മനുഷ്യർക്ക് സ്വാഭാവികമായി വരുന്നത് ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഡ്രൈവറില്ലാത്ത കാറുകൾക്ക് പിന്നിലെ ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഇത് ഒരു സ്റ്റോപ്പ് ചിഹ്നം തിരിച്ചറിയാൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കാൽനടയാത്രക്കാരനെ ലാമ്പ് പോസ്റ്റിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ അവരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഫോണുകൾ, ടാബ്ലെറ്റുകൾ, ടിവികൾ, ഹാൻഡ്സ് ഫ്രീ സ്പീക്കറുകൾ തുടങ്ങിയ ഉപഭോക്തൃ ഉപകരണങ്ങളിൽ വോയ്സ് നിയന്ത്രണത്തിന്റെ താക്കോലാണ് ഇത്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഈയിടെയായി ധാരാളം ശ്രദ്ധ നേടുന്നു. മുമ്പ് സാധ്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുകയാണ്.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ ഇമേജുകൾ, ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ശബ്ദം എന്നിവയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് അത്യാധുനിക കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും, ചിലപ്പോൾ മനുഷ്യ തലത്തിലുള്ള പ്രകടനത്തെക്കാൾ കൂടുതലാണ്. ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെയും ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെയും ഒരു വലിയ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നത്.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം അത്തരം ആകർഷകമായ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നത് എങ്ങനെ?

ഒറ്റവാക്കിൽ പറഞ്ഞാൽ, കൃത്യത. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മുമ്പത്തേക്കാളും ഉയർന്ന തലങ്ങളിൽ തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. ഇത് ഉപയോക്തൃ പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റാൻ ഉപഭോക്തൃ ഇലക്ട്രോണിക്സിനെ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡ്രൈവറില്ലാ കാറുകൾ പോലുള്ള സുരക്ഷാ നിർണായക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് നിർണായകമാണ്. ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കളെ തരംതിരിക്കുന്നത് പോലുള്ള ചില ജോലികളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മനുഷ്യരെക്കാൾ മികച്ച നിലവാരത്തിലേക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ടു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ആദ്യമായി 1980 കളിൽ സിദ്ധാന്തീകരിക്കപ്പെട്ടെങ്കിലും, ഇത് അടുത്തിടെ മാത്രം ഉപയോഗപ്രദമായതിന് രണ്ട് പ്രധാന കാരണങ്ങളുണ്ട്:

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് വലിയ അളവിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡ്രൈവറില്ലാത്ത കാർ വികസനത്തിന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങളും ആയിരക്കണക്കിന് മണിക്കൂർ വീഡിയോയും ആവശ്യമാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് ഗണ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തി ആവശ്യമാണ്. ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ജിപിയുകൾക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് കാര്യക്ഷമമായ ഒരു സമാന്തര വാസ്തുവിദ്യയുണ്ട്. ക്ലസ്റ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന ശൃംഖലയ്ക്കുള്ള പരിശീലന സമയം ആഴ്ചകളിൽ നിന്ന് മണിക്കൂറുകളോ അതിൽ കുറവോ കുറയ്ക്കാൻ ഇത് വികസന ടീമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ജോലിസ്ഥലത്തെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് മുതൽ മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ വരെയുള്ള വ്യവസായങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ്: സ്റ്റോപ്പ് ചിഹ്നങ്ങൾ, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ തുടങ്ങിയ വസ്തുക്കൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്താൻ ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഗവേഷകർ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, കാൽനടയാത്രക്കാരെ കണ്ടെത്താൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് അപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

എയ്റോസ്പേസും പ്രതിരോധവും: താൽപ്പര്യമുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന ഉപഗ്രഹങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സൈനികർക്ക് സുരക്ഷിതമോ സുരക്ഷിതമല്ലാത്തതോ ആയ മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മെഡിക്കൽ ഗവേഷണം: കാൻസർ കോശങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്താൻ കാൻസർ ഗവേഷകർ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കാൻസർ കോശങ്ങളെ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റ് നൽകുന്ന നൂതന മൈക്രോസ്കോപ്പ് യുസിഎൽഎയിലെ ടീമുകൾ നിർമ്മിച്ചു.

വ്യാവസായിക ഓട്ടോമേഷൻ: ആളുകളോ വസ്തുക്കളോ യന്ത്രങ്ങളുടെ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത അകലത്തിൽ ആയിരിക്കുമ്പോൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ ഹെവി മെഷിനറികൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള തൊഴിലാളികളുടെ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സഹായിക്കുന്നു.

ഇലക്ട്രോണിക്സ്: ഓട്ടോമേറ്റഡ് ശ്രവണ, സംസാര വിവർത്തനത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ശബ്ദത്തോട് പ്രതികരിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ മുൻഗണനകൾ അറിയുകയും ചെയ്യുന്ന ഹോം അസിസ്റ്റൻസ് ഉപകരണങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

മിക്ക ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികളും ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാലാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളെ പലപ്പോഴും ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.

“ഡീപ്പ്” എന്ന പദം സാധാരണയായി ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുടെ എണ്ണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ 2-3 മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ മാത്രമേ അടങ്ങിയിട്ടുള്ളൂ, അതേസമയം ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് 150 വരെ ഉണ്ടാകാം.

മാനുവൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ആവശ്യമില്ലാതെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്ന വലിയ സെറ്റ് ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളും ഉപയോഗിച്ചാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗും: ശരിയായ സമീപനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക

ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയ തരങ്ങളിലൊന്ന് കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ അല്ലെങ്കിൽ കോൺവ്നെറ്റ്) എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പഠിച്ച സവിശേഷതകൾ ഒരു സിഎൻഎൻ കൺവോൾവ് ചെയ്യുകയും 2 ഡി കൺവലൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഇമേജുകൾ പോലുള്ള 2 ഡി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നതിന് ഈ ആർക്കിടെക്ചറിനെ നന്നായി അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

സിഎൻഎൻമാർ മാനുവൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇമേജുകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയേണ്ടതില്ല. ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുത്താണ് സിഎൻഎൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നൽകിയിട്ടില്ല; ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരത്തിൽ നെറ്റ് വർക്ക് പരിശീലനം നടത്തുമ്പോൾ അവ പഠിക്കുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്കായി ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളെ വളരെ കൃത്യമാക്കുന്നു.

പത്ത് അല്ലെങ്കിൽ നൂറുകണക്കിന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്താൻ സിഎൻഎൻ പഠിക്കുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഓരോ പാളിയും പഠിച്ച ഇമേജ് സവിശേഷതകളുടെ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ആദ്യത്തെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിക്ക് അരികുകൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താമെന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും, അവസാനത്തേത് നമ്മൾ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്ന വസ്തുവിന്റെ ആകൃതിക്ക് പ്രത്യേകമായി നിറവേറ്റുന്ന കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ആകൃതികൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താമെന്ന് പഠിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക രൂപമാണ്. ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ സ്വമേധയാ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ ആരംഭിക്കുന്നു. ഇമേജിലെ വസ്തുക്കളെ തരംതിരിക്കുന്ന ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച്, പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം “എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ലേണിംഗ്” നിർവഹിക്കുന്നു – അവിടെ ഒരു നെറ്റ് വർക്കിന് അസംസ്കൃത ഡാറ്റയും വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ള ഒരു ജോലിയും നൽകുന്നു, ഇത് യാന്ത്രികമായി എങ്ങനെ ചെയ്യണമെന്ന് ഇത് പഠിക്കുന്നു.

മറ്റൊരു പ്രധാന വ്യത്യാസം ഡാറ്റയുമായി ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതം സ്കെയിലാണ്, അതേസമയം ആഴമില്ലാത്ത പഠനം ഒത്തുചേരുന്നു. നിങ്ങൾ നെറ്റ് വർക്കിലേക്ക് കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങളും പരിശീലന ഡാറ്റയും ചേർക്കുമ്പോൾ പ്രകടനത്തിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക തലത്തിൽ നിൽക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളെയാണ് ആഴമില്ലാത്ത പഠനം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് അവ പലപ്പോഴും മെച്ചപ്പെടുന്നു എന്നതാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ശൃംഖലകളുടെ ഒരു പ്രധാന നേട്ടം.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ഇമേജുകൾ തരംതിരിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ സ്വമേധയാ സവിശേഷതകളും ക്ലാസിഫയറും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തോടെ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ യാന്ത്രികമാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുക

നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ, നിങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പം, നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തിന്റെ തരം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന സാങ്കേതികതകളും മോഡലുകളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു വിജയകരമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷന് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് വളരെ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ (ആയിരക്കണക്കിന് ഇമേജുകൾ) ആവശ്യമാണ്, അതുപോലെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ജിപിയുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനും ഇടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ജിപിയുവും ധാരാളം ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയും ഉണ്ടോ എന്ന് പരിഗണിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഈ രണ്ട് കാര്യങ്ങളും ഇല്ലെങ്കിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് പകരം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായേക്കാം. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പൊതുവെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അതിനാൽ വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞത് കുറച്ച് ആയിരം ചിത്രങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ജിപിയു ഉള്ളതിനാൽ ആ ഇമേജുകളെല്ലാം വിശകലനം ചെയ്യാൻ മോഡലിന് കുറച്ച് സമയമെടുക്കും.