பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
கணினிகள் மூலம் நாம் இப்போது விண்வெளியின் விரிவாக்கத்தையும் துணை அணுத் துகள்களின் நுணுக்கங்களையும் கணக்கிடலாம்.
கணக்கிடுதல் மற்றும் கணக்கிடுதல், அதே போல் தர்க்கரீதியான ஆம்/இல்லை செயல்முறைகளைப் பின்பற்றுவது போன்றவற்றில் கணினிகள் மனிதர்களை வெல்லும், அதன் சுற்று வழியாக ஒளியின் வேகத்தில் பயணிக்கும் எலக்ட்ரான்களுக்கு நன்றி.
எவ்வாறாயினும், கடந்த காலங்களில், மனிதர்களால் கற்பிக்கப்படாமல் (திட்டமிடப்படாமல்) கணினிகளால் எதையும் செய்ய முடியாது என்பதால், நாம் அவர்களை "புத்திசாலித்தனமாக" அடிக்கடி பார்ப்பதில்லை.
இயந்திர கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு, அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்ப தலைப்புச் செய்திகளில் ஒரு முக்கிய வார்த்தையாக மாறியுள்ளது.
இயந்திர கற்றல் எங்கும் நிறைந்ததாகத் தோன்றுகிறது, ஆனால் இந்த வார்த்தையைப் பயன்படுத்தும் பலர் அது என்ன, அது என்ன செய்கிறது மற்றும் எதற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை போதுமான அளவில் வரையறுக்க போராடுவார்கள்.
இந்த கட்டுரை இயந்திர கற்றலை தெளிவுபடுத்த முயல்கிறது, அதே நேரத்தில் தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதற்கான உறுதியான, நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குகிறது, அது ஏன் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது என்பதை விளக்குகிறது.
பின்னர், பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் முறைகளைப் பார்த்து, வணிகச் சவால்களை எதிர்கொள்ள அவை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைப் பார்ப்போம்.
இறுதியாக, இயந்திரக் கற்றலின் எதிர்காலத்தைப் பற்றிய சில விரைவான கணிப்புகளுக்கு எங்கள் படிகப் பந்தைக் கலந்தாலோசிப்போம்.
இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் என்பது கணினி அறிவியலின் ஒரு துறையாகும், இது அந்த வடிவங்கள் என்ன என்பதை வெளிப்படையாகக் கற்பிக்காமல் தரவுகளிலிருந்து வடிவங்களை ஊகிக்க கணினிகளுக்கு உதவுகிறது.
தரவுகளின் புள்ளியியல் அம்சங்களை தானாகவே மதிப்பிடுவதற்கு அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துவதையும், பல்வேறு மதிப்புகளுக்கு இடையேயான உறவை சித்தரிக்க கணித மாதிரிகளை உருவாக்குவதையும் இந்த முடிவுகள் அடிக்கடி அடிப்படையாகக் கொண்டவை.
கிளாசிக்கல் கம்ப்யூட்டிங்குடன் இதை வேறுபடுத்துங்கள், இது உறுதியான அமைப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இதில் ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்வதற்கு கணினி பின்பற்ற வேண்டிய விதிகளின் தொகுப்பை வெளிப்படையாக வழங்குகிறோம்.
நிரலாக்க கணினிகளின் இந்த முறை விதி அடிப்படையிலான நிரலாக்கம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. இயந்திரக் கற்றல் விதிகள் அடிப்படையிலான நிரலாக்கத்திலிருந்து வேறுபடுகிறது மற்றும் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது.
நீங்கள் ஒரு வங்கி மேலாளர் என்று வைத்துக்கொள்வோம், அவர் கடன் விண்ணப்பம் அவர்களின் கடனில் தோல்வியடைகிறதா என்பதை தீர்மானிக்க வேண்டும்.
விதிகள் அடிப்படையிலான முறையில், விண்ணப்பதாரரின் கிரெடிட் ஸ்கோர் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிற்குக் குறைவாக இருந்தால், விண்ணப்பம் நிராகரிக்கப்பட வேண்டும் என்று வங்கி மேலாளர் (அல்லது பிற நிபுணர்கள்) கணினிக்கு வெளிப்படையாகத் தெரிவிப்பார்.
எவ்வாறாயினும், ஒரு இயந்திர கற்றல் திட்டம் வாடிக்கையாளர் கடன் மதிப்பீடுகள் மற்றும் கடன் முடிவுகள் பற்றிய முந்தைய தரவை வெறுமனே பகுப்பாய்வு செய்து, இந்த வரம்பு என்னவாக இருக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கும்.
இயந்திரம் முந்தைய தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு அதன் சொந்த விதிகளை இந்த வழியில் உருவாக்குகிறது. நிச்சயமாக, இது இயந்திர கற்றலில் ஒரு ப்ரைமர் மட்டுமே; நிஜ உலக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் ஒரு அடிப்படை வரம்பைக் காட்டிலும் மிகவும் சிக்கலானவை.
ஆயினும்கூட, இது இயந்திர கற்றலின் திறனைப் பற்றிய ஒரு சிறந்த நிரூபணமாகும்.
எப்படி ஒரு இயந்திரம் அறிய?
விஷயங்களை எளிமையாக வைத்திருக்க, ஒப்பிடக்கூடிய தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைக் கண்டறிவதன் மூலம் இயந்திரங்கள் "கற்றுக்கொள்கின்றன". நீங்கள் வெளி உலகத்திலிருந்து சேகரிக்கும் தகவலாக தரவுகளை கருதுங்கள். ஒரு இயந்திரம் எவ்வளவு தரவு வழங்கப்படுகிறதோ, அது "புத்திசாலித்தனமாக" மாறும்.
இருப்பினும், எல்லா தரவுகளும் ஒரே மாதிரியானவை அல்ல. தீவில் புதைந்துள்ள செல்வங்களை வெளிக்கொணரும் வாழ்க்கை நோக்கத்துடன் நீங்கள் ஒரு கடற்கொள்ளையர் என்று வைத்துக்கொள்வோம். பரிசைக் கண்டறிய கணிசமான அளவு அறிவை நீங்கள் விரும்புவீர்கள்.
இந்த அறிவு, தரவு போன்றது, உங்களை சரியான அல்லது தவறான வழியில் அழைத்துச் செல்லும்.
பெறப்பட்ட தகவல்/தரவு அதிகமானால், தெளிவின்மை குறைவாக இருக்கும், மற்றும் நேர்மாறாகவும். இதன் விளைவாக, உங்கள் கணினியில் எந்த வகையான தரவை நீங்கள் கற்றுக்கொள்கிறீர்கள் என்பதைக் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.
இருப்பினும், கணிசமான அளவு தரவு வழங்கப்பட்டவுடன், கணினி கணிப்புகளைச் செய்ய முடியும். இயந்திரங்கள் கடந்த காலத்திலிருந்து அதிகம் விலகிச் செல்லாதவரை எதிர்காலத்தை எதிர்பார்க்க முடியும்.
என்ன நடக்கக்கூடும் என்பதைத் தீர்மானிக்க வரலாற்றுத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் இயந்திரங்கள் "கற்றுக்கொள்கின்றன".
பழைய தரவு புதிய தரவை ஒத்திருந்தால், முந்தைய தரவு பற்றி நீங்கள் கூறக்கூடிய விஷயங்கள் புதிய தரவுகளுக்கு பொருந்தும். முன்னோக்கிப் பார்க்க நீங்கள் திரும்பிப் பார்ப்பது போல் இருக்கிறது.
இயந்திர கற்றலின் வகைகள் என்ன?
இயந்திர கற்றலுக்கான வழிமுறைகள் அடிக்கடி மூன்று பரந்த வகைகளாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன (இருப்பினும் மற்ற வகைப்பாடு திட்டங்களும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன):
- மேற்பார்வை கற்றல்
- மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்
- வலுவூட்டல் கற்றல்
மேற்பார்வை கற்றல்
மேற்பார்வையிடப்பட்ட இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களைக் குறிக்கிறது, இதில் இயந்திர கற்றல் மாதிரியானது ஆர்வத்தின் அளவுக்கான வெளிப்படையான லேபிள்களுடன் தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது (இந்த அளவு பெரும்பாலும் பதில் அல்லது இலக்கு என குறிப்பிடப்படுகிறது).
AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க, லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் கலவையை அரை-கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றல் பயன்படுத்துகிறது.
லேபிளிடப்படாத தரவுகளுடன் நீங்கள் பணிபுரிந்தால், நீங்கள் சில தரவு லேபிளிங்கை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
லேபிளிங் என்பது உதவுவதற்காக மாதிரிகளை லேபிளிங் செய்யும் செயல்முறையாகும் இயந்திர கற்றல் பயிற்சி மாதிரி. லேபிளிங் முதன்மையாக மக்களால் செய்யப்படுகிறது, இது விலையுயர்ந்த மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும். இருப்பினும், லேபிளிங் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவதற்கான நுட்பங்கள் உள்ளன.
நாங்கள் முன்பு விவாதித்த கடன் விண்ணப்ப நிலைமை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலின் சிறந்த எடுத்துக்காட்டு. முன்னாள் கடன் விண்ணப்பதாரர்களின் கிரெடிட் ரேட்டிங் (மற்றும் ஒருவேளை வருமான அளவுகள், வயது மற்றும் பல) பற்றிய வரலாற்றுத் தரவுகளும், கேள்விக்குரிய நபர் தங்கள் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தவில்லையா என்பதை எங்களுக்குத் தெரிவிக்கும் குறிப்பிட்ட லேபிள்களும் எங்களிடம் உள்ளன.
பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாடு ஆகியவை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நுட்பங்களின் இரண்டு துணைக்குழுக்கள் ஆகும்.
- வகைப்பாடு - இது தரவைச் சரியாக வகைப்படுத்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. ஸ்பேம் வடிப்பான்கள் ஒரு உதாரணம். "ஸ்பேம்" என்பது ஒரு அகநிலை வகையாக இருக்கலாம் - ஸ்பேம் மற்றும் ஸ்பேம் அல்லாத தகவல்தொடர்புகளுக்கு இடையே உள்ள கோடு மங்கலாக உள்ளது - மேலும் ஸ்பேம் வடிகட்டி அல்காரிதம் உங்கள் கருத்தைப் பொறுத்து தொடர்ந்து தன்னைச் செம்மைப்படுத்திக் கொள்கிறது (அதாவது மனிதர்கள் ஸ்பேம் எனக் குறிக்கும் மின்னஞ்சல்).
- பின்னடைவு - சார்பு மற்றும் சார்பற்ற மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்பைப் புரிந்துகொள்ள இது உதவியாக இருக்கும். பின்னடைவு மாதிரிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட நிறுவனத்திற்கான விற்பனை வருவாய் மதிப்பீடுகள் போன்ற பல தரவு மூலங்களின் அடிப்படையில் எண் மதிப்புகளை கணிக்க முடியும். நேரியல் பின்னடைவு, லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மற்றும் பல்லுறுப்புக்கோவை பின்னடைவு ஆகியவை சில முக்கிய பின்னடைவு நுட்பங்கள்.
மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்
மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலில், எங்களுக்கு லேபிளிடப்படாத தரவு வழங்கப்படுகிறது மற்றும் வடிவங்களைத் தேடுகிறோம். நீங்கள் அமேசான் என்று பாசாங்கு செய்யலாம். வாடிக்கையாளர் வாங்குதல் வரலாற்றின் அடிப்படையில் ஏதேனும் கிளஸ்டர்களை (ஒத்த நுகர்வோரின் குழுக்கள்) கண்டுபிடிக்க முடியுமா?
ஒரு நபரின் விருப்பங்களைப் பற்றிய தெளிவான, உறுதியான தரவு எங்களிடம் இல்லாவிட்டாலும், இந்த நிகழ்வில், ஒரு குறிப்பிட்ட நுகர்வோர் ஒப்பிடக்கூடிய பொருட்களை வாங்குகிறார்கள் என்பதை அறிந்துகொள்வது, கிளஸ்டரில் உள்ள பிற நபர்களும் வாங்கியவற்றின் அடிப்படையில் வாங்க பரிந்துரைகளை வழங்க அனுமதிக்கிறது.
அமேசானின் "நீங்கள் ஆர்வமாக இருக்கலாம்" கொணர்வி இதே போன்ற தொழில்நுட்பங்களால் இயக்கப்படுகிறது.
மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல், நீங்கள் ஒன்றாகக் குழுவாக்க விரும்புவதைப் பொறுத்து, கிளஸ்டரிங் அல்லது சங்கம் மூலம் தரவைக் குழுவாக்கலாம்.
- கிளஸ்டரிங் - தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைத் தேடுவதன் மூலம் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் இந்த சவாலை சமாளிக்க முயற்சிக்கிறது. ஒரே மாதிரியான கிளஸ்டர் அல்லது குழு இருந்தால், அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட முறையில் அவற்றை வகைப்படுத்தும். முந்தைய கொள்முதல் வரலாற்றின் அடிப்படையில் வாடிக்கையாளர்களை வகைப்படுத்த முயற்சிப்பது இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு.
- சங்கம் - மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் பல்வேறு குழுக்களின் அடிப்படையிலான விதிகள் மற்றும் அர்த்தங்களை புரிந்து கொள்ள முயற்சிப்பதன் மூலம் இந்த சவாலை சமாளிக்க முயற்சிக்கிறது. வாடிக்கையாளர் வாங்குதல்களுக்கு இடையேயான இணைப்பைத் தீர்மானிப்பது சங்கச் சிக்கலுக்கு அடிக்கடி உதாரணம். எந்தெந்த பொருட்கள் ஒன்றாக வாங்கப்பட்டன என்பதை அறிந்து கொள்வதில் கடைகள் ஆர்வமாக இருக்கலாம், மேலும் இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தி எளிதாக அணுகுவதற்கு இந்தத் தயாரிப்புகளின் நிலைப்பாட்டை ஏற்பாடு செய்யலாம்.
வலுவூட்டல் கற்றல்
வலுவூட்டல் கற்றல் என்பது ஒரு ஊடாடும் அமைப்பில் தொடர்ச்சியான இலக்கு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்க இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை கற்பிப்பதற்கான ஒரு நுட்பமாகும். மேலே குறிப்பிட்டுள்ள கேமிங் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் இதற்கு சிறந்த எடுத்துக்காட்டுகள்.
நீங்கள் AlphaZero ஆயிரக்கணக்கான முந்தைய செஸ் கேம்களை உள்ளீடு செய்ய வேண்டியதில்லை, ஒவ்வொன்றும் "நல்ல" அல்லது "மோசமான" நகர்வு என்று பெயரிடப்பட்டிருக்கும். விளையாட்டின் விதிகள் மற்றும் இலக்கை வெறுமனே கற்பிக்கவும், பின்னர் சீரற்ற செயல்களை முயற்சிக்கவும்.
நிரலை இலக்குக்கு நெருக்கமாக கொண்டு செல்லும் செயல்களுக்கு நேர்மறை வலுவூட்டல் வழங்கப்படுகிறது (ஒரு திடமான சிப்பாய் நிலையை உருவாக்குவது போன்றவை). செயல்கள் எதிர் விளைவைக் கொண்டிருக்கும் போது (முன்கூட்டியே ராஜாவை மாற்றுவது போன்றவை), அவை எதிர்மறையான வலுவூட்டலைப் பெறுகின்றன.
மென்பொருள் இந்த முறையைப் பயன்படுத்தி இறுதியில் விளையாட்டில் தேர்ச்சி பெற முடியும்.
வலுவூட்டல் கற்றல் சிக்கலான மற்றும் கடினமான-பொறியாளர் செயல்களுக்கு ரோபோக்களுக்கு கற்பிக்க ரோபாட்டிக்ஸில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது சில நேரங்களில் போக்குவரத்து சிக்னல்கள் போன்ற சாலைவழி உள்கட்டமைப்புடன் இணைந்து போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மேம்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது.
இயந்திர கற்றல் மூலம் என்ன செய்ய முடியும்?
சமூகம் மற்றும் தொழில்துறையில் இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடு பரந்த அளவிலான மனித முயற்சிகளில் முன்னேற்றங்களை ஏற்படுத்துகிறது.
நமது அன்றாட வாழ்வில், இயந்திரக் கற்றல் இப்போது கூகுளின் தேடல் மற்றும் பட அல்காரிதம்களைக் கட்டுப்படுத்துகிறது, நமக்குத் தேவைப்படும் போது நமக்குத் தேவையான தகவல்களுடன் மிகவும் துல்லியமாகப் பொருத்த அனுமதிக்கிறது.
மருத்துவத்தில், எடுத்துக்காட்டாக, புற்றுநோய் எவ்வாறு பரவுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் கணிக்கவும் மருத்துவர்களுக்கு உதவ மரபணு தரவுகளுக்கு இயந்திரக் கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது மிகவும் பயனுள்ள சிகிச்சைகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
ஆழமான விண்வெளியில் இருந்து தரவு இங்கு பாரிய ரேடியோ தொலைநோக்கிகள் மூலம் சேகரிக்கப்படுகிறது - மற்றும் இயந்திர கற்றல் மூலம் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்ட பிறகு, கருந்துளைகளின் மர்மங்களை அவிழ்க்க உதவுகிறது.
சில்லறை விற்பனையில் இயந்திரக் கற்றல் வாங்குபவர்களை அவர்கள் ஆன்லைனில் வாங்க விரும்பும் பொருட்களுடன் இணைக்கிறது, மேலும் ஷாப்பிங் ஊழியர்களுக்கு செங்கல் மற்றும் மோட்டார் உலகில் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவர்கள் வழங்கும் சேவையை வடிவமைக்க உதவுகிறது.
பயங்கரவாதம் மற்றும் தீவிரவாதத்திற்கு எதிரான போரில் அப்பாவிகளை காயப்படுத்த விரும்புபவர்களின் நடத்தையை எதிர்பார்க்க இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) என்பது இயந்திர கற்றல் மூலம் கணினிகளை மனித மொழியில் புரிந்துகொள்வதற்கும் தொடர்புகொள்வதற்கும் அனுமதிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது, மேலும் இது மொழிபெயர்ப்பு தொழில்நுட்பம் மற்றும் குரல்-கட்டுப்பாட்டு சாதனங்களில் முன்னேற்றங்களை ஏற்படுத்துகிறது. அலெக்சா, கூகுள் டாட், சிரி மற்றும் கூகுள் அசிஸ்டண்ட்.
எந்த கேள்வியும் இல்லாமல், இயந்திர கற்றல் இது ஒரு மாற்றும் தொழில்நுட்பம் என்பதை நிரூபிக்கிறது.
நம்முடன் இணைந்து செயல்படும் திறன் கொண்ட ரோபோக்கள், அவற்றின் பிழையற்ற தர்க்கம் மற்றும் மனிதாபிமானமற்ற வேகம் ஆகியவற்றால் நமது சொந்தத் தன்மையையும் கற்பனைத் திறனையும் உயர்த்துவது இனி அறிவியல் கற்பனைக் கற்பனை அல்ல - அவை பல துறைகளில் நிஜமாகி வருகின்றன.
இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு வழக்குகள்
1. சைபர் பாதுகாப்பு
நெட்வொர்க்குகள் மிகவும் சிக்கலானதாகிவிட்டதால், இணைய பாதுகாப்பு வல்லுநர்கள் தொடர்ந்து விரிவடைந்து வரும் பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களுக்கு ஏற்ப அயராது உழைத்துள்ளனர்.
வேகமாக வளர்ந்து வரும் தீம்பொருள் மற்றும் ஹேக்கிங் தந்திரங்களை எதிர்கொள்வது போதுமான சவாலானது, ஆனால் இன்டர்நெட் ஆஃப் திங்ஸ் (IoT) சாதனங்களின் பெருக்கம் சைபர் பாதுகாப்பு சூழலை அடிப்படையாக மாற்றியுள்ளது.
தாக்குதல்கள் எந்த நேரத்திலும் எந்த இடத்திலும் நிகழலாம்.
அதிர்ஷ்டவசமாக, இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் இந்த வேகமான முன்னேற்றங்களைத் தொடர இணைய பாதுகாப்பு செயல்பாடுகளை செயல்படுத்தியுள்ளன.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு விரைவாகக் கண்டறிதல் மற்றும் தாக்குதல்களைத் தணித்தல் ஆகியவற்றைச் செயல்படுத்துகிறது, அதே சமயம் இயந்திரக் கற்றல் நெட்வொர்க்கிற்குள் உங்கள் செயல்பாட்டை பகுப்பாய்வு செய்து, இருக்கும் பாதுகாப்பு வழிமுறைகளில் உள்ள அசாதாரணங்கள் மற்றும் பலவீனங்களைக் கண்டறிய முடியும்.
2. வாடிக்கையாளர் சேவையின் ஆட்டோமேஷன்
அதிக எண்ணிக்கையிலான ஆன்லைன் கிளையன்ட் தொடர்புகளை நிர்வகிப்பது அதிக நிறுவனத்தை கஷ்டப்படுத்தியுள்ளது.
அவர்கள் பெறும் விசாரணைகளின் அளவைக் கையாள போதுமான வாடிக்கையாளர் சேவை பணியாளர்கள் இல்லை, மேலும் அவுட்சோர்சிங் சிக்கல்களின் பாரம்பரிய அணுகுமுறை தொடர்பு மையம் இன்றைய வாடிக்கையாளர்களில் பலரால் ஏற்றுக்கொள்ள முடியாதது.
மெஷின் லேர்னிங் நுட்பங்களில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்களுக்கு நன்றி, Chatbots மற்றும் பிற தானியங்கு அமைப்புகள் இப்போது இந்தக் கோரிக்கைகளை நிவர்த்தி செய்ய முடியும். இவ்வுலக மற்றும் குறைந்த முன்னுரிமை செயல்பாடுகளை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம், அதிக அளவிலான வாடிக்கையாளர் ஆதரவை மேற்கொள்ள, நிறுவனங்கள் பணியாளர்களை விடுவிக்க முடியும்.
சரியாகப் பயன்படுத்தினால், வணிகத்தில் இயந்திரக் கற்றல் சிக்கலைத் தீர்க்க உதவுவதோடு, வாடிக்கையாளர்களை உறுதியான பிராண்ட் சாம்பியன்களாக மாற்றும் வகையிலான உதவிகரமான ஆதரவை வழங்குகிறது.
3. தொடர்பாடல்
எந்தவொரு தகவல்தொடர்பிலும் பிழைகள் மற்றும் தவறான எண்ணங்களைத் தவிர்ப்பது மிகவும் முக்கியமானது, ஆனால் இன்றைய வணிகத் தகவல்தொடர்புகளில் அதிகம்.
எளிய இலக்கணப் பிழைகள், தவறான தொனி அல்லது பிழையான மொழிபெயர்ப்புகள் மின்னஞ்சல் தொடர்பு, வாடிக்கையாளர் மதிப்பீடுகள், ஆகியவற்றில் பல்வேறு சிரமங்களை ஏற்படுத்தலாம். வீடியோ கான்பரன்சிங், அல்லது பல வடிவங்களில் உரை அடிப்படையிலான ஆவணங்கள்.
இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள் மைக்ரோசாப்டின் கிளிப்பியின் தலைசிறந்த நாட்களைத் தாண்டி மேம்பட்ட தகவல்தொடர்புகளைக் கொண்டுள்ளன.
இந்த இயந்திர கற்றல் எடுத்துக்காட்டுகள், இயற்கையான மொழி செயலாக்கம், நிகழ்நேர மொழி மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி தனிநபர்கள் எளிமையாகவும் துல்லியமாகவும் தொடர்பு கொள்ள உதவுகின்றன.
பல தனிநபர்கள் தானாகத் திருத்தும் திறன்களை விரும்பவில்லை என்றாலும், சங்கடமான தவறுகள் மற்றும் முறையற்ற தொனியில் இருந்து பாதுகாக்கப்படுவதையும் அவர்கள் மதிக்கிறார்கள்.
4. பொருள் அங்கீகாரம்
தரவைச் சேகரித்து விளக்குவதற்கான தொழில்நுட்பம் சிறிது காலமாக இருந்தபோதிலும், கணினி அமைப்புகளுக்கு அவர்கள் என்ன பார்க்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள கற்பிப்பது ஒரு ஏமாற்றும் கடினமான பணியாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது.
மெஷின் லேர்னிங் அப்ளிகேஷன்களின் காரணமாக அதிக எண்ணிக்கையிலான சாதனங்களில் பொருள் அறிதல் திறன்கள் சேர்க்கப்படுகின்றன.
எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சுய-ஓட்டுநர் ஆட்டோமொபைல், மற்றொரு காரைப் பார்க்கும்போது அதை அடையாளம் கண்டுகொள்கிறது, புரோகிராமர்கள் அந்தக் காரின் சரியான உதாரணத்தை ஒரு குறிப்பாகப் பயன்படுத்தவில்லை என்றாலும்.
செக் அவுட் செயல்முறையை விரைவுபடுத்த இந்த தொழில்நுட்பம் இப்போது சில்லறை வணிகங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கேமராக்கள் நுகர்வோரின் வண்டிகளில் உள்ள தயாரிப்புகளை அடையாளம் கண்டு, அவர்கள் கடையை விட்டு வெளியேறும் போது தானாகவே அவர்களின் கணக்குகளுக்கு பில் செய்யலாம்.
5. டிஜிட்டல் சந்தைப்படுத்தல்
இன்றைய சந்தைப்படுத்துதலின் பெரும்பகுதியானது டிஜிட்டல் தளங்கள் மற்றும் மென்பொருள் நிரல்களின் வரம்பைப் பயன்படுத்தி ஆன்லைனில் செய்யப்படுகிறது.
வணிகங்கள் தங்கள் நுகர்வோர் மற்றும் அவர்களின் வாங்கும் நடத்தைகள் பற்றிய தகவல்களைச் சேகரிக்கும் போது, சந்தைப்படுத்தல் குழுக்கள் அந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தி தங்கள் இலக்கு பார்வையாளர்களின் விரிவான படத்தை உருவாக்கி, தங்கள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளைத் தேடுவதற்கு அதிக விருப்பம் உள்ளவர்களைக் கண்டறியலாம்.
மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள், அந்தத் தரவுகள் அனைத்தையும் புரிந்துகொள்வதில் சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கு உதவுகின்றன, குறிப்பிடத்தக்க வடிவங்கள் மற்றும் பண்புக்கூறுகளைக் கண்டறிந்து, அவை சாத்தியக்கூறுகளை இறுக்கமாக வகைப்படுத்த அனுமதிக்கின்றன.
அதே தொழில்நுட்பம் பெரிய டிஜிட்டல் மார்க்கெட்டிங் ஆட்டோமேஷனை அனுமதிக்கிறது. புதிய வருங்கால நுகர்வோரை மாறும் வகையில் கண்டறிந்து, அவர்களுக்கு சரியான நேரத்தில் மற்றும் இடத்தில் பொருத்தமான சந்தைப்படுத்தல் உள்ளடக்கத்தை வழங்க விளம்பர அமைப்புகளை அமைக்கலாம்.
இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம்
குறிப்பிட்ட சவால்களை அல்லது எரிபொருள் கண்டுபிடிப்புகளைச் சமாளிக்க அதிக வணிகங்கள் மற்றும் பெரிய நிறுவனங்கள் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதால் இயந்திர கற்றல் நிச்சயமாக பிரபலமடைந்து வருகிறது.
இந்த தொடர்ச்சியான முதலீடு, இயந்திரக் கற்றல் ROI ஐ உருவாக்குகிறது, குறிப்பாக மேலே குறிப்பிட்ட சில நிறுவப்பட்ட மற்றும் மறுஉருவாக்கம் செய்யக்கூடிய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளின் மூலம் ஒரு புரிதலை நிரூபிக்கிறது.
எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, நெட்ஃபிக்ஸ், ஃபேஸ்புக், அமேசான், கூகுள் மேப்ஸ் மற்றும் பலவற்றிற்குத் தொழில்நுட்பம் போதுமானதாக இருந்தால், அது உங்கள் நிறுவனம் அதன் தரவையும் அதிகமாகப் பயன்படுத்த உதவும்.
புதியது போல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டு தொடங்கப்படுகின்றன, தொழில்கள் முழுவதும் பயன்படுத்தப்படும் பயன்பாடுகளின் எண்ணிக்கை அதிகரிப்பதை நாங்கள் காண்போம்.
இது ஏற்கனவே நடக்கிறது முகத்தை அடையாளம் காணுதல், இது ஒரு காலத்தில் உங்கள் ஐபோனில் ஒரு புதிய செயல்பாடாக இருந்தது ஆனால் இப்போது பரந்த அளவிலான திட்டங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளில் செயல்படுத்தப்படுகிறது, குறிப்பாக பொது பாதுகாப்பு தொடர்பானவை.
மெஷின் லேர்னிங்கைத் தொடங்க முயற்சிக்கும் பெரும்பாலான நிறுவனங்களின் திறவுகோல், பிரகாசமான எதிர்கால தரிசனங்களைக் கடந்தும், தொழில்நுட்பம் உங்களுக்கு உதவக்கூடிய உண்மையான வணிகச் சவால்களைக் கண்டறிவதும் ஆகும்.
தீர்மானம்
தொழில்மயமாக்கலுக்குப் பிந்தைய காலத்தில், விஞ்ஞானிகளும் வல்லுநர்களும் மனிதர்களைப் போலவே செயல்படும் கணினியை உருவாக்க முயற்சிக்கின்றனர்.
சிந்தனை இயந்திரம் மனிதகுலத்திற்கு AI இன் மிக முக்கியமான பங்களிப்பாகும்; இந்த சுய-இயக்க இயந்திரத்தின் அற்புதமான வருகை பெருநிறுவன இயக்க விதிமுறைகளை விரைவாக மாற்றியுள்ளது.
சுய-ஓட்டுநர் வாகனங்கள், தானியங்கி உதவியாளர்கள், தன்னாட்சி உற்பத்தி ஊழியர்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் நகரங்கள் ஆகியவை ஸ்மார்ட் இயந்திரங்களின் நம்பகத்தன்மையை சமீபத்தில் நிரூபித்துள்ளன. இயந்திர கற்றல் புரட்சி, மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம், நீண்ட காலத்திற்கு நம்முடன் இருக்கும்.
ஒரு பதில் விடவும்