കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സബ്ഫീൽഡാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും പ്രവർത്തനവും കൃത്രിമ ന്യൂറൽ ശൃംഖലകളുടെ മാതൃകകളായി വർത്തിക്കുന്നു. ന്യൂറോണുകൾ ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകളാണ്, വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന നെറ്റ്വർക്ക് നോഡുകൾ.

ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ, സിനിമകൾ, ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവയിൽ കാണപ്പെടുന്നതുപോലുള്ള ബൃഹത്തായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുമ്പോൾ Deep Learning അൽഗോരിതങ്ങൾ തിളങ്ങുന്നു. ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, എൻഎൽപി, എംടി തുടങ്ങിയ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവർ അത്യാധുനിക പ്രകടനം കൈവരിച്ചു.

Deep Learning മനസ്സിലാക്കാനുള്ള ഒരു എളുപ്പ മാർഗം ഈ ഉദാഹരണം നോക്കുക എന്നതാണ്:

ഫോട്ടോകളിലെ ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ Deep Learning സംവിധാനം പഠിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെന്ന് കരുതുക. അവ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ഒബ്ജക്റ്റിനൊപ്പം വ്യക്തിഗതമായി ലേബൽ ചെയ്ത ഫോട്ടോകളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് നേടുന്നത് ആരംഭിക്കാൻ ഒരു നല്ല സ്ഥലമാണ്. പൂച്ചകൾ, നായ്ക്കൾ, കാറുകൾ എന്നിവയുടെ ചിത്രങ്ങൾ, എല്ലാം ശരിയായി തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു, സംശയാസ്പദമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർമ്മിക്കാം.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. വിവിധ വസ്തുക്കളുമായി ലിങ്കുചെയ് ത ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകൾ മോഡൽ പഠിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, പൂച്ചകൾക്കും നായ്ക്കൾക്കും മീശയും രോമങ്ങളും ഉണ്ടെന്നും വാഹനങ്ങൾക്ക് ചക്രങ്ങളുണ്ടെന്നും മോഡൽ കണ്ടെത്തിയേക്കാം.

മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ശേഷം, ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്താൻ ഇതിന് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പൂച്ചയുടെ ഒരു പുതിയ ചിത്രം ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് ശരിക്കും ഒരു പൂച്ചയാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാം.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ ഇൻപുട്ടുകളോടുള്ള പ്രതികരണമായി ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മോഡലിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മെഷീൻ വിവർത്തനം, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്നിവയുടെ നിരവധി മേഖലകളെ സ്വാധീനിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അവ പഠിക്കാൻ നൽകിയ വിവരങ്ങളെപ്പോലെ മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയൂ. പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം അൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയിലും കൃത്യതയിലും സാരമായി വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യും.

ഡീപ് ലേണിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ രണ്ട് തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആണ്, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ മനുഷ്യ നിർദ്ദേശമില്ലാതെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്.

നിരവധി വ്യത്യസ്ത അൽഗോരിതങ്ങളും രീതികളും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ കുടക്കീഴിൽ വരുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഘടനകളും അസോസിയേഷനുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് “പഠിക്കാൻ” രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ് മിക്ക മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും. പഠിച്ച പാറ്റേണുകൾ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചനത്തിനായി പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എഎൻഎൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉപമേഖലയാണ്. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും കൃത്രിമ ന്യൂറൽ ശൃംഖലകളുടെ വികസനത്തിന് പ്രചോദനമായി. ന്യൂറോണുകൾ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ അടിസ്ഥാന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ യൂണിറ്റുകളായ പുതിയ അറിവ് നേടുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ, സിനിമകൾ, ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവയിൽ കാണപ്പെടുന്നതുപോലുള്ള ബൃഹത്തായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുമ്പോൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ തിളങ്ങുന്നു. ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, എൻഎൽപി, എംടി തുടങ്ങിയ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവർ അത്യാധുനിക പ്രകടനം കൈവരിച്ചു.

ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും താരതമ്യം ചെയ്യുക:

ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സാധാരണയായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളേക്കാൾ ചിത്രം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ കൂടുതൽ വൈദഗ്ധ്യം നേടുന്നു. ഒരു പൂച്ചയുടെ മുഖത്തിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ നായയുടെ രോമങ്ങളുടെ സവിശേഷ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പോലുള്ള വിഷ്വൽ ഡാറ്റയിലെ സൂക്ഷ്മതകൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് എടുക്കാൻ കഴിയും എന്നതാണ് ഇതിന് കാരണം.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളേക്കാൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു. വാക്കുകളും വാക്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പഠിക്കാനുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുടെ കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ മെഷീൻ വിവർത്തനവും ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹവും സാധ്യമാകൂ.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് തട്ടിപ്പ് ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്. കാരണം തട്ടിപ്പ് സൂചിപ്പിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ സാമ്പത്തിക ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളിലേക്ക് പഠിപ്പിക്കാം.

രോഗനിർണയത്തിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ മികച്ചതാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ചില അവസ്ഥകളിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്ന മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളിലും ഡാറ്റയിലും സൂക്ഷ്മവും എന്നാൽ പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും എന്നതാണ് ഇതിന് കാരണം.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള ചില യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗങ്ങൾ ഇവയാണ്:

ആളുകളുടെ മുഖങ്ങളും റോഡ് ചിഹ്നങ്ങളും ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുടെ സഹായത്തോടെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന കുറച്ച് ഇമേജ് തരങ്ങൾ മാത്രമാണ്. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ തുടങ്ങിയ വൈവിധ്യമാർന്ന മേഖലകളിലാണ് ഇത് നടപ്പാക്കുന്നത്.

ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിവർത്തന സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സ്വാഭാവിക ശബ്ദമുള്ള മനുഷ്യ സംസാരം മനസ്സിലാക്കാനും സമന്വയിപ്പിക്കാനും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ സേവനം, സഹായം, വിപണനം എന്നിവ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി മേഖലകളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്.

ശുപാർശ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ അഭിരുചി പ്രവചിക്കുകയും പ്രസക്തമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, സിനിമകൾ, മറ്റ് ഉള്ളടക്കം എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറുകൾ, മീഡിയ പ്ലെയറുകൾ, സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്നിവയിൽ ഇത് നടപ്പാക്കുന്നു.

സംശയാസ്പദമായ സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ, ഇൻഷുറൻസ് പോളിസികൾ, ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഇടപാടുകൾ എന്നിവ ഇതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നടത്താൻ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കുന്നു. കാൻസർ കണ്ടെത്തൽ, ഹൃദ്രോഗ രോഗനിർണയം, പ്രമേഹ രോഗനിർണയം എന്നിവ ഈ ഉപയോഗങ്ങളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്.