ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ನಾವು ಈಗ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದ ವಿಸ್ತಾರವನ್ನು ಮತ್ತು ಉಪಪರಮಾಣು ಕಣಗಳ ನಿಮಿಷದ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಸೋಲಿಸುತ್ತವೆ, ಹಾಗೆಯೇ ತಾರ್ಕಿಕ ಹೌದು/ಇಲ್ಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ, ಅದರ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ರಿ ಮೂಲಕ ಬೆಳಕಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಬುದ್ಧಿವಂತ" ಎಂದು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಹಿಂದೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾನವರಿಂದ ಕಲಿಸದೆ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್) ಏನನ್ನೂ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸೇರಿದಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಝ್ವರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿಯಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಜನರು ಅದು ಏನು, ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಲೇಖನವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ನಂತರ, ನಾವು ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ಕೆಲವು ತ್ವರಿತ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ನಮ್ಮ ಸ್ಫಟಿಕ ಚೆಂಡನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಆ ಮಾದರಿಗಳು ಏನೆಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಲಿಸದೆಯೇ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಈ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಧರಿಸಿವೆ.
ಇದನ್ನು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತಗೊಳಿಸಿ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಕಳೆಯಬಹುದು.
ನೀವು ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯು ಅವರ ಸಾಲದ ಮೇಲೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ.
ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ (ಅಥವಾ ಇತರ ತಜ್ಞರು) ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲಿನ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಿತಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಏನಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರವು ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಪ್ರೈಮರ್ ಮಾತ್ರ; ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಮಿತಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ.
ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗಿದೆ.
ಹೇಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿ?
ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿಡಲು, ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು "ಕಲಿಯುತ್ತವೆ". ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಯಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದು "ಸ್ಮಾರ್ಟರ್" ಆಗುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ದ್ವೀಪದಲ್ಲಿ ಸಮಾಧಿಯಾದ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಜೀವನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದರೋಡೆಕೋರರು ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನೀವು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
ಡೇಟಾದಂತೆಯೇ ಈ ಜ್ಞಾನವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ/ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಷ್ಟೂ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಕಲಿಯಲು ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ನೀವು ನೀಡುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಯಂತ್ರಗಳು ಭೂತಕಾಲದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳದಿರುವವರೆಗೆ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು "ಕಲಿಯುತ್ತವೆ".
ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವು ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲುವಂತಿದ್ದರೆ, ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹೇಳಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ನೀವು ಮುಂದೆ ನೋಡಲು ಹಿಂತಿರುಗಿ ನೋಡುತ್ತಿರುವಂತಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೂರು ವಿಶಾಲ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇತರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ):
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
- ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನೀಡುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಈ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಗುರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ).
AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿ. ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಜನರು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಇದು ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳಿವೆ.
ನಾವು ಮೊದಲು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಹಿಂದಿನ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳ (ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಆದಾಯದ ಮಟ್ಟಗಳು, ವಯಸ್ಸು, ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವು) ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅವರ ಸಾಲದಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಎರಡು ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ.
- ವರ್ಗೀಕರಣ - ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್" ಒಂದು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವರ್ಗವಾಗಿರಬಹುದು-ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್-ಅಲ್ಲದ ಸಂವಹನಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖೆಯು ಮಸುಕಾಗಿರುತ್ತದೆ-ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ ಮಾನವರು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವ ಇಮೇಲ್).
- ಹಿಂಜರಿತ - ಅವಲಂಬಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪನಿಯ ಮಾರಾಟ ಆದಾಯದ ಅಂದಾಜುಗಳು. ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಬಹುಪದೀಯ ಹಿಂಜರಿತವು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಹಿಂಜರಿತ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ನಮಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನೀವು ಅಮೆಜಾನ್ ಎಂದು ನಟಿಸೋಣ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು (ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಂಪುಗಳು) ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದೇ?
ನಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಈ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸಹ ಖರೀದಿಸಿದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಖರೀದಿ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಮೆಜಾನ್ನ “ನೀವು ಸಹ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದು” ಏರಿಳಿಕೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಬಹುದು, ನೀವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
- ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ - ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಗುಂಪು ಇದ್ದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ಇದಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
- ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ - ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸವಾಲನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿಗಳ ನಡುವಿನ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಸಂಘದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಯಾವ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖರೀದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಂಗಡಿಗಳು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಈ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಗುರಿ-ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಗೇಮಿಂಗ್ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಇದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿದರ್ಶನಗಳಾಗಿವೆ.
ನೀವು ಆಲ್ಫಾಝೀರೋ ಸಾವಿರಾರು ಹಿಂದಿನ ಚೆಸ್ ಆಟಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ "ಉತ್ತಮ" ಅಥವಾ "ಕಳಪೆ" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆಟದ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಕಲಿಸಿ, ತದನಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಗುರಿಯ ಹತ್ತಿರಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಬಲವರ್ಧನೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಘನ ಪ್ಯಾದೆಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು). ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ (ಅಕಾಲಿಕವಾಗಿ ರಾಜನನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವಂತಹವು), ಅವು ಋಣಾತ್ಮಕ ಬಲವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಟವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಲು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಹರಿವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಂತಹ ರಸ್ತೆಮಾರ್ಗ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಸಮಾಜ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾನವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈಗ Google ನ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ನಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ನಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವೈದ್ಯರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಆನುವಂಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬೃಹತ್ ರೇಡಿಯೊ ದೂರದರ್ಶಕಗಳ ಮೂಲಕ ಭೂಮಿಯ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ - ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಪ್ಪು ಕುಳಿಗಳ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅವರು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಲು ಬಯಸುವ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಖರೀದಿದಾರರನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಟ್ಟಿಗೆ ಮತ್ತು ಗಾರೆ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅವರು ಒದಗಿಸುವ ಸೇವೆಯನ್ನು ತಕ್ಕಂತೆ ಮಾಡಲು ಶಾಪಿಂಗ್ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮುಗ್ಧರನ್ನು ನೋಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಭಯೋತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಉಗ್ರವಾದದ ವಿರುದ್ಧದ ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಎನ್ನುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಭಾಷಾಂತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರತಿದಿನ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುವ ಧ್ವನಿ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಗೂಗಲ್ ಡಾಟ್, ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್.
ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪರಿವರ್ತನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸ್ವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಮ್ಮ ದೋಷರಹಿತ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಅತಿಮಾನುಷ ವೇಗದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಫ್ಯಾಂಟಸಿಯಾಗಿಲ್ಲ - ಅವು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಆಗುತ್ತಿವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
1. ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆ
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸೈಬರ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ತಜ್ಞರು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಭದ್ರತಾ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ದಣಿವರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಮಾಲ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಸಾಧನಗಳ ಪ್ರಸರಣವು ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದೆ.
ದಾಳಿಗಳು ಯಾವುದೇ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಈ ವೇಗದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸೈಬರ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿವೆ.
ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದಾಳಿಗಳ ತ್ವರಿತ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ, ಆದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಹಜತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯ ಆಟೊಮೇಷನ್
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆನ್ಲೈನ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಿದೆ.
ಅವರು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿಚಾರಣೆಗಳ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನ ಸಂಪರ್ಕ ಕೇಂದ್ರ ಇಂದಿನ ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯಿಂದಾಗಿ ಈ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಪಂಚಿಕ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಸಿಬ್ಬಂದಿಯನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಹಾಯಕಾರಿ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಅವರನ್ನು ಬದ್ಧ ಬ್ರಾಂಡ್ ಚಾಂಪಿಯನ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಸಂವಹನ
ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಂದಿನ ವ್ಯವಹಾರ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು.
ಸರಳ ವ್ಯಾಕರಣದ ತಪ್ಪುಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ಸ್ವರ, ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಅನುವಾದಗಳು ಇಮೇಲ್ ಸಂಪರ್ಕ, ಗ್ರಾಹಕರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ವೀಡಿಯೊ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಅನೇಕ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಆಧಾರಿತ ದಾಖಲಾತಿ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ನ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಯ ದಿನಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸುಧಾರಿತ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸರಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ.
ಅನೇಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡದಿದ್ದರೂ, ಅವರು ಮುಜುಗರದ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕ ಧ್ವನಿಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವುದನ್ನು ಸಹ ಗೌರವಿಸುತ್ತಾರೆ.
4. ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಇದ್ದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಅವರು ನೋಡುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಸುವುದು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಕಷ್ಟಕರ ಕೆಲಸವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್, ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಆ ಕಾರಿನ ನಿಖರವಾದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡದಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ಚೆಕ್ಔಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಈಗ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾರ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಅಂಗಡಿಯಿಂದ ಹೊರಬಂದಾಗ ಅವರ ಖಾತೆಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬಿಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
5. ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ಇಂದಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಅವರ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮ ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ವಿವರವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಹೆಚ್ಚು ಒಲವು ತೋರಲು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅವರಿಗೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದೊಡ್ಡ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ
ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಇಂಧನ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಮುಂದುವರಿದ ಹೂಡಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ROI ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ಕೆಲವು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ.
ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್, ಫೇಸ್ಬುಕ್, ಅಮೆಜಾನ್, ಗೂಗಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳಿಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿವೆ.
ಹೊಸದರಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ನಾವು ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗುತ್ತೇವೆ.
ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಇದರೊಂದಿಗೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಇದು ಒಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮ iPhone ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯವಾಗಿತ್ತು ಆದರೆ ಈಗ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಭದ್ರತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದವು.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಹಿಂದೆ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನೈಜ ವ್ಯಾಪಾರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೈಗಾರಿಕೀಕರಣದ ನಂತರದ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ತಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಚಿಂತನೆಯ ಯಂತ್ರವು ಮಾನವೀಯತೆಗೆ AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಕೊಡುಗೆಯಾಗಿದೆ; ಈ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಯಂತ್ರದ ಅಸಾಧಾರಣ ಆಗಮನವು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿಯಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ.
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ವಾಹನಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಹಾಯಕರು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿಗಳು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರಗಳ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಾಂತಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ದೀರ್ಘಕಾಲ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ