இயந்திர கற்றல்: செயற்கை நுண்ணறிவு புரட்சி

இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) ஒரு துறையாகும், இது வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் தரவுகளிலிருந்து தானாகவே கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்குவதற்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்டுள்ளது. இது AI இன் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய பகுதிகளில் ஒன்றாகும் மற்றும் சுகாதாரம், நிதி, போக்குவரத்து மற்றும் சில்லறை வணிகம் உள்ளிட்ட பல்வேறு தொழில்களில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது.

ML இல் இரண்டு முக்கிய வகைகள் உள்ளன: மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில், அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத் தொகுப்புடன் வழங்கப்படுகிறது, அதாவது சரியான பதில்களைக் கொண்ட தரவு. உள்ளீடுகளை சரியான வெளியீடுகளுடன் இணைக்க அல்காரிதம் கற்றுக்கொள்கிறது. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலில், அல்காரிதத்திற்கு லேபிள்கள் இல்லை. தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களை நீங்களே கண்டுபிடிக்க கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்.

மிகவும் பிரபலமான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களில் சில:

• நேரியல் பின்னடைவு
• முடிவு மரம்
• நரம்பியல் வலையமைப்பு
• திசையன் ஆதரவு இயந்திரம்

இந்த வழிமுறைகள் பலவிதமான சிக்கல்களைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், அவை:

• வகைப்பாடு
• பின்னடைவு
• தொகுதி வரிசையாக்கம்
• ஆழ்ந்த கற்றல்

இது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது பல தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் திறன் கொண்டது. ML அல்காரிதம்கள் மிகவும் நுட்பமானதாக மாறும் போது, ​​எதிர்காலத்தில் இன்னும் புதுமையான பயன்பாடுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம்.

இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?

ஒரு அல்காரிதத்தைப் பயிற்றுவிக்க தரவைப் பயன்படுத்தி ML செயல்படுகிறது. உள்ளீடுகளை தரவுகளிலிருந்து வெளியீடுகளுடன் இணைக்க அல்காரிதம் கற்றுக்கொள்கிறது. அல்காரிதம் பயிற்றுவிக்கப்பட்டவுடன், புதிய தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம்.

எடுத்துக்காட்டாக, படங்களில் உள்ள பூனைகளை அடையாளம் காண இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கப்படலாம். பூனை மற்றும் பூனை அல்லாத படங்களின் தரவுத்தொகுப்பில் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கப்படும். தலை, கண்கள் மற்றும் வால் போன்ற பூனைப் படங்களின் அம்சங்களை அடையாளம் காண அல்காரிதம் கற்றுக் கொள்ளும். அல்காரிதம் பயிற்சி பெற்றவுடன், புதிய படங்களில் பூனைகளை அடையாளம் காண இதைப் பயன்படுத்தலாம்.

இயந்திர கற்றலின் நன்மைகள் என்ன?

நன்மைகள் ஏராளம். மிக முக்கியமான நன்மைகளில் சில:

• ஆட்டோமேஷன்: தற்போது மனிதர்களால் செய்யப்படும் பல பணிகளை ML தானியக்கமாக்க முடியும். இது மனிதர்களுக்கு அதிக மூலோபாயப் பணிகளில் கவனம் செலுத்துவதற்கு நேரத்தையும் வளங்களையும் விடுவிக்கும்.

• துல்லியம்: பாரம்பரிய பகுப்பாய்வு முறைகளை விட ML மிகவும் துல்லியமாக இருக்கும். ஏனென்றால், இயந்திரக் கற்றல் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் புதிய தரவுகளின் அடிப்படையில் அதன் கணிப்புகளைச் சரிசெய்யலாம்.

• செயல்திறன்: பாரம்பரிய பகுப்பாய்வு முறைகளை விட ML மிகவும் திறமையானதாக இருக்கும். ஏனெனில் இயந்திர கற்றல் அதிக அளவிலான தரவை விரைவாகவும் திறமையாகவும் செயலாக்க முடியும்.

• புதுமை: புதிய யோசனைகள் மற்றும் புதுமைகளைத் தூண்டுவதற்கு ML உதவும். ஏனென்றால், இயந்திரக் கற்றல் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் மனிதர்களால் பார்க்க முடியாத வடிவங்களைக் கண்டறியலாம்.

இயந்திர கற்றலின் சவால்கள் என்ன?

இயந்திர கற்றலின் சவால்களும் பல. மிக முக்கியமான சவால்களில் சில:

• தரவு கிடைப்பது: அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிக்க MLearningக்கு அதிக அளவு தரவு தேவைப்படுகிறது. தேவையான தரவைப் பெறுவது கடினமாக இருக்கலாம், குறிப்பாக தரவு ரகசியமாக இருந்தால் அல்லது பதிப்புரிமை மூலம் பாதுகாக்கப்படுகிறது.

• தரவு சிக்கலானது: தரவு சிக்கலானது மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வது கடினம். இது துல்லியமான MLearning அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதை கடினமாக்கும்.

• முடிவுகளின் விளக்கம்: உங்கள் முடிவுகளை விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம். ஏனென்றால், MLearning அல்காரிதம்கள் மனிதர்களால் பார்க்க முடியாத வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும்.

சவால்கள் இருந்தபோதிலும், ML என்பது உலகில் நேர்மறையான தாக்கத்தை ஏற்படுத்துவதற்கான பெரும் ஆற்றலைக் கொண்ட ஒரு தொழில்நுட்பமாகும். மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் அதிநவீனமாகி வருவதால், எதிர்காலத்தில் இன்னும் பல புதுமையான பயன்பாடுகளைப் பார்க்கலாம்.

இயந்திர கற்றல் பற்றி நான் எவ்வாறு மேலும் அறிந்து கொள்வது?

நீங்கள் இதைப் பற்றி மேலும் அறிய விரும்பினால், பல ஆதாரங்கள் உள்ளன. புத்தகங்கள், கட்டுரைகள், ஆன்லைன் படிப்புகள் மற்றும் பயிற்சிகளை நீங்கள் காணலாம். இயந்திர கற்றலில் ஆர்வமுள்ள மற்றவர்களிடமிருந்து நீங்கள் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய பயனர் சமூகங்கள் மற்றும் மன்றங்களையும் நீங்கள் காணலாம்.

நீங்கள் மேலும் அறிய ஆர்வமாக இருந்தால், அடிப்படைகளுடன் தொடங்க பரிந்துரைக்கிறோம். பல்வேறு வகையான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள், அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் சிக்கல்களைத் தீர்க்க அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் பற்றி அறியவும். அடிப்படைகளைப் பற்றிய அடிப்படைப் புரிதலை நீங்கள் பெற்றவுடன், மேலும் குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளைப் பற்றி அறியத் தொடங்கலாம்.

இயந்திர கற்றலின் பல்வேறு வகைகள் யாவை?

இயந்திர கற்றலில் இரண்டு முக்கிய வகைகள் உள்ளன: மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்.

மேற்பார்வை கற்றல்

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில், அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத் தொகுப்புடன் வழங்கப்படுகிறது, அதாவது சரியான பதில்களைக் கொண்ட தரவு. உள்ளீடுகளை சரியான வெளியீடுகளுடன் இணைக்க அல்காரிதம் கற்றுக்கொள்கிறது.

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலில், அல்காரிதத்திற்கு லேபிள்கள் இல்லை. தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களை நீங்களே கண்டுபிடிக்க கற்றுக்கொள்ள வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர்களை வெவ்வேறு வகைகளாகக் குழுவாக்க மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் அல்காரிதம் பயிற்றுவிக்கப்படலாம். வாடிக்கையாளரின் வயது, வருமானம் மற்றும் இருப்பிடம் போன்றவற்றில் உள்ள வடிவங்களைக் கண்டறிய அல்காரிதம் கற்றுக் கொள்ளும். அல்காரிதம் பயிற்சி பெற்றவுடன், புதிய வாடிக்கையாளர்களை அதே வகைகளில் குழுவாகப் பயன்படுத்தலாம்.

இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளில் சில என்ன?

ML ஆனது சுகாதாரம், நிதி, போக்குவரத்து மற்றும் சில்லறை வணிகம் உள்ளிட்ட பல்வேறு வகையான தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மிகவும் பிரபலமான பயன்பாடுகளில் சில:

• வகைப்பாடு: M கற்றல் தரவுகளை வெவ்வேறு வகைகளாக வகைப்படுத்த பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் படங்களை வகைப்படுத்த இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• பின்னடைவு: தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிக்க எம் கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பங்கின் விலை அல்லது வாடிக்கையாளர் வாடிக்கையாளராக இருப்பதை நிறுத்துவதற்கான நிகழ்தகவைக் கணிக்க இயந்திர கற்றல் வழிமுறை பயன்படுத்தப்படலாம்.
• குழுவாக்கம்: M கற்றல் பல்வேறு வகைகளில் தரவைத் தொகுக்கப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறையானது வாடிக்கையாளர்களை அவர்களின் குணாதிசயங்களின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு வகைகளாகக் குழுவாக்கப் பயன்படும்.
• ஆழ்ந்த கற்றல்: பெரிய அளவிலான தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறன் கொண்ட மாதிரிகளை உருவாக்க இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மேமோகிராம்களில் மார்பக புற்றுநோய் படங்களை அடையாளம் காண ஆழமான கற்றல் வழிமுறை பயன்படுத்தப்படலாம்.

எதிர்காலத்திற்கான சில MLearning போக்குகள் என்ன?

எதிர்காலத்திற்கான இயந்திர கற்றல் போக்குகள் சில:

• பெரிய தரவுகளின் அதிகரித்து வரும் பயன்பாடு: அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிக்க அதிக அளவு தரவுகள் தேவைப்படுகின்றன. உலகம் டிஜிட்டல் மயமாகும்போது, ​​அதிக தரவு உருவாக்கப்படுகிறது. இது அதன் பயன்பாட்டிற்கான புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்குகிறது.

• புதிய அல்காரிதம்களின் வளர்ச்சி: ஆராய்ச்சியாளர்கள் தொடர்ந்து புதிய இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்கி வருகின்றனர். இந்த புதிய அல்காரிதம்கள் முந்தைய அல்காரிதம்களை விட துல்லியமாகவும் திறமையாகவும் இருக்கும்.

• Su புதிய துறைகளில் பயன்படுத்தவும்: மருத்துவம், நிதி, போக்குவரத்து மற்றும் சில்லறை வணிகம் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தொழில்நுட்பம் மிகவும் சிக்கலானதாக மாறும்போது, ​​​​புதிய துறைகளில் அதன் பயன்பாட்டைக் காணலாம்.

MLearning என்பது பல தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் திறன் கொண்ட ஒரு சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பமாகும். இந்த அல்காரிதம்கள் மிகவும் நுட்பமானதாக மாறுவதால், எதிர்காலத்தில் இன்னும் புதுமையான பயன்பாடுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம்.