ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ರೊಬೋಟ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಬುದ್ಧಿವಂತರು ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ವಿಜ್ಞಾನದ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಥೆ ಇರುವವರೆಗೂ ನಮ್ಮ ಸಾಮೂಹಿಕ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AI) ಇನ್ನೂ ಆ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪಿಲ್ಲ, ಗೂಗಲ್, ಟೆಸ್ಲಾ ಮತ್ತು ಉಬರ್ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಸಾಬೀತಾಗಿರುವಂತೆ ನಾವು ಯಂತ್ರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆ, ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ AI ಯ ಯಶಸ್ವಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಭಾಗಶಃ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
ಮುಂದಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವೇಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದಾಗ Amazon ಏಕೆ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ 1980 ರ ದಶಕದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು Netflix ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ಮಾನವ ಸಂವಹನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಅದರ ವಿಸ್ತಾರ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಯರಿಗೆ ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ಇದು ಜನರು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬೇಕು. ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಶಕ್ತಿಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಜನರಿಗಿಂತ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಓದುವುದನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ - ಟೆಸ್ಲಾ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆದಿವೆ. ಇದು ಮಾನವ ಸಂವಹನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಮೂರು- ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು-ಲೇಯರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ. ಈ ನರಮಂಡಲಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸೀಮಿತ ಯಶಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ, ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಅದನ್ನು "ಕಲಿಯಲು" ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ನರಮಂಡಲದ ಒಂದು ಪದರವು ಇನ್ನೂ ಅಂದಾಜು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?
ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನರಮಂಡಲವು ಮೂರು ಪದರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಮೂರು ಹಂತಗಳು ಇನ್ಪುಟ್, ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ. ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲದ ಕ್ರಿಯೆಯು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
ಮೇಲೆ ತೋರಿಸಿರುವ ನರಗಳ ಜಾಲವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಗುಪ್ತ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು "ಆಳವಿಲ್ಲದ ನರಮಂಡಲ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?
ಆಳವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ, ಅನೇಕ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಲೇಯರ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅಂತಹ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ತರಬೇತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ.
ಇನ್ಪುಟ್, ನಾಲ್ಕು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ನರಮಂಡಲಗಳು ನೋಡ್ಗಳ ಪದರಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ನರಕೋಶಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲೇಯರ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನೆರೆಯ ಲೇಯರ್ಗಳಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅದರ ಆಳವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಸಾವಿರಾರು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ನೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಅವರಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೋಡ್ ಅದರ ಕೆಳಗಿನ ನೋಡ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯ ಪದರವು ಔಟ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸಲು ತೂಕದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಣಿತದ ಗಣನೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಬಲವಾದ ಯಂತ್ರಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ವಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಬೈನರಿ ಹೌದು ಅಥವಾ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತಪ್ಪು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖಗಳ ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ನಂತರ ಮುಖಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ ಅಂಶಗಳು, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮುಖಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸರಿಯಾದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ VS ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಅದರ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ?
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಅದು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಮಾದರಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಅದು ಮಾಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಹಾಕಲು ಕೆಲವು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ದೂರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ವಿವಿಧ ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸೋಣ, ನಾವು "ಬೆಕ್ಕು," "ನಾಯಿ," "ಹ್ಯಾಮ್ಸ್ಟರ್," ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲು ಬಯಸಿದ್ದೇವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಒಂದು ಪ್ರಾಣಿಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು (ಕಿವಿಗಳಂತಹವು) ಹೆಚ್ಚು ಅವಶ್ಯಕವೆಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕ್ರಮಾನುಗತವನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರಿಂದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಂತರ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲಕ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಸ್ವತಃ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅವರೋಹಣ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಶನ್, ಇದು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ತಾಜಾ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಶಾಟ್ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
1 ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಒಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ (AI) ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣದ ಮೂಲಕ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಧನ.
ಇದು ಮಾನವರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ತ್ವರಿತ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ರಿಯಾಲಿಟಿ ಆಗುವುದರ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ತದನಂತರ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
ಉಬರ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಪಿಟ್ಸ್ಬರ್ಗ್ನಲ್ಲಿರುವ ಲ್ಯಾಬ್ಗಳು ಡ್ರೈವರ್ಲೆಸ್ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ ಆದರೆ ಡ್ರೈವರ್ಲೆಸ್ ಕಾರುಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಹಾರ ವಿತರಣಾ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ವಾಹನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಒತ್ತುವ ಚಿಂತೆಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದ ನಿರಂತರ ಚಕ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಾಲನೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
3. ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್
ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಮೆಜಾನ್ ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಕೊರ್ಟಾನಾ, ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವರಿಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್-ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಾಧನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಹಾಯಕಕ್ಕೆ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಿಂದಿನ ಎನ್ಕೌಂಟರ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದು ಉತ್ತಮ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
4. ಮನರಂಜನೆ
Netflix, Amazon, YouTube, ಮತ್ತು Spotify ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಚಲನಚಿತ್ರ, ಹಾಡು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಈ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
ಆನ್ಲೈನ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಇತಿಹಾಸ, ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೂಕ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್
ಮಾನವ ತರಹದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಲ್ಲ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಚಾಲಿತ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸಲು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು, ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು, ಗೋದಾಮುಗಳು, ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ತಯಾರಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಬೋಸ್ಟನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ತಳ್ಳಿದಾಗ ಅವುಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಡಿಶ್ವಾಶರ್ ಅನ್ನು ಖಾಲಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಅವರು ಬಿದ್ದಾಗ ಅವರು ಎದ್ದೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರು ವಿವಿಧ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
6. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ
ವೈದ್ಯರು ತಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಡಿಯಾರದ ಸುತ್ತ ಇರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಯಾವಾಗಲೂ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಇರುವ ಒಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಮ್ಮ ಫೋನ್ಗಳು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಆರೋಗ್ಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗಿಯ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬೀಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚರ್ಮದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
7. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ.
ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಪದಗುಚ್ಛದ ಅರ್ಥ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಲು ಪದಗಳು ಸೇರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ವಿಫಲವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಪದಗುಚ್ಛಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
8. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೃಷ್ಟಿ ಆಧಾರಿತ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಆದರ್ಶ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಫೋಟೋ ಸೆಟ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಮಾನಗಳು, ಮುಖಗಳು ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು.
ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗೀತ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಜನರ ಜೀವನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ?
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದೆ. ನೀವು ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸಾಮಾಜಿಕ ತಾಣವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತರನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಬಳಸುವ ಯಾರಾದರೂ ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಿರಿ, ಕೊರ್ಟಾನಾ, ಅಲೆಕ್ಸಾ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ನೌ ನಂತಹ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕರು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅನುವಾದವನ್ನು ಸ್ಕೈಪ್ ಮೂಲಕ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಇಮೇಲ್ ಸೇವೆಗಳು ಇನ್ಬಾಕ್ಸ್ಗೆ ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿವೆ.
ಮೋಸದ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು PayPal ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದೆ. ಕ್ಯಾಮ್ಫೈಂಡ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವಿನ ಫೋಟೋವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ದೃಶ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದು ಏನೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ Google ನಿಂದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆಲ್ಫಾಗೋ, ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್ಮೈಂಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಗೋ ಚಾಂಪಿಯನ್ಗಳನ್ನು ಸೋಲಿಸಿದೆ.
ಡೀಪ್ಮೈಂಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ WaveNet, ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಭಾಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುವ ಭಾಷಣವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಮೌಖಿಕ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು, Google ಅನುವಾದವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲಾನೆಟ್ ಬಳಸಿ ಯಾವುದೇ ಫೋಟೋವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, Google ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವಾಗ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಅನಿವಾರ್ಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
AI, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮಾತ್ರ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದವು. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸಹ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಈ ಅಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವ ಹಲವು ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳು, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳು ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೆವಲಪ್ಮೆಂಟ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನ ನಿಯಮಿತ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಬಹುದು.
ಈ ಪ್ರಸ್ತುತ ಟೂಲ್ ಸೆಟ್ಗಳು ಸರಳ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.
ಶೈಲಿ ರೂಪಾಂತರ, ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಸಂಗೀತ ಸೃಷ್ಟಿ, ಮತ್ತು ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕ್ಷಿಪ್ರ ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಎಂದಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಸಮಗ್ರ, ಮುಕ್ತ, ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಮತ್ತು ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಬಹಳ ಉಜ್ವಲ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ!
ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನ ನರಮಂಡಲ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿದೆ (ನಮ್ಮ ಮೆದುಳುಗಳು ವ್ಯವಹರಿಸಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ, ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ).
ನಮ್ಮ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಂವೇದಕಗಳ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಗಣಕಯಂತ್ರಗಳು ತುಂಬಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಶೋಧಿಸಲು, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅಧಿಕಾರಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಪರಿಹಾರಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ದೈನಂದಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತಾರೆ.
YouTube ವೀಡಿಯೊಗಳಿಗೆ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೋನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸ್ಪೀಕರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು.
ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಮುಖದ ಗುರುತನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಇತರ ಬಳಕೆಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಿ.
ಮತ್ತು, ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಗಳು, ಈ ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ಭಾಗವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ