സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) മേഖലയിൽ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്, ASIC പ്രോസസറുകൾ സൃഷ്ടിക്കൽ, വൻകിട കമ്പനികളിൽ നിന്നുള്ള പലിശയും നിക്ഷേപവും, ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഘടകങ്ങളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്നു. OpenAI, TensorFlow എന്നിവ പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാകുന്നതോടെ, നിരവധി ചെറുകിട കമ്പനികളും വ്യക്തികളും വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം എന്നിവയിലൂടെ തങ്ങളുടെ സ്വന്തം AI-യെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ തീരുമാനിച്ചു.

മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും എന്താണെന്നും അവയുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ, അവ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ജിജ്ഞാസയുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ശരിയായ സ്ഥലത്താണ്!

എന്താണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്?

വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് കൂടാതെ ബുദ്ധിപരമായ പ്രവചനങ്ങളും തീരുമാനങ്ങളും എടുക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു മേഖലയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. പരിശീലന അൽഗോരിതം അനുസരിച്ച്, ലളിതമായ നിയമങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിത സമവാക്യങ്ങൾ, കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എന്നിവയിലൂടെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന് ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളും ടേബിളുകളും പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക ഫോർമാറ്റിലോ ഘടനയിലോ ക്രമീകരിച്ച ഡാറ്റയാണ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് പരിശീലന സമയം വേഗത്തിലാക്കുന്നു, കുറച്ച് റിസോഴ്സ് ആവശ്യകതകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് വ്യക്തമായ ധാരണ നൽകുന്നു.

ഹെൽത്ത് കെയർ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ്, ഫിനാൻസ്, മാനുഫാക്ചറിംഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.

എന്താണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം?

മനുഷ്യർ പഠിക്കുന്ന രീതി അനുകരിച്ച് പരിശീലന മാതൃകകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. കൂടുതൽ ഗുണപരമായ വിവരങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്താൻ സാധ്യമല്ലാത്തതിനാൽ, വിശകലനം ചെയ്യേണ്ട ഘടനാരഹിതമായ എല്ലാ ഡാറ്റയും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ചിത്രങ്ങളും സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകളും വീഡിയോകളും ഓഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകളും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.

ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങളിലൂടെ പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കും, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും പ്രത്യേക AI പരിശീലന പ്രോസസറുകളും ആവശ്യമാണ്.

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ഉപയോഗം ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ മനസ്സിലാക്കാൻ പ്രയാസകരമാക്കുന്നു, കാരണം ഇൻപുട്ട് സങ്കീർണ്ണവും രേഖീയമല്ലാത്തതും ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതുമായ അൽഗോരിതത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, അവിടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടിലോ ഉത്തരത്തിലോ എങ്ങനെ എത്തി എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ മനസിലാക്കാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, പലരും അവയെ ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾക്കായി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ രണ്ട് പ്രധാന മേഖലകളാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും. ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ രണ്ട് രീതികളും ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അവ തമ്മിൽ വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്.

അൽഗോരിതം സങ്കീർണ്ണത

മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസം അവയുടെ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി ലളിതവും കൂടുതൽ രേഖീയവുമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിനു വിപരീതമായി, ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സങ്കീർണ്ണതയെ അനുവദിക്കുന്നു.

ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ്

തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുമായി പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും ബന്ധങ്ങളും കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിന് ഡീപ് ലേണിംഗ് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ ഡാറ്റയ്ക്കും വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിനുള്ളിലെ പാറ്റേണുകൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.

മറുവശത്ത്, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് വളരെ ചെറിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പലപ്പോഴും ലളിതവും കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ആവശ്യമുള്ളതുമായതിനാൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം വഴി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾക്ക് ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

ഗ്രാഹ്യത

ഫലപ്രദമായ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയ്‌ക്കൊപ്പം മെഷീൻ ലേണിംഗിന് അടുത്ത ഡെവലപ്പർ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്. ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിശദീകരിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, കാരണം AI പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഡവലപ്പർമാർ പലപ്പോഴും പ്രക്രിയയുടെ ഭാഗമാണ്. സുതാര്യതയുടെ നിലവാരവും ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റും കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകളും മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും അതിന്റെ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ശബ്‌ദങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ ഡീപ് ലേണിംഗ് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ഉപയോഗം, മോഡലിന് എങ്ങനെ അതിന്റെ തീരുമാനത്തിലെത്താൻ കഴിഞ്ഞുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുമ്പോൾ ഡവലപ്പർമാരെ ഇരുട്ടിൽ നിർത്തുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ പലപ്പോഴും “ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്” മോഡലുകളായി കണക്കാക്കുന്നത്.

ആവശ്യമായ വിഭവങ്ങൾ

നേരത്തെ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിനും ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും സങ്കീർണ്ണതയും ആവശ്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ലളിതവും വളരെ ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ആവശ്യമുള്ളതും ആയതിനാൽ, ഒരു വ്യക്തിഗത കമ്പ്യൂട്ടറിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *