ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಟ್ ಇಟ್ಸ್ ಫೈನೆಸ್ಟ್

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಕಾಸದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿಯಬೇಕಾದದ್ದು

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಮ್ಎಲ್) ನ ಪ್ರಬಲ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿದೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡಾಟಾ (ಮಾಹಿತಿ) ಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನರವ್ಯೂಹ ಜಾಲಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಡೆಫಿನಿಷನ್

ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನೇಕ ಹಂತದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ML ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕೂಡಾ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾ (ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ) ದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಪ್ರಗತಿ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವೆಂದರೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಯೂಟ್ಯೂಬ್ ವೀಡಿಯೋಗಳ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ.

ಡೈಲಿ ಲೈಫ್ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೇ ಭಾಷಾ ಭಾಷಾಂತರ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ನಿಮ್ಮ ವೀಕ್ಷಣೆ ಪದ್ಧತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾವ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಲಹೆ ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿ ಆಕ್ಷನ್ ಫಿಲ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಕೃತಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಾಕಲು ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಅಮೆಜಾನ್ ನಿಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ ಖರೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ನೀವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಸ ಹಳ್ಳಿಗಾಡಿನ ಸಂಗೀತ ಆಲ್ಬಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನೀವು ಒಂದು ಜೋಡಿ ಬೂದು ಮತ್ತು ಹಳದಿ ಟೆನ್ನಿಸ್ಗಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಹುಡುಕುವ ಕುರಿತು ನಿಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಶೂಗಳು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ನಿಗಮಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್

ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸುಲಭವಾಗಿಸಲು, ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲದ (ಎಎನ್ಎನ್) ನಮ್ಮ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಾವು ಪುನಃ ನೋಡೋಣ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಯಲು, ನಮ್ಮ 15 ಅಂತಸ್ತಿನ ಕಛೇರಿಯ ಕಟ್ಟಡವು ಐದು ಮಹಡಿ ಕಚೇರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಗರದ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ. ಬೀದಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಕಟ್ಟಡಗಳಿವೆ. ನಮ್ಮ ಕಟ್ಟಡವು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ ಕಟ್ಟಡಗಳು ಬಿ ಮತ್ತು ಸಿ ರಸ್ತೆಗಳ ಒಂದೇ ಭಾಗವನ್ನು A ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಕಟ್ಟಡದಿಂದ ಬೀದಿಯಲ್ಲಿ A ಕಟ್ಟಡವು 1 ಮತ್ತು ಬಿ ಕಟ್ಟಡದಿಂದ 2 ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಟ್ಟಡವು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಮಹಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರರ ವಿವಿಧ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿ ಕಟ್ಟಡವು ಇನ್ನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಮಹಡಿಗಳಲ್ಲಿ (ಪದರಗಳು) ಕಚೇರಿಗಳಲ್ಲಿ (ನೋಡ್ಗಳು) ಜೋಡಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ-ಪ್ರತಿ ಕಟ್ಟಡವು ವಿಶಿಷ್ಟ ANN ಆಗಿದೆ.

ಪಠ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ, ವಿಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳು, ಟೆಲಿಫೋನ್ ಕರೆಗಳು, ರೇಡಿಯೋ ತರಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುವ ಹಲವಾರು ಬಗೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೊಳಗೊಂಡ ಡಿಜಿಟಲ್ ಎ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಜಂಬಲ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ (ಅಸಂಘಟಿತ ಡೇಟಾ) ಲೇಬಲ್ ಅಥವಾ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ 1 ನೇ ಹಂತದಿಂದ 15 ನೇ ವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಮಹಡಿಯ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಜಂಬಲ್ 15 ನೆಯ ಅಂತಸ್ತು (ಔಟ್ಪುಟ್) ಅನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ, ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ 1 ಸ್ಟ ಮಹಡಿ (ಇನ್ಪುಟ್) ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ 3 ಅನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು A ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೆಲದ ಮೂಲಕ ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಕುಸಿತವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿ 3 ಕಟ್ಟಡದ ಮೇಲಿನ ಮಹಡಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ, ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅದನ್ನು ಅಲ್ಲಿಂದ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ 1. ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ 1 ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 3 ನೇ ಕಟ್ಟಡದಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ 1 ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು C ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು 2 ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸುವ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಬಿ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಎಎನ್ಎನ್ (ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್) ಅಸಂಘಟಿತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ (ಮಾಹಿತಿಯ ಜಂಬಲ್) ಬೇರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುಂದಿನ ಕಟ್ಟಡಕ್ಕೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಕಟ್ಟಡವು ಹಿಂದಿನ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಫಲಿತಾಂಶಗಳು) ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಪ್ರತಿ ಎಎನ್ಎನ್ (ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್) ಮೂಲಕ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೂಲಕ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ (ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ) ಆದ್ದರಿಂದ ಕೊನೆಯ ಎಎನ್ಎನ್ (ಕಟ್ಟಡ) ದ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು (ಡೇಟಾ) ತಲುಪಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ).

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ML ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ? ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ML ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ನರ ಪರದೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಕಾರ್ಯ-ನಿಶ್ಚಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರಿಂದ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ರಚನೆ ಮಾಡದ (ಕಚ್ಚಾ) ಡೇಟಾದಿಂದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದು. ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವಂತಹ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಡೀಪ್ ಕಲಿಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.