පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
පරිඝනක වලට පින්සිදු වන්නට අපට දැන් අභ්යවකාශයේ ප්රසාරණය සහ උප පරමාණුක අංශුවල කුඩා සංකීර්ණතා ගණනය කළ හැක.
ගණනය කිරීම සහ ගණනය කිරීම මෙන්ම තාර්කික ඔව්/නැත ක්රියාවලීන් අනුගමනය කිරීමේදී පරිගණක මිනිසුන් පරදවයි, එහි පරිපථය හරහා ආලෝකයේ වේගයෙන් ගමන් කරන ඉලෙක්ට්රෝන වලට ස්තුති වේ.
කෙසේ වෙතත්, අපි ඔවුන් බොහෝ විට "බුද්ධිමත්" ලෙස දකින්නේ නැත, මන්ද අතීතයේ දී, මිනිසුන් විසින් උගන්වනු නොලැබීමෙන් (වැඩසටහන්ගත කර) තොරව පරිගණකයට කිසිවක් කළ නොහැකි විය.
ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ ඇතුළුව යන්ත්ර ඉගෙනීම කෘතිම බුද්ධිය, විද්යාත්මක හා තාක්ෂණ සිරස්තලවල ඝෝෂාකාරී වචනයක් බවට පත්ව ඇත.
යන්ත්ර ඉගෙනීම සර්වසම්පූර්ණ බව පෙනේ, නමුත් වචනය භාවිතා කරන බොහෝ අය එය කුමක්ද, එය කරන්නේ කුමක්ද සහ එය වඩාත් හොඳින් භාවිතා කරන්නේ කුමක් සඳහාද යන්න ප්රමාණවත් ලෙස අර්ථ දැක්වීමට අරගල කරයි.
මෙම ලිපිය යන්ත්ර ඉගෙනීම පැහැදිලි කිරීමට උත්සාහ කරන අතරම එය එතරම් ප්රයෝජනවත් වන්නේ මන්දැයි නිදර්ශනය කිරීමට තාක්ෂණය ක්රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ සංයුක්ත, සැබෑ ලෝක උදාහරණ සපයයි.
ඉන්පසුව, අපි විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ක්රමවේද දෙස බලා ඒවා ව්යාපාරික අභියෝගවලට මුහුණ දීමට භාවිත කරන්නේ කෙසේදැයි බලමු.
අවසාන වශයෙන්, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ අනාගතය පිළිබඳ ඉක්මන් අනාවැකි කිහිපයක් සඳහා අපි අපගේ ස්ඵටික බෝලය විමසා බලමු.
යන්ත්ර ඉගෙනීම යනු කුමක්ද?
යන්ත්ර ඉගෙනීම යනු පරිගණක විද්යාවේ විෂයයක් වන අතර එමඟින් එම රටා මොනවාද යන්න පැහැදිලිව ඉගැන්වීමකින් තොරව දත්ත වලින් රටා අනුමාන කිරීමට පරිගණකවලට හැකියාව ලබා දේ.
මෙම නිගමන නිතරම පදනම් වන්නේ දත්තවල සංඛ්යාන ලක්ෂණ ස්වයංක්රීයව තක්සේරු කිරීමට ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීම සහ විවිධ අගයන් අතර සම්බන්ධතාවය නිරූපණය කිරීම සඳහා ගණිතමය ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම මත ය.
නිශ්චිත කාර්යයක් කිරීම සඳහා අපි පරිගණකයට අනුගමනය කළ යුතු නීති මාලාවක් නිශ්චිතවම ලබා දෙන, නියතිවාදී පද්ධති මත පදනම් වූ සම්භාව්ය පරිගණකකරණය සමඟ මෙය වෙනස් කරන්න.
පරිගණක ක්රමලේඛනය කිරීමේ මෙම ක්රමය රීති මත පදනම් වූ ක්රමලේඛනය ලෙස හැඳින්වේ. යන්ත්ර ඉගෙනීම නීති මත පදනම් වූ ක්රමලේඛනයට වඩා වෙනස් වන අතර එය අභිබවා යයි.
ඔබ ණය ඉල්ලුම්පතක් ඔවුන්ගේ ණය මත අසාර්ථක වේද යන්න තීරණය කිරීමට අවශ්ය බැංකු කළමනාකරුවෙකු යැයි උපකල්පනය කරන්න.
නීති මත පදනම් වූ ක්රමයක් තුළ, අයදුම්කරුගේ ණය ලකුණු යම් මට්ටමකට වඩා අඩු නම්, අයදුම්පත ප්රතික්ෂේප කළ යුතු බව බැංකු කළමනාකරු (හෝ වෙනත් විශේෂඥයින්) පරිගණකයට පැහැදිලිව දැනුම් දෙනු ඇත.
කෙසේ වෙතත්, යන්ත්ර ඉගෙනුම් වැඩසටහනක් මඟින් සේවාලාභී ණය ශ්රේණිගත කිරීම් සහ ණය ප්රතිඵල පිළිබඳ පූර්ව දත්ත විශ්ලේෂණය කර මෙම සීමාව තමන් විසින්ම විය යුතු දේ තීරණය කරනු ඇත.
යන්ත්රය පෙර දත්ත වලින් ඉගෙන ගෙන මේ ආකාරයෙන් තමන්ගේම නීති නිර්මාණය කරයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රාථමිකයක් පමණි; සැබෑ ලෝක යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති මූලික සීමාවකට වඩා සැලකිය යුතු ලෙස සංකීර්ණ වේ.
එසේ වුවද, එය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ හැකියාව පිළිබඳ විශිෂ්ට ප්රදර්ශනයකි.
කොහොමද a යන්ත්රය ඉගෙන ගන්න?
දේවල් සරලව තබා ගැනීමට, යන්ත්ර සංසන්දනාත්මක දත්තවල රටා හඳුනා ගැනීමෙන් “ඉගෙන” ගනී. දත්ත ඔබ බාහිර ලෝකයෙන් රැස් කරන තොරතුරු ලෙස සලකන්න. යන්ත්රයක් වැඩි වැඩියෙන් දත්ත පෝෂණය කරන තරමට එය “බුද්ධිමත්” වේ.
කෙසේ වෙතත්, සියලු දත්ත සමාන නොවේ. ඔබ දිවයිනේ වැළලී ඇති ධනය අනාවරණය කර ගැනීම සඳහා ජීවිත අරමුණක් ඇති මුහුදු කොල්ලකරුවෙකු යැයි උපකල්පනය කරන්න. ත්යාගය සොයා ගැනීමට ඔබට සැලකිය යුතු දැනුමක් අවශ්ය වනු ඇත.
මෙම දැනුම, දත්ත වැනි, ඔබව නිවැරදි හෝ වැරදි මාර්ගයට ගෙන යා හැක.
ලබාගත් තොරතුරු/දත්ත වැඩි වන තරමට අපැහැදිලි බව අඩු වන අතර අනෙක් අතට. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ඔබ ඉගෙන ගැනීමට ඔබේ යන්ත්රය පෝෂණය කරන දත්ත වර්ගය සලකා බැලීම ඉතා වැදගත් වේ.
කෙසේ වෙතත්, සැලකිය යුතු දත්ත ප්රමාණයක් ලබා දුන් පසු, පරිගණකයට පුරෝකථනය කළ හැකිය. යන්ත්රවලට අතීතයෙන් බොහෝ අපගමනය නොවන තාක් කල් අනාගතය අපේක්ෂා කළ හැකිය.
සිදු විය හැකි දේ තීරණය කිරීම සඳහා ඓතිහාසික දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් යන්ත්ර "ඉගෙන".
පැරණි දත්ත නව දත්තවලට සමාන නම්, පෙර දත්ත පිළිබඳව ඔබට පැවසිය හැකි දේවල් නව දත්තවලට අදාළ වීමට ඉඩ ඇත. එය හරියට ඔබ ඉදිරිය බැලීමට ආපසු හැරී බලනවා වැනිය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ වර්ග මොනවාද?
යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා ඇල්ගොරිතම බොහෝ විට පුළුල් වර්ග තුනකට වර්ග කෙරේ (වෙනත් වර්ගීකරණ යෝජනා ක්රම ද භාවිතා වේ):
- අධීක්ෂණය ඉගෙනීම
- අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම
- ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම
අධීක්ෂණය ඉගෙනීම
සුපරීක්ෂාකාරී යන්ත්ර ඉගෙනීම යනු යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියට පොළී ප්රමාණය සඳහා පැහැදිලි ලේබල් සහිත දත්ත එකතුවක් ලබා දෙන ශිල්පීය ක්රම වේ (මෙම ප්රමාණය බොහෝ විට ප්රතිචාරය හෝ ඉලක්කය ලෙස හැඳින්වේ).
AI ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා, අර්ධ-අධීක්ෂණ ඉගෙනීම ලේබල් කළ සහ ලේබල් නොකළ දත්ත මිශ්රණයක් භාවිතා කරයි.
ඔබ ලේබල් නොකළ දත්ත සමඟ වැඩ කරන්නේ නම්, ඔබට දත්ත ලේබල් කිරීම සිදු කිරීමට සිදුවේ.
ලේබල් කිරීම යනු උපකාර කිරීම සඳහා සාම්පල ලේබල් කිරීමේ ක්රියාවලියයි යන්ත්ර ඉගෙනීම පුහුණු කිරීම ආකෘතිය. ලේබල් කිරීම මූලික වශයෙන් සිදු කරනු ලබන්නේ මිනිසුන් විසිනි, එය මිල අධික හා කාලය ගත විය හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ලේබල් කිරීමේ ක්රියාවලිය ස්වයංක්රීය කිරීමට තාක්ෂණික ක්රම තිබේ.
අප කලින් සාකච්ඡා කළ ණය ඉල්ලුම්පත්ර තත්ත්වය අධීක්ෂණ ඉගෙනීමේ විශිෂ්ට නිදර්ශනයකි. කලින් ණය අයදුම්කරුවන්ගේ ණය ශ්රේණිගත කිරීම් (සහ සමහර විට ආදායම් මට්ටම්, වයස, සහ යනාදිය) මෙන්ම අදාළ පුද්ගලයා ඔවුන්ගේ ණය පැහැර හැරියද නැද්ද යන්න අපට පවසන විශේෂිත ලේබල සම්බන්ධයෙන් අප සතුව ඓතිහාසික දත්ත තිබුණි.
ප්රතිගාමීත්වය සහ වර්ගීකරණය යනු අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රමවල උප කුලක දෙකකි.
- වර්ගීකරණය - එය දත්ත නිවැරදිව වර්ගීකරණය කිරීමට ඇල්ගොරිතමයක් භාවිතා කරයි. ස්පෑම් ෆිල්ටර් එක උදාහරණයක්. "අයාචිත තැපෑල" ආත්මීය ප්රවර්ගයක් විය හැක-අයාචිත තැපෑල සහ අයාචිත තැපැල් නොවන සන්නිවේදනයන් අතර රේඛාව නොපැහැදිලි වේ-සහ අයාචිත තැපැල් පෙරහන් ඇල්ගොරිතම ඔබේ ප්රතිපෝෂණය මත පදනම්ව නිරන්තරයෙන් පිරිපහදු වේ (මිනිසුන් විසින් අයාචිත තැපෑල ලෙස සලකුණු කරන විද්යුත් තැපෑල).
- ප්රතික්රියාව - යැපෙන සහ ස්වාධීන විචල්යයන් අතර සම්බන්ධය අවබෝධ කර ගැනීමට එය උපකාරී වේ. යම් සමාගමක් සඳහා විකුණුම් ආදායම් ඇස්තමේන්තු වැනි දත්ත මූලාශ්ර කිහිපයක් මත පදනම්ව ප්රතිගාමී ආකෘතීන්ට සංඛ්යාත්මක අගයන් පුරෝකථනය කළ හැක. රේඛීය ප්රතිගාමීත්වය, ලොජිස්ටික් ප්රතිගාමීත්වය සහ බහුපද ප්රතිගමනය සමහර ප්රමුඛ ප්රතිගාමී ක්රම වේ.
අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම
අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීමේදී, අපට ලේබල් නොකළ දත්ත ලබා දෙන අතර රටා සොයමින් සිටිමු. අපි ඔබ ඇමේසන් ලෙස පෙනී සිටිමු. සේවාලාභී මිලදී ගැනීමේ ඉතිහාසය මත පදනම්ව අපට කිසියම් පොකුරු (සමාන පාරිභෝගිකයින්ගේ කණ්ඩායම්) සොයාගත හැකිද?
පුද්ගලයෙකුගේ මනාපයන් පිළිබඳ පැහැදිලි, තීරණාත්මක දත්ත අප සතුව නොමැති වුවද, මෙම අවස්ථාවෙහිදී, විශේෂිත පාරිභෝගිකයින් සමූහයක් සැසඳිය හැකි භාණ්ඩ මිලදී ගන්නා බව දැන සිටීම, පොකුරේ සිටින අනෙකුත් පුද්ගලයින් ද මිලදී ගෙන ඇති දේ මත පදනම්ව මිලදී ගැනීමේ යෝජනා ඉදිරිපත් කිරීමට අපට ඉඩ සලසයි.
Amazon හි "ඔබත් උනන්දු විය හැක" කැරොසල් සමාන තාක්ෂණයන්ගෙන් බලගන්වයි.
ඔබට එකට සමූහ කිරීමට අවශ්ය දේ මත පදනම්ව, අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම මගින් පොකුරු කිරීම හෝ ආශ්රය හරහා දත්ත සමූහගත කළ හැක.
- පොකුරු කිරීම - අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනුම් දත්තවල රටා සෙවීමෙන් මෙම අභියෝගය ජය ගැනීමට උත්සාහ කරයි. සමාන පොකුරක් හෝ කණ්ඩායමක් තිබේ නම්, ඇල්ගොරිතම ඒවා යම් ආකාරයකට වර්ගීකරණය කරයි. පෙර මිලදී ගැනීමේ ඉතිහාසය මත පදනම්ව ගනුදෙනුකරුවන් වර්ග කිරීමට උත්සාහ කිරීම මෙයට උදාහරණයකි.
- සංගමය - අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම විවිධ කණ්ඩායම්වලට යටින් පවතින නීති සහ අර්ථයන් අවබෝධ කර ගැනීමට උත්සාහ කිරීමෙන් මෙම අභියෝගයට මුහුණ දීමට උත්සාහ කරයි. ආශ්රිත ගැටලුවක නිරන්තර උදාහරණයක් වන්නේ පාරිභෝගික මිලදී ගැනීම් අතර සම්බන්ධයක් තීරණය කිරීමයි. වෙළඳසැල් එකට මිලදී ගත් භාණ්ඩ මොනවාදැයි දැන ගැනීමට උනන්දු විය හැකි අතර පහසුවෙන් ප්රවේශ වීම සඳහා මෙම නිෂ්පාදන ස්ථානගත කිරීම සංවිධානය කිරීමට මෙම තොරතුරු භාවිතා කළ හැකිය.
ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම
ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යනු අන්තර්ක්රියාකාරී පසුබිමක් තුළ ඉලක්ක-නැඹුරු තීරණ මාලාවක් ගැනීමට යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති ඉගැන්වීමේ තාක්ෂණයකි. ඉහත සඳහන් කළ ක්රීඩා භාවිත අවස්ථා මේ සඳහා කදිම නිදර්ශන වේ.
ඔබට පෙර චෙස් ක්රීඩා දහස් ගණනක් AlphaZero ඇතුළත් කිරීමට අවශ්ය නැත, සෑම එකක්ම "හොඳ" හෝ "දුප්පත්" ලෙස ලේබල් කර ඇත. එයට ක්රීඩාවේ නීති සහ ඉලක්කය සරලව උගන්වන්න, ඉන්පසු අහඹු ක්රියා අත්හදා බැලීමට ඉඩ දෙන්න.
වැඩසටහන ඉලක්කයට සමීප කරන ක්රියාකාරකම් සඳහා ධනාත්මක ශක්තිමත් කිරීම් ලබා දෙනු ලැබේ (ඝන උකස් ස්ථානයක් වර්ධනය කිරීම වැනි). ක්රියාවන් ප්රතිවිරුද්ධ බලපෑමක් ඇති කරන විට (අකලට රජු මාරු කිරීම වැනි), ඒවා සෘණාත්මක ශක්තිමත් කිරීම් උපයා ගනී.
මෘදුකාංගයට අවසානයේ මෙම ක්රමය භාවිතයෙන් ක්රීඩාව ප්රගුණ කළ හැක.
ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම සංකීර්ණ සහ දුෂ්කර ඉංජිනේරු ක්රියාවන් සඳහා රොබෝවරුන්ට ඉගැන්වීම සඳහා රොබෝ තාක්ෂණයේ බහුලව භාවිතා වේ. එය ඇතැම් විට රථවාහන ප්රවාහය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා මාර්ග සංඥා වැනි මාර්ග යටිතල ව්යුහය සමඟ ඒකාබද්ධව භාවිත කෙරේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමෙන් කළ හැක්කේ කුමක්ද?
සමාජයේ සහ කර්මාන්තයේ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ භාවිතය පුළුල් පරාසයක මානව උත්සාහයක ප්රගතියක් ඇති කරයි.
අපගේ එදිනෙදා ජීවිතයේදී, යන්ත්ර ඉගෙනීම දැන් Google හි සෙවුම් සහ රූප ඇල්ගොරිතම පාලනය කරයි, අපට අවශ්ය විට අපට අවශ්ය තොරතුරු සමඟ වඩාත් නිවැරදිව ගැලපීමට ඉඩ සලසයි.
වෛද්ය විද්යාවේදී, උදාහරණයක් ලෙස, වඩාත් ඵලදායී ප්රතිකාර ක්රම දියුණු කිරීමට ඉඩ සලසමින්, පිළිකා ව්යාප්ත වන ආකාරය තේරුම් ගැනීමට සහ පුරෝකථනය කිරීමට වෛද්යවරුන්ට උපකාර කිරීම සඳහා ජානමය දත්ත සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම යෙදේ.
ගැඹුරු අභ්යවකාශයේ දත්ත දැවැන්ත රේඩියෝ දුරේක්ෂ හරහා පෘථිවියේ රැස්කරමින් පවතී - සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම සමඟ විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් පසුව, එය කළු කුහරවල අභිරහස් හෙළි කිරීමට අපට උපකාරී වේ.
සිල්ලර වෙළඳාමේ යන්ත්ර ඉගෙනීම ගැනුම්කරුවන් ඔවුන් අන්තර්ජාලය හරහා මිලදී ගැනීමට බලාපොරොත්තු වන දේවල් සමඟ සම්බන්ධ කරන අතර, ගඩොල් සහ බදාම ලෝකයේ තම ගනුදෙනුකරුවන්ට ඔවුන් සපයන සේවාව සකස් කිරීමට සාප්පු සේවකයින්ට උපකාර කරයි.
ත්රස්තවාදයට සහ අන්තවාදයට එරෙහි සටනේදී යන්ත්ර ඉගෙනීම යොදාගනු ලබන්නේ අහිංසකයන්ට රිදවීමට කැමති අයගේ හැසිරීම අපේක්ෂා කිරීමටය.
ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP) යනු යන්ත්ර ඉගෙනීම හරහා පරිගණකවලට මානව භාෂාවෙන් අප සමඟ අවබෝධ කර ගැනීමට සහ සන්නිවේදනය කිරීමට ඉඩ දීමේ ක්රියාවලියට යොමු වන අතර, එය පරිවර්තන තාක්ෂණයේ මෙන්ම අපි දිනපතා වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා කරන හඬ-පාලිත උපාංගවල ප්රගතියක් ඇති කරයි. Alexa, Google dot, Siri සහ Google Assistant.
ප්රශ්නයකින් තොරව, යන්ත්ර ඉගෙනීම එය පරිවර්තන තාක්ෂණයක් බව පෙන්නුම් කරයි.
අප සමඟ එක්ව වැඩ කිරීමට සහ ඔවුන්ගේ දෝෂ රහිත තර්කනය සහ අධිමානුෂික වේගය සමඟ අපගේම ප්රභවය සහ පරිකල්පනය ඉහළ නැංවිය හැකි රොබෝවරු තවදුරටත් විද්යා ප්රබන්ධ ෆැන්ටසියක් නොවේ - ඒවා බොහෝ අංශවල යථාර්ථයක් වෙමින් පවතී.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් භාවිත අවස්ථා
1. සයිබර් ආරක්ෂණ
ජාලයන් වඩාත් සංකීර්ණ වී ඇති බැවින්, සයිබර් ආරක්ෂණ විශේෂඥයින් නිරන්තරයෙන් ප්රසාරණය වන ආරක්ෂක තර්ජන පරාසයට අනුවර්තනය වීමට වෙහෙස නොබලා කටයුතු කර ඇත.
වේගයෙන් විකාශනය වන අනිෂ්ට මෘදුකාංග සහ අනවසරයෙන් ඇතුළුවීමේ උපක්රමවලට ප්රතිරෝධය දැක්වීම ප්රමාණවත් තරම් අභියෝගාත්මක ය, නමුත් Internet of Things (IoT) උපාංගවල පැතිරීම සයිබර් ආරක්ෂණ පරිසරය මූලික වශයෙන් පරිවර්තනය කර ඇත.
ප්රහාර ඕනෑම මොහොතක සහ ඕනෑම ස්ථානයක සිදු විය හැක.
ස්තුතිවන්ත වන්නට, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම මගින් මෙම වේගවත් වර්ධනයන් සමඟින් සිටීමට සයිබර් ආරක්ෂණ මෙහෙයුම් සක්රීය කර ඇත.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ ප්රහාර ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීම සහ අවම කිරීම සක්රීය කරන අතර, පවතින ආරක්ෂක යාන්ත්රණවල අසාමාන්යතා සහ දුර්වලතා හඳුනා ගැනීමට යන්ත්ර ඉගෙනීමට ජාලයක් තුළ ඔබේ ක්රියාකාරකම් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
2. පාරිභෝගික සේවා ස්වයංක්රීයකරණය
වැඩිවන සබැඳි සේවාදායක සම්බන්ධතා කළමනාකරණය කිරීම බොහෝ සංවිධානයට බාධා කර ඇත.
ඔවුන්ට ලැබෙන විමසීම් ප්රමාණය හැසිරවීමට ප්රමාණවත් පාරිභෝගික සේවා පුද්ගලයින් නොමැති අතර, ගැටළු බාහිරින් ලබා ගැනීමේ සම්ප්රදායික ප්රවේශය සම්බන්ධතා මධ්යස්ථානය අද බොහෝ ගනුදෙනුකරුවන් සඳහා පිළිගත නොහැකි ය.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රමවල දියුණුවට ස්තූතිවන්ත වෙමින් Chatbots සහ වෙනත් ස්වයංක්රීය පද්ධති දැන් මෙම ඉල්ලීම්වලට විසඳුම් ලබා දිය හැක. ලෞකික සහ අඩු ප්රමුඛතා ක්රියාකාරකම් ස්වයංක්රීය කිරීම මගින් සමාගම්වලට වඩාත් ඉහළ මට්ටමේ පාරිභෝගික සහාය ලබා ගැනීමට පුද්ගලයින් නිදහස් කළ හැකිය.
නිවැරදිව භාවිතා කරන විට, ව්යාපාරයේ යන්ත්ර ඉගෙනීම ගැටළු නිරාකරණය ක්රමවත් කිරීමට සහ පාරිභෝගිකයින්ට ඔවුන් කැපවූ සන්නාම ශූරයන් බවට පත් කරන ආකාරයේ උපකාරක සහයක් ලබා දීමට උපකාරී වේ.
3 සන්නිවේදනය
ඕනෑම ආකාරයක සන්නිවේදනයකදී වැරදි සහ වැරදි වැටහීම් වළක්වා ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ, නමුත් වර්තමාන ව්යාපාරික සන්නිවේදනයේ දී වඩාත් වැදගත් වේ.
සරල ව්යාකරණ වැරදි, වැරදි ස්වරය, හෝ වැරදි පරිවර්තන ඊමේල් සම්බන්ධතා, පාරිභෝගික ඇගයීම්, දුෂ්කරතා පරාසයක් ඇති කළ හැක. වීඩියෝ සම්මන්ත්රණ, හෝ බොහෝ ආකාරවලින් පෙළ-පාදක ලියකියවිලි.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් පද්ධති මයික්රොසොෆ්ට් හි ක්ලිපි හි ප්රබල දින ඉක්මවා දියුණු සන්නිවේදනයක් ඇත.
මෙම යන්ත්ර ඉගෙනීමේ උදාහරණ, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, තත්ය කාලීන භාෂා පරිවර්තනය සහ කථන හඳුනාගැනීම භාවිතා කිරීමෙන් පුද්ගලයන්ට සරලව සහ නිශ්චිතව සන්නිවේදනය කිරීමට උපකාර කර ඇත.
බොහෝ පුද්ගලයින් ස්වයංක්රීය නිවැරදි කිරීමේ හැකියාවන්ට අකමැති වුවද, ඔවුන් ලැජ්ජා සහගත වැරදි සහ නුසුදුසු ස්වරයෙන් ආරක්ෂා වීමද අගය කරති.
4. වස්තුව හඳුනාගැනීම
දත්ත එක්රැස් කිරීමේ සහ අර්ථකථනය කිරීමේ තාක්ෂණය කලක සිට පැවතුනද, පරිගණක පද්ධතිවලට ඔවුන් බලන දේ තේරුම් ගැනීමට ඉගැන්වීම රැවටිලිකාර දුෂ්කර කාර්යයක් බව ඔප්පු වී ඇත.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ යෙදුම් නිසා වැඩි වන උපාංග සංඛ්යාවට වස්තු හඳුනාගැනීමේ හැකියාවන් එක් වෙමින් පවතී.
උදාහරණයක් ලෙස, ස්වයංක්රීයව ධාවනය වන මෝටර් රථයක්, වෙනත් මෝටර් රථයක් දුටු විට එය හඳුනා ගනී, ක්රමලේඛකයින් එම මෝටර් රථයට යොමුවක් ලෙස භාවිතා කිරීමට නිශ්චිත උදාහරණයක් ලබා නොදුන්නද.
පිටවීමේ ක්රියාවලිය වේගවත් කිරීම සඳහා මෙම තාක්ෂණය දැන් සිල්ලර ව්යාපාරවල භාවිතා වේ. කැමරා මගින් පාරිභෝගිකයින්ගේ කරත්තවල නිෂ්පාදන හඳුනා ගන්නා අතර ඔවුන් ගබඩාවෙන් පිටවන විට ස්වයංක්රීයව ඔවුන්ගේ ගිණුම්වලට බිල්පත් කළ හැක.
5. ඩිජිටල් අලෙවිකරණය
අද දින අලෙවිකරණයේ බොහෝමයක් ඩිජිටල් වේදිකා සහ මෘදුකාංග වැඩසටහන් භාවිතා කරමින් අන්තර්ජාලය හරහා සිදු කෙරේ.
ව්යාපාර ඔවුන්ගේ පාරිභෝගිකයින් සහ ඔවුන්ගේ මිලදී ගැනීමේ හැසිරීම් පිළිබඳ තොරතුරු රැස් කරන විට, අලෙවිකරණ කණ්ඩායම්වලට ඔවුන්ගේ ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින් පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක චිත්රයක් ගොඩනඟා ගැනීමට සහ ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන සහ සේවාවන් සෙවීමට වැඩි නැඹුරුවක් දක්වන පුද්ගලයින් සොයා ගැනීමට එම තොරතුරු භාවිතා කළ හැකිය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම අලෙවිකරුවන්ට එම සියලු දත්ත අවබෝධ කර ගැනීමටත්, ශක්යතා දැඩි ලෙස වර්ගීකරණය කිරීමට ඉඩ සලසන සැලකිය යුතු රටා සහ ගුණාංග සොයා ගැනීමටත් සහාය වේ.
එකම තාක්ෂණය විශාල ඩිජිටල් අලෙවිකරණ ස්වයංක්රීයකරණයට ඉඩ සලසයි. නව අනාගත පාරිභෝගිකයින් ගතිකව සොයා ගැනීමට සහ ඔවුන්ට නියමිත වේලාවට සහ ස්ථානයට අදාළ අලෙවිකරණ අන්තර්ගතයන් සැපයීමට දැන්වීම් පද්ධති සැකසිය හැක.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ අනාගතය
වැඩි ව්යාපාර සහ දැවැන්ත ආයතන නිශ්චිත අභියෝගවලට මුහුණ දීමට හෝ ඉන්ධන නවෝත්පාදනයන් සඳහා තාක්ෂණය භාවිතා කරන බැවින් යන්ත්ර ඉගෙනීම නිසැකවම ජනප්රිය වෙමින් පවතී.
මෙම අඛණ්ඩ ආයෝජනය මඟින් යන්ත්ර ඉගෙනීම ROI නිෂ්පාදනය කරන බවට අවබෝධයක් පෙන්නුම් කරයි, විශේෂයෙන් ඉහත සඳහන් කළ ස්ථාපිත සහ ප්රතිනිෂ්පාදනය කළ හැකි භාවිත අවස්ථා කිහිපයක් හරහා.
සියල්ලට පසු, තාක්ෂණය Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps සහ යනාදිය සඳහා ප්රමාණවත් නම්, එය ඔබේ සමාගමට එහි දත්තවලින් උපරිම ප්රයෝජන ගැනීමට උපකාර කළ හැකි අවස්ථා තිබේ.
අලුත් විදියට යන්ත්ර ඉගෙනීම ආකෘති සංවර්ධනය කර දියත් කර ඇත, කර්මාන්ත හරහා භාවිතා කරන යෙදුම් සංඛ්යාවේ වැඩි වීමක් අපි දකිනු ඇත.
මෙය දැනටමත් සිදුවෙමින් පවතී මුහුණ හඳුනා ගැනීම, එය වරක් ඔබගේ iPhone හි නව කාර්යයක් වූ නමුත් දැන් පුළුල් පරාසයක වැඩසටහන් සහ යෙදුම්, විශේෂයෙන් මහජන ආරක්ෂාවට අදාළ ඒවා වෙත ක්රියාත්මක වේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීම සමඟ ආරම්භ කිරීමට උත්සාහ කරන බොහෝ ආයතන සඳහා යතුර වන්නේ දීප්තිමත් අනාගත දර්ශන පසුකර බැලීම සහ තාක්ෂණය ඔබට උපකාර කළ හැකි සැබෑ ව්යාපාරික අභියෝග සොයා ගැනීමයි.
නිගමනය
පශ්චාත් කාර්මික යුගයේ, විද්යාඥයින් සහ වෘත්තිකයන් මිනිසුන් මෙන් හැසිරෙන පරිගණකයක් නිර්මාණය කිරීමට උත්සාහ කර ඇත.
චින්තන යන්ත්රය මානව වර්ගයාට AI හි වඩාත්ම වැදගත් දායකත්වයයි; මෙම ස්වයංක්රීය යන්ත්රයේ අතිවිශිෂ්ට පැමිණීම ආයතනික මෙහෙයුම් රෙගුලාසි වේගයෙන් පරිවර්තනය කර ඇත.
ස්වයංක්රීය රියදුරු වාහන, ස්වයංක්රීය සහායකයින්, ස්වයංක්රීය නිෂ්පාදන සේවකයින් සහ ස්මාර්ට් නගර මෑතකදී ස්මාර්ට් යන්ත්රවල ශක්යතාව පෙන්නුම් කර ඇත. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ විප්ලවය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ අනාගතය දිගු කාලයක් අප සමඟ පවතිනු ඇත.
ඔබමයි