AI ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪರಿಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು 50 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು AI ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಇದರಿಂದ ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ನೀವು ಹರಿಕಾರರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರಾಗಿರಲಿ, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಕೆಲವು ನಿಯಮಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಬಾಜಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ!
1. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ (AI) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು AI ಹೊಂದಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತೆಯೇ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
2. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎನ್ನುವುದು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದ ಸೂಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
3. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಪರಿಮಾಣ, ವೇಗ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಎನ್ನುವುದು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳು.
ವೇಗವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ರಚನಾತ್ಮಕ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
4. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ; ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು; ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು; ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಅಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲ
ಹಾಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮಾನವ ಮೆದುಳು, ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು.
ಮೇಲಿನ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳದ ಆರ್ದ್ರತೆ ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಹಿಂದಿನ ದಾಖಲೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
ನಮ್ಮ ನರ ಜಾಲ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಆಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ. W1, W2....W7 ಆಯಾ ತೂಕಗಳು. ಇದು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ವತಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಂತೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ನೀವು ಮುಳುಗಿರಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀವು ನಮ್ಮ ಸರಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಇಲ್ಲಿ.
6. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಲಿಯಿರಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
7. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರ, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಲವಾರು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು, ಅಸಾಧಾರಣ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
8. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ರಚನೆಗಳು, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಎಂಬ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ನ ರೇಖೆಗಳು, ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸೌಲಭ್ಯವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಉದಾ, ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್) ಅದರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒದಗಿಸಿದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
9. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಿಳಿದಿರುವ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ, ಕೆಲವು ನಾಯಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಬೆಕ್ಕುಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಯಾವ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಾಯಿಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವವುಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಕ್ಕುಗಳಿವೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಹೇಳುತ್ತೀರಿ. ನಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ನಾಯಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಅದು ಕಲಿತ ನಂತರ, ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅವರು ನಾಯಿಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಂತಿದೆ.
10. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ರಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಏನನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಶಿಕ್ಷಕರು ಹೇಳದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತನ್ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ತಾನೇ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಂತಿದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಕಲಿಕೆಯು ನಮಗೆ ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಅಥವಾ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
11. ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP)
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಭಾವಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
NLP ಎಂಬುದು ನಮಗೆ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಫೋಲ್ಡರ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪದಗಳು, ವಾಕ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯಗಳ ಹಿಂದಿನ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ನಮಗೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗಿನ ನಮ್ಮ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿಸಬಹುದು.
12. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ನಾವು ಮಾನವರು ನಮ್ಮ ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ ಮಾಡುವಂತೆಯೇ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಆಕರ್ಷಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರು ನೋಡುವುದನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದು ಅಷ್ಟೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಜಗತ್ತನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಕಲಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ರಸ್ತೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ "ನೋಡಲು" ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಇದು ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಅವರಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಿ.
ಜನನಿಬಿಡ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು, ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು.
13. ಚಾಟ್ಬಾಟ್
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಂತಿದ್ದು ಅದು ನಿಜವಾದ ಮಾನವ ಸಂಭಾಷಣೆಯಂತೆ ತೋರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಬಹುದು.
ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವರು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವಂತೆ ಅವರಿಗೆ ಅನಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಆನ್ಲೈನ್ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು, ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಂತೆ ಸಹಾಯಕವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
14. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು "ಕೇಳಲು" ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಥವಾ ಸಾಧನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಆಜ್ಞೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಜೊತೆ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೀವು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಇತರ ಇನ್ಪುಟ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಫ್ರೀ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂವಹನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳು, ಡಿಕ್ಟೇಶನ್ ಅಥವಾ ಧ್ವನಿ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂವಹನಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ನಂತಹ AI ಸಹಾಯಕರು.
15. ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಭಾವನೆಗಳು, ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಭಾವನೆಯು ಧನಾತ್ಮಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಲಿಖಿತ ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಪದಗಳ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗಳು, ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಅಥವಾ ಭಾವನೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತವೆ.
ಉತ್ಪನ್ನ, ಸೇವೆ ಅಥವಾ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಜನರು ಹೇಗೆ ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಕುರಿತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಕಂಪನಿಯು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
16. ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ
ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, AI ಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಭಾಷೆಯಿಂದ ಇನ್ನೊಂದು ಭಾಷೆಗೆ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಭಾಷಣವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಖರವಾದ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಾನವ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಗೂಗಲ್ ಭಾಷಾಂತರ.
ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಒಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಭಾಷಣವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಅನುವಾದವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವಾಗ ಅಥವಾ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಭಾಷಾಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭಾಷಾ ನಿಯಮಗಳು, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅನುವಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಯಂತ್ರ ಭಾಷಾಂತರ ವಿಧಾನಗಳು ಭಾಷಾಂತರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
17. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಎಂಬ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಲ್ಲ ಭೌತಿಕ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ, ಆ ಸಂವೇದನಾ ಒಳಹರಿವಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಶ ಸಂವೇದಕಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವು ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಅವರ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸಹಾಯದಿಂದ, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಮೂಲಕ AI ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಪರಿಸರವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
18 ಡ್ರೋನ್ಸ್
ಡ್ರೋನ್ಗಳು ಒಂದು ರೀತಿಯ ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಮಾನವ ಪೈಲಟ್ ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಇಲ್ಲದೆಯೇ ಹಾರಬಲ್ಲ ಅಥವಾ ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಸುಳಿದಾಡಬಲ್ಲದು. ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾನವರಹಿತ ವೈಮಾನಿಕ ವಾಹನಗಳು (UAV) ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಡ್ರೋನ್ಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಜಿಪಿಎಸ್ ಮತ್ತು ಗೈರೊಸ್ಕೋಪ್ಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಂದ ದೂರದಿಂದಲೇ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಡ್ರೋನ್ಗಳು ವೈಮಾನಿಕ ಛಾಯಾಗ್ರಹಣ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗ್ರಫಿ, ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ವಿತರಣಾ ಸೇವೆಗಳು, ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಪಾರುಗಾಣಿಕಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಕೃಷಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನಾ ಬಳಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಮಾನವರಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾದ ದೂರದ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
19. ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ (ಎಆರ್)
ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (AR) ಎನ್ನುವುದು ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ವರ್ಚುವಲ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ನಮ್ಮ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳು, ಧ್ವನಿಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂವೇದನಾ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ, ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನೋಡಲು ವಿಶೇಷ ಕನ್ನಡಕವನ್ನು ಧರಿಸಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಅನ್ನು ನಗರದ ಬೀದಿಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು, ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಸೈನ್ಪೋಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನೈಜ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಈ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಂಶಗಳು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಬೆರೆಯುತ್ತವೆ, ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅನ್ನು ಗೇಮಿಂಗ್, ಶಿಕ್ಷಣ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ನಂತಹ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು.
20. ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (ವಿಆರ್)
ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (VR) ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ವರ್ಚುವಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮುಳುಗಿಸುತ್ತದೆ, ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಕಿವಿಗಳನ್ನು ಆವರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಹೆಡ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಕುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಈ ವರ್ಚುವಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನೀವು ನೋಡುವ ಮತ್ತು ಕೇಳುವ ಎಲ್ಲವೂ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ನೈಜವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಸುತ್ತಲೂ ಚಲಿಸಬಹುದು, ಯಾವುದೇ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಪಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಇರುವಂತೆಯೇ ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಗೇಮ್ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಮಧ್ಯಕಾಲೀನ ಕೋಟೆಯೊಳಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ನೀವು ಅದರ ಕಾರಿಡಾರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯಬಹುದು, ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಂಡು ವರ್ಚುವಲ್ ಎದುರಾಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕತ್ತಿ ಕಾಳಗದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಬಹುದು. ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಪರಿಸರವು ನಿಮ್ಮ ಚಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಲ್ಲೀನರಾಗಿ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅನ್ನು ಗೇಮಿಂಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪೈಲಟ್ಗಳು, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಅಥವಾ ಮಿಲಿಟರಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ದರ್ಶನಗಳು, ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರವಾಸೋದ್ಯಮ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಾನಸಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಉಪಸ್ಥಿತಿಯ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕ ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳಿಗೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅನುಭವವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ.
21. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಗಣಿತ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು, ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ರೋಗಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ರೋಗಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾಗೆ ಅವರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
22. ಡೇಟಾ ರಾಂಗ್ಲಿಂಗ್
ಡೇಟಾ ಗ್ರಾಂಗ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಮಂಗಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಜಗಳವು ಅಡುಗೆಗೆ ಬೇಕಾದ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಂತಿದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳು, ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ, ಪುನರ್ರಚಿಸುವ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಜಗಳವು ನಕಲಿ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ತಪ್ಪಾದ ಕಾಗುಣಿತಗಳು ಅಥವಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸೇರುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
23. ಡೇಟಾ ಕಥೆ ಹೇಳುವಿಕೆ
ಡೇಟಾ ಕಥೆ ಹೇಳುವಿಕೆ ನಿರೂಪಣೆ ಅಥವಾ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು, ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶವು ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೀಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಲು.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಕಥೆ ಹೇಳುವಿಕೆಯು ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾದ ಸುತ್ತ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಥೆ ಹೇಳುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೀವಕ್ಕೆ ತರಲು ಮತ್ತು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸಾಪೇಕ್ಷವಾಗಿಸಲು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರಾಟದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಬದಲು, ಡೇಟಾ ಕಥೆ ಹೇಳುವಿಕೆಯು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾರಾಟದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
24. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಿಕೆ
ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಎನ್ನುವುದು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಎಂದರೆ ನಾವು ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇದು ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯು ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ, ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಅಥವಾ ರೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
25. ಡೇಟಾ ಲೇಕ್
ಡೇಟಾ ಸರೋವರವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ, ರಚನಾತ್ಮಕ, ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಂತಹ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ಇದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನಿಯು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಲಾಗ್ಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಫೀಡ್ಗಳು ಮತ್ತು IoT ಸಾಧನಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು.
26. ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್
ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ ಎನ್ನುವುದು ವಿಶೇಷವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ರಚನೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ವಹಿವಾಟಿನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, CRM ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಇತರ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಕೇಂದ್ರ ಭಂಡಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
27. ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಪ್ತಚರ (BI)
ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ, ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿವಿಧ ಉಪಕರಣಗಳು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಪ್ತಚರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಲಾಭದಾಯಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಆದಾಯ, ಗ್ರಾಹಕ ಸ್ವಾಧೀನ, ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚಕಗಳಿಗೆ (KPI ಗಳು) ನೈಜ-ಸಮಯದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಪ್ತಚರ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪರಿಶೋಧನೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಾಹಕರು, ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು, ಅದನ್ನು ಸ್ಲೈಸ್ ಮತ್ತು ಡೈಸ್ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ವರದಿಗಳು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
28. ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಇದು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿದೆ; ಬದಲಾಗಿ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಸ್ಟಾಕ್ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ, ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೆಲೆಗಳು.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೆಲವು ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮರುಬಳಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.
29. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ.
ಇದು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಮೀರಿದೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ.
ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಬಹು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಲ್ಲಿ ಸರಬರಾಜು ಸರಪಳಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟಗಳು, ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಸಾರಿಗೆ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿತರಣಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ದಾಸ್ತಾನು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸ್ಥಳಗಳು ಅಥವಾ ಸಾರಿಗೆ ಮಾರ್ಗಗಳಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಆದರ್ಶ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಇದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು.
30. ಡೇಟಾ ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ರಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಸಂವಾದಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಬಹು ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಅವರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಾಗ, ಗುರಿ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅವರು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅವರ ಸಂದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಚಾನಲ್ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಒಳನೋಟಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟಗಾರರು ರಚಿಸಬಹುದು.
ನಿರಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು.
31. ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ
ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಅದರ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಡೇಟಾದ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ವಹಣೆ, ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು, ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇದು ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಖರ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಇದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣ (GDPR) ನಂತಹ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಇದು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
32. ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ
ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ನಮ್ಮ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಅಥವಾ ಕಳ್ಳತನದಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸುವುದು. ಇದು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಸರಿಯಾದ ಜನರು ಮಾತ್ರ ನಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು, ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗದೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅದು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂದರ್ಥ.
ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಅಧಿಕೃತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೊರಗಿನವರಿಗೆ ನಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು, ಫೈರ್ವಾಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರಕ್ಷಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ.
33 ಥಿಂಗ್ಸ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್
ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಭೌತಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದಾದ "ವಸ್ತುಗಳು". ಇದು ದೈನಂದಿನ ವಸ್ತುಗಳು, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ದೊಡ್ಡ ವೆಬ್ನಂತಿದ್ದು ಅದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರದ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು IoT ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವಸ್ತುಗಳು ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ವಸ್ತುಗಳು, ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು, ಥರ್ಮೋಸ್ಟಾಟ್ಗಳು, ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಈ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಥರ್ಮೋಸ್ಟಾಟ್ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬಹುದು. ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ನಿಮ್ಮ ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಆಧಾರಿತ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಸಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
34. ನಿರ್ಧಾರ ಮರ
ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಅಥವಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಮಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಷರತ್ತುಗಳ ಸರಣಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ನಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ನಂತಿದೆ.
ನಿಮಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆ ಇದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಭವನೀಯ ಉತ್ತರಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಕವಲೊಡೆಯುತ್ತದೆ.
35. ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್
ಅರಿವಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ, ಕಲಿಕೆ, ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವಂತಹ ಮಾನವ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮಾನವನ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಹೋಲುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಅರಿವಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಯೋಚಿಸುವಂತೆ ಮತ್ತು ವರ್ತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
36. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಥಿಯರಿ
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಥಿಯರಿ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಳಗೆ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ.
ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಥಿಯರಿಯು ಮಾದರಿಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ, ಅವರು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
37. ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಅದ್ಭುತ ಗಣಿತಜ್ಞ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು, ಯಂತ್ರವು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಆಕರ್ಷಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.
ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನು ಯಂತ್ರ ಯಾವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯದೆ ಯಂತ್ರ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಮಾನವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಸಹಜ ಭಾಷಾ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತಾನೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರ ಪಾತ್ರವು ಯಾವ ಘಟಕವು ಯಂತ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುವುದು. ಯಂತ್ರವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನಿಗೆ ಅದು ಮಾನವ ಪ್ರತಿರೂಪ ಎಂದು ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಅದು ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆ ಮೂಲಕ ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾನವ ಮಟ್ಟದ ಅರಿವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮುಂದಿಡಲು ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು.
ಮಾನವನ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದರು, ಅದು ತುಂಬಾ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿದೆ, ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸವಾಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಚರ್ಚೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಮೈಲಿಗಲ್ಲು ಉಳಿದಿದೆ, ಇದು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಏಕೈಕ ಅಳತೆಯಲ್ಲ.
ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಚಿಂತನೆ-ಪ್ರಚೋದಿಸುವ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಎಂದರೆ ಏನೆಂಬುದನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
38. ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುವ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಏಜೆಂಟ್" (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಥವಾ ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು) ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ.
ಜಟಿಲವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದು ಗುರಿಯತ್ತ ಹತ್ತಿರವಾಗುವಂತಹ ಉತ್ತಮ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಅದು ವರ್ಚುವಲ್ "ಬೆನ್ನು ತಟ್ಟುವುದು" ನಂತಹ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದು ಕೆಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಅದು ಸತ್ತ ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಗುರಿಯಿಂದ ದೂರವಿಟ್ಟರೆ, ಅದು ಶಿಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ, ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲವು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ. ಇದು ತನ್ನ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೀಣನಾಗುತ್ತಾನೆ.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಪರಿಸರದಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಧನಾತ್ಮಕ ಬಲವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
39. ಎಂಟಿಟಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ
ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಪಠ್ಯದ ಬ್ಲಾಕ್ನಿಂದ ಘಟಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕಗಳು ಜನರ ಹೆಸರುಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳ ಹೆಸರುಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳಾಗಿರಬಹುದು.
ನೀವು ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸೋಣ.
ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಠ್ಯವು "ಜಾನ್ ಸ್ಮಿತ್," ಸ್ಥಳ "ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಸಿಟಿ" ಅಥವಾ "OpenAI" ನಂತಹ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ, ಇವುಗಳು ನಾವು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ.
ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪಠ್ಯದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ನಾವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹುಡುಕಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಪಠ್ಯದೊಳಗೆ ಜನರು, ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
40. ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಭಾಷೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭಾಷಾ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಠ್ಯದ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯಕ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಂತಿದೆ.
ನಾವು ಭಾಷಾ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, ನಾವು ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಭಾಷಣದ ಭಾಗ-ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರತಿ ಪದದ ವ್ಯಾಕರಣ ವರ್ಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ನಾಮಪದ, ಕ್ರಿಯಾಪದ, ವಿಶೇಷಣ, ಇತ್ಯಾದಿ). ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದವು ವಹಿಸುವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಇನ್ನೊಂದು ರೂಪವು ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಜನರು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕಗಳ ಹೆಸರುಗಳು. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಭಾಷೆಯ ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾರವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಹಿಂದಿನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಸಂಶೋಧಕರು, ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
41. ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್
In ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ನಂತಿದ್ದು ಅದನ್ನು ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಇದು ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ವಿಷಯವಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.
ಮಾದರಿಯು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಉತ್ತಮ ಟ್ಯೂನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದಾದ ಗುಬ್ಬಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಿಚ್ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ. ಈ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ತರಬೇತಿಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಾರದಂತಹ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿರಬೇಕೆಂದು ನಾವು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ನಿರ್ಧಾರವು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ದರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಆಂತರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ದಂಡ ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅವು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು.
42. ಮೆಟಾಡೇಟಾ
ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಇತರ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುವ ಅಥವಾ ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪಿನಂತಿದೆ.
ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಅದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್, ಛಾಯಾಚಿತ್ರ, ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿರಲಿ, ಆ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ, ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಲೇಖಕರ ಹೆಸರು, ಅದನ್ನು ರಚಿಸಿದ ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ನಂತಹ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಛಾಯಾಚಿತ್ರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಅದನ್ನು ತೆಗೆದ ಸ್ಥಳ, ಬಳಸಿದ ಕ್ಯಾಮರಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಸಹ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲು, ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಷಯವನ್ನು ಅಗೆಯದೆಯೇ ಅವುಗಳ ಮೂಲ, ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
43. ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ
ಡೈಮೆನ್ಶನಾಲಿಟಿ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಘನೀಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಾರಾಂಶದಂತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಹಲವಾರು ಕಾಲಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾಲಮ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸವಾಲಾಗಬಹುದು.
ಡೈಮೆನ್ಶನಾಲಿಟಿ ಕಡಿತವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನಗತ್ಯ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಇದು ಹೊಂದಿದೆ.
44. ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಅರ್ಥದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಠ್ಯದ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಂದಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಘಟಿಸುವಂತಿದೆ.
ಇಮೇಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಒಳಬರುವ ಇಮೇಲ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲದ (ಹ್ಯಾಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಇಮೇಲ್ನ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ಇಮೇಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ಅದು "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್" ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇಮೇಲ್ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಅದು "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲದ" ಅಥವಾ "ಹ್ಯಾಮ್" ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಇಮೇಲ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಲ್ಲಿ (ಧನಾತ್ಮಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥ) ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಭಾವನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಕ್ರೀಡೆ, ರಾಜಕೀಯ, ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
45. ದುರ್ಬಲ AI
ದುರ್ಬಲ AI, ಕಿರಿದಾದ AI ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ದುರ್ಬಲ AI ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
ದುರ್ಬಲ AI ಅನ್ನು ವಿಶೇಷ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾದ ಯಂತ್ರಗಳೆಂದು ಯೋಚಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಟದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಚಲಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಆಟಗಾರರ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಚೆಸ್-ಆಡುವ AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.
ಈ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಣತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತಾರೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ಡೊಮೇನ್ನ ಹೊರಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
46. ಬಲವಾದ AI
ಪ್ರಬಲ AI, ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AGI) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ರೂಪವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಮಾನವನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಬೌದ್ಧಿಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ, ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ದುರ್ಬಲ AI ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಬಲವಾದ AI ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬೌದ್ಧಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ವಿಶಾಲವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ತಾರ್ಕಿಕ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ, ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯುವ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ, ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಇತರ ಗುಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಬಲವಾದ AI ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಬಹು ಡೊಮೇನ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾನವ-ಮಟ್ಟದ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಣೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
47. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಚೈನಿಂಗ್
ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಚೈನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ತಾರ್ಕಿಕ ಅಥವಾ ತರ್ಕದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮುಂದುವರಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವಂತಿದೆ.
ನೀವು ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಸತ್ಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಆರಂಭಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಗತಿಗಳು ಅಥವಾ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಚೈನ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸರಳೀಕರಿಸಲು, ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏನು ಧರಿಸಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸರಳ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. “ಮಳೆ ಬಂದರೆ ಕೊಡೆ ತನ್ನಿ” ಎಂಬ ನಿಯಮ ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು “ಚಳಿ ಇದ್ದರೆ ಜಾಕೆಟ್ ಹಾಕಿಕೊಳ್ಳಿ” ಎಂಬ ಇನ್ನೊಂದು ನಿಯಮವಿದೆ. ಈಗ, ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮಳೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಒಂದು ಛತ್ರಿ ತರಬೇಕು ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಚೈನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
48. ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಚೈನಿಂಗ್
ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಚೈನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಬಯಸಿದ ತೀರ್ಮಾನ ಅಥವಾ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆರಂಭಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತಿದೆ.
ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಈಜಲು ಹೋಗುವುದು ಸೂಕ್ತವೇ ಎಂದು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಕೆಲವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈಜು ಸೂಕ್ತವೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ತೀರ್ಮಾನವಾಗಿದೆ.
ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಬದಲು, ಹಿಮ್ಮುಖ ಸರಪಳಿಯು ತೀರ್ಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೋಷಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಹಿಮ್ಮುಖವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಹಿಂದುಳಿದ ಸರಪಳಿಯು "ಹವಾಮಾನವು ಬೆಚ್ಚಗಿರುತ್ತದೆಯೇ?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತರ ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ನೀವು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ, "ಒಂದು ಪೂಲ್ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೇ?" ಉತ್ತರವು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, "ಈಜಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವಿದೆಯೇ?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ.
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈಜಲು ಹೋಗುವ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಪೂರೈಸಬೇಕಾದ ಅಗತ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
49. ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್
ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್, ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳು ಅಥವಾ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಮ ಅಥವಾ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾನಸಿಕ ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ನಂತಿದ್ದು ಅದು ದೀರ್ಘವಾದ ಅಥವಾ ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗದೆಯೇ ಸಮಂಜಸವಾದ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬರಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ, ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ತತ್ವಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ "ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮಗಳು" ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ನಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವುಗಳು ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನನಿಬಿಡ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪಾರ್ಕಿಂಗ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಬದಲು, ನಿಲುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ಕಾರುಗಳ ಎಂಜಿನ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಹುಡುಕುವ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು.
ಈ ಕಾರುಗಳು ಹೊರಡಲಿವೆ ಎಂದು ಈ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
50. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೋಲುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು, ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ, ಸುಸಂಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಭಾಷೆಯ ನಮೂನೆಗಳು, ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಲೇಖನಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಡೇಟಾದ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಒಮ್ಮೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಭಾಷೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಅವರು ವಾಕ್ಯಗಳ ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕರಣದ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ