విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
కంప్యూటర్ల కారణంగా మనం ఇప్పుడు స్థలం యొక్క విస్తీర్ణం మరియు సబ్టామిక్ కణాల యొక్క సూక్ష్మ చిక్కులను లెక్కించవచ్చు.
లెక్కింపు మరియు గణన విషయానికి వస్తే కంప్యూటర్లు మానవులను ఓడించాయి, అలాగే తార్కిక అవును/కాదు ప్రక్రియలను అనుసరిస్తాయి, దాని సర్క్యూట్రీ ద్వారా కాంతి వేగంతో ప్రయాణించే ఎలక్ట్రాన్లకు ధన్యవాదాలు.
అయినప్పటికీ, మనం తరచుగా వారిని "తెలివి"గా చూడలేము, ఎందుకంటే గతంలో, కంప్యూటర్లు మానవులచే బోధించబడకుండా (ప్రోగ్రామ్ చేయబడినవి) ఏమీ చేయలేవు.
లోతైన అభ్యాసంతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు, వైజ్ఞానిక మరియు సాంకేతికత ముఖ్యాంశాలలో సంచలన పదంగా మారింది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్వత్రా ఉన్నట్లు కనిపిస్తుంది, కానీ ఈ పదాన్ని ఉపయోగించే చాలా మంది వ్యక్తులు అది ఏమిటో, అది ఏమి చేస్తుంది మరియు దేనికి ఉత్తమంగా ఉపయోగించబడుతుందో తగినంతగా నిర్వచించడానికి కష్టపడతారు.
ఈ కథనం మెషీన్ లెర్నింగ్ని స్పష్టం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, అదే సమయంలో సాంకేతికత ఎంత ప్రయోజనకరంగా ఉందో వివరించడానికి సాంకేతికత ఎలా పనిచేస్తుంది అనేదానికి ఖచ్చితమైన, వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలను అందిస్తుంది.
తర్వాత, మేము వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ మెథడాలజీలను పరిశీలిస్తాము మరియు వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి అవి ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయో చూద్దాం.
చివరగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు గురించి కొన్ని శీఘ్ర అంచనాల కోసం మేము మా క్రిస్టల్ బాల్ను సంప్రదిస్తాము.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఒక విభాగం, ఇది ఆ నమూనాలు ఏమిటో స్పష్టంగా బోధించకుండా డేటా నుండి నమూనాలను ఊహించడానికి కంప్యూటర్లను అనుమతిస్తుంది.
డేటా యొక్క గణాంక లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా అంచనా వేయడానికి అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం మరియు వివిధ విలువల మధ్య సంబంధాన్ని వర్ణించడానికి గణిత నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంపై ఈ ముగింపులు తరచుగా ఆధారపడి ఉంటాయి.
క్లాసికల్ కంప్యూటింగ్తో దీనికి విరుద్ధంగా, నిర్ణీత వ్యవస్థలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, దీనిలో మేము కంప్యూటర్కు నిర్దిష్ట పనిని చేయడానికి అనుసరించాల్సిన నియమాల సమితిని స్పష్టంగా అందిస్తాము.
కంప్యూటర్లను ప్రోగ్రామింగ్ చేసే ఈ పద్ధతిని నియమ-ఆధారిత ప్రోగ్రామింగ్ అంటారు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది నియమాల-ఆధారిత ప్రోగ్రామింగ్కు భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు అది ఈ నిబంధనలను దాని స్వంతంగా తీసివేయగలదు.
మీరు తమ రుణంపై రుణం దరఖాస్తు విఫలమవుతుందో లేదో నిర్ణయించాలనుకునే బ్యాంక్ మేనేజర్ అని భావించండి.
నిబంధనల ఆధారిత పద్ధతిలో, దరఖాస్తుదారు క్రెడిట్ స్కోర్ నిర్దిష్ట స్థాయి కంటే తక్కువగా ఉంటే, దరఖాస్తును తిరస్కరించాలని బ్యాంక్ మేనేజర్ (లేదా ఇతర నిపుణులు) స్పష్టంగా కంప్యూటర్కు తెలియజేస్తారు.
అయితే, మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్ క్లయింట్ క్రెడిట్ రేటింగ్లు మరియు లోన్ ఫలితాలపై మునుపటి డేటాను విశ్లేషిస్తుంది మరియు ఈ థ్రెషోల్డ్ దాని స్వంతంగా ఎలా ఉండాలో నిర్ణయిస్తుంది.
యంత్రం మునుపటి డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు ఈ విధంగా దాని స్వంత నియమాలను సృష్టిస్తుంది. వాస్తవానికి, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్పై ఒక ప్రైమర్ మాత్రమే; వాస్తవ-ప్రపంచ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు ప్రాథమిక థ్రెషోల్డ్ కంటే చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి.
అయినప్పటికీ, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క సంభావ్యతకు అద్భుతమైన ప్రదర్శన.
ఎలా చేస్తుంది a యంత్రం నేర్చుకుంటారా?
విషయాలను సరళంగా ఉంచడానికి, పోల్చదగిన డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా యంత్రాలు “నేర్చుకుంటాయి”. మీరు బయటి ప్రపంచం నుండి సేకరించే సమాచారంగా డేటాను పరిగణించండి. యంత్రం ఎంత ఎక్కువ డేటాను అందించినట్లయితే, అది "తెలివైనది" అవుతుంది.
అయితే, అన్ని డేటా ఒకేలా ఉండదు. మీరు ద్వీపంలో పాతిపెట్టిన సంపదను వెలికితీసే జీవిత ఉద్దేశ్యంతో సముద్రపు దొంగ అని అనుకోండి. బహుమతిని గుర్తించడానికి మీకు గణనీయమైన జ్ఞానం కావాలి.
డేటా వంటి ఈ జ్ఞానం మిమ్మల్ని సరైన మార్గంలో లేదా తప్పు మార్గంలో తీసుకెళ్లవచ్చు.
ఎక్కువ సమాచారం/డేటా పొందిన కొద్దీ అస్పష్టత తక్కువగా ఉంటుంది మరియు దీనికి విరుద్ధంగా ఉంటుంది. ఫలితంగా, మీరు మీ మెషీన్ను ఫీడ్ చేస్తున్న డేటా రకాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా కీలకం.
అయినప్పటికీ, గణనీయమైన మొత్తంలో డేటా అందించబడిన తర్వాత, కంప్యూటర్ అంచనాలను చేయగలదు. యంత్రాలు గతం నుండి పెద్దగా వైదొలగనంత కాలం భవిష్యత్తును ఊహించగలవు.
ఏమి జరుగుతుందో తెలుసుకోవడానికి చారిత్రక డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా యంత్రాలు "నేర్చుకుంటాయి".
పాత డేటా కొత్త డేటాను పోలి ఉంటే, మునుపటి డేటా గురించి మీరు చెప్పగలిగే అంశాలు కొత్త డేటాకు వర్తించే అవకాశం ఉంది. మీరు ముందుకు చూడటానికి వెనుకకు చూస్తున్నట్లుగా ఉంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ రకాలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అల్గోరిథంలు తరచుగా మూడు విస్తృత రకాలుగా వర్గీకరించబడతాయి (ఇతర వర్గీకరణ పథకాలు కూడా ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ):
- పర్యవేక్షణ నేర్చుకోవడం
- పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
- ఉపబల అభ్యాసం
పర్యవేక్షణ నేర్చుకోవడం
పర్యవేక్షించబడే మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు ఆసక్తి పరిమాణం కోసం స్పష్టమైన లేబుల్లతో కూడిన డేటా సేకరణను అందించే సాంకేతికతలను సూచిస్తుంది (ఈ పరిమాణాన్ని తరచుగా ప్రతిస్పందన లేదా లక్ష్యంగా సూచిస్తారు).
AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా మిశ్రమాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
మీరు లేబుల్ చేయని డేటాతో పని చేస్తుంటే, మీరు కొంత డేటా లేబులింగ్ని చేపట్టాలి.
లేబులింగ్ అనేది సహాయం కోసం నమూనాలను లేబులింగ్ చేసే ప్రక్రియ యంత్ర అభ్యాసానికి శిక్షణ ఇవ్వడం మోడల్. లేబులింగ్ ప్రాథమికంగా వ్యక్తులచే చేయబడుతుంది, ఇది ఖరీదైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది. అయితే, లేబులింగ్ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి సాంకేతికతలు ఉన్నాయి.
మేము ఇంతకు ముందు చర్చించిన రుణ దరఖాస్తు పరిస్థితి పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసానికి అద్భుతమైన ఉదాహరణ. మాజీ లోన్ దరఖాస్తుదారుల క్రెడిట్ రేటింగ్లు (మరియు బహుశా ఆదాయ స్థాయిలు, వయస్సు మరియు మొదలైనవి) అలాగే సందేహాస్పద వ్యక్తి వారి లోన్ని డిఫాల్ట్ చేశారా లేదా అనే విషయాన్ని మాకు తెలిపే నిర్దిష్ట లేబుల్లకు సంబంధించి మా వద్ద చారిత్రక డేటా ఉంది.
రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ అనేది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పద్ధతుల యొక్క రెండు ఉపసమితులు.
- వర్గీకరణ - ఇది డేటాను సరిగ్గా వర్గీకరించడానికి అల్గారిథమ్ని ఉపయోగిస్తుంది. స్పామ్ ఫిల్టర్లు ఒక ఉదాహరణ. "స్పామ్" అనేది సబ్జెక్టివ్ కేటగిరీ కావచ్చు-స్పామ్ మరియు నాన్-స్పామ్ కమ్యూనికేషన్ల మధ్య లైన్ అస్పష్టంగా ఉంటుంది-మరియు స్పామ్ ఫిల్టర్ అల్గోరిథం మీ ఫీడ్బ్యాక్ (మనుష్యులు స్పామ్గా గుర్తించే ఇమెయిల్ అని అర్థం) ఆధారపడి నిరంతరం మెరుగుపరుస్తుంది.
- తిరోగమన – డిపెండెంట్ మరియు ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్స్ మధ్య కనెక్షన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. రిగ్రెషన్ మోడల్లు నిర్దిష్ట కంపెనీకి సంబంధించిన విక్రయాల రాబడి అంచనాల వంటి అనేక డేటా మూలాధారాల ఆధారంగా సంఖ్యా విలువలను అంచనా వేయగలవు. లీనియర్ రిగ్రెషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మరియు పాలినోమియల్ రిగ్రెషన్ కొన్ని ప్రముఖ రిగ్రెషన్ పద్ధతులు.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో, మాకు లేబుల్ చేయని డేటా అందించబడింది మరియు కేవలం నమూనాల కోసం చూస్తున్నాము. మీరు అమెజాన్ అని నటిద్దాం. క్లయింట్ కొనుగోలు చరిత్ర ఆధారంగా మేము ఏవైనా క్లస్టర్లను (సారూప్య వినియోగదారుల సమూహాలు) కనుగొనగలమా?
మేము ఒక వ్యక్తి యొక్క ప్రాధాన్యతల గురించి స్పష్టమైన, నిశ్చయాత్మకమైన డేటాను కలిగి లేనప్పటికీ, ఈ సందర్భంలో, వినియోగదారుల యొక్క నిర్దిష్ట సెట్ పోల్చదగిన వస్తువులను కొనుగోలు చేస్తుందని తెలుసుకోవడం వలన క్లస్టర్లోని ఇతర వ్యక్తులు కూడా కొనుగోలు చేసిన వాటి ఆధారంగా కొనుగోలు సూచనలు చేయడానికి మమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
Amazon యొక్క “మీరు కూడా ఆసక్తి కలిగి ఉండవచ్చు” రంగులరాట్నం సారూప్య సాంకేతికతలతో ఆధారితమైనది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం క్లస్టరింగ్ లేదా అనుబంధం ద్వారా డేటాను సమూహపరచగలదు, మీరు సమూహం చేయాలనుకుంటున్నదానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- క్లస్టరింగ్ – పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం డేటాలోని నమూనాల కోసం శోధించడం ద్వారా ఈ సవాలును అధిగమించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఒకే విధమైన క్లస్టర్ లేదా సమూహం ఉన్నట్లయితే, అల్గోరిథం వాటిని నిర్దిష్ట పద్ధతిలో వర్గీకరిస్తుంది. మునుపటి కొనుగోలు చరిత్ర ఆధారంగా క్లయింట్లను వర్గీకరించడానికి ప్రయత్నించడం దీనికి ఉదాహరణ.
- అసోసియేషన్ - పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం వివిధ సమూహాలలో ఉన్న నియమాలు మరియు అర్థాలను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించడం ద్వారా ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. కస్టమర్ కొనుగోళ్ల మధ్య లింక్ను నిర్ణయించడం అనేది అసోసియేషన్ సమస్యకు తరచుగా ఉదాహరణ. దుకాణాలు కలిసి ఏ వస్తువులు కొనుగోలు చేశారో తెలుసుకోవడంలో ఆసక్తిని కలిగి ఉంటాయి మరియు సులభంగా యాక్సెస్ కోసం ఈ ఉత్పత్తుల స్థానాలను ఏర్పాటు చేయడానికి ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
ఉపబల అభ్యాసం
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది ఇంటరాక్టివ్ సెట్టింగ్లో గోల్-ఓరియెంటెడ్ నిర్ణయాల శ్రేణిని చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను బోధించడానికి ఒక సాంకేతికత. పైన పేర్కొన్న గేమింగ్ వినియోగ సందర్భాలు దీనికి అద్భుతమైన దృష్టాంతాలు.
మీరు ఆల్ఫాజీరో వేలాది మునుపటి చెస్ గేమ్లను ఇన్పుట్ చేయనవసరం లేదు, ప్రతి ఒక్కటి "మంచి" లేదా "పేలవమైన" ఎత్తుగడ లేబుల్తో ఉంటాయి. దానికి ఆట నియమాలు మరియు లక్ష్యాన్ని నేర్పండి, ఆపై యాదృచ్ఛిక చర్యలను ప్రయత్నించనివ్వండి.
ప్రోగ్రామ్ను లక్ష్యానికి చేరువ చేసే కార్యకలాపాలకు సానుకూల ఉపబలం ఇవ్వబడుతుంది (ఘనమైన పాన్ స్థానాన్ని అభివృద్ధి చేయడం వంటివి). చర్యలు వ్యతిరేక ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్నప్పుడు (రాజును అకాలంగా మార్చడం వంటివి), అవి ప్రతికూల బలాన్ని పొందుతాయి.
సాఫ్ట్వేర్ చివరికి ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించి గేమ్లో నైపుణ్యం సాధించగలదు.
ఉపబల అభ్యాసం సంక్లిష్టమైన మరియు ఇంజినీర్కు కష్టతరమైన చర్యల కోసం రోబోట్లకు బోధించడానికి రోబోటిక్స్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది కొన్నిసార్లు ట్రాఫిక్ ప్రవాహాన్ని మెరుగుపరచడానికి ట్రాఫిక్ సిగ్నల్స్ వంటి రహదారి అవస్థాపనతో కలిపి ఉపయోగించబడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్తో ఏమి చేయవచ్చు?
సమాజం మరియు పరిశ్రమలో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపయోగం మానవ ప్రయత్నాల యొక్క విస్తృత శ్రేణిలో పురోగతికి దారి తీస్తుంది.
మన దైనందిన జీవితంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇప్పుడు Google శోధన మరియు ఇమేజ్ అల్గారిథమ్లను నియంత్రిస్తుంది, ఇది మనకు అవసరమైనప్పుడు అవసరమైన సమాచారంతో మరింత ఖచ్చితంగా సరిపోలడానికి అనుమతిస్తుంది.
వైద్యశాస్త్రంలో, ఉదాహరణకు, క్యాన్సర్ ఎలా వ్యాపిస్తుందో వైద్యులు అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అంచనా వేయడంలో సహాయపడటానికి, మరింత ప్రభావవంతమైన చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతించడానికి జన్యుపరమైన డేటాకు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్తించబడుతుంది.
భారీ రేడియో టెలిస్కోప్ల ద్వారా భూమిపై లోతైన అంతరిక్షం నుండి డేటా సేకరించబడుతోంది - మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్తో విశ్లేషించబడిన తర్వాత, ఇది కాల రంధ్రాల రహస్యాలను విప్పడంలో మాకు సహాయపడుతుంది.
రిటైల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ కొనుగోలుదారులు ఆన్లైన్లో కొనుగోలు చేయాలనుకునే వస్తువులతో లింక్ చేస్తుంది మరియు ఇటుక మరియు మోర్టార్ ప్రపంచంలో తమ క్లయింట్లకు వారు అందించే సేవను అనుకూలంగా మార్చుకోవడానికి షాపింగ్ ఉద్యోగులకు కూడా సహాయపడుతుంది.
అమాయకులను బాధపెట్టాలనుకునే వారి ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి టెర్రర్ మరియు తీవ్రవాదానికి వ్యతిరేకంగా జరిగే యుద్ధంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది.
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా కంప్యూటర్లు మనతో మానవ భాషలో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది మరియు ఇది అనువాద సాంకేతికతలో పురోగతులు మరియు మేము ప్రతిరోజూ ఎక్కువగా ఉపయోగించే వాయిస్-నియంత్రిత పరికరాలకు దారితీసింది. అలెక్సా, గూగుల్ డాట్, సిరి మరియు గూగుల్ అసిస్టెంట్.
ప్రశ్న లేకుండా, మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక పరివర్తన సాంకేతికత అని నిరూపిస్తోంది.
మనతో కలిసి పనిచేయగల సామర్థ్యం ఉన్న రోబోట్లు మరియు వాటి తప్పులేని తర్కం మరియు మానవాతీత వేగంతో మన స్వంత వాస్తవికతను మరియు ఊహను పెంచుకోవడం ఇప్పుడు సైన్స్ ఫిక్షన్ ఫాంటసీ కాదు - అవి అనేక రంగాలలో వాస్తవికతగా మారుతున్నాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ వినియోగ సందర్భాలు
1. సైబర్ సెక్యూరిటీ
నెట్వర్క్లు మరింత క్లిష్టంగా మారినందున, సైబర్ సెక్యూరిటీ నిపుణులు ఎప్పటికప్పుడు విస్తరిస్తున్న భద్రతా బెదిరింపుల పరిధికి అనుగుణంగా అవిశ్రాంతంగా పనిచేశారు.
వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న మాల్వేర్ మరియు హ్యాకింగ్ వ్యూహాలను ఎదుర్కోవడం చాలా సవాలుగా ఉంది, అయితే ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) పరికరాల విస్తరణ సైబర్ సెక్యూరిటీ వాతావరణాన్ని ప్రాథమికంగా మార్చింది.
దాడులు ఏ క్షణంలోనైనా మరియు ఏ ప్రదేశంలోనైనా సంభవించవచ్చు.
కృతజ్ఞతగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఈ వేగవంతమైన అభివృద్ధిని కొనసాగించడానికి సైబర్ సెక్యూరిటీ కార్యకలాపాలను ప్రారంభించాయి.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ దాడులను త్వరితగతిన గుర్తించడం మరియు తగ్గించడాన్ని ప్రారంభిస్తుంది, అయితే మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇప్పటికే ఉన్న భద్రతా మెకానిజమ్లలో అసాధారణతలు మరియు బలహీనతలను గుర్తించడానికి నెట్వర్క్లో మీ కార్యాచరణను విశ్లేషించగలదు.
2. కస్టమర్ సేవ యొక్క ఆటోమేషన్
పెరుగుతున్న ఆన్లైన్ క్లయింట్ పరిచయాలను నిర్వహించడం చాలా సంస్థను దెబ్బతీసింది.
వారు స్వీకరించే విచారణల పరిమాణాన్ని నిర్వహించడానికి తగినంత కస్టమర్ సేవా సిబ్బందిని కలిగి లేరు మరియు అవుట్సోర్సింగ్ సమస్యలను సంప్రదాయ విధానం సంప్రదింపు కేంద్రం నేటి ఖాతాదారులలో చాలా మందికి ఆమోదయోగ్యం కాదు.
చాట్బాట్లు మరియు ఇతర ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్లు ఇప్పుడు మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లలో పురోగతికి ధన్యవాదాలు ఈ డిమాండ్లను పరిష్కరించగలవు. ప్రాపంచిక మరియు తక్కువ-ప్రాధాన్య కార్యకలాపాలను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా మరింత ఉన్నత-స్థాయి కస్టమర్ మద్దతును చేపట్టడానికి కంపెనీలు సిబ్బందిని ఖాళీ చేయగలవు.
సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు, వ్యాపారంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ సమస్య పరిష్కారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు వినియోగదారులను నిబద్ధత కలిగిన బ్రాండ్ ఛాంపియన్లుగా మార్చే సహాయక రకాన్ని అందిస్తుంది.
3. కమ్యూనికేషన్
ఏ రకమైన కమ్యూనికేషన్లోనైనా లోపాలు మరియు అపోహలను నివారించడం చాలా కీలకం, కానీ నేటి వ్యాపార కమ్యూనికేషన్లలో చాలా ఎక్కువ.
సాధారణ వ్యాకరణ తప్పులు, సరికాని స్వరం లేదా తప్పుడు అనువాదాలు ఇమెయిల్ సంప్రదింపులు, కస్టమర్ మూల్యాంకనాల్లో అనేక రకాల ఇబ్బందులను కలిగిస్తాయి. వీడియో కాన్ఫరెన్సింగ్, లేదా అనేక రూపాల్లో టెక్స్ట్-ఆధారిత డాక్యుమెంటేషన్.
మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లు మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క క్లిప్పి యొక్క అత్యద్భుతమైన రోజుల కంటే మెరుగైన కమ్యూనికేషన్ను కలిగి ఉన్నాయి.
ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉదాహరణలు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, నిజ-సమయ భాషా అనువాదం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపును ఉపయోగించడం ద్వారా వ్యక్తులు సరళంగా మరియు ఖచ్చితంగా కమ్యూనికేట్ చేయడంలో సహాయపడతాయి.
చాలా మంది వ్యక్తులు స్వీయ దిద్దుబాటు సామర్థ్యాలను ఇష్టపడనప్పటికీ, వారు ఇబ్బందికరమైన తప్పులు మరియు సరికాని స్వరం నుండి రక్షించబడడాన్ని కూడా విలువైనదిగా భావిస్తారు.
4. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్
డేటాను సేకరించి, వివరించే సాంకేతికత కొంతకాలంగా అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, కంప్యూటర్ సిస్టమ్లు ఏమి చూస్తున్నాయో అర్థం చేసుకోవడానికి నేర్పించడం మోసపూరితమైన కష్టమైన పని అని నిరూపించబడింది.
మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల కారణంగా పెరుగుతున్న పరికరాలకు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సామర్థ్యాలు జోడించబడుతున్నాయి.
ఉదాహరణకు, సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్, ఒక కారుని చూసినప్పుడు మరొక కారుని గుర్తిస్తుంది, ప్రోగ్రామర్లు ఆ కారుకు సూచనగా ఉపయోగించడానికి ఖచ్చితమైన ఉదాహరణ ఇవ్వకపోయినా.
చెక్అవుట్ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడంలో సహాయపడటానికి ఈ సాంకేతికత ఇప్పుడు రిటైల్ వ్యాపారాలలో ఉపయోగించబడుతోంది. కెమెరాలు వినియోగదారుల కార్ట్లలోని ఉత్పత్తులను గుర్తిస్తాయి మరియు వారు స్టోర్ నుండి నిష్క్రమించినప్పుడు వారి ఖాతాలను ఆటోమేటిక్గా బిల్ చేయవచ్చు.
5. డిజిటల్ మార్కెటింగ్
నేటి మార్కెటింగ్లో ఎక్కువ భాగం డిజిటల్ ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు సాఫ్ట్వేర్ ప్రోగ్రామ్ల శ్రేణిని ఉపయోగించి ఆన్లైన్లో జరుగుతుంది.
వ్యాపారాలు తమ వినియోగదారులు మరియు వారి కొనుగోలు ప్రవర్తనల గురించి సమాచారాన్ని సేకరిస్తున్నందున, మార్కెటింగ్ బృందాలు తమ లక్ష్య ప్రేక్షకుల యొక్క వివరణాత్మక చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి మరియు వారి ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను వెతకడానికి ఎక్కువ మొగ్గు చూపుతున్న వ్యక్తులను కనుగొనడానికి ఆ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఆ మొత్తం డేటాను అర్థం చేసుకోవడంలో విక్రయదారులకు సహాయపడతాయి, గణనీయ నమూనాలు మరియు లక్షణాలను కనుగొనడంలో వాటిని పటిష్టంగా అవకాశాలను వర్గీకరించడానికి అనుమతిస్తాయి.
అదే సాంకేతికత పెద్ద డిజిటల్ మార్కెటింగ్ ఆటోమేషన్ను అనుమతిస్తుంది. కొత్త కాబోయే వినియోగదారులను డైనమిక్గా కనుగొనడానికి మరియు వారికి సరైన సమయం మరియు ప్రదేశంలో సంబంధిత మార్కెటింగ్ కంటెంట్ను అందించడానికి ప్రకటన వ్యవస్థలను సెటప్ చేయవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు
మరిన్ని వ్యాపారాలు మరియు భారీ సంస్థలు నిర్దిష్ట సవాళ్లను లేదా ఇంధన ఆవిష్కరణలను పరిష్కరించడానికి సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తున్నందున మెషిన్ లెర్నింగ్ ఖచ్చితంగా ప్రజాదరణ పొందుతోంది.
ఈ నిరంతర పెట్టుబడి ముఖ్యంగా పైన పేర్కొన్న కొన్ని స్థాపించబడిన మరియు పునరుత్పాదక వినియోగ కేసుల ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ ROIని ఉత్పత్తి చేస్తుందనే అవగాహనను ప్రదర్శిస్తుంది.
అన్నింటికంటే, నెట్ఫ్లిక్స్, ఫేస్బుక్, అమెజాన్, గూగుల్ మ్యాప్స్ మొదలైనవాటికి సాంకేతికత తగినంతగా ఉంటే, మీ కంపెనీ దాని డేటాను కూడా ఎక్కువగా ఉపయోగించుకోవడంలో సహాయపడే అవకాశాలు ఉన్నాయి.
కొత్త గా యంత్ర అభ్యాసం మోడల్లు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి మరియు ప్రారంభించబడ్డాయి, పరిశ్రమలలో ఉపయోగించబడే అప్లికేషన్ల సంఖ్య పెరుగుదలను మేము చూస్తాము.
దీనితో ఇది ఇప్పటికే జరుగుతోంది ముఖ గుర్తింపు, ఇది ఒకప్పుడు మీ iPhoneలో కొత్త ఫంక్షన్గా ఉంది కానీ ఇప్పుడు విస్తృత శ్రేణి ప్రోగ్రామ్లు మరియు అప్లికేషన్లలో అమలు చేయబడుతోంది, ప్రత్యేకించి పబ్లిక్ సెక్యూరిటీకి సంబంధించినవి.
మెషిన్ లెర్నింగ్తో ప్రారంభించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న చాలా సంస్థలకు కీలకం ఏమిటంటే, ప్రకాశవంతమైన భవిష్యత్ దర్శనాలను చూడటం మరియు సాంకేతికత మీకు సహాయపడే నిజమైన వ్యాపార సవాళ్లను కనుగొనడం.
ముగింపు
పారిశ్రామికీకరణ అనంతర కాలంలో, శాస్త్రవేత్తలు మరియు నిపుణులు మానవుల వలె ప్రవర్తించే కంప్యూటర్ను రూపొందించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు.
ఆలోచనా యంత్రం మానవాళికి AI యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన సహకారం; ఈ స్వీయ-చోదక యంత్రం యొక్క అసాధారణ రాక కార్పొరేట్ నిర్వహణ నిబంధనలను వేగంగా మార్చింది.
సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వాహనాలు, ఆటోమేటెడ్ అసిస్టెంట్లు, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన తయారీ ఉద్యోగులు మరియు స్మార్ట్ సిటీలు ఇటీవల స్మార్ట్ మెషీన్ల సాధ్యతను ప్రదర్శించాయి. మెషీన్ లెర్నింగ్ విప్లవం మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు చాలా కాలం పాటు మనతో ఉంటుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ