ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ರಾಂತಿ

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (AI) ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಮರ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಸಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ.

ML ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳಿವೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ. ಸರಿಯಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಹುಡುಕಲು ನೀವು ಕಲಿಯಬೇಕು.

ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು:

• ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ
• ನಿರ್ಧಾರ ಮರ
• ನರಮಂಡಲ
• ವೆಕ್ಟರ್ ಬೆಂಬಲ ಯಂತ್ರ

ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ವರ್ಗೀಕರಣ
• ಹಿಂಜರಿತ
• ಬ್ಯಾಚ್ ವಿಂಗಡಣೆ
• ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ

ಇದು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ML ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಹೊಸ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬೆಕ್ಕು ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕು-ಅಲ್ಲದ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಲೆ, ಕಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಲದಂತಹ ಬೆಕ್ಕಿನ ಚಿತ್ರಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳೇನು?

ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಹಲವು. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಆಟೊಮೇಷನ್: ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ML ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮಾನವರಿಗೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

• ನಿಖರತೆ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ML ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

• ದಕ್ಷತೆ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ML ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

• ನಾವೀನ್ಯತೆ: ML ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ನೋಡದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸವಾಲುಗಳೇನು?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸವಾಲುಗಳೂ ಹಲವು. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಡೇಟಾದ ಲಭ್ಯತೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು MLearning ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.

• ಡೇಟಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಡೇಟಾವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ MLearning ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

• ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ MLearning ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮನುಷ್ಯರು ನೋಡದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು.

ಸವಾಲುಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ML ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ದೊಡ್ಡ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಾನು ಹೇಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು?

ನೀವು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಹಲವಾರು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಲೇಖನಗಳು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಇತರರಿಂದ ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಸಮುದಾಯಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು.

ನೀವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಲಿಯಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಅವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳಿವೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ. ಸರಿಯಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಹುಡುಕಲು ನೀವು ಕಲಿಯಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಅವರ ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದಂತಹ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅದೇ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಕೆಲವು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?

ML ಅನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಸಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ವರ್ಗೀಕರಣ: ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು M ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಹಿಂಜರಿತ: ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಎಂ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಟಾಕ್‌ನ ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಗ್ರಾಹಕರಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಗುಂಪುಗಾರಿಕೆ: M ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮ್ಯಾಮೊಗ್ರಾಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೆಲವು MLearning ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೆಲವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರಪಂಚವು ಹೆಚ್ಚು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅದರ ಬಳಕೆಗೆ ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿದೆ.

• ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೊಸ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹಿಂದಿನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.

• Su ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ: ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಸಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

MLearning ಎಂಬುದು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.