മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്നും പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്നും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്.

എന്നാൽ ന്യൂറോണുകൾക്ക് പകരം, ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്ന കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്.

ഇമേജ് ആൻഡ് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയ്ക്ക് പിന്നിലെ മാന്ത്രികതയാണിത്.

സാധ്യതകളെ പുനർനിർവചിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ – ഡീപ് ലേണിംഗ്:

ഇമേജ് ആൻഡ് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ: നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോണിലെ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷന്റെ മാന്ത്രികത അല്ലെങ്കിൽ സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കൃത്യതയ്ക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുക. വിഷ്വൽ, ശ്രവണ ഇൻപുട്ടുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

ഹെൽത്ത് കെയർ വിപ്ലവം: മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളിൽ രോഗങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് മുതൽ രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നത് വരെ ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തെ എങ്ങനെ ആഴത്തിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു എന്നതിലേക്ക് കടക്കുക. നേരത്തെയുള്ള കണ്ടെത്തലും വ്യക്തിഗത ചികിത്സാ പദ്ധതികളും യാഥാർത്ഥ്യമാവുകയാണ്.

ഓട്ടോണമസ് വെഹിക്കിൾസ്: സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളുടെ വികസനത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ പങ്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ വാഹനങ്ങളെ അവരുടെ പരിസ്ഥിതി മനസ്സിലാക്കാൻ എങ്ങനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്തുക, റോഡുകളിൽ സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സ്പ്ലിറ്റ് സെക്കൻഡ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി): ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഭാഷാ വിവർത്തന സേവനങ്ങൾ, വികാര വിശകലനം എന്നിവയ്ക്ക് പിന്നിലെ രഹസ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകം മനസ്സിലാക്കുന്നതിലും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും കൂടുതൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നു.

ഫിനാൻസ് ആൻഡ് ഫ്രോഡ് ഡിറ്റക്ഷൻ: സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകളുടെ സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് തട്ടിപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ തത്സമയം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ എങ്ങനെ വിന്യസിക്കുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കുക.

എന്താണ് Deep Learning ?

ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപമേഖലയാണ്, ഇത് സമീപ വർഷങ്ങളിൽ വളരെയധികം ജനപ്രീതിയും വിജയവും നേടി, ഒരുകാലത്ത് മനുഷ്യരുടെ പ്രത്യേക ഡൊമെയ്ൻ എന്ന് കരുതിയിരുന്ന ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കിക്കൊണ്ട് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും, പ്രത്യേകിച്ച് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിത നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള സമഗ്രമായ ആമുഖം ഇതാ:

1. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉണ്ട്, അവ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഗണിത മാതൃകകളാണ്. അവയിൽ പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകളുടെ പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിലും പഠിക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നോഡുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകൾ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ ക്രമീകരിക്കുന്ന ഭാരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

2. ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ആഴത്തിൽ നിന്നാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്ന പേര് ലഭിക്കുന്നത്. ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് ഇൻപുട്ടിനും ഔട്ട്പുട്ട് പാളികൾക്കുമിടയിൽ ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുണ്ട്. ഈ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഡാറ്റയുടെ ശ്രേണിപരമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ നെറ്റ് വർക്കിനെ അനുവദിക്കുന്നു, നിങ്ങൾ പാളികളിലൂടെ നീങ്ങുമ്പോൾ കൂടുതൽ അമൂർത്ത സവിശേഷതകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

3. പരിശീലനം: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു. പരിശീലന വേളയിൽ, ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ എന്ന പ്രക്രിയയിലൂടെ അതിന്റെ ആന്തരിക പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് മോഡൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ പഠിക്കുന്നു. പ്രവചിക്കപ്പെട്ടതും യഥാർത്ഥവുമായ ഫലങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കമ്പ്യൂട്ടുചെയ്യുന്നതും ഭാരം അപ്ഡേറ്റുചെയ്യുന്നതും ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

4. പ്രാതിനിധ്യ പഠനം: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രാതിനിധ്യ പഠനത്തിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു, അതായത് അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായ സവിശേഷതകൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുകയും വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുക. ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് ഈ കഴിവ് നിർണായകമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വൈവിധ്യമാർന്ന ജോലികളിൽ പ്രയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്:

ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ: ഫോട്ടോകളിൽ പൂച്ചകളെ തിരിച്ചറിയുന്നത് പോലുള്ള ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കളോ പാറ്റേണുകളോ തിരിച്ചറിയുക.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി): മനുഷ്യ ഭാഷ മനസിലാക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വികാര വിശകലനം, മെഷീൻ വിവർത്തനം തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുക.

സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ: സിരി, സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പോലുള്ള വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സംസാര ഭാഷ ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക.

ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ: ഇ-കൊമേഴ്സ്, ഉള്ളടക്ക സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ വ്യക്തിഗത ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു.

ഓട്ടോണമസ് വെഹിക്കിൾസ്: സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകൾക്ക് അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ്: മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റയിൽ നിന്നും രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഗെയിം പ്ലേയിംഗ്: ചെസ്സ്, ഗോ തുടങ്ങിയ ഗെയിമുകളിൽ അതിമാനുഷിക പ്രകടനം കൈവരിക്കുക.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ:

ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, കെറാസ് തുടങ്ങിയ വിവിധ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനും ഉപകരണങ്ങളും ലൈബ്രറികളും നൽകുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളുടെ നടപ്പാക്കൽ ലളിതമാക്കുന്നു.

വെല്ലുവിളികൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ശ്രദ്ധേയമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, വലിയ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, കംപ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം തുടങ്ങിയ വെല്ലുവിളികളും ഇത് അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് മുതൽ ഹെൽത്ത് കെയർ, ഓട്ടോണമസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെയുള്ള മേഖലകളിൽ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. അതിന്റെ വ്യാപകമായ സ്വീകാര്യത വ്യവസായങ്ങളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്.

ഡീപ് ലേണിംഗ് vs മെഷീൻ ലേണിംഗ്

ഡീപ് ലേണിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്) എന്ന വിശാലമായ മേഖലയ്ക്കുള്ളിൽ അടുത്ത ബന്ധമുള്ള മേഖലകളാണ്, പക്ഷേ അൽഗോരിതങ്ങൾ, ടെക്നിക്കുകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ അവയ്ക്ക് വ്യക്തമായ വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്. ഡീപ് ലേണിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ താരതമ്യം ഇതാ:

1. നിർവചനം:

മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ): ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങളോ തീരുമാനങ്ങളോ എടുക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ, ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ അൽഗോരിതങ്ങൾ എം എൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ): ഒന്നിലധികം പാളികൾ (ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ) അടങ്ങിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. അസംസ്കൃത ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുത്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റയുടെ ശ്രേണിപരമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി പഠിക്കാൻ ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

2. ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യം:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഒരു നിർണായക ഘട്ടമാണ്. അൽഗോരിതങ്ങളിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വിദഗ്ധർ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ സ്വമേധയാ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും എഞ്ചിനീയർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകളും പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും യാന്ത്രികമായി പഠിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ ശൃംഖലകൾ പരസ്പരബന്ധിതമായ പാളികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗിനെ മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുന്നു.

3. മോഡൽ സങ്കീർണ്ണത:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: എം എൽ മോഡലുകൾക്ക് സാധാരണയായി കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉണ്ട്, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അവ സങ്കീർണ്ണമാണ്. അവ പലപ്പോഴും ആഴമില്ലാത്തവയാണ്, ഒന്നോ രണ്ടോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ അവയുടെ ആഴം, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന നിരവധി പാളികൾ എന്നിവയുടെ സവിശേഷതയാണ്. അവർക്ക് ഡാറ്റയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ കൂടുതൽ പാരാമീറ്ററുകളും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകളും ആവശ്യമാണ്.

4. ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾ:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: പരിമിതമായ അളവിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് എം എൽ മോഡലുകൾക്ക് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ചെറുതും ഇടത്തരവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് അവ അനുയോജ്യമാണ്.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് സാധാരണയായി പരിശീലനത്തിനായി വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്, കാരണം അവയുടെ ഉയർന്ന ശേഷി. വലിയ ഡാറ്റാ സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവർ മികവ് പുലർത്തുന്നു, അവിടെ ഡാറ്റയുടെ അളവ് മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയെ ന്യായീകരിക്കാൻ കഴിയും.

5. അൽഗോരിതം തരങ്ങൾ:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സാധാരണ എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, കെ-മീൻസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന ജോലികളിൽ ഡീപ് ലേണിംഗ് പ്രാഥമികമായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയ്ക്കായി കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ തുടർച്ചയായ ഡാറ്റയ്ക്കായി ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു.

6. വ്യാഖ്യാനം:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ഇൻപുട്ട് വേരിയബിളുകളുടെയും തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയുടെയും പ്രാധാന്യം മനസിലാക്കാൻ ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ എം എൽ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതാണ്.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും അവയുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം “ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകൾ” ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവചനങ്ങളിൽ അവർ എങ്ങനെ എത്തിച്ചേരുന്നുവെന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.

7. ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: സ്പാം കണ്ടെത്തൽ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ എം എൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ, സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ്, ചെസ്സ്, ഗോ തുടങ്ങിയ ഗെയിമുകൾ കളിക്കുക തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മികവ് പുലർത്തുന്നു.

8. ഹാർഡ്വെയർ ആവശ്യകതകൾ:

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: എം എൽ മോഡലുകൾക്ക് പലപ്പോഴും സ്റ്റാൻഡേർഡ് സിപിയുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയവ, പരിശീലനത്തിനും അനുമാനത്തിനുമായി ജിപിയുകളിൽ നിന്നും ടിപിയുകൾ (ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ) പോലുള്ള പ്രത്യേക ഹാർഡ്വെയറുകളിൽ നിന്നും ഗണ്യമായി പ്രയോജനം നേടുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ഉപയോഗത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. നിർദ്ദിഷ്ട ഡൊമെയ്നുകളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ശ്രദ്ധേയമായ വിജയം കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഇപ്പോഴും പ്രസക്തവും വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും മെഷീൻ ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രശ്നം, ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ്, ജോലിയുടെ സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ vs. ഡീപ് ലേണിംഗ്

“ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ vs. ഡീപ് ലേണിംഗ്” താരതമ്യത്തിനുള്ള ഒരു സാധാരണ വിഷയമാണ്, കാരണം ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങളുടെ ഒരു തകർച്ച ഇതാ:

1. നിർവചനം:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (എഎൻഎൻ) എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ്. ഇൻപുട്ട് ലെയർ, ഒന്നോ അതിലധികമോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ എന്നിവയുൾപ്പെടെ പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിത നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ഡിഎൻഎൻ) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഡീപ് ലേണിംഗ് നെറ്റ് വർക്കുകൾ അവയുടെ ആഴമാണ്, ഇത് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

2. ആഴം:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ആഴമില്ലാത്ത നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന പരമ്പരാഗത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് പരിമിതമായ എണ്ണം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുണ്ട്. അവയ്ക്ക് ഒന്നോ അതിലധികമോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം, പക്ഷേ ആഴത്തിലുള്ള പഠനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആഴം ഇല്ല.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ആഴത്തിലുള്ള പഠന ശൃംഖലകൾ പ്രത്യേകമായി ആഴത്തിലുള്ളതായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു, അതായത് അവയ്ക്ക് നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുണ്ട്. ഡസൻ കണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ നൂറുകണക്കിന് പാളികളുള്ള ഈ നെറ്റ് വർക്കുകൾ വളരെ ആഴത്തിലുള്ളതാണ്, ഇത് ഡാറ്റയുടെ ശ്രേണിപരമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.

3. ഫീച്ചർ ലേണിംഗ്:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പലപ്പോഴും ഒരു മാനുവൽ പ്രക്രിയയാണ്. നെറ്റ് വർക്കിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വിദഗ്ധർ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും എഞ്ചിനീയർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ശ്രേണിപരമായ സവിശേഷതകളും പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുന്നതിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മികവ് പുലർത്തുന്നു. വിപുലമായ മാനുവൽ ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഇല്ലാതെ ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.

4. ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾ:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: മോഡൽ സങ്കീർണ്ണത ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നിടത്തോളം കാലം ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് ചെറുതും ഇടത്തരവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വളരെ ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകൾ, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടുന്നു. ഫലപ്രദമായി പരിശീലിക്കുന്നതിനും നന്നായി സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും അവർക്ക് ഗണ്യമായ അളവിൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.

5. ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: റിഗ്രഷൻ, വർഗ്ഗീകരണം, ഫംഗ്ഷൻ ഏകദേശം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പരമ്പരാഗത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, ഗെയിം പ്ലേയിംഗ് തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പലപ്പോഴും പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ മേഖലകളിൽ ഇത് ശ്രദ്ധേയമായ വിജയം കൈവരിച്ചു.

6. സങ്കീർണ്ണത:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ, ആഴം കുറവായതിനാൽ, കുറഞ്ഞ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉണ്ട്, മാത്രമല്ല ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ, അവയുടെ ആഴവും ധാരാളം പാരാമീറ്ററുകളും കാരണം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. അവയ്ക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

7. വ്യാഖ്യാനം:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പലപ്പോഴും കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നവയാണ്, കാരണം ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഉപയോക്താക്കളെ ഇൻപുട്ട് വേരിയബിളുകളുടെയും തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയുടെയും പ്രാധാന്യം മനസിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്: ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും അവയുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം “ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകൾ” ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവചനങ്ങളിൽ അവർ എങ്ങനെ എത്തിച്ചേരുന്നുവെന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമാണ്, അതേസമയം ഡീപ് ലേണിംഗ് ഒന്നിലധികം പാളികളുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ശാഖയാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുന്നതിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മികവ് പുലർത്തുന്നു, പക്ഷേ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകളും ആവശ്യമാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നവയാണ്, ലളിതമായ ജോലികൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പരിമിതമായ ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ അനുയോജ്യമായിരിക്കാം. ഇവ രണ്ടും തമ്മിലുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രശ്നത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണത, ഡാറ്റ ലഭ്യത, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ ആവശ്യകത എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ:

BERT, പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് മോഡലുകൾ: ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ (BERT) നിന്നുള്ള ബൈഡിറക്ഷണൽ എൻകോഡർ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും അതിന്റെ വേരിയന്റുകളും എൻഎൽപി ജോലികൾ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ മോഡലുകൾ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വൻതോതിലുള്ള കോർപോറയിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയവയാണ്, മാത്രമല്ല നിർദ്ദിഷ്ട എൻഎൽപി ജോലികൾക്കായി നന്നായി ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. ഈ സമീപനം എൻഎൽപിയിൽ ഒരു മാനദണ്ഡമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, സമാനമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിലും പ്രയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട് (ഉദാ. വിഷൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിഐടികൾ). ജനറേറ്റീവ് വിപരീത നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ജിഎഎൻ): മെച്ചപ്പെട്ട ആർക്കിടെക്ചറുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഉപയോഗിച്ച് ജിഎഎൻമാർ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഇമേജ് ജനറേഷൻ, സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ, സൂപ്പർ റെസല്യൂഷൻ, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള മനുഷ്യ മുഖങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബിഗ്ഗാൻ, സ്റ്റൈൽഗാൻ, ഡാൽ-ഇ എന്നിവ തലക്കെട്ടുകൾ സൃഷ്ടിച്ച ഗാൻ അധിഷ്ഠിത മോഡലുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം: വിപുലമായ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ശ്രദ്ധ നേടി. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, എൻ എൽ പി എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ് നുകളിൽ കോൺട്രാസ്റ്റീവ് ലേണിംഗ്, പ്രത്യേകിച്ചും വാഗ്ദാനം കാണിക്കുന്നു. ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന മുന്നേറ്റങ്ങൾ: റോബോട്ടിക്സ്, ഗെയിം പ്ലേയിംഗ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ചെസ്സിനും ഗോയ്ക്കുമുള്ള ആൽഫസെറോ), സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, റോബോട്ടിക് കൈ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഓപ്പൺഎഐയുടെ ഡാക്റ്റൈൽ പ്രോജക്റ്റ്) തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം (ആർഎൽ) പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. ഹെൽത്ത് കെയറിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വിശകലനം, രോഗനിർണയം, മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഗണ്യമായ മുന്നേറ്റം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ഓട്ടോഎംഎൽ): മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിന് ഓട്ടോഎംഎൽ ടെക്നിക്കുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇത് വിദഗ്ദ്ധരല്ലാത്തവർക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം കൂടുതൽ പ്രാപ്യമാക്കുകയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വികസനം വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിശദീകരിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എക്സ്എഐ): ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുടെ വ്യാഖ്യാനവും വിശദീകരണവും അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നത് ഒരു നിർണായക ഗവേഷണ മേഖലയായി മാറി. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതൽ സുതാര്യവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമാക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. കാലാവസ്ഥാ മോഡലിംഗിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: കാലാവസ്ഥാ മോഡലിംഗിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളും കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് നിർണായകമായ കാലാവസ്ഥയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രതിഭാസങ്ങളെക്കുറിച്ച് മികച്ച ധാരണയും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: സാധ്യതയുള്ള മരുന്ന് കാൻഡിഡേറ്റുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ബയോളജിക്കൽ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായുള്ള അവരുടെ ഇടപെടലുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും മരുന്ന് വികസന പ്രക്രിയയെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫെഡറേറ്റഡ് ലേണിംഗ്: ഡാറ്റ പ്രാദേശികമായി സൂക്ഷിക്കുമ്പോൾ വികേന്ദ്രീകൃത ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം മോഡൽ പരിശീലനം ഫെഡറേറ്റഡ് ലേണിംഗ് അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ആരോഗ്യപരിപാലനം, ധനകാര്യം തുടങ്ങിയ സ്വകാര്യത സെൻസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമാണ്.

ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ:

1. പക്ഷപാതവും ന്യായവും:

ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതം: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു, പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ പക്ഷപാതങ്ങൾ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് നിലനിർത്താനും വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ ലിംഗപരമോ വംശീയമോ ആയ പക്ഷപാതങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പക്ഷപാതപരമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ മോഡലിന് പഠിക്കാൻ കഴിയും.

നീതി: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നീതി ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഒരു നിർണായക ആശങ്കയാണ്. വിഭിന്നമായ ആഘാതം (ചില ഗ്രൂപ്പുകളെ ആനുപാതികമായി ബാധിക്കുന്നിടത്ത്), വിഭിന്നമായ ചികിത്സ (വ്യക്തികളെ അവരുടെ സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അന്യായമായി പരിഗണിക്കുന്നിടത്ത്) എന്നിവയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

മിറ്റിഗേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ പക്ഷപാതം കണ്ടെത്തുന്നതിനും ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ഗവേഷകർ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, അതായത് വീണ്ടും സാമ്പിൾ ഡാറ്റ, വീണ്ടും വെയ്റ്റിംഗ് സാമ്പിളുകൾ, പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുന്നതിന് വിപരീത പരിശീലനം ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

2. സുതാര്യതയും വിശദീകരണവും:

ബ്ലാക്ക്-ബോക്സ് മോഡലുകൾ: പല ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളും പലപ്പോഴും “ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകൾ” ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം അവയുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണവും മനുഷ്യർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയാത്തതുമാണ്. സുതാര്യതയുടെ ഈ അഭാവം പ്രശ്നകരമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ആരോഗ്യസംരക്ഷണം, ധനകാര്യം തുടങ്ങിയ നിർണായക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ.

വിശദീകരിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എക്സ്എഐ): ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ സുതാര്യവും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതുമാക്കി മാറ്റാനുള്ള ശ്രമത്തിലാണ് ഗവേഷകർ. ലൈം (ലോക്കൽ ഇന്റർപ്രെറ്റബിൾ മോഡൽ-അജ്ഞേയ വിശദീകരണങ്ങൾ), SHAP (SHapley Additive exPlanations) തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മോഡൽ തീരുമാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

റെഗുലേറ്ററി സംരംഭങ്ങൾ: ഉത്തരവാദിത്തം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാവുന്നതും സുതാര്യവുമായിരിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്ന നിയന്ത്രണങ്ങൾ ചില പ്രദേശങ്ങളും വ്യവസായങ്ങളും പരിഗണിക്കുന്നു.

3. സ്വകാര്യത ആശങ്കകൾ:

ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ അശ്രദ്ധമായി മനഃപാഠമാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യതകൾ ഉയർത്തുന്നു. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യത, ഫെഡറേറ്റഡ് ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.

ഡീപ്ഫേക്ക്സ്: തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ആൾമാറാട്ടം പോലുള്ള ദോഷകരമായ ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന റിയലിസ്റ്റിക് ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകളും ഓഡിയോയും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡീപ് ലേണിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കി.

4. ജോലി സ്ഥലംമാറ്റം:

ഓട്ടോമേഷൻ: ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങളും കൂടുതൽ പ്രാപ്തമാകുമ്പോൾ, വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലെ മനുഷ്യ ജോലികളുടെ സ്ഥാനചലനത്തെക്കുറിച്ച് ആശങ്കയുണ്ട്. ഓട്ടോമേഷന്റെ സാമൂഹികവും സാമ്പത്തികവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

5. ഉത്തരവാദിത്തവും ബാധ്യതയും:

നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ ഉത്തരവാദിത്തം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ പിശകുകൾ വരുത്തുമ്പോഴോ ദോഷം വരുത്തുമ്പോഴോ ഉത്തരവാദിത്തവും ബാധ്യതയും നിർണ്ണയിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നമാണ്. ഡെവലപ്പർമാർ, ഉപയോക്താക്കൾ അല്ലെങ്കിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തന്നെ ആരാണ് ഉത്തരവാദികൾ എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഇത് ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു.

റെഗുലേറ്ററി ചട്ടക്കൂടുകൾ: ചില രാജ്യങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബാധ്യതയും ഉത്തരവാദിത്ത പ്രശ്നങ്ങളും പരിഹരിക്കുന്നതിന് നിയമപരമായ ചട്ടക്കൂടുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

6. ഡാറ്റാ സുരക്ഷ:

സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ: മറ്റേതൊരു സോഫ്റ്റ്വെയറിനെയും പോലെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളും സൈബർ ആക്രമണത്തിന് ഇരയാകാം. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ കബളിപ്പിക്കുന്നതിനായി ദോഷകരമായ അഭിനേതാക്കൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന വിപരീത ആക്രമണങ്ങൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആശങ്കയാണ്.

7. പാരിസ്ഥിതിക ആഘാതം:

ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഗണ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഉയർന്ന ഊർജ്ജ ഉപഭോഗത്തിലേക്കും കാർബൺ പുറന്തള്ളലിലേക്കും നയിക്കുന്നു. ഗവേഷകർ കൂടുതൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലന ടെക്നിക്കുകളും ഹാർഡ്വെയറുകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

8. ഇരട്ട ഉപയോഗ ആശങ്കകൾ:

മിലിട്ടറിയും നിരീക്ഷണവും: സ്വയംഭരണ ആയുധങ്ങളുടെ ഉപയോഗം, ബഹുജന നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്ന വിധങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. സാങ്കേതിക പുരോഗതിയെ ധാർമ്മിക പരിഗണനകളുമായി സന്തുലിതമാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഈ ധാർമ്മിക വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് ഗവേഷകർ, നയരൂപകർത്താക്കൾ, വ്യവസായ നേതാക്കൾ, സമൂഹം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള സഹകരണം ആവശ്യമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നൈതിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, വൈവിധ്യവും ഉൾപ്പെടുത്തൽ ശ്രമങ്ങളും, ധാർമ്മിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇംപാക്റ്റ് വിലയിരുത്തലുകൾ തുടങ്ങിയ സംരംഭങ്ങൾ ശരിയായ ദിശയിലേക്കുള്ള ചുവടുവയ്പ്പുകളാണ്. ദോഷവും പക്ഷപാതവും കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം സമൂഹത്തിന് ഗുണം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വികസനത്തിന്റെയും വിന്യാസത്തിന്റെയും അവിഭാജ്യ ഘടകമായിരിക്കണം ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഉപകരണങ്ങളും ചട്ടക്കൂടുകളും

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി ജനപ്രിയ ഉപകരണങ്ങളും ചട്ടക്കൂടുകളും ഉണ്ട്.

ടെൻസർഫ്ലോ: ഗൂഗിളിന്റെ ബ്രെയിൻ ടീം വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ടെൻസർഫ്ലോ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളിൽ ഒന്നാണ്. ലളിതമായ മോഡൽ വികസനത്തിനായി ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള എപിഐയും (കെറാസ്) കൂടുതൽ വഴക്കത്തിനായി താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള എപിഐയും ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. സിപിയുകൾ, ജിപിയുകൾ, ടിപിയുകൾ (ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ) എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിശാലമായ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് ടെൻസർഫ്ലോ പിന്തുണ നൽകുന്നു. ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ആവാസവ്യവസ്ഥയാണ് ടെൻസർഫ്ലോ എക്സ്റ്റെൻഡഡ് (ടിഎഫ്എക്സ്). പൈടോർച്ച്: ഫേസ്ബുക്കിന്റെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് റിസർച്ച് ലാബ് (ഫെയർ) വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പൈടോർച്ച് അതിന്റെ ഡൈനാമിക് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിന് പേരുകേട്ടതാണ്, ഇത് ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതും ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദവുമാക്കുന്നു. ഡീപ് ലേണിംഗ് റിസർച്ച് കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ പൈടോർച്ച് ജനപ്രീതി നേടി, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഗവേഷണത്തിനും വികസനത്തിനും ശക്തമായ പിന്തുണയുണ്ട്. കെറാസ്: ടെൻസർഫ്ലോ, തിയാനോ അല്ലെങ്കിൽ സിഎൻടികെ (മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ്) എന്നിവയ്ക്ക് മുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഹൈ ലെവൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എപിഐയാണ് കെറാസ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ഇത് എളുപ്പവും ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദവുമായ ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്നു, ഇത് തുടക്കക്കാർക്ക് ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായി മാറുന്നു. ബെർക്ക്ലി വിഷൻ ആൻഡ് ലേണിംഗ് സെന്റർ (ബിവിഎൽസി) വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടാണ് കാഫി. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്കായി ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതിലെ വേഗതയ്ക്കും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും ഇത് അറിയപ്പെടുന്നു. മുൻകാലങ്ങളിൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചിരുന്നെങ്കിലും, ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച് എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അതിന്റെ ജനപ്രീതി കുറഞ്ഞു. MXNet: അപ്പാച്ചെ MXNet ഒന്നിലധികം ഭാഷകൾക്ക് (പൈത്തൺ, ആർ, സ്കാല, ജൂലിയ മുതലായവ) സ്കെയിലബിലിറ്റിക്കും പിന്തുണയ്ക്കും പേരുകേട്ട ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇത് കാര്യക്ഷമവും വഴക്കമുള്ളതും ഗവേഷണത്തിനും ഉൽ പാദന ഉപയോഗ കേസുകൾക്കും അനുയോജ്യവുമാണ്. ചെയിനർ: മുൻഗണന നെറ്റ് വർക്കുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടാണ് ചെയിനർ. പൈടോർക്കിന് സമാനമായ ഒരു ഡൈനാമിക് കംപ്യൂട്ടേഷൻ ഗ്രാഫ് ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും ഗവേഷണത്തിനും ദ്രുത പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. തിയാനോ (കുറിപ്പ്: തിയാനോ ഔദ്യോഗികമായി നിർത്തലാക്കിയിരിക്കുന്നു): ആദ്യകാല ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളിൽ ഒന്നായിരുന്നു തിയാനോ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഗവേഷണത്തിന്റെ വികസനത്തിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചു. ഇത് ഇപ്പോൾ സജീവമായി പരിപാലിക്കപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിലും, ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച് തുടങ്ങിയ തുടർന്നുള്ള ചട്ടക്കൂടുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയെ ഇത് സ്വാധീനിച്ചു. സിഎൻടികെ (മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ്): വേഗതയ്ക്കും സ്കെയിലബിലിറ്റിക്കും വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടാണ് സിഎൻടികെ. ഫീഡ്ഫോർവാർഡ്, കൺവലൂഷണൽ, ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മോഡൽ തരങ്ങളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. DL4J (Deeplearning4j) 😀 eeplearning4j എന്നത് ജാവ, സ്കാല എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഡീപ് ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്. എന്റർപ്രൈസ്-റെഡിയായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള ഇത് മറ്റ് ജെവിഎം അധിഷ്ഠിത ഭാഷകളുമായും ഉപകരണങ്ങളുമായും സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ടോർച്ച് (കുറിപ്പ്: ടോർച്ച് പൈടോർച്ചായി പരിണമിച്ചു): ടോർച്ച് പൈടോർക്കിന്റെ മുൻഗാമിയായിരുന്നു, ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ടോർച്ച് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചു. ടോർച്ചിന്റെ പല തത്വങ്ങളും ആശയങ്ങളും പൈടോർച്ച് സ്വീകരിച്ചു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠന ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണെന്നും എന്റെ അവസാന അപ്ഡേറ്റ് മുതൽ പുതിയ ചട്ടക്കൂടുകളും ഉപകരണങ്ങളും ഉയർന്നുവന്നിരിക്കാമെന്നും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ചട്ടക്കൂടിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പലപ്പോഴും നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസ്, ഉപയോഗത്തിന്റെ എളുപ്പം, കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ, വ്യക്തിഗത മുൻഗണനകൾ തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഡെവലപ്പർമാരും ഗവേഷകരും പലപ്പോഴും അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒന്നിലധികം ചട്ടക്കൂടുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു.

വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

അധ്യാപന, പഠന പ്രക്രിയകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും വിദ്യാഭ്യാസത്തെ വ്യക്തിഗതമാക്കുന്നതിലൂടെയും വിവിധ വിദ്യാഭ്യാസ വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയെ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയും.

വ്യക്തിഗത പഠനം: അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ: പഠന മുൻഗണനകൾ, ശക്തികൾ, ബലഹീനതകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വ്യക്തിഗത വിദ്യാർത്ഥി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ഈ പൊരുത്തപ്പെടൽ വിദ്യാർത്ഥികളെ അവരുടെ വേഗതയിലും തലത്തിലും പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടിയും ശുപാർശയും: ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഇന്ററാക്ടീവ് സിമുലേഷനുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിദ്യാഭ്യാസ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പ്രാവീണ്യ നിലയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ ഗണിത പ്രശ്നങ്ങളോ ഉപന്യാസങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും. ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ: സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ സിനിമകളെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിന് സമാനമായി, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ താൽപ്പര്യങ്ങളും പഠന ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വിദ്യാഭ്യാസ വിഭവങ്ങൾ, പാഠപുസ്തകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കോഴ്സുകൾ എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കാം. വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി): ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഗ്രേഡിംഗ്: എൻഎൽപി മോഡലുകൾക്ക് അസൈൻമെന്റുകൾ, ഉപന്യാസങ്ങൾ, ക്വിസുകൾ എന്നിവ യാന്ത്രികമായി ഗ്രേഡ് ചെയ്യാനും അധ്യാപകരുടെ സമയം ലാഭിക്കാനും വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് തൽക്ഷണ ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകാനും കഴിയും. ഭാഷാ പഠനം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പവർഡ് ലാംഗ്വേജ് ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഭാഷാ പഠിതാക്കൾക്ക് തത്സമയ ഉച്ചാരണ ഫീഡ്ബാക്കും ഭാഷാ തിരുത്തലും നൽകാൻ കഴിയും. വിർച്വൽ ട്യൂട്ടർമാരും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ട്യൂട്ടേഴ്സ്: ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്താൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന വെർച്വൽ ട്യൂട്ടർമാർക്ക് വിദ്യാർത്ഥികളെ ഗൃഹപാഠം ചെയ്യാനും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും വിശദീകരണങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും. ഈ ട്യൂട്ടർമാർ 24/ 7 ലഭ്യമാണ്, കൂടാതെ വ്യക്തിഗത പഠന ശൈലികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ: പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുക, കാമ്പസ് വിഭവങ്ങൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ വിദ്യാർത്ഥികളെ സഹായിക്കുക തുടങ്ങിയ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങൾ പലപ്പോഴും ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പ്രകടന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും പഠനം ഉപേക്ഷിക്കാനോ പിന്നിലാകാനോ സാധ്യതയുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. മുൻകൂട്ടിയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങൾ സമയബന്ധിതമായ ഇടപെടലും പിന്തുണയും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. മെച്ചപ്പെട്ട വിദ്യാഭ്യാസ ഉള്ളടക്കം: വെർച്വൽ ലാബുകൾ, സിമുലേഷനുകൾ, ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (എആർ) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ സംവേദനാത്മക വിദ്യാഭ്യാസ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കാം. വിദ്യാഭ്യാസ ഡാറ്റ വിശകലനം: വിദ്യാഭ്യാസ സമ്പ്രദായങ്ങളിലും പാഠ്യപദ്ധതി രൂപകൽപ്പനയിലും മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള പ്രവണതകൾ, ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, മേഖലകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് വലിയ അളവിലുള്ള വിദ്യാഭ്യാസ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. പ്രത്യേക വിദ്യാഭ്യാസം: പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡിസ്ലെക്സിയ അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടിസം ഉള്ള വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് വ്യക്തിഗത പിന്തുണ നൽകാൻ അവർക്ക് കഴിയും. ഭാഷാ വിവർത്തനവും പ്രവേശനക്ഷമതയും: ആഴത്തിലുള്ള പഠന അധിഷ്ഠിത വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ ഭാഷാ തടസ്സങ്ങൾ തകർക്കാനും വിദ്യാഭ്യാസ ഉള്ളടക്കം വിശാലമായ ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക് പ്രാപ്യമാക്കാനും സഹായിക്കും. ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ: എല്ലാ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും തുല്യ അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് വിദ്യാഭ്യാസ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നീതി ഉറപ്പാക്കുന്നതും പക്ഷപാതം ലഘൂകരിക്കുന്നതും നിർണായകമാണ്. ഡെവലപ്പർമാർ അൽഗോരിതങ്ങളിലും ഡാറ്റയിലും സംഭവ്യമായ പക്ഷപാതങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യണം. അധ്യാപകർക്കായുള്ള പ്രൊഫഷണൽ വികസനം: അധ്യാപകർക്കായി പ്രൊഫഷണൽ വികസന ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കാം, അവരുടെ അധ്യാപന രീതികൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഏറ്റവും പുതിയ വിദ്യാഭ്യാസ ഗവേഷണത്തെക്കുറിച്ച് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ കേസ് സ്റ്റഡീസ്

ഹെൽത്ത്കെയറിലെ ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ:

കേസ് സ്റ്റഡി: മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിൽ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നെഞ്ചിലെ എക്സ്-റേകളിൽ നിന്ന് ന്യുമോണിയ, ശ്വാസകോശ നോഡ്യൂളുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ നെഞ്ച് രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവ് “ചെക്സ്നെറ്റ്” മോഡൽ പ്രകടമാക്കി.

ഇംപാക്റ്റ്: ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രാഥമിക രോഗനിർണയങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഈ മോഡലുകൾ റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളെ സഹായിക്കുന്നു, മനുഷ്യ പിശക് കുറയ്ക്കുകയും രോഗനിർണയത്തിന്റെ വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഭാഷാ പരിഭാഷയിൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി):

കേസ് സ്റ്റഡി: ഗൂഗിൾ ട്രാൻസ്ലേറ്റിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഗൂഗിളിന്റെ “ട്രാൻസ്ഫോർമർ” മോഡൽ, ഒന്നിലധികം ഭാഷകൾക്കിടയിൽ തത്സമയ വിവർത്തനം നടത്താൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഭാഷാ വിവർത്തനത്തിന്റെ കൃത്യത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തി.

ഇംപാക്റ്റ്: ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ക്രോസ്-ലാംഗ്വേജ് ആശയവിനിമയം കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും കൃത്യവുമാക്കുന്നു, ഇത് വ്യക്തികൾക്കും ബിസിനസുകൾക്കും അന്താരാഷ്ട്ര ബന്ധങ്ങൾക്കും പ്രയോജനം ചെയ്യുന്നു.

ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ:

കേസ് സ്റ്റഡി: ടെസ്ല പോലുള്ള കമ്പനികൾ ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങളിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, ലെയ്ൻ ട്രാക്കിംഗ്, തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടെസ്ലയുടെ ഓട്ടോപൈലറ്റ് സിസ്റ്റം ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.

ആഘാതം: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വാഹനങ്ങളെ അവരുടെ പരിസ്ഥിതി മനസ്സിലാക്കാനും ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ഗതാഗതം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ:

കേസ് സ്റ്റഡി: പല ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളും വഞ്ചനാപരമായ ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്താൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ തത്സമയ ഇടപാട് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ആഘാതം: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സാമ്പത്തിക നഷ്ടം തടയുന്നതിനും വഞ്ചനാപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉപഭോക്താക്കളെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു.

ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ:

കേസ് സ്റ്റഡി: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സിനിമ, ടിവി ഷോ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നതിന് നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉള്ളടക്കം നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഉപയോക്തൃ കാഴ്ച ശീലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

ഇംപാക്റ്റ്: മെച്ചപ്പെട്ട ഉപയോക്തൃ അനുഭവം, വർദ്ധിച്ച ഇടപഴകൽ, മെച്ചപ്പെട്ട ഉള്ളടക്ക കണ്ടെത്തൽ, ഇത് ഉപഭോക്തൃ നിലനിർത്തലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ:

കേസ് സ്റ്റഡി: ചിത്രങ്ങളിലെ മുഖങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിവുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന അധിഷ്ഠിത ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റമാണ് ഫെയ്സ്ബുക്കിന്റെ ഡീപ്ഫേസ്. സെക്യൂരിറ്റി, സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഐഡന്റിറ്റി വെരിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയിൽ ഇതിന് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്.

ഇംപാക്റ്റ്: വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ മെച്ചപ്പെട്ട സുരക്ഷ, ഉപയോക്തൃ സൗകര്യം, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ എന്നിവ മാത്രമല്ല സ്വകാര്യതയെയും നിരീക്ഷണത്തെയും കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകളും ഉയർത്തുന്നു.

ഗെയിം പ്ലേയിംഗ്:

കേസ് സ്റ്റഡി: ഡീപ് മൈൻഡിന്റെ ആൽഫാഗോ ലോക ചാമ്പ്യൻ ഗോ കളിക്കാരെ പരാജയപ്പെടുത്തി, സങ്കീർണ്ണമായ ബോർഡ് ഗെയിമുകളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നതിൽ ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിന്റെ ശക്തി പ്രകടമാക്കുന്നു.

ഇംപാക്റ്റ്: സങ്കീർണ്ണമായ തന്ത്രപരവും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതുമായ ജോലികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ സാധ്യത ഉയർത്തിക്കാട്ടി.

റീട്ടെയിൽ, ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ്:

കേസ് സ്റ്റഡി: വാൾമാർട്ട്, ആമസോൺ തുടങ്ങിയ റീട്ടെയിലർമാർ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനത്തിനും ഇൻവെന്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഈ മോഡലുകൾ ചരിത്രപരമായ വിൽപ്പന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

ആഘാതം: ഓവർ സ്റ്റോക്കിംഗും അണ്ടർ സ്റ്റോക്കിംഗും കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ചെലവ് ലാഭിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തിക്കും കാരണമാകുന്നു.

ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ:

കേസ് സ്റ്റഡി: ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി -3 (ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിനഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ 3) മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുകയും ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ എന്നിവയിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്.

ഇംപാക്റ്റ്: ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതും ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളും കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു, മാത്രമല്ല വ്യാജ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചും തെറ്റായ വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ചും ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു.

ഈ കേസ് പഠനങ്ങൾ ഒന്നിലധികം വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രയോഗങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് പ്രക്രിയകളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാനും തീരുമാനമെടുക്കൽ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിവുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുമ്പോൾ ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ, ഡാറ്റ സ്വകാര്യത, മോഡൽ വ്യാഖ്യാനം എന്നിവ അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ട പ്രധാന ഘടകങ്ങളാണ്.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഭാവി പ്രവണതകൾ

സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതി, വർദ്ധിച്ച ഡാറ്റാ ലഭ്യത, പുതിയ ഗവേഷണ മുന്നേറ്റങ്ങൾ എന്നിവയാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന മേഖല നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

കാര്യക്ഷമമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ വലുപ്പത്തിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും വളരുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ മോഡലുകളുടെ ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുവരുന്നു. വിശാലമായ ഉപകരണങ്ങൾക്കും ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രാപ്യമാക്കുന്നതിന് ചെറിയതും വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമവുമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഭാവി പ്രവണതകൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്, പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് മോഡലുകൾ: ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്, അവിടെ മോഡലുകൾക്ക് ഒരു ജോലിയിൽ പരിശീലനം നൽകുകയും പിന്നീട് മറ്റൊന്നിനായി മികച്ച രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലാകും. BERT, GPT-3 പോലുള്ള മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ, വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രകൃതി ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കുള്ള ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകളായി പ്രവർത്തിക്കും, ഇത് ആദ്യം മുതൽ പരിശീലനത്തിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കും. സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം: വ്യക്തമായ ലേബലുകളില്ലാതെ മോഡലുകൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തന്നെ പഠിക്കുന്ന ഒരു തരം മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനമായ സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം പ്രാധാന്യം നേടും. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് വലിയ വാഗ്ദാനം കാണിച്ചു. മൾട്ടി-മോഡൽ ലേണിംഗ്: ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ തുടങ്ങിയ ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സാധാരണമാകും. മൾട്ടി-മോഡൽ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ വ്യത്യസ്ത വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ മനസിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു, സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ്, ഹെൽത്ത് കെയർ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ അവരുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. വിശദീകരിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എക്സ്എഐ): നിർണായക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമാക്കി മാറ്റുന്നതിന് ഊന്നൽ വർദ്ധിക്കും. മാതൃകാ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ഗവേഷകർ പ്രവർത്തിക്കും. തുടർച്ചയായ പഠനം: വിനാശകരമായ മറക്കൽ കൂടാതെ പുതിയ ഡാറ്റയും ജോലികളും തുടർച്ചയായി പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളിയായിരിക്കും. മോഡലുകൾ കാലക്രമേണ പരിണമിക്കേണ്ട യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് തുടർച്ചയായ പഠനം നിർണായകമാണ്. ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ പുരോഗതിയോടെ, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന് എങ്ങനെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങളെ ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. നൈതിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആൻഡ് ഫെയർനെസ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ ധാർമ്മിക ആശങ്കകളും പക്ഷപാതവും പരിഹരിക്കുന്നതിന് മുൻഗണന തുടരും. പക്ഷപാതം ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ ന്യായവും നീതിയുക്തവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഗവേഷകർ പ്രവർത്തിക്കും. എഡ്ജ് ആൻഡ് ഫെഡറേറ്റഡ് ലേണിംഗ്: ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തോട് അടുത്ത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോസസ്സിംഗ് നടക്കുന്ന എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വളരുന്നത് തുടരും. അസംസ്കൃത ഡാറ്റ പങ്കിടാതെ ഒന്നിലധികം വികേന്ദ്രീകൃത ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം മോഡൽ പരിശീലനം പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഫെഡറേറ്റഡ് ലേണിംഗ് സ്വകാര്യത, കാര്യക്ഷമത കാരണങ്ങളാൽ കൂടുതൽ സാധാരണമാകും. ഹെൽത്ത് കെയറിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: വ്യക്തിഗത മെഡിസിൻ, മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, രോഗനിർണയം എന്നിവയിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ഹെൽത്ത് കെയർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കൂടുതൽ കൃത്യവും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമാകും. സുസ്ഥിരതയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: കൂടുതൽ സുസ്ഥിരമായ ഭാവിക്കായി പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് കാലാവസ്ഥാ മോഡലിംഗ്, പുനരുപയോഗ ഊർജ്ജ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, റിസോഴ്സ് മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള സുസ്ഥിരതാ വെല്ലുവിളികൾക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രയോഗിക്കും. ഹ്യൂമൻ-ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സഹകരണം: ഭാവിയിൽ മനുഷ്യരും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളും തമ്മിലുള്ള സഹകരണം വർദ്ധിക്കും, അവിടെ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ, തീരുമാനമെടുക്കൽ, സർഗ്ഗാത്മകത എന്നിവയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മനുഷ്യരെ സഹായിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് റെഗുലേഷൻ: ആഴത്തിലുള്ള പഠന സംവിധാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ധാർമ്മിക ഉപയോഗത്തിനായി സർക്കാരുകളും ഓർഗനൈസേഷനുകളും കൂടുതൽ സമഗ്രമായ നിയന്ത്രണങ്ങളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും സ്ഥാപിക്കും.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഭാവി പ്രവണതകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലെ ആവേശകരവും പരിവർത്തനാത്മകവുമായ ഒരു യുഗത്തിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു.

വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വ്യാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ചെറുതും വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമവുമായ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ കാര്യക്ഷമത ഒരു പ്രധാന ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും.

ട്രാൻസ്ഫർ പഠനവും മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകളും കൂടുതൽ കേന്ദ്രീകൃതമായിത്തീരും, നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികളുമായി മോഡലുകളെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്ന പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കും.

സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് പ്രാധാന്യം ലഭിക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയിൽ.

വൈവിധ്യമാർന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് മൾട്ടി മോഡൽ പഠനം സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രാപ്തമാക്കും. മോഡൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ സുതാര്യതയുടെയും വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെയും ആവശ്യകത വിശദീകരിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എക്സ്എഐ) അഭിസംബോധന ചെയ്യും.

തുടർച്ചയായ പഠനവും ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കഴിവുകളുടെ അതിർവരമ്പുകൾ ഉയർത്തും.

നൈതിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ന്യായമായ പരിഗണനകൾ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തെ നയിക്കും.

എഡ്ജ്, ഫെഡറേറ്റഡ് പഠനം സ്വകാര്യതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കും, അതേസമയം ആരോഗ്യസംരക്ഷണം, സുസ്ഥിരത, മനുഷ്യ-എഐ സഹകരണം എന്നിവയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ സ്വാധീനം വികസിക്കുന്നത് തുടരും.

അവസാനമായി, വർദ്ധിച്ച നിയന്ത്രണം വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ധാർമ്മികവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിന്യാസം ഉറപ്പാക്കും.

ഒന്നിലധികം പാളികളുള്ള കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ) ഉൾപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. ഈ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്ക് ശ്രേണിപരമായ സവിശേഷത പഠനത്തിലൂടെ ഡാറ്റ സ്വയമേവ പഠിക്കാനും പ്രതിനിധീകരിക്കാനും കഴിയും, ഇത് വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ മോഡലിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും അനുകരിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ആശയം, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളും പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും പഠിക്കാൻ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ശ്രദ്ധേയമായ വിജയം കാണിച്ചു.

പ്രധാന പോയിന്റുകൾ

1. അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ലെയറുകൾ:

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; ഇൻപുട്ട് ലെയർ ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുന്നു, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ അന്തിമ ഫലം നൽകുന്നു.

സജീവമാക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ:

ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ നോൺ-ലീനിയറിറ്റികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളെ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. സിഗ്മോയിഡ് പലപ്പോഴും ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണത്തിലും, റെലു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളിലും, സോഫ്റ്റ്മാക്സ് മൾട്ടി-ക്ലാസ് വർഗ്ഗീകരണത്തിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

2. പൊതു വാസ്തുവിദ്യകൾ:

Feedforward Neural Network (FNN):

ഇൻപുട്ട് മുതൽ ഔട്ട്പുട്ട് വരെ, ചക്രങ്ങളോ ലൂപ്പുകളോ ഇല്ലാതെ വിവരങ്ങൾ ഒരു ദിശയിലേക്ക് സഞ്ചരിക്കുന്ന ഏറ്റവും ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ് എഫ്എൻഎൻ.

Convolutional Neural Network (CNN):

സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ കൺവലൂഷണൽ പാളികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾക്കായി സിഎൻഎൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

Recurent Neural Network (RNN):

മെമ്മറി ഉള്ളതിനാൽ ആർഎൻഎന്നുകൾ തുടർച്ചയായ ഡാറ്റയ്ക്ക് നന്നായി അനുയോജ്യമാണ്, ഇത് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ മുൻകാല ഇൻപുട്ടുകൾ പരിഗണിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.

3. പരിശീലനം:

നഷ്ട പ്രവർത്തനം:

പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ മൂല്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നഷ്ട പ്രവർത്തനം അളക്കുന്നു, പരിശീലന വേളയിൽ മികച്ച പ്രവചനങ്ങളിലേക്ക് മോഡലിനെ നയിക്കുന്നു.

ഒപ്റ്റിമൈസർ:

ഒപ്റ്റിമൈസറുകൾ കണക്കുകൂട്ടിയ നഷ്ടത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡലിന്റെ ഭാരം ക്രമീകരിക്കുന്നു, പഠന പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.

കാലഘട്ടങ്ങൾ:

പരിശീലനം കാലഘട്ടങ്ങളിൽ സംഭവിക്കുന്നു, ഓരോ കാലഘട്ടവും മുഴുവൻ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിലൂടെയും ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പാസിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

4. സ്ഥിരപ്പെടുത്തൽ:

കൊഴിഞ്ഞുപോക്ക്: പരിശീലന വേളയിൽ ന്യൂറോണുകളെ ക്രമരഹിതമായി നീക്കംചെയ്യുന്നു, അമിത ഫിറ്റിംഗ് തടയുകയും മോഡൽ സാമാന്യവൽക്കരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ: ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ പാളികൾ തമ്മിലുള്ള ഇൻപുട്ട് സാധാരണ നിലയിലാക്കുകയും ആന്തരിക കോവാരിയേറ്റ് ഷിഫ്റ്റ് കുറയ്ക്കുകയും സംയോജനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

5. വിലയിരുത്തൽ:

കൺഫ്യൂഷൻ മാട്രിക്സ്: ഒരു കൺഫ്യൂഷൻ മാട്രിക്സ് യഥാർത്ഥ പോസിറ്റീവ്, ട്രൂ നെഗറ്റീവ്സ്, തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്, തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് എന്നിവ കാണിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രകടനം സംഗ്രഹിക്കുന്നു.

കൃത്യത, റീകോൾ, എഫ് 1-സ്കോർ: ഈ അളവുകൾ വർഗ്ഗീകരണ മോഡൽ പ്രകടനത്തിന്റെ കൂടുതൽ വിശദമായ വിലയിരുത്തൽ നൽകുന്നു, കൃത്യതയും ഓർമ്മപ്പെടുത്തലും സന്തുലിതമാക്കുന്നു.

6. ഉപകരണങ്ങളും ചട്ടക്കൂടുകളും:

ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടാണ് ടെൻസർഫ്ലോ.

പൈടോർച്ച്: ഡൈനാമിക് കംപ്യൂട്ടേഷൻ ഗ്രാഫിന് പേരുകേട്ട ആഴത്തിലുള്ള പഠന ലൈബ്രറിയാണ് പൈടോർച്ച്, ഇത് ഗവേഷകർക്കും പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും ഇടയിൽ ജനപ്രിയമാക്കുന്നു.

7. മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ:

ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി അവയെ മികച്ചതാക്കുകയും സമയം ലാഭിക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകൾ ലാഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു.

8. ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ: ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ഇമേജ് ജനറേഷൻ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മികവ് പുലർത്തുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി): എൻഎൽപിയിൽ, വികാര വിശകലനം, ഭാഷാ വിവർത്തനം, ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു.

9. ഭാവി പ്രവണതകൾ:

വിശദീകരിക്കാവുന്ന എഐ (എക്സ്എഐ): ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുടെ ‘ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്’ സ്വഭാവത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്തുകൊണ്ട് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ എക്സ്എഐ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ഓട്ടോഎംഎൽ: ഓട്ടോഎംഎൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റുചെയ്യുന്നു, വിദഗ്ദ്ധരല്ലാത്തവരെ പോലും വിപുലമായ മാനുവൽ ഇടപെടലില്ലാതെ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.