ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಮತ್ತು, ಏಕೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಈ ಶಾಖೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ವರೆಗೆ ಸಾರಿಗೆಯವರೆಗಿನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಹಿಂದೆ ಯೋಚಿಸಲಾಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಅದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ 15 ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಂದ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಂದ ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ನೀವು ಒಂದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕುರಿತು ಅಗತ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಹರಿಕಾರ ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತ.
1. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡಿವೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಅನ್ವಯಗಳು. ಅವರು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಗಮನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ವಾಸ್ವಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು "ಗಮನ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು" ಎಂಬ ಪ್ರಕಟಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅವು ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ (2017). ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದೆ, ಸೇರಿದಂತೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ.
ಪರಿವರ್ತಕ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅವರು ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
2. ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ ಜಾಲಗಳು (LSTMs)
ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (LSTM ಗಳು) ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು "ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತಾರೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಳಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕೆಲವು "ಗೇಟ್ಗಳ" ಮೂಲಕ LSTM ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಹಿತಿಯು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಈ ಗೇಟ್ಗಳು ಅದನ್ನು ಒಳಗೆ ಬಿಡಬಹುದು ಅಥವಾ ತಡೆಯಬಹುದು.
ಈ ತಂತ್ರವು LSTM ಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದ ಹಂತಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಅಥವಾ ಮರೆಯಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬೇಕಾದ ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ LSTM ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ. ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಶೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
3. ಸ್ವಯಂ ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆಗಳು (SOM ಗಳು)
SOM ಗಳು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ನರ ಜಾಲ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಗ್ರಿಡ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಘಟಕ ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಜಾಗದ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಟೋಪೋಲಾಜಿಕಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, SOM ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಕಲಿಯಲು. ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು, ಅವರು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ರಚನೆಯಾಗಿ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿತರಾಗುತ್ತಾರೆ. SOM ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಅವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು, ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಸಹಜತೆಗಳು ಅಥವಾ ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
4. ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಡೀಪ್ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರತಿಫಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಏಜೆಂಟ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಜೊತೆಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಜೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡಲು, ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳನ್ನು ಓಡಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
Q-ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಂತೆ ಆ ಅಂದಾಜನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ನಂತರ ಈ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅಟಾರಿ ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡಲು ಕ್ಯೂ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಕ್ಯೂ-ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಡೀಪ್ ರಿಇನ್ಫೋರ್ಸ್ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (DQN). ಡಿಕ್ಯೂಎನ್ಗಳು ಕ್ಯೂ-ಲರ್ನಿಂಗ್ಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ಟೇಬಲ್ಗಿಂತ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ರಿಯಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಇದು ಹಲವಾರು ಪರ್ಯಾಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೃಹತ್, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಗೋ ಮತ್ತು ಡೋಟಾ 2 ನಂತಹ ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು DQN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ನಡೆಯಲು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಮರುಕಳಿಸುವ ನರ ಜಾಲಗಳು (RNNs)
RNN ಗಳು ಒಂದು ರೀತಿಯ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಆಂತರಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಓದುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪದವು ಅದರ ಮೊದಲು ಬಂದ ಪದಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಜೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ RNN ಗಳು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು RNN ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಯದ ಹಂತಗಳಿಗಾಗಿ ಅದರ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದ ಹಂತದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, RNN ಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದರ್ಥ, ಇದರಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರ್ಬಂಧದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, RNN ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಗೂಗಲ್ ಅನುವಾದ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು RNN-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Siri, ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕ, ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು RNN-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. RNN ಗಳನ್ನು ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
6. ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ಜಾಲಗಳು
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಅವರು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ನ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ "ಕ್ಯಾಪ್ಸೂಲ್ಗಳು" ಆಗಿ ಸಂಘಟಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತವೆ.
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ತಂತ್ರವು ನೀಡಿದ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರದೊಳಗಿನ ಐಟಂಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಅವರು ಸರಿಯಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ಪಿಕ್ಚರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾಗಿವೆ.
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಉದ್ಯೋಗ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು. ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು, ಜನರು ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅವರು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ತನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
7. ವಿವಿಧ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು (VAE ಗಳು)
VAE ಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮೂಲ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅವರು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಅವರು ಮೊಲವನ್ನು ಟೋಪಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮಾಂತ್ರಿಕರಂತೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಬನ್ನಿಯಾಗಿ! ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಶ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸಲು VAE ಗಳು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ. ಮತ್ತು, ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
VAE ಗಳು ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ಬ್ರೇಕರ್ ಅನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಅವರು ಆಧಾರವಾಗಿರುವದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಡೇಟಾದ ರಚನೆ ಸರಳವಾದ ಬಿಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒಂದು ಒಗಟು ಹೇಗೆ ಮುರಿದುಹೋಗುತ್ತದೆಯೋ ಹಾಗೆ. ಅವರು ಭಾಗಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದ ನಂತರ ಮೂಲದಂತೆ ಕಾಣುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅಗಾಧವಾದ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ತಾಜಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸಂಗೀತವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. VAE ಗಳು ಸುದ್ದಿ ಕಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಗೀತ ಸಾಹಿತ್ಯದಂತಹ ತಾಜಾ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಹ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
8. ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (GAN ಗಳು)
GAN ಗಳು (ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮೂಲವನ್ನು ಹೋಲುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ: ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯ ಜಾಲ.
ಜನರೇಟರ್ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತು, ತಾರತಮ್ಯವು ಮೂಲ ಮತ್ತು ರಚಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜನರೇಟರ್ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯವು ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
GAN ಗಳನ್ನು ನಕಲಿ ಮತ್ತು ಪತ್ತೇದಾರಿ ನಡುವಿನ ಅಡ್ಡ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಜನರೇಟರ್ ಫೋರ್ಜರ್ನಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮೂಲವನ್ನು ಹೋಲುವ ಹೊಸ ಕಲಾಕೃತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ತಾರತಮ್ಯವು ಪತ್ತೇದಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಜವಾದ ಕಲಾಕೃತಿ ಮತ್ತು ನಕಲಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜನರೇಟರ್ ತೋರಿಕೆಯ ನಕಲಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯವು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
GAN ಗಳು ಮಾನವರ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ನೈಜ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹೊಸ ಸಂಗೀತ ಅಥವಾ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವವರೆಗೆ ಹಲವಾರು ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
9. ಆಳವಾದ Q-ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (DQNs)
ಡೀಪ್ ಕ್ಯೂ-ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಡಿಕ್ಯೂಎನ್ಗಳು) ಒಂದು ರೀತಿಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಊಹಿಸುವ Q-ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಅವರು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
Q-ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದಿಂದ ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿವಿಧ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಎ ನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಪಾತ್ರವು ವಿವಿಧ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು! DQN ಗಳು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Q-ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಕಷ್ಟಕರವಾದ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಗೋ ಮತ್ತು ಚೆಸ್ನಂತಹ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಚಾಂಪಿಯನ್ಗಳನ್ನು ಸೋಲಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಜೊತೆಗೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ ಸೋಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, DQN ಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
10. ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (RBFNs)
ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಆರ್ಬಿಎಫ್ಎನ್ಗಳು) ಒಂದು ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೇಡಿಯಲ್ ಆಧಾರದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಧಾರ ಕಾರ್ಯಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ರೇಡಿಯಲ್ ಆಧಾರದ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್ಪುಟ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರ ಬಿಂದುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಇನ್ಪುಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಂವಹನಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ RBFN ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಬಹುದು. ಹಣಕಾಸಿನ ಮುನ್ನೋಟಗಳಿಂದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯದವರೆಗೆ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
RBFN ಗಳನ್ನು GPS ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಅದು ಸವಾಲಿನ ಭೂಪ್ರದೇಶದಾದ್ಯಂತ ತನ್ನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ರೇಡಿಯಲ್ ಆಧಾರದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಕ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು RBFN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಹೇಗೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
11. ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಸ್ (MLPs)
ಮಲ್ಟಿಲೈಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (MLP) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ನರಮಂಡಲದ ವಿಶಿಷ್ಟ ರೂಪವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತದಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದರದೊಂದಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಹಲವಾರು ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಪೇರಿಸಿ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
MLP ಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವು ಕೆಳಗಿನ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವರು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹಲವಾರು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
MLP ಗಳನ್ನು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಠಿಣ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಭೇದಿಸಲು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ MLP ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದು.
ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಅವರು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅಪರಾಧವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
12. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (CNNs)
ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (CNNs) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನರಮಂಡಲದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕರ್ನಲ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಗ್ಲೈಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಚಿತ್ರದ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸುರುಳಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
CNN ಗಳು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮುಖ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ.
ಮೇರುಕೃತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹಲವಾರು ಕುಂಚಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವರ್ಣಚಿತ್ರಕಾರನಾಗಿ CNN ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕುಂಚವು ಒಂದು ಕರ್ನಲ್ ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದನು ಅನೇಕ ಕರ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಬೆರೆಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
13. ಡೀಪ್ ಬಿಲೀಫ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಡಿಬಿಎನ್ಗಳು)
DBN ಗಳು ನರಮಂಡಲದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳ (RBMs) ಹಲವಾರು ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಪೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅವು ಎರಡು-ಪದರದ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಸಂಘಟಿಸಲು ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ DBN ಗಳು ಬಹಳ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಇನ್ಪುಟ್ನ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ಡ್ರಗ್ ಅನ್ವೇಷಣೆಯವರೆಗೆ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈಸ್ಟ್ರೊಜೆನ್ ಗ್ರಾಹಕಗಳಿಗೆ ಔಷಧಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಬಂಧಿಸುವ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಂಶೋಧಕರು DBN ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರು. DBN ರಾಸಾಯನಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಂಧಿಸುವ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಗ್ರಹದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಇದು ಕಾದಂಬರಿ ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಬಂಧಿಸುವ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.
ಇದು ಡ್ರಗ್ ಡೆವಲಪ್ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ DBN ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
14. ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು
ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮೂಲ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಮತ್ತೆ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್, ಶಬ್ದ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ಅವುಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಎನ್ಕೋಡರ್ನ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಲಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ.
ನಂತರ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ತಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಾಠವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ತರುವಾಯ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನದಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
15. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು (ಆರ್ಬಿಎಂಗಳು)
RBM ಗಳು (ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು) ಒಂದು ರೀತಿಯ ಉತ್ಪಾದಕ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವು ಗೋಚರ ಪದರ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರದಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಪ್ರತಿ ಪದರದಲ್ಲಿ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಪದರದೊಳಗೆ ಅಲ್ಲ.
RBM ಗಳನ್ನು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟಿವ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಗೋಚರ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ನಡುವಿನ ತೂಕವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿತ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ RBM ಗಳು ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಇವೆಲ್ಲವೂ RBM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ತವಾದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ RBM ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಾರಿಜಾನ್ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವ ಮತ್ತು ಭರವಸೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ನಂತಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ. ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಕಾಸದ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಅವುಗಳ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ