വ്യക്തമായി പഠിപ്പിക്കാതെ കാലക്രമേണ പ്രോഗ്രാമുകളെ അവരുടെ പ്രവചന കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപമേഖലയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ). മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ മുൻകാല ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങളെ ഒരു പ്രത്യേക ചുമതല പഠിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ശേഖരണമാണ് പരിശീലന സെറ്റ്. പരിശീലന സെറ്റിലെ ഉദാഹരണങ്ങൾ അനുയോജ്യമായ ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയാനും അവയിൽ നിന്ന് അനുമാനങ്ങൾ നടത്താനും സിസ്റ്റത്തിന് പരിശീലനം നൽകുന്നു.
അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിച്ച ശേഷം പുതിയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താം. ഉദാഹരണത്തിന്, അവരുടെ മുൻകാല പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രവണത പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ മാർഗമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അവ പഠിക്കാൻ നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളും മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയൂ. പരിശീലന ഡാറ്റ പരിഷ്കരിക്കുകയോ പരിഷ്കരിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ അൽഗോരിതം പക്ഷപാതപരമോ തെറ്റായതോ ആയ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ പഠിക്കും.
പ്രവർത്തനത്തിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു അടിസ്ഥാന ദൃഷ്ടാന്തം ഇതാ:
നിങ്ങൾക്ക് ചർൺ പ്രവചനത്തിൽ താൽപ്പര്യമുണ്ടെന്നും ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്നും കരുതുക. നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ, മുൻ ക്ലയന്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നത്, അവരുടെ ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം, സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ചരിത്രം, നിരക്ക് എന്നിവ ആരംഭിക്കാൻ ഒരു നല്ല സ്ഥലമാണ്.
ഡാറ്റ ലഭ്യമാണെങ്കിൽ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കിന് ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ആസന്നമായ ഉപഭോക്തൃ കൂറുമാറ്റം സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ പ്രോഗ്രാമിന് പരിശീലനം നൽകും. ഉദാഹരണത്തിന്, പിന്തുണയിൽ നിന്ന് ഒരിക്കലും സഹായം ആവശ്യമില്ലാത്ത ദീർഘകാല വരിക്കാർ സൈൻ അപ്പ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിലും ഇതിനകം നിരവധി തവണ കമ്പനിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടവരേക്കാൾ അവരുടെ സേവനം റദ്ദാക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണെന്ന് മോഡൽ കണ്ടെത്തിയേക്കാം.
മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, വരാനിരിക്കുന്ന പുതിയ ക്ലയന്റുകൾക്കിടയിൽ കലഹത്തിനുള്ള സാധ്യത മുൻകൂട്ടി കാണാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. മോഡൽ അത്തരമൊരു പ്രവചനം നടത്തിയേക്കാവുന്ന ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ ഹ്രസ്വമായി മാത്രം സബ് സ് ക്രൈബ് ചെയ്തിട്ടുള്ളതും എന്നാൽ ഇതിനകം ഉപഭോക്തൃ സേവനം എന്ന് വിളിച്ചതുമായ ഒരു പുതിയ ക്ലയന്റ് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ അറിവ് ഉപയോഗിച്ച്, ഉപഭോക്താവിനെ തകരാറിലാക്കാതിരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കിഴിവുകളും അധിക പിന്തുണയും ഉപയോഗിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) ടെക്നിക്കുകൾ മനുഷ്യർ വ്യക്തമായി പഠിപ്പിക്കാതെ കാലക്രമേണ അവയുടെ പ്രവചന കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ പ്രോഗ്രാമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്.
“മെഷീൻ ലേണിംഗ്” നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ രീതികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു കുട ഫീൽഡിനെ വിവരിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകൾ യാന്ത്രികമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് “പഠിക്കാൻ” പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. പഠിച്ച പാറ്റേണുകൾ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചനത്തിനായി പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബുദ്ധിപരമായ പെരുമാറ്റം അനുകരിക്കുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സ്പെഷ്യലൈസേഷനാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും പ്രവർത്തനവും കൃത്രിമ ന്യൂറൽ ശൃംഖലകളുടെ മാതൃകകളായി വർത്തിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകളായ ന്യൂറോണുകൾ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ, സിനിമകൾ, ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവ പോലുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നത് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സംവിധാനങ്ങളുടെ ശക്തിയാണ്. അത്യാധുനിക ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് മെഷീൻ വിവർത്തനം, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ നിരവധി മേഖലകളിൽ അവർ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന പഠന മോഡലുകൾ:
ഒരു വീടിന്റെ വില അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നിശ്ചിത ദിവസം ഒരു ബിസിനസ്സ് സന്ദർശിക്കുന്ന ആളുകളുടെ എണ്ണം പോലുള്ള തുടർച്ചയായ അളവുകൾ ഒരു ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ മോഡലിന്റെ സഹായത്തോടെ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
. ഒരു ഉപഭോക്താവ് അവരുടെ സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ റദ്ദാക്കുമോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു രോഗിക്ക് രോഗം ഉണ്ടോ എന്നത് ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന ബൈനറി മൂല്യങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
. ഡാറ്റയെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ് ഡിസിഷൻ ട്രീ.
ഡാറ്റയെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു മാതൃകയാണിത്. വർഗ്ഗീകരണത്തിലും റിഗ്രഷൻ വിശകലനത്തിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം മോഡലാണ് എസ്വിഎം അല്ലെങ്കിൽ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ.
അല്ലെങ്കിൽ , വർഗ്ഗീകരണത്തിലും റിഗ്രഷൻ വിശകലനത്തിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം മോഡൽ ആണ് . പ്രവചനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ് റാൻഡം വനങ്ങൾ, ഇത് നിരവധി തീരുമാന വൃക്ഷങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന മാതൃകകൾ:
പങ്കിട്ട സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റയെ വ്യത്യസ്ത ക്ലസ്റ്ററുകളായി സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണ് കെ-മീൻസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ്.
പങ്കിട്ട സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റയെ വ്യത്യസ്ത ക്ലസ്റ്ററുകളായി സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണിത്. ഡാറ്റയെ അവയുടെ സമാനതകൾക്കനുസരിച്ച് ശ്രേണി ഗ്രൂപ്പുകളായി സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയെ ശ്രേണി ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
. വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതെ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ അളവുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണ് പ്രിൻസിപ്പൽ ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ).
ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന മാതൃകകൾ:
ഓഫർ ചെയ്യുന്ന പ്രതിഫലങ്ങൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണ് ക്യു-ലേണിംഗ്.
വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന പ്രതിഫലങ്ങൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണിത്. ഒരു നിശ്ചിത ക്രമീകരണത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുന്നതിന്, പോളിസി പ്രവർത്തനം നേരിട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയായി പോളിസി ഗ്രേഡിയന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
