AI എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്, എന്നാൽ ചില സമയങ്ങളിൽ പദാവലിയും പദപ്രയോഗങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായേക്കാം. ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ, 50-ലധികം AI നിബന്ധനകളും നിർവചനങ്ങളും ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, അതുവഴി അതിവേഗം വളരുന്ന ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
നിങ്ങൾ ഒരു തുടക്കക്കാരനായാലും വിദഗ്ദ്ധനായാലും, നിങ്ങൾക്കറിയാത്ത ചില നിബന്ധനകൾ ഇവിടെയുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ വാതുവയ്ക്കുന്നു!
1. നിർമ്മിത ബുദ്ധി
നിർമ്മിത ബുദ്ധി (AI) പലപ്പോഴും മനുഷ്യ ബുദ്ധിയെ അനുകരിച്ചുകൊണ്ട് സ്വതന്ത്രമായി പഠിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനുമുള്ള കഴിവുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു, അനുഭവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവരുടെ പെരുമാറ്റം പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, AI അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിവുള്ള ബുദ്ധിമാനായ യന്ത്രങ്ങളെ സൃഷ്ടിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ടാസ്ക്കുകൾ കാര്യക്ഷമമായി നിർവഹിക്കാനും ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും മനുഷ്യർക്ക് സമാനമായ വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകൾ പ്രകടിപ്പിക്കാനും യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുക എന്നതാണ് ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം.
ക്സനുമ്ക്സ. അൽഗോരിതം
ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചുമതല നിറവേറ്റുന്നതിനോ ഉള്ള പ്രക്രിയയെ നയിക്കുന്ന കൃത്യവും വ്യവസ്ഥാപിതവുമായ നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ അല്ലെങ്കിൽ നിയമങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് അൽഗോരിതം.
വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഇത് ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമായി വർത്തിക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഗണിതശാസ്ത്രം, പ്രശ്നപരിഹാര വിഷയങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കാര്യക്ഷമവും ഘടനാപരവുമായ പ്രശ്നപരിഹാര സമീപനങ്ങൾ, സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതി, തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനാൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.
3. വലിയ ഡാറ്റ
പരമ്പരാഗത വിശകലന രീതികളുടെ കഴിവുകൾ കവിയുന്ന വളരെ വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ ബിഗ് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവയുടെ വോളിയം, വേഗത, വൈവിധ്യം എന്നിവയാൽ വിശേഷിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
വോളിയം എന്നത് വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു സോഷ്യൽ മീഡിയ, സെൻസറുകൾ, ഇടപാടുകൾ.
വേഗത എന്നത് ഡാറ്റ ജനറേറ്റുചെയ്യുന്ന ഉയർന്ന വേഗതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത് തത്സമയം അല്ലെങ്കിൽ തത്സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഘടനാപരമായ, ഘടനാരഹിതമായ, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന തരങ്ങളെയും ഫോർമാറ്റുകളെയും വെറൈറ്റി സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
4. ഡാറ്റ മൈനിംഗ്
വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് മൂല്യവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്.
ഇത് നാല് പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: ഡാറ്റ ശേഖരിക്കൽ, പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണം ഉൾപ്പെടുന്നു; ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരവും അനുയോജ്യതയും ഉറപ്പാക്കൽ; ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുക, പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക; വേർതിരിച്ചെടുത്ത അറിവ് പരിശോധിച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്ന ഡാറ്റ വിശകലനവും വ്യാഖ്യാനവും.
5. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്
ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം ഇതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ് മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം, പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ച നോഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറോണുകൾ ചേർന്നതാണ്. മിക്ക AI-യും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതിനാൽ നമുക്ക് ഇത് കുറച്ചുകൂടി മനസ്സിലാക്കാം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
മുകളിലെ ഗ്രാഫിക്സിൽ, മുൻകാല പാറ്റേണിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥലത്തിന്റെ ഈർപ്പവും താപനിലയും ഞങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നു. മുൻകാല റെക്കോർഡിനായുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റാണ് ഇൻപുട്ടുകൾ.
ദി ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പഠിക്കുന്നു ഭാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കളിക്കുകയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളിൽ ബയസ് മൂല്യങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പാറ്റേൺ. W1, W2….W7 എന്നിവയാണ് അതാത് ഭാരങ്ങൾ. നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഇത് സ്വയം പരിശീലിക്കുകയും ഒരു പ്രവചനമായി ഔട്ട്പുട്ട് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളെ അതിശയിപ്പിച്ചേക്കാം. അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ ലളിതമായ ഗൈഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കാം ഇവിടെ.
6. യന്ത്ര പഠനം
ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സ്വയമേവ പഠിക്കാനും കാലക്രമേണ അവയുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിവുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ തന്നെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകളുടെ ഉപയോഗം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുകയും പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവരുടെ പെരുമാറ്റം പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും സിസ്റ്റങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
7. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെയും ഒരു ഉപവിഭാഗം, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയകളെ അനുകരിക്കുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അറിവ് നേടുന്നതിന് അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും സ്വയം എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനാകും, അസാധാരണമായ കൃത്യതയോടെയും കാര്യക്ഷമതയോടെയും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
8. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ
ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് ടെക്നിക് ആയ പാറ്റേൺ റെക്കഗ്നിഷൻ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കുള്ളിലെ പാറ്റേണുകളും റെഗുലിറ്റികളും സ്വയമേവ കണ്ടെത്താനും തിരിച്ചറിയാനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് സങ്കീർണ്ണവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഡാറ്റയിലെ അർത്ഥവത്തായ ഘടനകളും പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും ട്രെൻഡുകളും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
ഈ പ്രക്രിയ മൂല്യവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ഡാറ്റയെ വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളായി വർഗ്ഗീകരിക്കാനും അംഗീകൃത പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി ഫലങ്ങളുടെ പ്രവചനവും സാധ്യമാക്കുന്നു. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിലുടനീളമുള്ള ഒരു സുപ്രധാന ഉപകരണമാണ്, തീരുമാനമെടുക്കൽ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, പ്രവചനാത്മക മോഡലിംഗ് എന്നിവ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു.
ബയോമെട്രിക്സ് ഇതിനൊരു ഉദാഹരണമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഫിംഗർപ്രിന്റ് തിരിച്ചറിയലിൽ, ഒരു വ്യക്തിയുടെ വിരലടയാളത്തിന്റെ വരമ്പുകളും വളവുകളും അതുല്യമായ സവിശേഷതകളും അൽഗൊരിതം വിശകലനം ചെയ്ത് ടെംപ്ലേറ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ പ്രാതിനിധ്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ അൺലോക്ക് ചെയ്യാനോ സുരക്ഷിത സൗകര്യം ആക്സസ് ചെയ്യാനോ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനം അതിന്റെ ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകളുമായി ക്യാപ്ചർ ചെയ്ത ബയോമെട്രിക് ഡാറ്റയെ (ഉദാ, ഫിംഗർപ്രിന്റ്) താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
പാറ്റേണുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും സമാനതയുടെ തോത് വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെയും, നൽകിയിരിക്കുന്ന ബയോമെട്രിക് ഡാറ്റ സംഭരിച്ച ടെംപ്ലേറ്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് ആക്സസ് അനുവദിക്കാനും സിസ്റ്റത്തിന് കഴിയും.
9. സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ്
ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സമീപനമാണ് സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ്. ഈ രീതിയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറിന് ഒരു കൂട്ടം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയും അതനുസരിച്ച് അറിയപ്പെടുന്ന ലേബലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫലങ്ങളും നൽകുന്നു.
നിങ്ങളുടെ പക്കൽ ഒരു കൂട്ടം ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ടെന്നിരിക്കട്ടെ, ചിലത് നായ്ക്കൾക്കൊപ്പവും ചിലത് പൂച്ചകളുമായും.
ഏത് ചിത്രത്തിലാണ് നായകളുള്ളതെന്നും ഏതൊക്കെ ചിത്രങ്ങളിൽ പൂച്ചകളുണ്ടെന്നും നിങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടറിനോട് പറയുന്നു. ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തി നായ്ക്കളും പൂച്ചകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ പഠിക്കുന്നു.
അത് പഠിച്ച ശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറിന് പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ നൽകാം, കൂടാതെ ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അവർക്ക് നായ്ക്കളോ പൂച്ചകളോ ഉണ്ടോ എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കും. അറിയാവുന്ന വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതുപോലെയാണിത്.
10. മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം
പ്രത്യേക നിർദ്ദേശങ്ങളില്ലാതെ പാറ്റേണുകളോ സമാനതകളോ കണ്ടെത്താൻ കമ്പ്യൂട്ടർ സ്വന്തമായി ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം മെഷീൻ ലേണിംഗാണ് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം.
മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെന്നപോലെ ഇത് ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല. പകരം, ഇത് ഡാറ്റയിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഘടനകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കായി തിരയുന്നു. എന്താണ് അന്വേഷിക്കേണ്ടതെന്ന് ഒരു അധ്യാപകൻ പറയാതെ കമ്പ്യൂട്ടർ സ്വയം കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പോലെയാണിത്.
മുൻകൂർ അറിവോ വ്യക്തമായ മാർഗനിർദേശമോ ആവശ്യമില്ലാതെ പുതിയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്താനോ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യാനോ അസാധാരണമായ കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനോ ഇത്തരത്തിലുള്ള പഠനം ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
11. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP)
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ എങ്ങനെ മനുഷ്യ ഭാഷയെ മനസ്സിലാക്കുകയും സംവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നമുക്ക് കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായി തോന്നുന്ന രീതിയിൽ മനുഷ്യ ഭാഷയെ വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ സഹായിക്കുന്നു.
വോയ്സ് അസിസ്റ്റന്റുകളുമായും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുമായും ആശയവിനിമയം നടത്താനും ഞങ്ങളുടെ ഇമെയിലുകൾ സ്വയമേവ ഫോൾഡറുകളിലേക്ക് അടുക്കാനും കഴിയുന്നത് NLP ആണ്.
വാക്കുകളുടെയും വാക്യങ്ങളുടെയും മുഴുവൻ ഗ്രന്ഥങ്ങളുടെയും പിന്നിലെ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ അവയ്ക്ക് വിവിധ ജോലികളിൽ നമ്മെ സഹായിക്കാനും സാങ്കേതികവിദ്യയുമായുള്ള നമ്മുടെ ഇടപെടലുകൾ കൂടുതൽ തടസ്സമില്ലാത്തതാക്കാനും കഴിയും.
12. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചപ്പാട് നമ്മൾ മനുഷ്യർ നമ്മുടെ കണ്ണുകൊണ്ട് ചെയ്യുന്നതുപോലെ, ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും കാണാനും മനസ്സിലാക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു കൗതുകകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണിത്. വിഷ്വൽ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും അവർ കാണുന്നത് മനസ്സിലാക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ദൃശ്യ ലോകത്തെ തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. ചിത്രങ്ങളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രങ്ങളെ അർത്ഥവത്തായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാനും അവരെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് പോലുള്ള ജോലികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
റോഡും ചുറ്റുമുള്ള എല്ലാ കാര്യങ്ങളും "കാണാൻ" കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാർ സങ്കൽപ്പിക്കുക.
കാൽനടയാത്രക്കാരെയും ട്രാഫിക് അടയാളങ്ങളെയും മറ്റ് വാഹനങ്ങളെയും കണ്ടെത്താനും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും ഇതിന് കഴിയും, ഇത് അവരെ സുരക്ഷിതമായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ നമ്മുടെ സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനോ നമ്മുടെ മുഖത്തിന്റെ പ്രത്യേകതകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ഐഡന്റിറ്റി പരിശോധിക്കുന്നതിനോ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെയാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്ന് ചിന്തിക്കുക.
തിരക്കേറിയ സ്ഥലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഇത് നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സാധ്യതകളുടെ ലോകം തുറക്കുന്ന ശക്തമായ ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ. ദൃശ്യ വിവരങ്ങൾ കാണാനും മനസ്സിലാക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സിസ്റ്റങ്ങളും വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് നമ്മുടെ ജീവിതം എളുപ്പവും സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു.
13. ചാറ്റ്ബോട്ട്
ഒരു യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ സംഭാഷണം പോലെ തോന്നുന്ന രീതിയിൽ ആളുകളോട് സംസാരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം പോലെയാണ് ചാറ്റ്ബോട്ട്.
യഥാർത്ഥത്തിൽ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാമാണെങ്കിലും, ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കാനും അവർ ഒരു വ്യക്തിയോട് സംസാരിക്കുന്നത് പോലെ തോന്നിപ്പിക്കാനും ഓൺലൈൻ കസ്റ്റമർ സർവീസിൽ ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.
ഒരു മനുഷ്യ ഉപഭോക്തൃ സേവന പ്രതിനിധി ചെയ്യുന്നതുപോലെ സഹായകരമായ വിവരങ്ങളും സഹായവും നൽകിക്കൊണ്ട്, ഉപഭോക്താക്കളിൽ നിന്നുള്ള സന്ദേശങ്ങളോ ചോദ്യങ്ങളോ മനസിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും ചാറ്റ്ബോട്ടിന് കഴിയും.
14. വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ
മനുഷ്യന്റെ സംസാരം മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനുമുള്ള ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവിനെയാണ് വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് പറയുന്നത്. സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ "കേൾക്കാൻ" ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെയോ ഉപകരണത്തെയോ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയും അതിന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ടെക്സ്റ്റോ കമാൻഡുകളോ ആക്കി മാറ്റുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൂടെ ശബ്ദം തിരിച്ചറിയൽ, ടൈപ്പുചെയ്യുന്നതിനോ മറ്റ് ഇൻപുട്ട് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനോ പകരം ഉപകരണങ്ങളുമായോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായോ സംസാരിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് സംവദിക്കാം.
സിസ്റ്റം സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, പാറ്റേണുകളും ശബ്ദങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്നു, തുടർന്ന് അവയെ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ടെക്സ്റ്റുകളിലേക്കോ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്കോ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. വോയ്സ് കമാൻഡുകൾ, ഡിക്റ്റേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ വോയ്സ് നിയന്ത്രിത ഇടപെടലുകൾ പോലുള്ള ജോലികൾ സാധ്യമാക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ഹാൻഡ്സ് ഫ്രീ, സ്വാഭാവിക ആശയവിനിമയം ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ സിരി, ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റന്റ് പോലുള്ള AI സഹായികളാണ്.
15. വികാര വിശകലനം
വികാര വിശകലനം വാചകത്തിലോ സംഭാഷണത്തിലോ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരങ്ങൾ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, മനോഭാവങ്ങൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്. പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരം പോസിറ്റീവ് ആണോ നെഗറ്റീവ് ആണോ ന്യൂട്രൽ ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ എഴുതപ്പെട്ടതോ സംസാരിക്കുന്നതോ ആയ ഭാഷ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, വാക്കുകളുടെ പിന്നിലെ അന്തർലീനമായ വികാരം തിരിച്ചറിയുന്നതിന്, ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് പോലുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ സ്കാൻ ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കഴിയും.
അൽഗോരിതങ്ങൾ വികാരങ്ങളെയോ അഭിപ്രായങ്ങളെയോ സൂചിപ്പിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട പദങ്ങൾ, ശൈലികൾ അല്ലെങ്കിൽ പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയുന്നു.
ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തെയോ സേവനത്തെയോ വിഷയത്തെയോ കുറിച്ച് ആളുകൾക്ക് എങ്ങനെ തോന്നുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ വിശകലനം ബിസിനസുകാരെയോ വ്യക്തികളെയോ സഹായിക്കുന്നു കൂടാതെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കാം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനിക്ക് ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അല്ലെങ്കിൽ അവരുടെ ബ്രാൻഡിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുജനാഭിപ്രായം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വികാര വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം.
16. മെഷീൻ വിവർത്തനം
AI യുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റോ സംഭാഷണമോ സ്വയമേവ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനായി കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെയാണ് യന്ത്ര വിവർത്തനം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
കൃത്യമായ വിവർത്തനങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി മനുഷ്യ ഭാഷകൾ മനസിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉദാഹരണം Google ട്രാൻസലേറ്റ്.
മെഷീൻ വിവർത്തനം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഭാഷയിൽ വാചകമോ സംഭാഷണമോ ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ സിസ്റ്റം ഇൻപുട്ട് വിശകലനം ചെയ്യുകയും മറ്റൊരു ഭാഷയിൽ അനുബന്ധ വിവർത്തനം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യും. വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിലുടനീളം ആശയവിനിമയം നടത്തുമ്പോഴോ വിവരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോഴോ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ ഭാഷാപരമായ നിയമങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ വിവർത്തന കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവർ വലിയ അളവിലുള്ള ഭാഷാ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. ചില മെഷീൻ വിവർത്തന സമീപനങ്ങൾ വിവർത്തനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
17. റോബോട്ടിക്സ്
റോബോട്ടിക്സ് എന്നത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെക്കാനിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗും ചേർന്ന് റോബോട്ടുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഇന്റലിജന്റ് മെഷീനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ റോബോട്ടുകൾ സ്വയമേവ അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ഇടപെടൽ ഉപയോഗിച്ച് ജോലികൾ ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്.
റോബോട്ടുകൾ അവരുടെ പരിസ്ഥിതിയെ മനസ്സിലാക്കാനും ആ സെൻസറി ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളോ ടാസ്ക്കുകളോ നിർവഹിക്കാനും കഴിയുന്ന ഭൗതിക ഘടകങ്ങളാണ്.
ക്യാമറകൾ, മൈക്രോഫോണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടച്ച് സെൻസറുകൾ പോലുള്ള വിവിധ സെൻസറുകൾ അവയിൽ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. AI അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെയും സഹായത്തോടെ, റോബോട്ടുകൾക്ക് ഈ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും അവരുടെ നിയുക്ത ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയും.
റോബോട്ടുകളെ അവരുടെ അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിലൂടെ AI റോബോട്ടിക്സിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പരിതസ്ഥിതികൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും മനുഷ്യരുമായി ഇടപഴകുന്നതിനും റോബോട്ടുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് റോബോട്ടുകളെ കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്നതും വഴക്കമുള്ളതും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തരാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.
18 ഡ്രോണുകൾ
മനുഷ്യ പൈലറ്റില്ലാതെ വായുവിൽ പറക്കാനോ പറക്കാനോ കഴിയുന്ന ഒരു തരം റോബോട്ടാണ് ഡ്രോണുകൾ. ആളില്ലാ ആകാശ വാഹനങ്ങൾ (UAVs) എന്നും ഇവ അറിയപ്പെടുന്നു. ഡ്രോണുകളിൽ ക്യാമറകൾ, ജിപിഎസ്, ഗൈറോസ്കോപ്പുകൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ സെൻസറുകൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, അവ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും ചുറ്റുപാടുകൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.
അവ ഒരു ഹ്യൂമൻ ഓപ്പറേറ്റർ വിദൂരമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ മുൻകൂട്ടി പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്വയം പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.
ഏരിയൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫിയും വീഡിയോഗ്രാഫിയും, സർവേയിംഗും മാപ്പിംഗും, ഡെലിവറി സേവനങ്ങൾ, സെർച്ച് ആൻഡ് റെസ്ക്യൂ ദൗത്യങ്ങൾ, കാർഷിക നിരീക്ഷണം, വിനോദ ഉപയോഗങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഡ്രോണുകൾ സഹായിക്കുന്നു. മനുഷ്യർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ അപകടകരമോ ആയ വിദൂരമോ അപകടകരമോ ആയ പ്രദേശങ്ങളിലേക്ക് അവർക്ക് പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയും.
19. ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (AR)
പരിസ്ഥിതിയുമായുള്ള നമ്മുടെ ധാരണയും ഇടപെടലും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ വെർച്വൽ ഒബ്ജക്റ്റുകളുമായോ വിവരങ്ങളുമായോ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (AR). കമ്പ്യൂട്ടർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളോ ശബ്ദങ്ങളോ മറ്റ് സെൻസറി ഇൻപുട്ടുകളോ യഥാർത്ഥ ലോകത്തേക്ക് ഇത് ഓവർലേ ചെയ്യുന്നു, ഇത് ആഴത്തിലുള്ളതും സംവേദനാത്മകവുമായ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകം കാണുന്നതിന് പ്രത്യേക ഗ്ലാസുകൾ ധരിക്കുന്നതോ നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ സങ്കൽപ്പിക്കുക, എന്നാൽ അധിക വെർച്വൽ ഘടകങ്ങൾ ചേർത്തു.
ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ നഗര സ്ട്രീറ്റിലേക്ക് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും സമീപത്തുള്ള റെസ്റ്റോറന്റുകളുടെ ദിശകൾ, റേറ്റിംഗുകൾ, അവലോകനങ്ങൾ എന്നിവ കാണിക്കുന്ന വെർച്വൽ സൈൻപോസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ യഥാർത്ഥ പരിതസ്ഥിതിയുമായി സംവദിക്കുന്ന വെർച്വൽ പ്രതീകങ്ങൾ പോലും കാണുകയും ചെയ്യാം.
ഈ വെർച്വൽ ഘടകങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ലോകവുമായി പരിധികളില്ലാതെ ലയിക്കുന്നു, ചുറ്റുപാടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ധാരണയും അനുഭവവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഗെയിമിംഗ്, വിദ്യാഭ്യാസം, വാസ്തുവിദ്യ തുടങ്ങിയ വിവിധ മേഖലകളിലും നാവിഗേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ വീട്ടിൽ പുതിയ ഫർണിച്ചറുകൾ വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് അത് പരീക്ഷിക്കുക തുടങ്ങിയ ദൈനംദിന ജോലികൾക്കായി പോലും ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി ഉപയോഗിക്കാം.
20. വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി (VR)
വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി (VR) എന്നത് ഒരു വ്യക്തിക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും സംവദിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു കൃത്രിമ അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ ജനറേറ്റഡ് സിമുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. ഇത് ഉപയോക്താവിനെ ഒരു വെർച്വൽ ലോകത്ത് മുക്കി, യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ തടഞ്ഞ് ഒരു ഡിജിറ്റൽ മണ്ഡലം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ കണ്ണും കാതും മൂടുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഹെഡ്സെറ്റ് ധരിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുകയും നിങ്ങളെ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ സ്ഥലത്തേക്ക് കൊണ്ടുപോകുകയും ചെയ്യുക. ഈ വെർച്വൽ ലോകത്ത്, നിങ്ങൾ കാണുന്നതും കേൾക്കുന്നതും എല്ലാം അവിശ്വസനീയമാംവിധം യാഥാർത്ഥ്യമാണെന്ന് തോന്നുന്നു, അവയെല്ലാം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സൃഷ്ടിച്ചതാണെങ്കിലും.
നിങ്ങൾക്ക് ചുറ്റിക്കറങ്ങാനും ഏത് ദിശയിലേക്കും നോക്കാനും വസ്തുക്കളുമായോ കഥാപാത്രങ്ങളുമായോ ശാരീരികമായി ഉള്ളതുപോലെ ഇടപഴകാനും കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി ഗെയിമിൽ, ഒരു മധ്യകാല കോട്ടയ്ക്കുള്ളിൽ നിങ്ങൾ സ്വയം കണ്ടെത്തിയേക്കാം, അവിടെ നിങ്ങൾക്ക് അതിന്റെ ഇടനാഴികളിലൂടെ നടക്കാനും ആയുധങ്ങൾ എടുക്കാനും വെർച്വൽ എതിരാളികളുമായി വാൾ പോരാട്ടങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടാനും കഴിയും. വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി പരിതസ്ഥിതി നിങ്ങളുടെ ചലനങ്ങളോടും പ്രവർത്തനങ്ങളോടും പ്രതികരിക്കുന്നു, ഇത് നിങ്ങളെ പൂർണ്ണമായി മുഴുകിയിരിക്കുകയും അനുഭവത്തിൽ ഏർപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.
വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി ഗെയിമിംഗിന് മാത്രമല്ല, പൈലറ്റുമാർ, ശസ്ത്രക്രിയാ വിദഗ്ധർ അല്ലെങ്കിൽ സൈനിക ഉദ്യോഗസ്ഥർക്കുള്ള പരിശീലന സിമുലേഷനുകൾ, വാസ്തുവിദ്യാ നടപ്പാതകൾ, വെർച്വൽ ടൂറിസം, ചില മാനസിക അവസ്ഥകൾക്കുള്ള തെറാപ്പി എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് സാന്നിധ്യബോധം സൃഷ്ടിക്കുകയും ഉപയോക്താക്കളെ പുതിയതും ആവേശകരവുമായ വെർച്വൽ ലോകങ്ങളിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുകയും, അനുഭവം യാഥാർത്ഥ്യത്തോട് കഴിയുന്നത്ര അടുത്ത് അനുഭവപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.
21. ഡാറ്റ സയൻസ്
ഡാറ്റ സയൻസ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യവത്തായ അറിവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ശാസ്ത്രീയ രീതികളും ഉപകരണങ്ങളും അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്. വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഗണിതശാസ്ത്രം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവയുടെ ഘടകങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങളും പാറ്റേണുകളും കണ്ടെത്തുന്നതാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതും വൃത്തിയാക്കുന്നതും ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതും തുടർന്ന് അത് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക.
ഉദാഹരണത്തിന്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിൽ, രോഗങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും അല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും രോഗികളുടെ രേഖകളും മെഡിക്കൽ ഡാറ്റയും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഡാറ്റ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കാം. ബിസിനസ്സിൽ, ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയിൽ അവരുടെ മുൻഗണനകൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനും അല്ലെങ്കിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റ സയൻസ് പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്.
22. ഡാറ്റ റാംഗ്ലിംഗ്
കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദവും വിശകലനത്തിന് അനുയോജ്യവുമായ ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് അസംസ്കൃത ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ മംഗിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാ റാംഗ്ലിംഗ്. വിശകലന ടൂളുകളുമായോ മോഡലുകളുമായോ അതിന്റെ ഗുണനിലവാരം, സ്ഥിരത, അനുയോജ്യത എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും തയ്യാറാക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, പാചകത്തിനുള്ള ചേരുവകൾ തയ്യാറാക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഡാറ്റ തർക്കം. വ്യത്യസ്ത സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക, അത് തരംതിരിക്കുക, ഏതെങ്കിലും പിശകുകൾ, പൊരുത്തക്കേടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അപ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനായി അത് വൃത്തിയാക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൂടാതെ, പ്രവർത്തിക്കുന്നതും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയോ പുനഃക്രമീകരിക്കുകയോ സമാഹരിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് എൻട്രികൾ നീക്കം ചെയ്യൽ, അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫോർമാറ്റിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ തിരുത്തൽ, നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ തരങ്ങൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഒന്നിച്ച് ലയിപ്പിക്കുകയോ ചേരുകയോ ചെയ്യുക, ഡാറ്റയെ ഉപസെറ്റുകളായി വിഭജിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പുതിയ വേരിയബിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നിവയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
23. ഡാറ്റ കഥപറച്ചിൽ
ഡാറ്റ കഥപറച്ചിൽ ഒരു വിവരണമോ സന്ദേശമോ ഫലപ്രദമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിന് ആകർഷകവും ആകർഷകവുമായ രീതിയിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന കലയാണ്. ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ, ആഖ്യാനങ്ങളും സന്ദർഭങ്ങളും ഉൾക്കാഴ്ചകളും കണ്ടെത്തലുകളും പ്രേക്ഷകർക്ക് മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും അവിസ്മരണീയവുമായ രീതിയിൽ അറിയിക്കുക.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു സ്റ്റോറി പറയാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെയാണ് ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ്. ഇത് കേവലം നമ്പറുകളും ചാർട്ടുകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലും അപ്പുറമാണ്. ഡാറ്റയെ ജീവസുറ്റതാക്കുന്നതിനും പ്രേക്ഷകർക്ക് ആപേക്ഷികമാക്കുന്നതിനും വിഷ്വൽ എലമെന്റുകളും സ്റ്റോറി ടെല്ലിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ഒരു വിവരണം രൂപപ്പെടുത്തുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, വിൽപ്പന കണക്കുകളുടെ ഒരു പട്ടിക അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, ഡാറ്റ സ്റ്റോറി ടെല്ലിംഗിൽ ഒരു സംവേദനാത്മക ഡാഷ്ബോർഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം, അത് വിൽപ്പന പ്രവണതകൾ ദൃശ്യപരമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്ന, ട്രെൻഡുകൾക്ക് പിന്നിലെ കാരണങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന, ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ശുപാർശകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഒരു വിവരണം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.
24. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനം എടുക്കൽ
പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനത്തെയും വ്യാഖ്യാനത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തുകയോ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുകയോ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ. അവബോധത്തെയോ വ്യക്തിഗത വിധിയെയോ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകളെ നയിക്കുന്നതിനും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള അടിസ്ഥാനമായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നതിനർത്ഥം ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള വസ്തുതകളും തെളിവുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ നടത്തുന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെ അറിയിക്കാനും നയിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകൾ, ട്രെൻഡുകൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ മനസിലാക്കാൻ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ആ അറിവ് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബിസിനസ് ക്രമീകരണത്തിൽ, ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനോ ഉൽപ്പന്ന വികസനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ വിൽപ്പന ഡാറ്റ, ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക്, മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡുകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനോ രോഗ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനോ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
25. ഡാറ്റ തടാകം
ഒരു കേന്ദ്രീകൃതവും അളക്കാവുന്നതുമായ ഡാറ്റാ ശേഖരമാണ് ഡാറ്റാ തടാകം, അത് അസംസ്കൃതവും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാത്തതുമായ രൂപത്തിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നു. മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കപ്പെട്ട സ്കീമകളോ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനങ്ങളോ ആവശ്യമില്ലാതെ, ഘടനാപരമായ, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ പോലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ തരങ്ങളും ഫോർമാറ്റുകളും ഘടനകളും കൈവശം വയ്ക്കുന്നതിനാണ് ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
ഉദാഹരണത്തിന്, വെബ്സൈറ്റ് ലോഗുകൾ, ഉപഭോക്തൃ ഇടപാടുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഫീഡുകൾ, IoT ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു കമ്പനി ഒരു ഡാറ്റ തടാകത്തിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യാം.
വിപുലമായ അനലിറ്റിക്സ് നടത്തുക, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം നടത്തുക, അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിലെ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
26. ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്
വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റമാണ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്. കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കലിനെയും സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലന അന്വേഷണങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന വിധത്തിലാണ് ഇത് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഇടപാട് ഡാറ്റാബേസുകൾ, CRM സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലെ മറ്റ് ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തന സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്ര ശേഖരമായി ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
വിശകലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ശുദ്ധീകരിക്കുകയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
27. ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI)
ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് എന്നത് വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ അർത്ഥവത്തായതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ വിവരങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിന് വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റം ഏറ്റവും ലാഭകരമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഇൻവെന്ററി ലെവലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും വിൽപ്പന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തേക്കാം.
വരുമാനം, ഉപഭോക്തൃ ഏറ്റെടുക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന പ്രകടനം എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങളെ (കെപിഐകൾ) തത്സമയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകാൻ ഇതിന് കഴിയും, ഇത് ബിസിനസ്സുകളെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉചിതമായ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളാനും അനുവദിക്കുന്നു.
ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളിൽ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണം, അഡ്ഹോക്ക് അന്വേഷണങ്ങൾ, ഡാറ്റാ പര്യവേക്ഷണ ശേഷികൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ടൂളുകൾ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു ബിസിനസ്സ് അനലിസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മാനേജർമാർ, ഡാറ്റയുമായി സംവദിക്കുക, അതിനെ വെട്ടിമുറിക്കുക, കൂടാതെ പ്രധാനപ്പെട്ട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ട്രെൻഡുകളും ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്ന റിപ്പോർട്ടുകളോ ദൃശ്യ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കുക.
28. പ്രവചനാ അനലിറ്റിക്സ്
ഭാവിയിലെ സംഭവങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചോ അറിവുള്ള പ്രവചനങ്ങളോ പ്രവചനങ്ങളോ നടത്താൻ ഡാറ്റയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയാണ് പ്രവചന വിശകലനം. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുക, ഭാവിയിലെ പ്രവണതകൾ, പെരുമാറ്റങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സംഭവങ്ങൾ എന്നിവ എക്സ്ട്രാപോളേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമുള്ള മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്താനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഇത് മുൻകാല സംഭവങ്ങളെ ലളിതമായി വിവരിക്കുന്നതിനപ്പുറം പോകുന്നു; പകരം, ഭാവിയിൽ സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും മുൻകൂട്ടി കാണാനും ഇത് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ധനകാര്യ മേഖലയിൽ, പ്രവചിക്കാൻ പ്രവചന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം സംഭരിക്കുക ചരിത്രപരമായ മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ, സാമ്പത്തിക സൂചകങ്ങൾ, മറ്റ് പ്രസക്തമായ ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിലകൾ.
മാർക്കറ്റിംഗിൽ, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റവും മുൻഗണനകളും പ്രവചിക്കുന്നതിനും ടാർഗെറ്റുചെയ്ത പരസ്യവും വ്യക്തിഗതമാക്കിയ മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്നുകളും പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാനാകും.
ആരോഗ്യപരിരക്ഷയിൽ, ചില രോഗങ്ങളുടെ ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള രോഗികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ മെഡിക്കൽ ചരിത്രത്തെയും മറ്റ് ഘടകങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി റീഡ്മിഷൻ സാധ്യത പ്രവചിക്കാനും പ്രവചന വിശകലനം സഹായിക്കും.
29. പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്
ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിലോ തീരുമാനമെടുക്കുന്ന സാഹചര്യത്തിലോ സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഡാറ്റയുടെയും അനലിറ്റിക്സിന്റെയും പ്രയോഗമാണ് പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്.
ഇത് വിവരണത്തിനും അപ്പുറം പോകുന്നു പ്രവചിക്കുന്ന അനലിറ്റിക്സ് ഭാവിയിൽ സംഭവിക്കാവുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ മാത്രമല്ല, ആഗ്രഹിച്ച ഫലം നേടുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പ്രവർത്തനരീതി ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും.
വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങൾ അനുകരിക്കുന്നതിനും വിവിധ തീരുമാനങ്ങളുടെ സാധ്യതയുള്ള ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഇത് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ, പ്രവചന മാതൃകകൾ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ആവശ്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതോ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതോ ആയ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒന്നിലധികം നിയന്ത്രണങ്ങളും ലക്ഷ്യങ്ങളും ഘടകങ്ങളും ഇത് പരിഗണിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ൽ സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജ്മെന്റ്, പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സിന് ഇൻവെന്ററി ലെവലുകൾ, ഉൽപ്പാദന ശേഷികൾ, ഗതാഗത ചെലവുകൾ, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യം എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ വിതരണ പദ്ധതി നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും.
ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും സമയബന്ധിതമായ ഡെലിവറി ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ഇൻവെന്ററി സ്റ്റോക്കിംഗ് ലൊക്കേഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഗതാഗത റൂട്ടുകൾ പോലുള്ള വിഭവങ്ങളുടെ അനുയോജ്യമായ വിഹിതം ഇതിന് ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
30. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത മാർക്കറ്റിംഗ്
മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ, കാമ്പെയ്നുകൾ, തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയെ നയിക്കാൻ ഡാറ്റയും അനലിറ്റിക്സും ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയെ ഡാറ്റ-ഡ്രൈവ് മാർക്കറ്റിംഗ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം, മുൻഗണനകൾ, ട്രെൻഡുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിന് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ഉറവിടങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതും മാർക്കറ്റിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
വെബ്സൈറ്റ് ഇടപെടലുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഇടപഴകൽ, ഉപഭോക്തൃ ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം, വാങ്ങൽ ചരിത്രം എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ഒന്നിലധികം ടച്ച് പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിലും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകർ, അവരുടെ മുൻഗണനകൾ, അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ഡാറ്റ പിന്നീട് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം, ടാർഗെറ്റുചെയ്യൽ, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ എന്നിവ സംബന്ധിച്ച് വിപണനക്കാർക്ക് അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും.
മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്നുകളോട് അനുകൂലമായി പ്രതികരിക്കാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ള പ്രത്യേക ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളെ അവർക്ക് തിരിച്ചറിയാനും അതനുസരിച്ച് അവരുടെ സന്ദേശങ്ങളും ഓഫറുകളും ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും.
കൂടാതെ, മാർക്കറ്റിംഗ് ചാനലുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർക്കറ്റിംഗ് മിശ്രിതം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും മാർക്കറ്റിംഗ് സംരംഭങ്ങളുടെ വിജയം അളക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത മാർക്കറ്റിംഗ് സഹായിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത മാർക്കറ്റിംഗ് സമീപനത്തിൽ വാങ്ങൽ സ്വഭാവവും മുൻഗണനാ പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഈ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വിപണനക്കാർക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉള്ളടക്കവും നിർദ്ദിഷ്ട ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളുമായി പ്രതിധ്വനിക്കുന്ന ഓഫറുകളും ഉപയോഗിച്ച് ടാർഗെറ്റുചെയ്ത കാമ്പെയ്നുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
തുടർച്ചയായ വിശകലനത്തിലൂടെയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലൂടെയും, അവർക്ക് അവരുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് ശ്രമങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി അളക്കാനും കാലക്രമേണ തന്ത്രങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കാനും കഴിയും.
31. ഡാറ്റ ഗവേണൻസ്
ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് എന്നത് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അതിന്റെ ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം ഡാറ്റയുടെ ശരിയായ മാനേജ്മെന്റ്, സംരക്ഷണം, സമഗ്രത എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ സ്വീകരിക്കുന്ന ചട്ടക്കൂടും സമ്പ്രദായങ്ങളും ആണ്. ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതും സംഭരിക്കുന്നതും ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതും പങ്കിടുന്നതും എങ്ങനെയെന്ന് നിയന്ത്രിക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ, നയങ്ങൾ, നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവ ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ഡാറ്റ അസറ്റുകളിൽ ഉത്തരവാദിത്തം, ഉത്തരവാദിത്തം, നിയന്ത്രണം എന്നിവ സ്ഥാപിക്കാൻ ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഡാറ്റ കൃത്യവും പൂർണ്ണവും സ്ഥിരതയുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്താനും റെഗുലേറ്ററി ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റാനും ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റിനുള്ള റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും നിർവചിക്കുക, ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡുകളും നയങ്ങളും സ്ഥാപിക്കുക, പാലിക്കൽ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയകൾ നടപ്പിലാക്കൽ എന്നിവ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റ സ്വകാര്യത, ഡാറ്റ സുരക്ഷ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം, ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിൾ മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളെ ഇത് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, പൊതുവായ ഡാറ്റാ പ്രൊട്ടക്ഷൻ റെഗുലേഷൻ (GDPR) പോലെയുള്ള ബാധകമായ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് അനുസൃതമായി വ്യക്തിഗതമോ സെൻസിറ്റീവായതോ ആയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഭരണത്തിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
ഡാറ്റ കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതും ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രക്രിയകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
32. ഡാറ്റ സുരക്ഷ
ഞങ്ങളുടെ വിലപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ അനധികൃത ആക്സസ് അല്ലെങ്കിൽ മോഷണത്തിൽ നിന്ന് സുരക്ഷിതമായി സൂക്ഷിക്കുന്നതാണ് ഡാറ്റ സുരക്ഷ. ഡാറ്റയുടെ രഹസ്യസ്വഭാവം, സമഗ്രത, ലഭ്യത എന്നിവ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
അടിസ്ഥാനപരമായി, ശരിയായ ആളുകൾക്ക് മാത്രമേ ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനാകൂ, അത് കൃത്യവും മാറ്റമില്ലാത്തതുമായി തുടരുന്നു, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ അത് ലഭ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ഇതിനർത്ഥം.
ഡാറ്റ സുരക്ഷ നേടുന്നതിന്, വിവിധ തന്ത്രങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ആക്സസ് കൺട്രോളുകളും എൻക്രിപ്ഷൻ രീതികളും അംഗീകൃത വ്യക്തികളിലേക്കോ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കോ ഉള്ള ആക്സസ് പരിമിതപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് പുറത്തുനിന്നുള്ളവർക്ക് ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഫയർവാളുകൾ, നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ സംരക്ഷകരായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും അനധികൃത ആക്സസ് തടയുകയും ചെയ്യുന്നു.
33 ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ്
ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoT) എന്നത് ഇന്റർനെറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതും പരസ്പരം ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കഴിയുന്നതുമായ ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെ അല്ലെങ്കിൽ "കാര്യങ്ങളുടെ" ഒരു ശൃംഖലയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇന്റർനെറ്റിലൂടെ ആശയവിനിമയം നടത്തി വിവരങ്ങൾ പങ്കിടാനും ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കാനും കഴിയുന്ന ദൈനംദിന വസ്തുക്കൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, മെഷീനുകൾ എന്നിവയുടെ ഒരു വലിയ വെബ് പോലെയാണിത്.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, പരമ്പരാഗതമായി ഇന്റർനെറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടില്ലാത്ത വിവിധ വസ്തുക്കൾക്കോ ഉപകരണങ്ങൾക്കോ സ്മാർട്ട് കഴിവുകൾ നൽകുന്നത് ഐഒടിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വസ്തുക്കളിൽ വീട്ടുപകരണങ്ങൾ, ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, തെർമോസ്റ്റാറ്റുകൾ, കാറുകൾ, വ്യാവസായിക യന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം.
ഈ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ഇൻറർനെറ്റിലേക്ക് കണക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അവർക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും പങ്കിടാനും നിർദ്ദേശങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാനും ടാസ്ക്കുകൾ സ്വയം നിയന്ത്രിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്തൃ കമാൻഡുകൾക്ക് മറുപടി നൽകാനും കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്മാർട്ട് തെർമോസ്റ്റാറ്റിന് താപനില നിരീക്ഷിക്കാനും ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാനും സ്മാർട്ട്ഫോൺ ആപ്പിലേക്ക് ഊർജ ഉപയോഗ റിപ്പോർട്ടുകൾ അയയ്ക്കാനും കഴിയും. ധരിക്കാവുന്ന ഫിറ്റ്നസ് ട്രാക്കറിന് നിങ്ങളുടെ ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും വിശകലനത്തിനായി ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പ്ലാറ്റ്ഫോമിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
34. തീരുമാന വൃക്ഷം
തീരുമാനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വ്യവസ്ഥകളുടെ ഒരു പരമ്പരയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ പ്രവർത്തന ഗതി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനോ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യമോ ഡയഗ്രമോ ആണ് ഡിസിഷൻ ട്രീ.
വ്യത്യസ്ത ഓപ്ഷനുകളും അവയുടെ സാധ്യതയുള്ള ഫലങ്ങളും പരിഗണിച്ച് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിലൂടെ നമ്മെ നയിക്കുന്ന ഒരു ഫ്ലോചാർട്ട് പോലെയാണിത്.
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രശ്നമോ ചോദ്യമോ ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, നിങ്ങൾ ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തേണ്ടതുണ്ട്.
ഒരു ഡിസിഷൻ ട്രീ തീരുമാനത്തെ ചെറിയ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഒരു പ്രാരംഭ ചോദ്യത്തിൽ തുടങ്ങി, ഓരോ ഘട്ടത്തിലെയും വ്യവസ്ഥകളും മാനദണ്ഡങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി സാധ്യമായ വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങളിലേക്കോ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്കോ വിഭജിക്കുന്നു.
35. കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്
കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങളെയോ സാങ്കേതികവിദ്യകളെയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മനുഷ്യന്റെ വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകളെ അനുകരിക്കുന്നു, അതായത് പഠനം, ന്യായവാദം, മനസ്സിലാക്കൽ, പ്രശ്നപരിഹാരം.
മനുഷ്യന്റെ ചിന്താഗതിയോട് സാമ്യമുള്ള രീതിയിൽ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മനുഷ്യനെ കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായും ബുദ്ധിപരമായും മനസ്സിലാക്കാനും അവരുമായി ഇടപഴകാനും കഴിയുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയാണ് കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നതിനുമാണ് ഈ സംവിധാനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ മനുഷ്യരെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ശ്രമമായി കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി, പരമ്പരാഗതമായി മനുഷ്യബുദ്ധിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
36. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലേണിംഗ് തിയറി
ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനത്തിനും പരിശോധനയ്ക്കും ചുറ്റും കറങ്ങുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ മണ്ഡലത്തിലെ ഒരു പ്രത്യേക ശാഖയാണ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലേണിംഗ് തിയറി.
വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും അവയുടെ പ്രകടനം സ്വയം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും രീതിശാസ്ത്രങ്ങളും ഈ ഫീൽഡ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ലേണിംഗ് തിയറി, പാറ്റേണുകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും അതിന്റെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളുടെയും പുരോഗതിക്ക് സംഭാവന നൽകുന്ന, അവർ വെളിപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം.
37. ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ്
ബുദ്ധിമാനായ ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞനും കംപ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞനുമായ അലൻ ട്യൂറിംഗ് ആദ്യം നിർദ്ദേശിച്ച ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ്, ഒരു യന്ത്രത്തിന് മനുഷ്യനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതോ പ്രായോഗികമായി വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്തതോ ആയ ബുദ്ധിപരമായ പെരുമാറ്റം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്ന് വിലയിരുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആകർഷകമായ ആശയമാണ്.
ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റിൽ, ഒരു മനുഷ്യ മൂല്യനിർണ്ണയക്കാരൻ യന്ത്രം ഏതാണെന്ന് അറിയാതെ ഒരു യന്ത്രവുമായും മറ്റൊരു മനുഷ്യ പങ്കാളിയുമായും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഭാഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്നു.
അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മാത്രം യന്ത്രം ഏത് എന്റിറ്റിയാണെന്ന് തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് മൂല്യനിർണ്ണയക്കാരന്റെ പങ്ക്. യന്ത്രത്തിന് മൂല്യനിർണ്ണയക്കാരനെ ബോധ്യപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അത് ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് വിജയിച്ചതായി പറയപ്പെടുന്നു, അതുവഴി മനുഷ്യസമാനമായ കഴിവുകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു തലത്തിലുള്ള ബുദ്ധിശക്തി പ്രകടമാക്കുന്നു.
മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസ് എന്ന ആശയം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും യന്ത്രങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യതലത്തിലുള്ള അറിവ് നേടാനാകുമോ എന്ന ചോദ്യം ഉന്നയിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഉപാധിയായി അലൻ ട്യൂറിംഗ് ഈ പരീക്ഷണം നിർദ്ദേശിച്ചു.
മനുഷ്യന്റെ വേർതിരിവില്ലായ്മയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പരീക്ഷണം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായി മാറും വിധം ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള പെരുമാറ്റം യന്ത്രങ്ങൾക്ക് പ്രകടിപ്പിക്കാനുള്ള സാധ്യത ട്യൂറിംഗ് എടുത്തുകാണിച്ചു.
ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, കോഗ്നിറ്റീവ് സയൻസ് എന്നീ മേഖലകളിൽ വിപുലമായ ചർച്ചകൾക്കും ഗവേഷണങ്ങൾക്കും തുടക്കമിട്ടു. ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് വിജയിക്കുന്നത് ഒരു സുപ്രധാന നാഴികക്കല്ലായി തുടരുമ്പോൾ, അത് ബുദ്ധിശക്തിയുടെ ഏക അളവുകോലല്ല.
എന്നിരുന്നാലും, പരീക്ഷണം ചിന്തോദ്ദീപകമായ ഒരു മാനദണ്ഡമായി വർത്തിക്കുന്നു, മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ബുദ്ധിയും പെരുമാറ്റവും അനുകരിക്കാൻ കഴിവുള്ള യന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിരന്തരമായ ശ്രമങ്ങളെ ഉത്തേജിപ്പിക്കുകയും ബുദ്ധിമാനായിരിക്കുക എന്നതിന്റെ വിശാലമായ പര്യവേക്ഷണത്തിന് സംഭാവന നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
38. റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്
ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം പരീക്ഷണത്തിലൂടെയും പിശകുകളിലൂടെയും സംഭവിക്കുന്ന ഒരു തരം പഠനമാണ്, അവിടെ ഒരു "ഏജൻറ്" (അത് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമോ റോബോട്ടോ ആകാം) നല്ല പെരുമാറ്റത്തിനുള്ള പ്രതിഫലം സ്വീകരിച്ച്, മോശം പെരുമാറ്റത്തിനുള്ള അനന്തരഫലങ്ങളോ ശിക്ഷകളോ നേരിടുന്നതിലൂടെ ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
ഒരു മസിൽ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് പോലെയുള്ള ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്ക് പൂർത്തിയാക്കാൻ ഏജന്റ് ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു സാഹചര്യം സങ്കൽപ്പിക്കുക. ആദ്യം, ഏജന്റിന് സ്വീകരിക്കേണ്ട ശരിയായ പാത അറിയില്ല, അതിനാൽ അത് വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയും വിവിധ റൂട്ടുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ലക്ഷ്യത്തോട് അടുക്കുന്ന ഒരു നല്ല പ്രവർത്തനം അത് തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, അതിന് ഒരു വെർച്വൽ "മുതുകിൽ തട്ടുക" പോലെ ഒരു പ്രതിഫലം ലഭിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, അത് ഒരു മോശം തീരുമാനം എടുക്കുകയോ ലക്ഷ്യത്തിൽ നിന്ന് അകറ്റുകയോ ചെയ്താൽ, അതിന് ശിക്ഷയോ പ്രതികൂല പ്രതികരണമോ ലഭിക്കും.
പരീക്ഷണത്തിന്റെയും പിശകിന്റെയും ഈ പ്രക്രിയയിലൂടെ, ചില പ്രവർത്തനങ്ങളെ പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് ഫലങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താൻ ഏജന്റ് പഠിക്കുന്നു. അതിന്റെ പ്രതിഫലം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ശിക്ഷകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള മികച്ച പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ക്രമം അത് ക്രമേണ കണക്കാക്കുന്നു, ആത്യന്തികമായി ചുമതലയിൽ കൂടുതൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നു.
പരിസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് ഫീഡ്ബാക്ക് സ്വീകരിച്ച് മനുഷ്യരും മൃഗങ്ങളും എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്നതിൽ നിന്ന് റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് പഠനം പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
മെഷീനുകളിൽ ഈ ആശയം പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, പോസിറ്റീവ് റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റിന്റെയും നെഗറ്റീവ് പ്രത്യാഘാതങ്ങളുടെയും ഒരു പ്രക്രിയയിലൂടെ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ പെരുമാറ്റങ്ങൾ സ്വയം കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളെ പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന ബുദ്ധിമാനായ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയാണ് ഗവേഷകർ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
39. എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ
എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നത് ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഒരു ബ്ലോക്കിൽ നിന്ന് എന്റിറ്റികൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ എന്റിറ്റികൾ ആളുകളുടെ പേരുകൾ, സ്ഥലങ്ങളുടെ പേരുകൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ പേരുകൾ തുടങ്ങി വിവിധ കാര്യങ്ങളാകാം.
ഒരു വാർത്താ ലേഖനം വിവരിക്കുന്ന ഒരു ഖണ്ഡിക നിങ്ങൾക്കുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക.
എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷനിൽ ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം ചെയ്യുകയും വ്യത്യസ്ത എന്റിറ്റികളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ബിറ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ടെക്സ്റ്റിൽ "ജോൺ സ്മിത്ത്," ലൊക്കേഷൻ "ന്യൂയോർക്ക് സിറ്റി" അല്ലെങ്കിൽ "ഓപ്പൺഎഐ" എന്നിവയെപ്പോലുള്ള ഒരു വ്യക്തിയുടെ പേര് പരാമർശിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇവയാണ് ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും ലക്ഷ്യമിടുന്ന എന്റിറ്റികൾ.
എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ നടത്തുന്നതിലൂടെ, ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ഒറ്റപ്പെടുത്താനും ഞങ്ങൾ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിനെ പഠിപ്പിക്കുകയാണ്. വിവരങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഓർഗനൈസുചെയ്യാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനും ഈ പ്രക്രിയ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് വലിയ അളവിലുള്ള വാചക ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തിരയാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
മൊത്തത്തിൽ, ടെക്സ്റ്റിനുള്ളിൽ ആളുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട എന്റിറ്റികളെ കൃത്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാനും മൂല്യവത്തായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് കാര്യക്ഷമമാക്കാനും ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനുമുള്ള ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കാനും എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
40. ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനം
ഉപയോഗിച്ച ഭാഷയെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ഗ്രാഹ്യവും വിശകലനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് അധിക ഭാഷാപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വാചകം സമ്പുഷ്ടമാക്കുന്നത് ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു വാചകത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിൽ സഹായകരമായ ലേബലുകളോ ടാഗുകളോ ചേർക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്.
ഞങ്ങൾ ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനം നടത്തുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ ഒരു വാചകത്തിലെ അടിസ്ഥാന പദങ്ങൾക്കും വാക്യങ്ങൾക്കും അപ്പുറത്തേക്ക് പോയി നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യാനോ ടാഗുചെയ്യാനോ തുടങ്ങുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ വാക്കിന്റെയും (നാമം, ക്രിയ, നാമവിശേഷണം മുതലായവ) വ്യാകരണ വിഭാഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഭാഗിക-സംഭാഷണ ടാഗുകൾ ഞങ്ങൾ ചേർത്തേക്കാം. ഒരു വാക്യത്തിൽ ഓരോ വാക്കും വഹിക്കുന്ന പങ്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ മറ്റൊരു രൂപത്തിന് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നു, അവിടെ ആളുകളുടെ പേരുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തീയതികൾ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വാചകത്തിൽ നിന്ന് പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഈ രീതിയിൽ വാചകം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിലൂടെ, ഭാഷയുടെ കൂടുതൽ ഘടനാപരവും സംഘടിതവുമായ പ്രാതിനിധ്യം ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് വളരെയധികം ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങളുടെ പിന്നിലെ ഉദ്ദേശം മനസ്സിലാക്കി സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഇത് മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, ഇൻഫർമേഷൻ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, മറ്റ് പല സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾ എന്നിവയിലും സഹായിക്കുന്നു.
ഗവേഷകർ, ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞർ, ഡെവലപ്പർമാർ എന്നിവർക്ക് ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനം ഒരു സുപ്രധാന ഉപകരണമായി വർത്തിക്കുന്നു, ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും ഭാഷാ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാനും വാചകം നന്നായി വിശകലനം ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
41. ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ
In മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നമ്മൾ തീരുമാനിക്കേണ്ട ഒരു പ്രത്യേക ക്രമീകരണം അല്ലെങ്കിൽ കോൺഫിഗറേഷൻ പോലെയാണ് ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മോഡലിന് സ്വന്തമായി പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒന്നല്ല ഇത്; പകരം, നമ്മൾ അത് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിക്കണം.
മോഡൽ എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നുവെന്നും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നുവെന്നും നമുക്ക് ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു നോബ് അല്ലെങ്കിൽ സ്വിച്ച് ആയി കരുതുക. ഈ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ പഠന പ്രക്രിയയുടെ വിവിധ വശങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത, പരിശീലനത്തിന്റെ വേഗത, കൃത്യതയും സാമാന്യവൽക്കരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യാപാരം.
ഉദാഹരണത്തിന്, നമുക്ക് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിഗണിക്കാം. ഒരു പ്രധാന ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ നെറ്റ്വർക്കിലെ ലെയറുകളുടെ എണ്ണമാണ്. നെറ്റ്വർക്ക് എത്ര ആഴത്തിലുള്ളതായിരിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം, ഈ തീരുമാനം ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാനുള്ള അതിന്റെ കഴിവിനെ ബാധിക്കുന്നു.
പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ അതിന്റെ ആന്തരിക പാരാമീറ്ററുകൾ എത്ര വേഗത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന പഠന നിരക്ക്, ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളെ മോഡൽ എത്രമാത്രം ശിക്ഷിക്കുന്നുവെന്ന് നിയന്ത്രിക്കുന്ന റെഗുലറൈസേഷൻ ശക്തി എന്നിവ മറ്റ് പൊതുവായ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഈ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ശരിയായി സജ്ജീകരിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്, കാരണം അവ മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെയും പെരുമാറ്റത്തെയും സാരമായി ബാധിക്കും. ഇത് പലപ്പോഴും പരീക്ഷണങ്ങളും പിശകുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയും അവ മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
42. മെറ്റാഡാറ്റ
മറ്റ് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്ന അധിക വിവരങ്ങളെയാണ് മെറ്റാഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സന്ദർഭം നൽകുന്നതോ പ്രധാന ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകൾ വിവരിക്കുന്നതോ ആയ ഒരു കൂട്ടം ടാഗുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ലേബലുകൾ പോലെയാണ് ഇത്.
ഞങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റയുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഒരു ഡോക്യുമെന്റോ ഫോട്ടോയോ വീഡിയോയോ മറ്റേതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങളോ ആകട്ടെ, ആ ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന വശങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ മെറ്റാഡാറ്റ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ, മെറ്റാഡാറ്റയിൽ രചയിതാവിന്റെ പേര്, അത് സൃഷ്ടിച്ച തീയതി അല്ലെങ്കിൽ ഫയൽ ഫോർമാറ്റ് പോലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താം. ഒരു ഫോട്ടോഗ്രാഫിന്റെ കാര്യത്തിൽ, അത് എടുത്ത ലൊക്കേഷൻ, ഉപയോഗിച്ച ക്യാമറ ക്രമീകരണം, അല്ലെങ്കിൽ അത് പകർത്തിയ തീയതിയും സമയവും പോലും മെറ്റാഡാറ്റ നമ്മോട് പറഞ്ഞേക്കാം.
ഡാറ്റ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഓർഗനൈസുചെയ്യാനും തിരയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മെറ്റാഡാറ്റ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ഈ വിവരണാത്മക വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കവും പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ നമുക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട ഫയലുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനോ അവയുടെ ഉത്ഭവം, ഉദ്ദേശ്യം അല്ലെങ്കിൽ സന്ദർഭം എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.
43. ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ
ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഫീച്ചറുകളുടെയോ വേരിയബിളുകളുടെയോ എണ്ണം കുറച്ചുകൊണ്ട് ലളിതമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ. ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ വിവരങ്ങൾ ഘനീഭവിപ്പിക്കുന്നതോ സംഗ്രഹിക്കുന്നതോ പോലെയാണ് ഇത് കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതും പ്രവർത്തിക്കാൻ എളുപ്പവുമാക്കുന്നത്.
ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന നിരവധി നിരകളോ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോ ഉള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഓരോ നിരയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആവശ്യകതകളും കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.
ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള അളവുകൾ ഉള്ളത്, ഡാറ്റയിൽ അർത്ഥവത്തായ പാറ്റേണുകളോ ബന്ധങ്ങളോ കണ്ടെത്തുന്നത് വെല്ലുവിളിയാക്കിയേക്കാം.
കഴിയുന്നത്ര പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഡാറ്റാസെറ്റിനെ ലോവർ-ഡൈമൻഷണൽ പ്രാതിനിധ്യമാക്കി മാറ്റിക്കൊണ്ട് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ സഹായിക്കുന്നു. അനാവശ്യമോ വിവരദായകമോ ആയ അളവുകൾ നിരസിച്ചുകൊണ്ട് ഡാറ്റയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വശങ്ങളോ വ്യതിയാനങ്ങളോ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
44. ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം
ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നത് ടെക്സ്റ്റ് ബ്ലോക്കുകൾക്ക് അവയുടെ ഉള്ളടക്കമോ അർത്ഥമോ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രത്യേക ലേബലുകളോ വിഭാഗങ്ങളോ നൽകുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. കൂടുതൽ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ സുഗമമാക്കുന്നതിന് വാചക വിവരങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളിലേക്കോ ക്ലാസുകളിലേക്കോ അടുക്കുന്നതോ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതോ പോലെയാണ് ഇത്.
ഇമെയിൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഇൻകമിംഗ് ഇമെയിൽ സ്പാം ആണോ നോൺ-സ്പാം ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു (ഹാം എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു). വാചക വർഗ്ഗീകരണം അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇമെയിലിന്റെ ഉള്ളടക്കം വിശകലനം ചെയ്യുകയും അതിനനുസരിച്ച് ഒരു ലേബൽ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇമെയിൽ സാധാരണയായി സ്പാമുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് അൽഗോരിതം നിർണ്ണയിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് "സ്പാം" എന്ന ലേബൽ നൽകുന്നു. നേരെമറിച്ച്, ഇമെയിൽ നിയമാനുസൃതവും സ്പാം അല്ലാത്തതുമാണെന്ന് തോന്നുകയാണെങ്കിൽ, അത് "സ്പാം അല്ലാത്തത്" അല്ലെങ്കിൽ "ഹാം" എന്ന ലേബൽ നൽകുന്നു.
ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഇമെയിൽ ഫിൽട്ടറിംഗിനപ്പുറം വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിൽ അപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളിൽ (പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂട്രൽ) പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇത് വികാര വിശകലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വാർത്താ ലേഖനങ്ങളെ സ്പോർട്സ്, രാഷ്ട്രീയം, വിനോദം എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിവിധ വിഷയങ്ങളിലോ വിഭാഗങ്ങളിലോ തരംതിരിക്കാം. ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ചാറ്റ് ലോഗുകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഉദ്ദേശ്യത്തെയോ പ്രശ്നത്തെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി തരംതിരിക്കാം.
45. ദുർബലമായ AI
ദുർബലമായ AI, ഇടുങ്ങിയ AI എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്കുകളോ പ്രവർത്തനങ്ങളോ നിർവ്വഹിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നതും പ്രോഗ്രാം ചെയ്തിരിക്കുന്നതുമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വൈവിധ്യമാർന്ന വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന മനുഷ്യബുദ്ധിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ദുർബലമായ AI ഒരു പ്രത്യേക ഡൊമെയ്നിലോ ചുമതലയിലോ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.
ദുർബലമായ AI-യെ പ്രത്യേക സോഫ്റ്റ്വെയർ അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിൽ മികവ് പുലർത്തുന്ന മെഷീനുകൾ എന്ന് കരുതുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗെയിം സാഹചര്യങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നീക്കങ്ങൾ തന്ത്രം മെനയുന്നതിനും മനുഷ്യ കളിക്കാർക്കെതിരെ മത്സരിക്കുന്നതിനുമായി ഒരു ചെസ്സ് കളിക്കുന്ന AI പ്രോഗ്രാം സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം.
ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളിലോ വീഡിയോകളിലോ ഉള്ള വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനമാണ് മറ്റൊരു ഉദാഹരണം.
ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ അവരുടെ പ്രത്യേക വൈദഗ്ധ്യമുള്ള മേഖലകളിൽ മികവ് പുലർത്താൻ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അവരുടെ ചുമതലകൾ ഫലപ്രദമായി നിർവഹിക്കുന്നതിന് അവർ അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഡാറ്റ, മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള നിയമങ്ങൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ നിയുക്ത ഡൊമെയ്നിന് പുറത്തുള്ള ടാസ്ക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനോ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനോ അവരെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു പൊതുബുദ്ധി അവർക്കില്ല.
46. ശക്തമായ AI
സ്ട്രോങ്ങ് എഐ, ജനറൽ എഐ അല്ലെങ്കിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് (എജിഐ) എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, ഒരു മനുഷ്യന് കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബൗദ്ധിക ജോലിയും മനസ്സിലാക്കാനും പഠിക്കാനും നിർവഹിക്കാനുമുള്ള കഴിവുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു രൂപത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ദുർബലമായ AI-യിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ശക്തമായ AI മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ബുദ്ധിശക്തിയും വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകളും ആവർത്തിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. പ്രത്യേക ജോലികളിൽ മികവ് പുലർത്തുക മാത്രമല്ല, വിശാലമായ ബൗദ്ധിക വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ വിശാലമായ ധാരണയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും ഉള്ള മെഷീനുകളോ സോഫ്റ്റ്വെയറോ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ശ്രമിക്കുന്നു.
യുക്തിസഹമായ AI-യുടെ ലക്ഷ്യം, യുക്തിസഹമായ, സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കുന്നതിനും, അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിനും, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുന്നതിനും, സർഗ്ഗാത്മകത പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനും, മനുഷ്യ ബുദ്ധിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റ് ഗുണങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനും കഴിയുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.
സാരാംശത്തിൽ, ഒന്നിലധികം ഡൊമെയ്നുകളിലുടനീളം മാനുഷിക തലത്തിലുള്ള ചിന്തയും പ്രശ്നപരിഹാരവും അനുകരിക്കാനോ പകർത്താനോ കഴിയുന്ന AI സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
47. ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ്
ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ് എന്നത് യുക്തിയുടെയോ യുക്തിയുടെയോ ഒരു രീതിയാണ്, അത് ലഭ്യമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനും പുതിയ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. മുന്നോട്ട് പോകാനും കൂടുതൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ എത്തിച്ചേരാനും കയ്യിലുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡോട്ടുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്.
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങളോ വസ്തുതകളോ ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, കൂടാതെ പുതിയ വിവരങ്ങൾ നേടാനോ അവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രത്യേക നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനോ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പ്രാരംഭ ഡാറ്റ പരിശോധിച്ച് കൂടുതൽ വസ്തുതകളോ നിഗമനങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ലോജിക്കൽ നിയമങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ടാണ് ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ലളിതമാക്കാൻ, കാലാവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്ത് ധരിക്കണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ലളിതമായ രംഗം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. “മഴ പെയ്താൽ കുട കൊണ്ടുവരൂ” എന്നൊരു നിയമവും “തണുപ്പാണെങ്കിൽ ജാക്കറ്റ് ധരിക്കൂ” എന്ന മറ്റൊരു നിയമവും നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. ഇപ്പോൾ, ശരിക്കും മഴ പെയ്യുന്നതായി നിങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചാൽ, നിങ്ങൾ ഒരു കുട കൊണ്ടുവരണമെന്ന് അനുമാനിക്കാൻ ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം.
48. ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗ്
ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗ് എന്നത് ഒരു യുക്തിവാദ രീതിയാണ്, അത് ആവശ്യമുള്ള നിഗമനത്തിലോ ലക്ഷ്യത്തിലോ ആരംഭിച്ച് ആ നിഗമനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയോ വസ്തുതകളോ നിർണ്ണയിക്കാൻ പിന്നിലേക്ക് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ആവശ്യമുള്ള ഫലത്തിൽ നിന്ന് അത് നേടുന്നതിന് ആവശ്യമായ പ്രാഥമിക വിവരങ്ങളിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ ചുവടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പോലെയാണിത്.
ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗ് മനസിലാക്കാൻ, നമുക്ക് ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കാം. നീന്താൻ പോകുന്നത് അനുയോജ്യമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക. ചില വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നീന്തൽ ഉചിതമാണോ അല്ലയോ എന്നതാണ് ആവശ്യമുള്ള നിഗമനം.
വ്യവസ്ഥകളിൽ തുടങ്ങുന്നതിനുപകരം, ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗ് നിഗമനത്തോടെ ആരംഭിക്കുകയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പിന്നിലേക്ക് പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ബാക്ക്വേർഡ് ചെയിനിംഗിൽ "കാലാവസ്ഥ ഊഷ്മളമാണോ?" പോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. അതെ എന്നാണ് ഉത്തരമെങ്കിൽ, “ഒരു കുളം ലഭ്യമാണോ?” എന്ന് നിങ്ങൾ ചോദിക്കും. ഉത്തരം അതെ എന്നാണെങ്കിൽ, “നീന്താൻ മതിയായ സമയമുണ്ടോ?” എന്നിങ്ങനെയുള്ള കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങൾ നിങ്ങൾ ചോദിക്കും.
ഈ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ആവർത്തിച്ച് ഉത്തരം നൽകുകയും പിന്നോട്ട് പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നീന്തലിന് പോകുന്നതിന്റെ നിഗമനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ വ്യവസ്ഥകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർണ്ണയിക്കാനാകും.
49. ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്
ഒരു ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, സാധാരണയായി നമ്മുടെ മുൻകാല അനുഭവങ്ങളെയോ അവബോധത്തെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനോ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനോ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പ്രായോഗിക നിയമമോ തന്ത്രമോ ആണ്. ദൈർഘ്യമേറിയതോ സമഗ്രമോ ആയ ഒരു പ്രക്രിയയിലൂടെ കടന്നുപോകാതെ തന്നെ ന്യായമായ ഒരു പരിഹാരം വേഗത്തിൽ കൊണ്ടുവരാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു മാനസിക കുറുക്കുവഴി പോലെയാണിത്.
സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളോ ജോലികളോ അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ, ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് മാർഗനിർദേശ തത്വങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ ലളിതമാക്കുന്ന "തമ്പ് നിയമങ്ങൾ" ആയി വർത്തിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൽ സൊല്യൂഷൻ ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ലെങ്കിലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ പലപ്പോഴും ഫലപ്രദമാകുന്ന പൊതുവായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളോ തന്ത്രങ്ങളോ അവർ ഞങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, തിരക്കേറിയ സ്ഥലത്ത് ഒരു പാർക്കിംഗ് സ്ഥലം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് പരിഗണിക്കാം. ലഭ്യമായ എല്ലാ സ്ഥലങ്ങളും സൂക്ഷ്മമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, എഞ്ചിനുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പാർക്ക് ചെയ്ത കാറുകൾക്കായി തിരയുന്ന ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സിനെ നിങ്ങൾ ആശ്രയിക്കാം.
ഈ കാറുകൾ പുറപ്പെടാൻ പോകുകയാണെന്ന് ഈ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് അനുമാനിക്കുന്നു, ഇത് ലഭ്യമായ സ്ഥലം കണ്ടെത്താനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
50. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗ്
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗ്, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, മനുഷ്യർ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന രീതിക്ക് സമാനമായ രീതിയിൽ മനുഷ്യ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. സ്വാഭാവികവും അർത്ഥപൂർണ്ണവുമായ രീതിയിൽ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലിങ്ങിന്റെ ലക്ഷ്യം, മനുഷ്യഭാഷയെ സുഗമവും യോജിച്ചതും സന്ദർഭോചിതവുമായ രീതിയിൽ മനസ്സിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുക എന്നതാണ്.
ഭാഷയുടെ പാറ്റേണുകളും ഘടനകളും സെമാന്റിക്സും പഠിക്കുന്നതിന് പുസ്തകങ്ങൾ, ലേഖനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സംഭാഷണങ്ങൾ പോലുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള വാചക ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലന മാതൃകകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
പരിശീലിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഈ മോഡലുകൾക്ക് ഭാഷാ വിവർത്തനം, വാചക സംഗ്രഹം, ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകൽ, ചാറ്റ്ബോട്ട് ഇടപെടലുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ഭാഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവിധ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
അവർക്ക് വാക്യങ്ങളുടെ അർത്ഥവും സന്ദർഭവും മനസിലാക്കാനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും വ്യാകരണപരമായി ശരിയും യോജിച്ചതുമായ വാചകം സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക