మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎలా పని చేస్తుంది?

ఈ యుగంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ముఖ్యం. ఎల్వ్యాపార కార్యకలాపాలను నిర్వహించడంలో మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తనలను అర్థం చేసుకోవడంలో యంత్ర అభ్యాసం సహాయపడుతుంది. ఇది కొత్త ఉత్పత్తుల అభివృద్ధికి కూడా సహాయపడుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది ప్రధాన కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికతలలో ఒకటి.

ఇది అభ్యాస స్థావరంలో పునరావృతమయ్యే నమూనాలను గుర్తించడానికి ఒక అల్గారిథమ్‌కు శిక్షణనిస్తుంది. ఈ శిక్షణ ఫలితంగా అంచనాలు (ధ్వనులు, చిత్రం మొదలైనవాటిని గుర్తించడం) లేదా టాస్క్‌లను ఆటోమేట్ చేయడానికి (ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వండి, వాహనాన్ని ఆటోమేట్ చేయడం మొదలైనవి) రూపొందించడానికి రూపొందించబడిన కంప్యూటర్ మోడల్‌ను అందిస్తుంది.

అన్ని ప్రధాన కంపెనీలు మెషిన్ లెర్నింగ్ వైపు మొగ్గు చూపుతున్నాయి. అమెజాన్, ఫేస్‌బుక్ మరియు గూగుల్ వంటి కంపెనీలు మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు ప్రాధాన్యతనిస్తున్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎలా పనిచేస్తుందో చూద్దాం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

చాలా నిర్వచనాలు ఉన్నాయి, కానీ నేను వాటిని సాధారణ పదాలలో మీకు ఇస్తాను. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఒక రూపం. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మానవుడిలాగా గత అనుభవం నుండి నేర్చుకునేలా కంప్యూటర్లకు నేర్పుతుంది.

ఈ ప్రక్రియ ద్వారా, కంప్యూటర్ దాని నమూనాలను గుర్తించడం మరియు డేటాను అన్వేషించడం ద్వారా తనను తాను మెరుగుపరుస్తుంది. అయినప్పటికీ, కొంత కోడింగ్ కోసం దీనికి కనీస మానవ ప్రమేయం అవసరం.

తొలిదశలో చాలా ప్రయోగాలు జరిగాయి. డేటా మరియు లెర్నింగ్ మరియు కంప్యూటర్ వాటన్నింటినీ ఎలా గుర్తిస్తుందనే దాని గురించి కొన్ని సిద్ధాంతాలు ఉన్నాయి.

కానీ నేటి ప్రపంచంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరింత క్లిష్టంగా మారుతోంది. అయితే మీరు ఈ ప్రాథమిక అనుభవాలను కూడా తెలుసుకోవాలి.

Cయంత్ర అభ్యాసం పని చేస్తుందా?

మెషిన్ లెర్నింగ్ చాలా కాలంగా ఉంది. అయితే, అల్గోరిథం రోజురోజుకు మరింత క్లిష్టంగా మారుతోంది. ఈ డేటాను మరింత త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా వర్తింపజేయడం ఇటీవలి అభివృద్ధి.

అప్లికేషన్లు కష్టం. ఈ పనులన్నింటినీ అధునాతన పద్ధతిలో చేయగల గ్రాడ్యుయేట్ ఇతర ప్రోగ్రామర్‌ల కంటే ఒక అడుగు ముందుంటాడు. పెద్ద కంపెనీలకు తమ పోటీదారుల కంటే ముందుండడానికి ఈ ప్రోగ్రామర్లు అవసరం.

మెషీన్ లెర్నింగ్‌తో సాధించలేని పని లేదు. మెషిన్ లెర్నింగ్ సహాయంతో, ఖచ్చితమైన నమూనాలను ఏర్పాటు చేయవచ్చు. మరియు భవిష్యత్తులో, ఇది కనిష్ట పరస్పర చర్యతో స్వయంచాలకంగా పని చేస్తుంది.

మెషీన్ లెర్నింగ్ వచ్చిన తర్వాత, కంపెనీలు తమ ప్రక్రియలను మార్చుకుంటున్నాయి, వీటిని గతంలో మనుషులు నిర్వహించేవారు. కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి.

• కస్టమర్ కాల్‌లకు హాజరుకాండి
• కరికులం విటే సమీక్ష
• చిత్రం గుర్తింపు
• మాటలు గుర్తుపట్టుట
• వైద్య నిర్ధారణ
• స్టాటిస్టికల్ ఆర్బిట్రేజ్
• అంచనా విశ్లేషణ
• వెలికితీత.

మెషిన్ లెర్నింగ్ రెండు పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది

మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా రెండు ప్రధాన పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. అవి క్రిందివి.

పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం-

ఈ టెక్నిక్‌లో, AI మునుపటి డేటాను సేకరిస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ డిప్లాయ్‌మెంట్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను సేకరించి ఉత్పత్తి చేయడానికి కూడా సహాయపడుతుంది. సరళంగా చెప్పాలంటే, పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అంటే మనం మానవులు విషయాలను ఎలా నేర్చుకుంటాము.

మనం ఏదైనా తప్పు చేస్తాం మరియు దానిని నేర్చుకుని విశ్లేషించిన తర్వాత సరైన పని చేస్తాము. కంప్యూటర్ వివిధ విషయాలను నేర్చుకునే విధానం అదే.

మానవులమైన మనం కంప్యూటర్‌లకు వివిధ డేటాను అందిస్తాము. అలా అంటాం శిక్షణ సెట్.

పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం -

ఈ సాంకేతికత తెలియని డేటా నమూనాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది, ఆపై లోపాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది. అల్గోరిథం సాధారణంగా లేబుల్ చేయని ఉదాహరణలతో స్వాభావిక నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. పర్యవేక్షించబడని యంత్ర అభ్యాసంలో రెండు వేర్వేరు పనులు ఉన్నాయి.

గ్రూపింగ్

ఈ అభ్యాసంలో, మానవులు మొదట డేటా పాయింట్లను సేకరించడానికి ప్రయత్నిస్తారు. అప్పుడు వాటిని సమూహాలుగా మార్చండి. చివరకు, ఇది వాటిని ఒకదానికొకటి సారూప్యంగా చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది కానీ ఇతర సమూహాల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది. ఇది మార్కెట్ విభజనకు ఉపయోగపడుతుంది.

పరిమాణం తగ్గింపు

ఈ నమూనా శిక్షణలో మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఈ సాంకేతికత మెరుగైన అనుభవం మరియు వివరణ కోసం ఒకే విధమైన లక్షణాలను సమూహపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.

యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం

ఈ రోజుల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క వెయ్యి అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి. డేటా ఎంట్రీ నుండి కాంప్లెక్స్ రిస్క్ అసెస్‌మెంట్స్ వరకు, మెషిన్ లెర్నింగ్ అన్నింటినీ చేస్తుంది. ప్రపంచం స్వయంచాలకంగా మారుతోంది. ఉదాహరణకు, మేము కార్లలో ఆటోపైలట్‌లను ఇష్టపడతాము.

యంత్రానికి చాలా కస్టమర్ సర్వీస్ మరియు కస్టమర్ సర్వీస్ ఫంక్షన్‌లు ఉన్నాయి

అప్రెంటిస్‌షిప్ మంచి కెరీర్ మార్గాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

గూగుల్ మరియు అమెజాన్ నుండి వాయిస్ రికగ్నిషన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అప్లికేషన్. ఒక సంస్థ తన ప్రక్రియలను పెంచుకోవడానికి అనుమతించే అంతర్గత అనువర్తనాలు పెద్ద సంఖ్యలో ఉన్నాయి, ఇది మాన్యువల్ పనిభారాన్ని తగ్గించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ చేసే అత్యంత ఉపయోగకరమైన విషయాలలో ఒకటి లోపాలను కనుగొనడం. కొన్నిసార్లు సంక్లిష్ట నమూనాలు లేదా విశ్లేషణలను చూస్తున్నప్పుడు, మానవ కన్ను లోపాలను గుర్తించదు, కానీ కంప్యూటర్ వాటిని గుర్తించగలదు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ సేవ యొక్క పరిపూర్ణ నాణ్యత, సమర్థవంతమైన సేవలు మరియు వినూత్న ఉత్పత్తులను అందించడం కూడా సాధ్యం చేస్తుంది. దీన్ని చేయడానికి ఇది మానవ కార్మికులను విడిపిస్తుంది. ఈ సాంకేతికతలు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, లోతైన అభ్యాసం, కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు యంత్ర అభ్యాసం.

స్ప్రెడ్‌షీట్‌లను నిర్వహించడంలో లేదా నమూనాలను గుర్తించడంలో మానవుడు మంచివాడు. కానీ ఇది పెద్ద డేటా సెట్‌లను విశ్లేషించదు మరియు పరిశీలించదు.

AI అల్గోరిథం పెద్ద డేటాను గుర్తించి, పరిశీలించగలదు మరియు దానిని త్వరగా విశ్లేషించగలదు. యంత్ర అభ్యాసం లేకుండా, ఇది సాధ్యం కాదు.

యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు మధ్య తేడా ఏమిటి?

కృత్రిమ మేధస్సు మానవ మనస్సును అనుకరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. అక్కడ నుండి, ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించే సాధనాల్లో మెషీన్ లెర్నింగ్ ఒకటి.

ఇది సాధించవలసిన లక్ష్యాల ప్రకారం ఉదాహరణలను తీసుకోవడానికి యంత్రాన్ని అనుమతిస్తుంది, ఉదాహరణకు చిత్రాలు లేదా వీడియోలు స్వయంప్రతిపత్త కారు విషయంలో పాదచారుల క్రాసింగ్‌ను గుర్తించడానికి.

కానీ ఈ సాంకేతికతకు దాని పరిమితులు ఉన్నాయి. ఇది సంక్లిష్టమైన తర్కాన్ని నిర్వహించడానికి అనుమతించదు. అందువల్ల పేరుకు తగిన AI వైపు వెళ్లడానికి ఇతర పద్ధతులతో జతచేయడం అవసరం.

లెర్నింగ్ పరంగా ఖచ్చితంగా చాలా శక్తివంతమైన, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు నమ్మదగినవి కావు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో పక్షపాతం లేదా అశాస్త్రీయ ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు (ఉదాహరణ : ఒక సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కారు రౌండ్అబౌట్‌లో తప్పు మార్గంలో వెళుతోంది).

అందువల్ల లోతైన అభ్యాసాన్ని ఇతర పద్ధతులతో కలపడం పట్ల ఆసక్తి ఉంది, ఉదాహరణకు ముందుగా నిర్వచించిన వ్యాపార నియమాల ఆధారంగా సింబాలిక్ AI, మా ఉదాహరణలోని హైవే కోడ్, దాని తార్కికతను మెరుగుపరచడానికి నెట్‌వర్క్‌లోకి ఇంజెక్ట్ చేయబడుతుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ ప్రోగ్రామింగ్ భాష

మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం అత్యంత ప్రభావవంతమైన ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లు పైథాన్ మరియు R. డేటా శాస్త్రవేత్తలకు ఈ రెండు భాషలు బాగా తెలుసు. కానీ మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఇతర భాషలు కూడా ఉన్నాయి.

వేర్వేరు ప్రాజెక్ట్‌లకు వేర్వేరు భాషలు అవసరం. AI సాధనాలు విధులను నిర్వహించడానికి సాఫ్ట్‌వేర్ లైబ్రరీలు. GitHub ప్రకారం, మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ ప్రోగ్రామింగ్ భాష పైథాన్.

పైథాన్ డేటా విశ్లేషణ మరియు మైనింగ్ కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ఇది వివిధ యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. పైథాన్ క్లస్టరింగ్, వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు కోసం అనుమతిస్తుంది. సంఘం పైథాన్ ముఖ్యమైనది, మరియు అతను నేర్చుకోవడం సాపేక్షంగా సులభం పైథాన్.

ముగింపులో

మెషిన్ లెర్నింగ్ ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే ఇది కొత్త ఉత్పత్తి అభివృద్ధికి మద్దతునిస్తూ కస్టమర్ ప్రవర్తన మరియు వ్యాపార నిర్వహణ నమూనాల ట్రెండ్‌లపై వ్యాపారాలకు అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది.

ఫేస్‌బుక్, గూగుల్ మరియు ఉబర్ వంటి అనేక నేటి ప్రముఖ కంపెనీలు తమ కార్యకలాపాలకు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను కేంద్రంగా చేసుకుంటున్నాయి. అనేక కంపెనీలకు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఒక ముఖ్యమైన పోటీ భేదంగా మారింది.

మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే. పైథాన్ నేర్చుకోవడం ప్రారంభించండి మరియు కాలక్రమేణా మీరు ప్రోగా మారతారు. మీకు అర్థం కానివి ఏమైనా ఉంటే వ్యాఖ్యానించడానికి సంకోచించకండి.