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ள கணினிகளுக்குக் கற்றுக்கொடுக்கிறது.

இந்த செயல்முறையின் மூலம், கணினி அதன் வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு, தரவை ஆராய்வதன் மூலம் தன்னை மேம்படுத்திக்கொள்ள முடியும். இருப்பினும், சில குறியீட்டு முறைகளுக்கு குறைந்தபட்ச மனித ஈடுபாடு தேவைப்படுகிறது.

ஆரம்ப கட்டங்களில் பல சோதனைகள் இருந்தன. தரவு மற்றும் கற்றல் மற்றும் கணினி அவற்றை எவ்வாறு அங்கீகரிக்கிறது என்பது பற்றிய சில கோட்பாடுகள் இருந்தன.

ஆனால் இன்றைய உலகில் இயந்திர கற்றல் மிகவும் சிக்கலானதாகி வருகிறது. ஆனால் இந்த அடிப்படை அனுபவங்களையும் நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்.

Cஇயந்திர கற்றல் வேலை செய்கிறதா?

இயந்திர கற்றல் நீண்ட காலமாக உள்ளது. இருப்பினும், அல்காரிதம் நாளுக்கு நாள் மிகவும் சிக்கலானதாகி வருகிறது. இந்தத் தரவை விரைவாகவும் திறமையாகவும் பயன்படுத்துவதே சமீபத்திய வளர்ச்சி.

விண்ணப்பங்கள் கடினமானவை. இவை அனைத்தையும் அதிநவீன முறையில் செய்யக்கூடிய பட்டதாரி மற்ற புரோகிராமர்களை விட ஒரு படி மேலே இருக்கிறார். பெரிய நிறுவனங்களுக்கு தங்கள் போட்டியாளர்களை விட இந்த புரோகிராமர்கள் தேவை.

மெஷின் லேர்னிங் மூலம் சாதிக்க முடியாத பணி இல்லை. இயந்திர கற்றலின் உதவியுடன், திட்டவட்டமான வடிவங்களை நிறுவ முடியும். எதிர்காலத்தில், இது குறைந்தபட்ச தொடர்புடன் தானாகவே செயல்படும்.

இயந்திர கற்றலின் வருகைக்குப் பிறகு, நிறுவனங்கள் தங்கள் செயல்முறைகளை மாற்றுகின்றன, அவை முன்பு மனிதர்களால் நிர்வகிக்கப்பட்டன. ஒரு சில உதாரணங்கள் உள்ளன.

• வாடிக்கையாளர் அழைப்புகளில் கலந்து கொள்ளுங்கள்
• பாடத்திட்ட வீட்டா மதிப்பாய்வு
• பட அங்கீகாரம்
• பேச்சு அங்கீகாரம்
• மருத்துவ நோயறிதல்
• புள்ளியியல் நடுவர்
• முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு
• பிரித்தெடுத்தல்.

இயந்திர கற்றல் இரண்டு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது

இயந்திர கற்றலில் இரண்டு முக்கிய நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை பின்வருமாறு.

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் -

இந்த நுட்பத்தில், AI முந்தைய தரவை சேகரிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் வரிசைப்படுத்தலின் வெளியீட்டை சேகரித்து உற்பத்தி செய்யவும் இது உதவுகிறது. எளிமையாகச் சொன்னால், மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் என்பது மனிதர்களாகிய நாம் எவ்வாறு விஷயங்களைக் கற்றுக்கொள்கிறோம்.

நாம் ஏதாவது தவறு செய்கிறோம், அதைக் கற்றுக்கொண்டு பகுப்பாய்வு செய்த பிறகு சரியானதைச் செய்கிறோம். கணினி வெவ்வேறு விஷயங்களைக் கற்றுக்கொள்வதும் அதே வழியில்தான்.

மனிதர்களாகிய நாம் கணினிகளுக்கு பல்வேறு தரவுகளை வழங்குகிறோம். அதைத்தான் அழைக்கிறோம் பயிற்சி தொகுப்பு.

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் -

இந்த நுட்பம் அறியப்படாத தரவு வடிவங்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது, பின்னர் பிழைகளைக் கண்டறிய உதவுகிறது. அல்காரிதம் பொதுவாக பெயரிடப்படாத எடுத்துக்காட்டுகளுடன் உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்ள முயற்சிக்கிறது. மேற்பார்வை செய்யப்படாத இயந்திரக் கற்றலில் இரண்டு வெவ்வேறு பணிகள் உள்ளன.

குழுவாக்கம்

இந்த கற்றலில், மனிதர்கள் முதலில் தரவு புள்ளிகளை சேகரிக்க முயற்சி செய்கிறார்கள். பின்னர் அவற்றை கொத்துக்களாக மாற்றவும். இறுதியாக, அது ஒன்றுக்கொன்று ஒத்ததாக ஆனால் மற்ற கொத்துகளிலிருந்து வேறுபட்டதாக மாற்ற முயற்சிக்கிறது. சந்தைப் பிரிவினைக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

அளவு குறைப்பு

இந்த மாதிரி பயிற்சியில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த நுட்பம் சிறந்த அனுபவத்திற்கும் விளக்கத்திற்கும் ஒத்த பண்புகளை ஒன்றாக தொகுக்க அனுமதிக்கிறது.

இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துதல்

இந்த நாட்களில் இயந்திர கற்றலில் ஆயிரம் பயன்பாடுகள் உள்ளன. தரவு உள்ளீடு முதல் சிக்கலான இடர் மதிப்பீடுகள் வரை, இயந்திர கற்றல் அனைத்தையும் செய்கிறது. உலகம் தானியங்கி விஷயங்களை நோக்கி நகர்கிறது. உதாரணமாக, நாங்கள் கார்களில் தன்னியக்க பைலட்டுகளை விரும்புகிறோம்.

இயந்திரம் என்று பல வாடிக்கையாளர் சேவை மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை செயல்பாடுகள் உள்ளன

பயிற்சியானது ஒரு நல்ல வாழ்க்கைப் பாதையை நிர்வகிக்கவும், உருவாக்கவும் உதவுகிறது.

கூகுள் மற்றும் அமேசான் வழங்கும் குரல் அங்கீகாரம் இயந்திர கற்றலின் ஒரு பயன்பாடாகும். ஒரு நிறுவனத்தை அதன் செயல்முறைகளை அதிகரிக்க அனுமதிக்கும் ஏராளமான உள் பயன்பாடுகள் உள்ளன, இது கையேடு பணிச்சுமையை குறைக்க உதவுகிறது.

இயந்திர கற்றல் மிகவும் பயனுள்ள விஷயங்களில் ஒன்று பிழைகளைக் கண்டறிவது. சில நேரங்களில் சிக்கலான வடிவங்கள் அல்லது பகுப்பாய்வுகளைப் பார்க்கும்போது, ​​​​மனிதக் கண்ணால் பிழைகளைக் கண்டறிய முடியாது, ஆனால் கணினி அவற்றைக் கண்டறிய முடியும்.

இயந்திர கற்றல் சேவையின் சரியான தரம், திறமையான சேவைகள் மற்றும் புதுமையான தயாரிப்புகளை வழங்குவதை சாத்தியமாக்குகிறது. இதைச் செய்ய இது மனித தொழிலாளர்களை விடுவிக்கிறது. இந்த தொழில்நுட்பங்கள் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், ஆழ்ந்த கற்றல், கணினி பார்வை மற்றும் இயந்திர கற்றல்.

விரிதாள்களை ஒழுங்கமைப்பதில் அல்லது வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதில் ஒரு மனிதன் சிறந்தவனாக இருக்க முடியும். ஆனால் அது பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்து ஆய்வு செய்ய முடியாது.

AI அல்காரிதம் பெரிய தரவை அடையாளம் கண்டு ஆய்வு செய்து விரைவாக பகுப்பாய்வு செய்ய முடியும். இயந்திர கற்றல் இல்லாமல், அது சாத்தியமில்லை.

இயந்திர கற்றலுக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கும் என்ன வித்தியாசம்?

செயற்கை நுண்ணறிவு மனித மனதை உருவகப்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அங்கிருந்து, இந்த இலக்கை அடைய இயந்திர கற்றல் கருவிகளில் ஒன்றாகும்.

இது அடைய வேண்டிய நோக்கங்களின்படி உதாரணங்களை உள்வாங்க இயந்திரத்தை அனுமதிக்கிறது, எடுத்துக்காட்டாக படங்கள் அல்லது வீடியோக்கள் ஒரு தன்னாட்சி கார் விஷயத்தில் பாதசாரி கடப்பதை அங்கீகரிக்க.

ஆனால் இந்த நுட்பத்திற்கு அதன் வரம்புகள் உள்ளன. சிக்கலான பகுத்தறிவை மேற்கொள்ள இது அனுமதிக்காது. எனவே பெயருக்கு தகுதியான AI ஐ நோக்கி செல்ல மற்ற முறைகளுடன் அதை இணைப்பது அவசியம்.

கற்றலின் அடிப்படையில் நிச்சயமாக மிகவும் சக்திவாய்ந்த, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நம்பகமான நிரப்பிகள் அல்ல, சில சந்தர்ப்பங்களில் பக்கச்சார்பான அல்லது நியாயமற்ற முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் (உதாரணம்: ஒரு சுய-ஓட்டுநர் கார் தவறான வழியில் சுற்றுகிறது).

எனவே ஆழமான கற்றலை மற்ற முறைகளுடன் இணைப்பதில் ஆர்வம், எடுத்துக்காட்டாக முன் வரையறுக்கப்பட்ட வணிக விதிகளின் அடிப்படையில் ஒரு குறியீட்டு AI, எங்கள் எடுத்துக்காட்டில் உள்ள நெடுஞ்சாலைக் குறியீடு, அதன் பகுத்தறிவைச் செம்மைப்படுத்த நெட்வொர்க்கில் செலுத்தப்படும்.

இயந்திர கற்றலுக்கான சிறந்த நிரலாக்க மொழி

இயந்திர கற்றலுக்கான மிகவும் பயனுள்ள நிரலாக்க மொழிகள் பைதான் மற்றும் R. தரவு விஞ்ஞானிகள் இந்த இரண்டு மொழிகளையும் நன்கு அறிந்திருக்கிறார்கள். ஆனால் இயந்திர கற்றலுக்கான பிற மொழிகளும் உள்ளன.

வெவ்வேறு திட்டங்களுக்கு வெவ்வேறு மொழிகள் தேவை. AI கருவிகள் பணிகளைச் செய்வதற்கான மென்பொருள் நூலகங்கள். GitHub இன் படி, இயந்திர கற்றலுக்கான சிறந்த நிரலாக்க மொழி பைதான் ஆகும்.

தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் சுரங்கத்திற்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்தலாம். பல்வேறு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளை உருவாக்கவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. பைதான் கிளஸ்டரிங், வகைப்பாடு, பின்னடைவு மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது. சமூகம் பைதான் முக்கியமானது, மற்றும் அவர் கற்றுக்கொள்வது ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது பைதான்.

முடிவுரையில்

இயந்திர கற்றல் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது புதிய தயாரிப்பு மேம்பாட்டை ஆதரிக்கும் அதே வேளையில், வாடிக்கையாளர் நடத்தை மற்றும் வணிக இயக்க மாதிரிகளில் உள்ள போக்குகள் பற்றிய நுண்ணறிவை வணிகங்களுக்கு வழங்குகிறது.

ஃபேஸ்புக், கூகுள், உபெர் போன்ற இன்றைய முன்னணி நிறுவனங்களில் பெரும்பாலானவை இயந்திரக் கற்றலைத் தங்கள் செயல்பாடுகளில் மையப்படுத்துகின்றன. இயந்திர கற்றல் பல நிறுவனங்களுக்கு ஒரு முக்கியமான போட்டி வேறுபாடாக மாறியுள்ளது.

நீங்கள் இயந்திர கற்றல் பற்றி மேலும் அறிய விரும்பினால். பைத்தானைக் கற்கத் தொடங்குங்கள், காலப்போக்கில் நீங்கள் ஒரு நிபுணராக மாறுவீர்கள். உங்களுக்கு புரியவில்லை என்றால் தயங்காமல் கருத்து தெரிவிக்கவும்.