இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன? இயந்திர கற்றலின் பயன்கள் என்ன?

டிஜிட்டல் மயமாக்கப்பட்ட உலகின் நிகழ்ச்சி நிரலில் உள்ள தலைப்புகளில் ஒன்று, அதன் புகழ் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் அதிகரித்துள்ளது, இயந்திர கற்றல், அதாவது இயந்திர கற்றல். இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன, இது வங்கி மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களின் அடிப்படையில் ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும் மற்றும் வங்கித் துறைக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது?

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?

இயந்திர கற்றல், இது ஒரு வகையான பயன்பாடாக வரையறுக்கப்படலாம், இதில் கணினி நிரல்கள் பயிற்சி தரவு மற்றும் வழிமுறைகள் மூலம் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், இது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக் கிளை ஆகும். மனித இயக்கங்களைப் பின்பற்றும் பயன்பாடு, நிரலாக்கம் இல்லாமல், அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பயிற்சி தரவு மற்றும் வழிமுறைகளுக்கு நன்றி, இது தரவைக் கண்டறிந்து கணிப்புகளைச் செய்வதன் மூலம் தானாகவே பணிகளை முடிக்கிறது.

1959 ஆம் ஆண்டில் ஐபிஎம் ஆராய்ச்சியாளர் ஆர்தர் சாமுவேல் முதன்முதலில் பயன்படுத்திய செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திர கற்றல், இன்று பயன்படுத்தப்படும் கூகுள் அசிஸ்டண்ட் மற்றும் சிரி போன்ற பயன்பாடுகளின் அடிப்படையை உருவாக்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைப் பிரிவாகக் கருதப்படும் இயந்திரக் கற்றல், கணினியை மனிதனைப் போலச் சிந்திக்கவும் அதன் பணிகளைச் செய்யவும் உதவுகிறது.

கணினி மனிதனைப் போல சிந்திக்க, மனித மூளையின் அடிப்படையில் வடிவமைக்கப்பட்ட அல்காரிதம்களைக் கொண்ட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

இயந்திர கற்றலின் பயன்கள் என்ன?

தொழில்நுட்பம் வளர்ந்து வரும் மற்றும் டிஜிட்டல் மயமாக்கல் செயல்முறை வேகமாக பரவி வரும் இன்றைய உலகில், இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள் கிட்டத்தட்ட எல்லா துறைகளிலும் பயன்படுத்தப்படலாம். நீங்கள் பல பகுதிகளில் இயந்திர கற்றலை சந்திக்கலாம், குறிப்பாக ஆன்லைன் ஷாப்பிங், சமூக ஊடக பயன்பாடுகள், வங்கி மற்றும் நிதித் துறை, சுகாதாரம் மற்றும் கல்வி. மெஷின் லேர்னிங்கின் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளை நன்கு தெரிந்துகொள்ள, உங்களுக்காக சில உதாரணங்களை நாங்கள் பட்டியலிட்டுள்ளோம்:

• ASR (தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம்): மனித குரல்களை உரையாக மாற்ற NLP தொழில்நுட்பத்தை (இணைப்பை NLP உள்ளடக்கத்துடன் இணைக்கலாம்) பயன்படுத்தி வடிவமைக்கப்பட்டது, ASR ஆனது மொபைல் சாதனங்களிலிருந்து குரல் அழைப்புகள் அல்லது உரையாடல்களின் வடிவத்தில் மற்ற தரப்பினரை அடைய உதவுகிறது. செய்திகள்.
• வாடிக்கையாளர் சேவை: வாடிக்கையாளர் தொடர்புக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஆன்லைன் உரையாடல் ரோபோக்கள் இயந்திர கற்றல் மிகவும் பயன்படுத்தப்படும் பகுதிகளில் ஒன்றாகும். ஆன்லைன் உரையாடல் ரோபோக்கள் வாடிக்கையாளர்களால் அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முடியும் மற்றும் பயனர்களுக்கு தனிப்பட்ட ஆலோசனைகளை வழங்க முடியும். ஈ-காமர்ஸ் தளங்களில் செய்தி அனுப்பும் ரோபோக்கள், மெய்நிகர் மற்றும் குரல் உதவியாளர்கள் இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டிற்கு சிறந்த எடுத்துக்காட்டுகள்.

ஆழ்ந்த கற்றல் என்றால் என்ன?

மெஷின் லேர்னிங்கின் துணைப் பிரிவாகக் கருதப்படும் ஆழமான கற்றல், அல்காரிதம்கள் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி வடிவங்களை உருவாக்கி, மனித தலையீடு இல்லாமல், இந்த வடிவங்களுக்குத் தகுந்த பதில்களை அளிக்கும் ஒரு நுட்பமாகும். தரவு விஞ்ஞானிகள் பெரும்பாலும் பெரிய மற்றும் சிக்கலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்யவும், சிக்கலான பணிகளைச் செய்யவும், படங்கள், உரை மற்றும் ஆடியோவுக்கு மனிதர்களை விட வேகமாக பதிலளிக்கவும் ஆழமான கற்றல் மென்பொருளைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பம், ஆடியோ, உரை அல்லது பட உள்ளீடுகளிலிருந்து சாதனங்களை வடிகட்ட, வகைப்படுத்த மற்றும் கணிப்புகளைச் செய்ய கற்றுக்கொடுக்கிறது. ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு நன்றி, ஸ்மார்ட் ஹோம் சாதனங்கள் குரல் கட்டளைகளைப் புரிந்துகொண்டு பயன்படுத்த முடியும், மேலும் தன்னாட்சி வாகனங்கள் பாதசாரிகளை மற்ற பொருட்களிலிருந்து வேறுபடுத்தி அறியலாம். ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பம் ஒரு நிரல்படுத்தக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, இதனால் இயந்திரங்கள் மனித காரணி இல்லாமல் சரியான முடிவுகளை எடுக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. ஆழ்ந்த கற்றல், இதன் பயன்பாட்டுப் பகுதி நாளுக்கு நாள் அதிகரித்து வருகிறது; குரல் மற்றும் முகம் அடையாளம் காணும் அமைப்புகள், வாகன தன்னியக்க பைலட்கள், டிரைவர் இல்லாத வாகனங்கள், அலாரம் அமைப்புகள், சுகாதாரத் துறை, படத்தை மேம்படுத்துதல் மற்றும் இணைய அச்சுறுத்தல் பகுப்பாய்வு போன்ற பல துறைகளில் அவருக்கு குரல் உள்ளது.

இயந்திர கற்றலுக்கும் ஆழமான கற்றலுக்கும் உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?

இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் என்ற கருத்துக்கள் பெரும்பாலும் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், அவை வெவ்வேறு பண்புகளைக் கொண்டுள்ளன. முக்கிய வேறுபாடு செயலாக்கப்பட்ட தரவு அளவு. இயந்திர கற்றலில் கணிப்புகளைச் செய்ய சிறிய அளவிலான தரவு போதுமானது. ஆழ்ந்த கற்றலில், முன்கணிப்புத் திறனை வளர்க்க பெரிய அளவிலான தரவுகள் தேவைப்படுகின்றன. அதன்படி, இயந்திர கற்றலில் அதிக கணக்கீட்டு சக்தி தேவையில்லை, அதேசமயம் பல மேட்ரிக்ஸ் பெருக்கல் செயல்பாடுகள் ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பத்தில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

இயந்திர கற்றல் திறன் கையகப்படுத்துதலுக்கு, அம்சங்கள் பயனர்களால் வரையறுக்கப்பட்டு உருவாக்கப்பட வேண்டும். ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பத்தில், அம்சங்கள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன மற்றும் புதிய அம்சங்கள் கணினியால் உருவாக்கப்படுகின்றன. இயந்திர கற்றலில் வெளியீடு; இது வகைப்பாடு அல்லது மதிப்பெண் போன்ற எண் மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கும் போது, ​​ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பத்தில் வெளியீடு; உரை, ஆடியோ அல்லது மதிப்பெண் வடிவத்தில் வேறுபடலாம்.