മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്കുള്ള തുടക്കക്കാരുടെ ഗൈഡ് - ആമുഖം

കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ സഹായത്തോടെ നമുക്ക് ഇപ്പോൾ ബഹിരാകാശത്തിന്റെ വിസ്തൃതിയും സബ് ആറ്റോമിക് കണങ്ങളുടെ സൂക്ഷ്മ സങ്കീർണ്ണതകളും കണക്കാക്കാം. 

ഗണിതവും കണക്കുകൂട്ടലും വരുമ്പോൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ മനുഷ്യനെ തോൽപ്പിക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ യുക്തിസഹമായ അതെ/ഇല്ല പ്രക്രിയകൾ പിന്തുടരുന്നു, അതിന്റെ സർക്യൂട്ടറി വഴി പ്രകാശവേഗതയിൽ സഞ്ചരിക്കുന്ന ഇലക്ട്രോണുകൾക്ക് നന്ദി. 

എന്നിരുന്നാലും, നമ്മൾ പലപ്പോഴും അവരെ "ബുദ്ധിയുള്ളവരായി" കാണുന്നില്ല, കാരണം മുൻകാലങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് മനുഷ്യർ പഠിപ്പിക്കാതെ (പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ) ഒന്നും ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉൾപ്പെടെയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി, ശാസ്ത്ര സാങ്കേതിക തലക്കെട്ടുകളിൽ ഒരു പ്രധാന വാക്കായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് സർവ്വവ്യാപിയായി കാണപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ ഈ വാക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്ന പലരും അത് എന്താണെന്നും അത് എന്തുചെയ്യുന്നുവെന്നും എന്തിനാണ് ഏറ്റവും നന്നായി ഉപയോഗിച്ചതെന്നും വേണ്ടത്ര നിർവചിക്കാൻ പാടുപെടും.

ഈ ലേഖനം മെഷീൻ ലേണിംഗ് വ്യക്തമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, അതേസമയം സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ കൃത്യമായ, യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുകയും അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രയോജനകരമാണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 

തുടർന്ന്, ഞങ്ങൾ വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ നോക്കുകയും ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് കാണുകയും ചെയ്യും. 

അവസാനമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള ചില ദ്രുത പ്രവചനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ ക്രിസ്റ്റൽ ബോൾ പരിശോധിക്കും.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?

ആ പാറ്റേണുകൾ എന്താണെന്ന് വ്യക്തമായി പഠിപ്പിക്കാതെ തന്നെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ അനുമാനിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിന്റെ ഒരു വിഭാഗമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. 

ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ സവിശേഷതകൾ സ്വയമേവ വിലയിരുത്തുന്നതിനും വിവിധ മൂല്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ നിഗമനങ്ങൾ.

ഒരു നിശ്ചിത ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറിന് പാലിക്കേണ്ട ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ ഞങ്ങൾ വ്യക്തമായി നൽകുന്ന ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് സിസ്റ്റങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗുമായി ഇതിനെ താരതമ്യം ചെയ്യുക. 

കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ചെയ്യുന്ന ഈ രീതിയെ റൂൾ ബേസ്ഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് റൂൾസ് അധിഷ്‌ഠിത പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതും ഈ നിയമങ്ങൾ സ്വന്തമായി ഊഹിക്കാൻ കഴിയും.

ഒരു ലോൺ അപേക്ഷ അവരുടെ ലോണിൽ പരാജയപ്പെടുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ബാങ്ക് മാനേജരാണ് നിങ്ങളെന്ന് കരുതുക. 

ഒരു നിയമാധിഷ്‌ഠിത രീതിയിൽ, അപേക്ഷകന്റെ ക്രെഡിറ്റ് സ്‌കോർ ഒരു നിശ്ചിത നിലവാരത്തിൽ താഴെയാണെങ്കിൽ, അപേക്ഷ നിരസിക്കണമെന്ന് ബാങ്ക് മാനേജർ (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വിദഗ്ധർ) കമ്പ്യൂട്ടറിനെ വ്യക്തമായി അറിയിക്കും.

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോഗ്രാം ക്ലയന്റ് ക്രെഡിറ്റ് റേറ്റിംഗുകളെയും ലോൺ ഫലങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള മുൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഈ പരിധി സ്വന്തമായി എന്തായിരിക്കണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യും. 

മെഷീൻ മുമ്പത്തെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ഈ രീതിയിൽ സ്വന്തം നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തീർച്ചയായും, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഒരു പ്രൈമർ മാത്രമാണ്; യഥാർത്ഥ ലോക മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ അടിസ്ഥാന പരിധിയേക്കാൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്. 

എന്നിരുന്നാലും, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സാധ്യതയുടെ മികച്ച പ്രകടനമാണ്.

എങ്ങനെ എ മെഷീൻ പഠിക്കണോ?

കാര്യങ്ങൾ ലളിതമാക്കാൻ, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തി യന്ത്രങ്ങൾ "പഠിക്കുന്നു". നിങ്ങൾ പുറം ലോകത്തിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന വിവരമായി ഡാറ്റയെ പരിഗണിക്കുക. ഒരു യന്ത്രം കൂടുതൽ ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ, അത് "സ്മാർട്ടർ" ആയി മാറുന്നു. 

എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരുപോലെയല്ല. ദ്വീപിലെ കുഴിച്ചിട്ട സമ്പത്ത് കണ്ടെത്താനുള്ള ജീവിതലക്ഷ്യമുള്ള ഒരു കടൽക്കൊള്ളക്കാരനാണ് നിങ്ങളെന്ന് കരുതുക. സമ്മാനം കണ്ടെത്തുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായ അറിവ് ആവശ്യമാണ്. 

ഈ അറിവ്, ഡാറ്റ പോലെ, ഒന്നുകിൽ നിങ്ങളെ ശരിയായ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വഴിയിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകും.

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ/ഡാറ്റ നേടിയെടുക്കുമ്പോൾ, അവ്യക്തത കുറയും, തിരിച്ചും. തൽഫലമായി, നിങ്ങളുടെ മെഷീനിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റയുടെ തരം പരിഗണിക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ഗണ്യമായ അളവിൽ ഡാറ്റ നൽകിയാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറിന് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയും. ഭൂതകാലത്തിൽ നിന്ന് അധികം വ്യതിചലിക്കാത്തിടത്തോളം കാലം യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ഭാവി മുൻകൂട്ടി കാണാൻ കഴിയും. 

എന്താണ് സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ളതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് യന്ത്രങ്ങൾ "പഠിക്കുന്നു".

പഴയ ഡാറ്റ പുതിയ ഡാറ്റയുമായി സാമ്യമുള്ളതാണെങ്കിൽ, മുമ്പത്തെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് പറയാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ പുതിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് ബാധകമാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. മുന്നോട്ട് നോക്കാൻ നിങ്ങൾ പിന്നോട്ട് നോക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് തരങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളെ മൂന്ന് വിശാലമായ തരങ്ങളായി തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്നു (മറ്റ് വർഗ്ഗീകരണ സ്കീമുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നുവെങ്കിലും):

• പഠനത്തിന് മേൽനോട്ടം വഹിച്ചു
• മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം
• ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം

പഠനത്തിന് മേൽനോട്ടം വഹിച്ചു

സൂപ്പർവൈസ്ഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് താൽപ്പര്യത്തിന്റെ അളവിനായി വ്യക്തമായ ലേബലുകളുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒരു ശേഖരം നൽകുന്ന സാങ്കേതികതകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു (ഈ അളവ് പലപ്പോഴും പ്രതികരണം അല്ലെങ്കിൽ ലക്ഷ്യം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു). 

AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, ലേബൽ ചെയ്‌തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റയുടെ മിശ്രിതമാണ് സെമി-മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നത്. 

നിങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ കുറച്ച് ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

സഹായിക്കാൻ സാമ്പിളുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ലേബലിംഗ് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു മാതൃക. ലേബലിംഗ് പ്രാഥമികമായി ചെയ്യുന്നത് ആളുകളാണ്, അത് ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ലേബലിംഗ് പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകളുണ്ട്.

ഞങ്ങൾ മുമ്പ് ചർച്ച ചെയ്ത ലോൺ അപേക്ഷാ സാഹചര്യം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ മികച്ച ചിത്രമാണ്. മുൻ വായ്പാ അപേക്ഷകരുടെ ക്രെഡിറ്റ് റേറ്റിംഗുകൾ (ഒരുപക്ഷേ വരുമാന നിലവാരം, പ്രായം മുതലായവ) സംബന്ധിച്ച ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയും സംശയാസ്പദമായ വ്യക്തി അവരുടെ ലോണിൽ വീഴ്ച വരുത്തിയിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് ഞങ്ങളോട് പറയുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ലേബലുകളും ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടായിരുന്നു. 

മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ രണ്ട് ഉപവിഭാഗങ്ങളാണ് റിഗ്രഷനും വർഗ്ഗീകരണവും.

• വര്ഗീകരണം - ഡാറ്റ ശരിയായി വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ ഇത് ഒരു അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്പാം ഫിൽട്ടറുകൾ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. "സ്‌പാം" എന്നത് ഒരു ആത്മനിഷ്ഠമായ വിഭാഗമാകാം-സ്‌പാമിനും സ്‌പാം ഇതര ആശയവിനിമയങ്ങൾക്കും ഇടയിലുള്ള ലൈൻ അവ്യക്തമാണ്- കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ ഫീഡ്‌ബാക്കിനെ ആശ്രയിച്ച് സ്‌പാം ഫിൽട്ടർ അൽഗോരിതം നിരന്തരം സ്വയം പരിഷ്‌കരിക്കുന്നു (മനുഷ്യർ സ്‌പാമായി അടയാളപ്പെടുത്തുന്ന ഇമെയിൽ എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്).
• റിഗ്രഷൻ - ആശ്രിതവും സ്വതന്ത്രവുമായ വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് സഹായകമാണ്. റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾക്ക് ഒരു നിശ്ചിത കമ്പനിയുടെ വിൽപ്പന വരുമാന എസ്റ്റിമേറ്റ് പോലുള്ള നിരവധി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ എന്നിവ ചില പ്രമുഖ റിഗ്രഷൻ ടെക്നിക്കുകളാണ്.

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിൽ, ഞങ്ങൾക്ക് ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ നൽകുകയും പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ ആമസോൺ ആണെന്ന് നടിക്കാം. ക്ലയന്റ് വാങ്ങൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നമുക്ക് ഏതെങ്കിലും ക്ലസ്റ്ററുകൾ (സമാന ഉപഭോക്താക്കളുടെ ഗ്രൂപ്പുകൾ) കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?

ഒരു വ്യക്തിയുടെ മുൻഗണനകളെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ, നിർണായകമായ ഡാറ്റ ഞങ്ങളുടെ പക്കലില്ലെങ്കിലും, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു നിശ്ചിത ഉപഭോക്താക്കൾ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന സാധനങ്ങൾ വാങ്ങുന്നുവെന്ന് അറിയുന്നത്, ക്ലസ്റ്ററിലെ മറ്റ് വ്യക്തികളും വാങ്ങിയതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാങ്ങൽ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. 

ആമസോണിന്റെ “നിങ്ങൾക്കും താൽപ്പര്യമുണ്ടാകാം” കറൗസൽ സമാനമായ സാങ്കേതികവിദ്യകളാൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്, ക്ലസ്റ്ററിംഗിലൂടെയോ അസോസിയേഷനിലൂടെയോ ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാനാകും.

• ക്ലസ്റ്ററിങ് - ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയുന്നതിലൂടെ ഈ വെല്ലുവിളിയെ മറികടക്കാൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ശ്രമങ്ങൾ. സമാനമായ ഒരു ക്ലസ്റ്ററോ ഗ്രൂപ്പോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അൽഗോരിതം അവയെ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ തരംതിരിക്കും. മുമ്പത്തെ വാങ്ങൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലയന്റുകളെ തരംതിരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് ഇതിന് ഉദാഹരണമാണ്.
• അസോസിയേഷൻ - മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം വിവിധ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങളും അർത്ഥങ്ങളും മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിച്ചുകൊണ്ട് ഈ വെല്ലുവിളിയെ നേരിടാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങലുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഒരു അസോസിയേഷൻ പ്രശ്നത്തിന്റെ പതിവ് ഉദാഹരണമാണ്. ഏതൊക്കെ സാധനങ്ങളാണ് ഒരുമിച്ച് വാങ്ങിയതെന്ന് അറിയാൻ സ്‌റ്റോറുകൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടാകുകയും എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഈ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ സ്ഥാനം ക്രമീകരിക്കാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യാം.

ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം

ഒരു സംവേദനാത്മക ക്രമീകരണത്തിൽ ലക്ഷ്യ-അധിഷ്‌ഠിത തീരുമാനങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര എടുക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പഠിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ്. മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച ഗെയിമിംഗ് ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇതിന്റെ മികച്ച ദൃഷ്ടാന്തങ്ങളാണ്. 

"നല്ലത്" അല്ലെങ്കിൽ "മോശം" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ആയിരക്കണക്കിന് മുൻ ചെസ്സ് ഗെയിമുകൾ നിങ്ങൾ AlphaZero ഇൻപുട്ട് ചെയ്യേണ്ടതില്ല. ഗെയിമിന്റെ നിയമങ്ങളും ലക്ഷ്യവും ലളിതമായി പഠിപ്പിക്കുക, തുടർന്ന് ക്രമരഹിതമായ പ്രവൃത്തികൾ പരീക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുക. 

പ്രോഗ്രാമിനെ ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക് അടുപ്പിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പോസിറ്റീവ് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് നൽകുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന് സോളിഡ് പോൺ പൊസിഷൻ വികസിപ്പിക്കുന്നത്). പ്രവൃത്തികൾക്ക് വിപരീത ഫലമുണ്ടാകുമ്പോൾ (രാജാവിനെ അകാലത്തിൽ മാറ്റുന്നത് പോലെ), അവ നെഗറ്റീവ് ബലപ്പെടുത്തൽ നേടുന്നു. 

ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് ആത്യന്തികമായി ഗെയിം മാസ്റ്റർ ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം സങ്കീർണ്ണവും എഞ്ചിനീയർ ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി റോബോട്ടുകളെ പഠിപ്പിക്കാൻ റോബോട്ടിക്സിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ട്രാഫിക് സിഗ്നലുകൾ പോലുള്ള റോഡ്‌വേ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുമായി സംയോജിച്ച് ട്രാഫിക് ഫ്ലോ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇത് ചിലപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

സമൂഹത്തിലും വ്യവസായത്തിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് മനുഷ്യരുടെ വിപുലമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു.

നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇപ്പോൾ ഗൂഗിളിന്റെ സെർച്ച്, ഇമേജ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, നമുക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങളുമായി കൂടുതൽ കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, ക്യാൻസർ എങ്ങനെ പടരുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാനും പ്രവചിക്കാനും ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് ജനിതക ഡാറ്റയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ ചികിത്സകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള ബഹിരാകാശത്ത് നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഇവിടെ കൂറ്റൻ റേഡിയോ ടെലിസ്കോപ്പുകൾ വഴി ഭൂമിയിൽ ശേഖരിക്കുന്നു - കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനം ചെയ്ത ശേഷം, തമോദ്വാരങ്ങളുടെ രഹസ്യങ്ങൾ അനാവരണം ചെയ്യാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

റീട്ടെയ്‌ലിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വാങ്ങുന്നവരെ അവർ ഓൺലൈനായി വാങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇഷ്ടികയും മോർട്ടാർ ലോകത്ത് തങ്ങളുടെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് അവർ നൽകുന്ന സേവനം അനുയോജ്യമാക്കാൻ ഷോപ്പ് ജീവനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു.

നിരപരാധികളെ വേദനിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവരുടെ പെരുമാറ്റം മുൻകൂട്ടി അറിയാൻ തീവ്രവാദത്തിനും തീവ്രവാദത്തിനുമെതിരായ പോരാട്ടത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗിലൂടെ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ മാനുഷിക ഭാഷയിൽ മനസ്സിലാക്കാനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും അനുവദിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വിവർത്തന സാങ്കേതികവിദ്യയിലും അതുപോലെ നമ്മൾ ദിവസവും കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്ന വോയ്‌സ് നിയന്ത്രിത ഉപകരണങ്ങളിലും മുന്നേറ്റങ്ങൾക്ക് കാരണമായി. Alexa, Google dot, Siri, Google Assistant. 

ഒരു ചോദ്യവുമില്ലാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അത് ഒരു പരിവർത്തന സാങ്കേതികവിദ്യയാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു.

നമ്മോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനും അവരുടെ കുറ്റമറ്റ യുക്തിയും അമാനുഷിക വേഗതയും ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ സ്വന്തം മൗലികതയും ഭാവനയും ഉയർത്താൻ കഴിവുള്ള റോബോട്ടുകൾ ഇപ്പോൾ ഒരു സയൻസ് ഫിക്ഷൻ ഫാന്റസിയല്ല - അവ പല മേഖലകളിലും യാഥാർത്ഥ്യമായി മാറുകയാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗ കേസുകൾ

1. സൈബർ സുരക്ഷ

നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ, സൈബർ സുരക്ഷാ വിദഗ്ധർ നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സുരക്ഷാ ഭീഷണികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ അശ്രാന്തമായി പരിശ്രമിച്ചു.

അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ക്ഷുദ്രവെയറുകളെയും ഹാക്കിംഗ് തന്ത്രങ്ങളെയും പ്രതിരോധിക്കുന്നത് മതിയായ വെല്ലുവിളിയാണ്, എന്നാൽ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്‌സ് (ഐഒടി) ഉപകരണങ്ങളുടെ വ്യാപനം സൈബർ സുരക്ഷാ പരിതസ്ഥിതിയെ അടിസ്ഥാനപരമായി മാറ്റിമറിച്ചു. 

ആക്രമണങ്ങൾ ഏത് നിമിഷവും ഏത് സ്ഥലത്തും സംഭവിക്കാം.

നന്ദി, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഈ വേഗത്തിലുള്ള സംഭവവികാസങ്ങൾക്കൊപ്പം സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കി.

പ്രവചനാ അനലിറ്റിക്‌സ് ആക്രമണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും ലഘൂകരിക്കാനും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, അതേസമയം നിലവിലുള്ള സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളിലെ അസാധാരണത്വങ്ങളും ബലഹീനതകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു നെറ്റ്‌വർക്കിനുള്ളിലെ നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനം വിശകലനം ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന് കഴിയും.

2. ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിന്റെ ഓട്ടോമേഷൻ

വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഓൺലൈൻ ക്ലയന്റ് കോൺടാക്റ്റുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് വളരെയധികം ഓർഗനൈസേഷനെ ബുദ്ധിമുട്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്.

അവർക്ക് ലഭിക്കുന്ന അന്വേഷണങ്ങളുടെ അളവ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ മതിയായ ഉപഭോക്തൃ സേവന ഉദ്യോഗസ്ഥർ ഇല്ല, കൂടാതെ ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ പരമ്പരാഗത സമീപനം കോൺടാക്റ്റ് സെന്റർ ഇന്നത്തെ പല ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ഇത് അസ്വീകാര്യമാണ്. 

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിലെ പുരോഗതിക്ക് നന്ദി പറഞ്ഞ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കും മറ്റ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും ഇപ്പോൾ ഈ ആവശ്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. ലൗകികവും കുറഞ്ഞ മുൻ‌ഗണനയുള്ളതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ കൂടുതൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ഏറ്റെടുക്കാൻ കമ്പനികൾക്ക് ആളുകളെ സ്വതന്ത്രമാക്കാൻ കഴിയും. 

ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ബിസിനസ്സിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്‌ന പരിഹാരം കാര്യക്ഷമമാക്കാനും ഉപഭോക്താക്കളെ പ്രതിബദ്ധതയുള്ള ബ്രാൻഡ് ചാമ്പ്യന്മാരാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള സഹായകരമായ പിന്തുണ നൽകാനും സഹായിക്കും.

3. ആശയവിനിമയം

ഏത് തരത്തിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിലും പിശകുകളും തെറ്റിദ്ധാരണകളും ഒഴിവാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്, എന്നാൽ ഇന്നത്തെ ബിസിനസ് ആശയവിനിമയങ്ങളിൽ കൂടുതലാണ്.

ലളിതമായ വ്യാകരണ പിശകുകൾ, തെറ്റായ ടോൺ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവർത്തനങ്ങൾ ഇമെയിൽ കോൺടാക്റ്റ്, ഉപഭോക്തൃ വിലയിരുത്തലുകൾ, എന്നിവയിൽ നിരവധി ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കാം. ദശൃാഭിമുഖം, അല്ലെങ്കിൽ പല രൂപത്തിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡോക്യുമെന്റേഷൻ.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ ക്ലിപ്പിയുടെ തലയെടുപ്പുള്ള ദിവസങ്ങൾക്കപ്പുറം വിപുലമായ ആശയവിനിമയമുണ്ട്.

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, തത്സമയ ഭാഷാ വിവർത്തനം, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായും കൃത്യമായും ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉദാഹരണങ്ങൾ വ്യക്തികളെ സഹായിച്ചിട്ടുണ്ട്. 

പല വ്യക്തികളും സ്വയം തിരുത്തൽ കഴിവുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിലും, ലജ്ജാകരമായ തെറ്റുകളിൽ നിന്നും അനുചിതമായ സ്വരത്തിൽ നിന്നും സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നതും അവർ വിലമതിക്കുന്നു.

4. ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ കുറച്ചുകാലമായി നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, അവർ എന്താണ് നോക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് വഞ്ചനാപരമായ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. 

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കാരണം ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ കഴിവുകൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു.

ഒരു സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈൽ, ഉദാഹരണത്തിന്, മറ്റൊരു കാർ കാണുമ്പോൾ അത് തിരിച്ചറിയുന്നു, പ്രോഗ്രാമർമാർ ആ കാറിന്റെ കൃത്യമായ ഉദാഹരണം ഒരു റഫറൻസായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നൽകിയില്ലെങ്കിലും. 

ചെക്ക്ഔട്ട് പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് റീട്ടെയിൽ ബിസിനസുകളിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്യാമറകൾ ഉപഭോക്താക്കളുടെ കാർട്ടുകളിലെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവർ സ്റ്റോറിൽ നിന്ന് പുറത്തുപോകുമ്പോൾ അവരുടെ അക്കൗണ്ടുകൾക്ക് സ്വയമേവ ബിൽ നൽകുകയും ചെയ്യും.

5. ഡിജിറ്റൽ മാർക്കറ്റിംഗ്

ഇന്നത്തെ മാർക്കറ്റിംഗിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോഗ്രാമുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഓൺലൈനിലാണ് ചെയ്യുന്നത്. 

ബിസിനസ്സുകൾ അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളെയും അവരുടെ വാങ്ങൽ പെരുമാറ്റങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരുടെ വിശദമായ ചിത്രം നിർമ്മിക്കാനും അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും തേടാൻ കൂടുതൽ ചായ്‌വ് ഉള്ള ആളുകൾ കണ്ടെത്താനും ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനാകും.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, എല്ലാ ഡാറ്റയും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സാധ്യതകളെ കർശനമായി വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന കാര്യമായ പാറ്റേണുകളും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിനും വിപണനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു. 

ഇതേ സാങ്കേതികവിദ്യ വലിയ ഡിജിറ്റൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ അനുവദിക്കുന്നു. പുതിയ വരാനിരിക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കളെ ചലനാത്മകമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവർക്ക് ഉചിതമായ സമയത്തും സ്ഥലത്തും പ്രസക്തമായ മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നതിനും പരസ്യ സംവിധാനങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കാനാകും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഭാവി

കൂടുതൽ ബിസിനസ്സുകളും വലിയ ഓർഗനൈസേഷനുകളും നിർദ്ദിഷ്ട വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ അല്ലെങ്കിൽ ഇന്ധന നവീകരണത്തിന് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് തീർച്ചയായും ജനപ്രീതി നേടുന്നു. 

ഈ തുടർച്ചയായ നിക്ഷേപം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ROI ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന ധാരണ തെളിയിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചതും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെ. 

എല്ലാത്തിനുമുപരി, നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ്, ഫേസ്ബുക്ക്, ആമസോൺ, ഗൂഗിൾ മാപ്‌സ് എന്നിവയ്‌ക്കും മറ്റും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ മതിയായതാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയെ അതിന്റെ ഡാറ്റ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കും.

പുതിയതായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും സമാരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ എണ്ണത്തിൽ വർദ്ധനവിന് ഞങ്ങൾ സാക്ഷ്യം വഹിക്കും. 

ഇത് ഇതിനകം തന്നെ സംഭവിക്കുന്നു മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഇത് നിങ്ങളുടെ iPhone-ൽ ഒരു കാലത്ത് ഒരു പുതിയ ഫംഗ്‌ഷനായിരുന്നു, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ വിപുലമായ പ്രോഗ്രാമുകളിലും ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും നടപ്പിലാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് പൊതു സുരക്ഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടവ.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആരംഭിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെയും പ്രധാന കാര്യം ശോഭനമായ ഭാവി ദർശനങ്ങളെ മറികടക്കുകയും സാങ്കേതികവിദ്യ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളികൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

തീരുമാനം

വ്യാവസായികവൽക്കരണത്തിനു ശേഷമുള്ള കാലഘട്ടത്തിൽ, ശാസ്ത്രജ്ഞരും പ്രൊഫഷണലുകളും മനുഷ്യരെപ്പോലെ കൂടുതൽ പെരുമാറുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. 

മനുഷ്യരാശിക്ക് AI യുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സംഭാവനയാണ് ചിന്താ യന്ത്രം; ഈ സ്വയം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന യന്ത്രത്തിന്റെ അസാധാരണമായ വരവ് കോർപ്പറേറ്റ് പ്രവർത്തന നിയന്ത്രണങ്ങളെ അതിവേഗം മാറ്റിമറിച്ചു. 

സ്വയം ഓടുന്ന വാഹനങ്ങൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ, സ്വയംഭരണ നിർമാണ ജീവനക്കാർ, സ്മാർട്ട് സിറ്റികൾ എന്നിവ ഈയിടെയായി സ്മാർട്ട് മെഷീനുകളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമത തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിപ്ലവവും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഭാവിയും വളരെക്കാലം നമ്മോടൊപ്പമുണ്ടാകും.