ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಬೇಸಿಕ್ಸ್
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ನಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳವರೆಗೆ ಸರ್ವತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿ "ಕಲಿಯಬಹುದು" ಮತ್ತು "ಆಲೋಚಿಸಬಹುದು"? ಉತ್ತರವು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ.
OpenClassrooms ನಲ್ಲಿ "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ" ಕೋರ್ಸ್ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನರಮಂಡಲಗಳ ಆಕರ್ಷಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮುಳುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಾಧಾರವಾದ ಔಪಚಾರಿಕ ನರಕೋಶವನ್ನು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಮೆದುಳಿನ ಜೈವಿಕ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯಿಂದ ಅದು ಹೇಗೆ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ. ಈ ಔಪಚಾರಿಕ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಾಗ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಧ್ವನಿಗಳು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯಗಳಾಗಿದ್ದರೂ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ ಅದು ಮಂಜುಗಡ್ಡೆಯ ತುದಿ ಮಾತ್ರ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ನೀವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೀರಿ, ಇದು ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆಟೊಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಂತಹ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದು, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಕೇವಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತುಂಬಾ ವಿಶೇಷವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ AI ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದು ಯಾವುದು?
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿಕ್, ಪ್ರತಿ ಲೈಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಶೇರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು, ಅವುಗಳ ಬಹು ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಫಲವಾದ ಈ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಸ್ವಯಂ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬದಲು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಅನೇಕ ತಾಂತ್ರಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳವರೆಗೆ, ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒಬ್ಬರು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯಬಹುದು, ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇದು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಸಿದ್ಧಾಂತ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಬೇರೂರಿದೆ, ಕೆಲವೇ ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ನಾವು ದುಸ್ತರವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ನವೀನ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೈದ್ಯರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. X- ಕಿರಣಗಳು, MRI ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರು ಗೆಡ್ಡೆಗಳು, ಹೃದಯದ ಅಸಹಜತೆಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಕಲೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಕೃತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಹಳೆಯದನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕವಿತೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು, ಯಂತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ನಡುವಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳಬಹುದು.
ಉದ್ಯಮವೂ ಇದಕ್ಕೆ ಹೊರತಾಗಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಥವಾ ಸಲಕರಣೆಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉತ್ತಮ ದಕ್ಷತೆ, ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಇದು ಆರಂಭ ಮಾತ್ರ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಭರವಸೆಯಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡದ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಲು ಅಥವಾ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿದೆ, ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
