ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯಲ್ಲಿನ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಅಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹಲವು ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪ ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಅನುಭವದ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
1959 ರಲ್ಲಿ IBM ಸಂಶೋಧಕ ಆರ್ಥರ್ ಸ್ಯಾಮ್ಯುಯೆಲ್ ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಇಂದು ಬಳಸಲಾಗುವ ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸಿರಿಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಂತೆ ಯೋಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮನುಷ್ಯನಂತೆ ಯೋಚಿಸಲು, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಯೋಗಗಳೇನು?
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವೇಗವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತಿರುವ ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲೂ ಬಳಸಬಹುದು. ನೀವು ಅನೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವಲಯ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ನಾವು ನಿಮಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ:
- ASR (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್): ಮಾನವ ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು NLP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು (ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು NLP ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ASR ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಧ್ವನಿ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಸಂದೇಶಗಳು.
- ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸಂಭಾಷಣೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸಂಭಾಷಣೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಶಾಖೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗಳಿಗೆ ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ, ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಸಾಧನಗಳು ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಪಾದಚಾರಿಗಳನ್ನು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾನವ ಅಂಶವಿಲ್ಲದೆ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶವು ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ; ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಾಹನ ಆಟೋಪೈಲಟ್‌ಗಳು, ಚಾಲಕರಹಿತ ವಾಹನಗಳು, ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ವಲಯ, ಇಮೇಜ್ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಬೆದರಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅವರು ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗುಣಾಕಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೌಶಲ್ಯ ಸ್ವಾಧೀನಕ್ಕಾಗಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರಚಿಸಬೇಕು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್; ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಸ್ಕೋರ್‌ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿನ ಔಟ್ಪುಟ್; ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಸ್ಕೋರ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು.
ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವವರಲ್ಲಿ ಮೊದಲಿಗರಾಗಿರಿ