ഡീപ് പഠന: മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഫിനിയത്തിൽ

നിങ്ങൾ കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ പരിണാമത്തെക്കുറിച്ച് അറിയേണ്ടത്

വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ (വിവരങ്ങൾ) ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതഘടന കെട്ടിപ്പടുക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം.എൽ.) എന്ന ശക്തമായ ഒരു രൂപമാണ് ആഴമേറിയ പഠനം.

ഡീപ് ലേണിംഗ് ഡെഫിനിഷൻ

സങ്കീർണ്ണമായ തരം ഡാറ്റകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനായി, നാവിഗേഷൻ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഒന്നിലധികം ലെയറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ML നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം. ചിലപ്പോൾ ഹൈറാർക്കിക്കൽ പഠനം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വിവിധ തരത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് സവിശേഷതകൾ (അവ പ്രതിനിധാനം എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്നു), വലിയ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ, (ലേലക്കാത്ത ഡാറ്റ) എന്നിവയിൽ കണ്ടെത്തുന്നു. ആഴമേറിയ പഠനത്തിന്റെ ആദ്യ മുന്നേറ്റ പ്രകടനങ്ങളിൽ ഒന്ന്, YouTube വീഡിയോകളുടെ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പൂച്ചകളുടെ ചിത്രങ്ങൾ വിജയകരമായി തിരഞ്ഞെടുത്ത ഒരു പ്രോഗ്രാമായിരുന്നു.

ദൈനംദിന ജീവിതത്തിലെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഇമേജ് റെക്കോർഡിംഗിൽ മാത്രമല്ല, ഭാഷാ പരിഭാഷ, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, ഉപഭോക്താക്കളെക്കുറിച്ചുള്ള കമ്പനികൾ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവയിൽ മാത്രം പഠിക്കുക എന്നതാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം. ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങളുടെ കാഴ്ചാശകലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും നിങ്ങൾ കാണാനാഗ്രഹിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങളും സിനിമകളും പ്രവചിക്കാനും Netflix ആഴത്തിലുള്ള പഠനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ ക്യൂവിൽ ആക്ഷൻ ഫിലിമുകളും പ്രകൃതി ഡോക്യുമെന്ററികളും സ്ഥാപിക്കാൻ നെറ്റ്ഫ്ലിക്സിന് അറിയാമെന്ന് അങ്ങനെയാണ്. ആമസോൺ നിങ്ങൾ അടുത്തിടെ തിരഞ്ഞ നിങ്ങളുടെ സമീപകാല വാങ്ങലുകളും ഇനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ പഠിച്ച പുതിയ രാജ്യ സംഗീത ആൽബങ്ങൾക്ക് നിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ ഒരു ചാരനിറം, മഞ്ഞ ടെന്നീസ് ഷൂസുകൾ. അഴിമതിക്കും റോ ഡാറ്റയ്ക്കുമായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനം കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നതിനാൽ, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തെ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കോർപറേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയാൻ കഴിയും.

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ഡീപ് ലേണിംഗ്

മനസിലാക്കാൻ ആഴമേറിയ പഠനം എളുപ്പമാക്കാൻ , ഒരു കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ (ANN) താരതമ്യം ഞങ്ങൾ വീണ്ടും പരിശോധിക്കാം . അഗാധമായ പഠനത്തിനായി, ഞങ്ങളുടെ 15-നില കെട്ടിട ഓഫീസ് കെട്ടിടത്തിന് അഞ്ച് മറ്റ് ഓഫീസ് കെട്ടിടങ്ങളുമുണ്ടാകും. തെരുവിലെ ഓരോവശത്തും മൂന്ന് കെട്ടിടങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ കെട്ടിടം എ കെട്ടിടത്തിന്റെ ഒരു വശത്ത് ഒരു കെട്ടിടവും കെട്ടിടങ്ങളും B, C ഉം പോലെ ബംഗ്ലാവുകയാണ്. കെട്ടിടത്തിൽ നിന്നും സ്ട്രീറ്റിൽ ഒരു കെട്ടിടം 1, ബിൽഡിംഗ് ബി യിൽ നിന്ന് 2 പണിയുന്നു. ഓരോ കെട്ടിടത്തിനും വിവിധങ്ങളായ നിലകൾ ഉണ്ട്, വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് നിർമ്മിച്ചവയും മറ്റുള്ളവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ നിർമ്മാണ ശൈലികളുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ കെട്ടിടവും ഇപ്പോഴും ഓഫീസുകളുടെ (നോഡുകൾ) പ്രത്യേക നിലകളിൽ (പാളികൾ) ക്രമീകരിച്ചിട്ടുണ്ട് - ഓരോ കെട്ടിടവും ഒരു സവിശേഷ ANN ആണ്.

ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റ, വീഡിയോ സ്ട്രീമുകൾ, ഓഡിയോ സ്ട്രീമുകൾ, ടെലിഫോൺ കോളുകൾ, റേഡിയോ തരംഗങ്ങൾ, ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള നിരവധി തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഡിജിറ്റൽ പാക്കേജ് എ കെട്ടിടത്തിലേക്ക് എത്തുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഏതെങ്കിലും യുക്തിപരമായ രീതിയിൽ ലേബൽ ചെയ്തിട്ടില്ല അല്ലെങ്കിൽ തരംതിരിച്ചിട്ടില്ല (ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ). പ്രോസസ്സിംഗിനായി 1 മുതൽ 15 വരെ വിവരങ്ങൾ ഓരോ നിലയിലുമാണ് വിവരങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നത്. വിവരശേഖരം പതിനഞ്ചാം നിലയിലേക്ക് (ഔട്ട്പുട്ട്) എത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഇത് കെട്ടിടത്തിന്റെ ^{ഒന്നാം} നിലയിലേക്ക് (ഇൻപുട്ട്) സമർപ്പിക്കുന്നു. എ കെട്ടിടം 3 ൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. കെട്ടിടം 3 ൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും എ കെട്ടിടം ഓരോ തറയിലൂടെയും വിവരങ്ങൾ തത്സമയം സംവഹിക്കും. വിവരങ്ങൾ കെട്ടിടത്തിന്റെ മുകൾ നിലയിലെത്തുമ്പോൾ അത് അവിടെ നിന്ന് അയച്ചുതരുന്നു. 1. ഒരു കെട്ടിടത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും, കെട്ടിടനിർമ്മാണം നടത്തുന്നതിൽ നിന്ന് 3 എണ്ണം കെട്ടിപ്പടുക്കുകയും ചെയ്യും. കെട്ടിടം 1 സി നിർമ്മിക്കുന്നതിനു സമാനമായ വിവരവും ഫലങ്ങളും കടന്നുപോകുന്നു, ഇത് നിർമ്മാണം 2 നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് അയക്കുകയും, അവ നിർമിക്കുകയും ബി കെട്ടിടത്തിലേക്ക് അയക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഓരോ ANN (കെട്ടിടവും) ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണ തിരയലുകളിൽ വ്യതിരിക്ത ഡാറ്റയിലെ വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതയ്ക്കായി (വിവരങ്ങളുടെ താറുമാറായ) പോയി ഫലങ്ങൾ അടുത്ത കെട്ടിടത്തിലേക്ക് കൈമാറുന്നു. അടുത്ത കെട്ടിടത്തെ മുൻപിലെ ഔട്ട്പുട്ട് (ഫലങ്ങൾ) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു (പഠിക്കുന്നു). ഓരോ ANN (കെട്ടിടത്തിന്റെ) ഡാറ്റയും പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതു പോലെ, ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷത ഉപയോഗിച്ച് അതിനെ സംഘടിപ്പിക്കുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, അവസാന ANN (കെട്ടിടത്തിന്റെ) അവസാനത്തെ (ഉൽപാദന) ഡാറ്റയിൽ എത്തുമ്പോൾ, അത് വർഗ്ഗീകരിക്കുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. (കൂടുതൽ ഘടനാപരമായ).

കൃത്രിമ ബുദ്ധി, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്

കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI), ML എന്നിവയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ചിത്രത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പൊരുത്തപ്പെടുന്നതെങ്ങനെ? ആഴമായ പഠനം ML ന്റെ ശക്തിയെ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും AI ന്റെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ന്യൂറൽ നെറ്റ്കളുടെ ഉപയോഗത്തെ ആശ്രയിക്കുകയും ലളിതമായ ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട അൽഗോരിതം എന്നതിനുപകരം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ സവിശേഷതകൾ അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഒരു പ്രോഗ്രാമർ അത് ആദ്യം ലേബൽ ചെയ്യാൻ ലേബൽ ചെയ്യാതെ ആവശ്യമില്ലാത്ത (അസംസ്കൃത) ഡാറ്റയിൽ നിന്നും വിശദാംശങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും പിശകുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്ന കൌൺസിലിംഗ് ടാസ്ക്. കോർപ്പറേഷനുകളേയും വ്യക്തികളേയും സഹായിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ കൂടുതൽ മികച്ചതാക്കാനും ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഡീപ് പഠന സഹായിക്കുന്നു.