කෘතිම ස්නායු ජාල වල මූලික කරුණු
කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) අපගේ ස්මාර්ට් ෆෝන් වල හඬ හඳුනාගැනීමේ සිට අපගේ සබැඳි සාප්පු සවාරි අඩවිවල නිෂ්පාදන නිර්දේශ දක්වා අපගේ දෛනික ජීවිතයේ සර්වසම්පූර්ණයි. නමුත් මෙම පද්ධති ඉතා සංකීර්ණ ලෙස "ඉගෙන" සහ "සිතීමට" හැක්කේ කෙසේද? පිළිතුර කෘත්‍රිම ස්නායුක ජාල තුළ සහ වඩාත් නිශ්චිතව, ගැඹුරු ඉගෙනීම තුළ පවතී.
OpenClassrooms පිළිබඳ “ගැඹුරු ඉගෙනීම ආරම්භ කරන්න” පාඨමාලාව ඔබව ස්නායු ජාලවල සිත් ඇදගන්නාසුළු ලෝකය තුළ ගිල්වයි. මෙම ජාල වල මූලික ගල වන විධිමත් නියුරෝනය සහ එය අපගේ මොළයේ ජීව විද්‍යාත්මක නියුරෝන වල ක්‍රියාකාරිත්වයෙන් ආභාසය ලබන ආකාරය ඔබ සොයා ගනු ඇත. මෙම විධිමත් නියුරෝන, ජාලයක් තුළ සම්බන්ධ වූ විට, රූප, ශබ්ද හෝ පාඨ වේවා, සංකීර්ණ දත්ත සැකසීමට සහ අර්ථ නිරූපණය කිරීමට හැකිය.
නමුත් එය අයිස් කන්දේ කෙළවරක් පමණි. දත්තවල ගැඹුරු හා සංකීර්ණ විශ්ලේෂණවලට ඉඩ සලසමින්, මෙම ජාල ස්තරවල ව්‍යුහගත වී ඇති ආකාරය ද ඔබ ගවේෂණය කරනු ඇත. ගැඹුරු ඉගෙනීමේ බලය සහ නම්‍යශීලී බව පෙන්වමින් ස්වයංක්‍රීය කේතක සහ ගැඹුරු ජාල වැනි ව්‍යුහාත්මක ස්තර සහිත ගෘහ නිර්මාණ එළිදක්වනු ඇත.
ගැඹුරු ඉගෙනීම: කෘතිම බුද්ධියේ විප්ලවයක්
ගැඹුරු ඉගෙනීම, හෝ ගැඹුරු ඉගෙනීම, හුදෙක් තාක්ෂණික ප්‍රවණතාවකට වඩා වැඩි ය. මෙය කෘත්‍රිම බුද්ධි ක්ෂේත්‍රය උඩු යටිකුරු කළ ප්‍රධාන පෙරළියකි. නමුත් ගැඹුරු ඉගෙනීම එතරම් සුවිශේෂී සහ අනෙකුත් AI ශිල්පීය ක්‍රමවලට වඩා වෙනස් වන්නේ කුමක් ද?
පළමුව, ගැඹුරු ඉගෙනීම ව්‍යුහගත නොකළ දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් සැකසීමට සමත් වේ. සෑම ක්ලික් කිරීමක්ම, සෑම ලයික් එකක්ම සහ සෑම ෂෙයාර් එකක්ම දත්ත උත්පාදනය කරන ලෝකයක, මෙම හැකියාව ඉතා අගනේය. සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම අසාර්ථක වූ මෙම විශාල දත්ත කට්ටලවල බහු ස්ථර සහිත ගැඹුරු ස්නායුක ජාල රටා සහ ව්‍යුහයන් හඳුනා ගත හැක.
දෙවනුව, ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු ස්වයං ඉගෙනීමයි. පැහැදිලි ක්‍රමලේඛනය අවශ්‍ය කරනවා වෙනුවට, එය පුහුණු කිරීමට සහ වැඩිදියුණු කිරීමට දත්ත භාවිතා කරයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ එය වැඩි දත්ත වලට නිරාවරණය වන තරමට එහි ක්‍රියාකාරිත්වය වඩා හොඳ බවයි. මෙම ලක්ෂණය රූප හඳුනාගැනීම හෝ යන්ත්‍ර පරිවර්තනය වැනි කාර්යයන් සඳහා එය විශේෂයෙන් ඵලදායී කරයි.
මීට අමතරව, ගැඹුරු ඉගෙනීම බොහෝ තාක්ෂණික නවෝත්පාදනවල පදනම වේ. ස්මාර්ට් හඬ සහායකයන්ගේ සිට ස්වයං-රිය පදවන මෝටර් රථ දක්වා, මෙම දියුණුව සඳහා බලගන්වන එන්ජිම ඔහුය.
Deep Learning ගවේෂණය කිරීමෙන්, යමෙක් තාක්ෂණයක් පමණක් නොව, ලෝකය දැකීමේ සහ අවබෝධ කර ගැනීමේ නව ක්‍රමයක් ද සොයා ගනී. සංකීර්ණ ගැටළු විසඳීම සඳහා යන්ත්‍රවලට ඉගෙන ගත හැකි, පරිණාමය වන සහ අවසානයේ මිනිසුන් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ අද්විතීය ඉදිරිදර්ශනයක් එය ඉදිරිපත් කරයි.
ප්‍රායෝගික යෙදුම් සහ ගැඹුරු ඉගෙනීමේ අනාගතය
ගැඹුරු ඉගෙනීම න්‍යාය හෝ පර්යේෂණ විද්‍යාගාරවලට සීමා නොවේ. මීට වසර කිහිපයකට පෙර ජයගත නොහැකි යැයි අප සිතූ අභියෝග සඳහා නව්‍ය විසඳුම් ඉදිරිපත් කරමින් එය දැනටමත් අපගේ දෛනික ජීවිතය තුළ ගැඹුරින් මුල් බැස ඇත.
සෞඛ්‍යය පිළිබඳ උදාහරණය ගන්න. සමහර විට වෛද්‍යවරුන්ට වඩා හොඳ නිරවද්‍යතාවයකින් වෛද්‍ය රූපවල රෝග හඳුනා ගැනීමට ගැඹුරු ස්නායු ජාල භාවිතා කරයි. X-කිරණ, MRI හෝ ස්කෑන් විශ්ලේෂණය මගින් පිළිකා, හෘද අසාමාන්යතා හෝ වෙනත් තත්වයන් හඳුනා ගත හැකිය.
කලා ක්‍ෂේත්‍රයේ දී, ගැඹුරු ඉගෙනීම නව කෘති නිර්මාණය කිරීමට හෝ පැරණි ඒවා ප්‍රතිෂ්ඨාපනය කිරීමට භාවිතා කරයි. ඇල්ගොරිතම වලට සංගීතය ජනනය කිරීමට, පින්තූර පින්තාරු කිරීමට හෝ කවි ලිවීමට හැකිය, යන්ත්‍රය සහ මානව නිර්මාණශීලිත්වය අතර සීමාවන් තල්ලු කරයි.
කර්මාන්තය ව්යතිරේකයක් නොවේ. නිෂ්පාදන රේඛා ක්‍රියාවලි ප්‍රශස්ත කිරීමට, දෝෂ හඳුනා ගැනීමට හෝ උපකරණ අසාර්ථක වීම පුරෝකථනය කිරීමට Deep Learning භාවිතා කරයි. මෙම ප්‍රශස්තකරණය වඩා හොඳ කාර්යක්ෂමතාවයක්, අඩු පිරිවැයක් සහ වඩා හොඳ නිෂ්පාදන ගුණාත්මක භාවයක් ඇති කරයි.
නමුත් මෙය ආරම්භය පමණි. ගැඹුරු ඉගෙනීමේ අනාගතය පොරොන්දු වලින් පිරී ඇත. ඇල්ගොරිතම පරිණාමය වන විට සහ පරිගණක බලය වැඩි වන විට, අනාගත යෙදුම් වඩාත් විප්ලවීය විය හැකිය. එය විශ්වයේ අභිරහස් අවබෝධ කර ගැනීම, දේශගුණික විපර්යාසවලට එරෙහිව සටන් කිරීම හෝ ස්මාර්ට් නගර නිර්මාණය කිරීම වේවා, Deep Learning මෙම දියුණුවේ හදවත වනු ඇත, සැමට වඩා හොඳ අනාගතයක් හැඩගස්වයි.
