ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು

ಇಂದು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳುವ್ಯವಹಾರಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯವರೆಗೆ ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳುಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳುನೀವು ವಿಶಾಲ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ಮಾನವನಂತಹ ನಿರ್ಧಾರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲ ಈ ಮಾದರಿಗಳು, ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳುಇವು ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾನವನಂತಹ ಕಲಿಕೆ, ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ. ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಬಳಕೆಯ ಹಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯದವರೆಗೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮ ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

ನೀವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕುತೂಹಲ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನೀವು ನಮ್ಮ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳ ವರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

1. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಪದರಗಳ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು (ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಡೆಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಪಾಸಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶ ಪತ್ತೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಯಶಸ್ಸು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
• ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

2. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು (NLP)

NLP (ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ) ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಒಳಬರುವ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ಭಾಷೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

3. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಗಳಿವೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರಾಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

4. ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಾಪಿಂಗ್ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಈ ಹಿಂದೆ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು "ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮಗಾಗಿ" ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯೂಟ್ಯೂಬ್‌ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತವೆ.

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

5. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು

ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು (ಸಿರಿ, ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್ ಆಟೋಮೇಷನ್‌ಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯ ಜನಪ್ರಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಮಾನವ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಗಳಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ತ್ವರಿತ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಅನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ (ಅಂಗವಿಕಲ ಬಳಕೆದಾರರು).

• ಪ್ರಯೋಜನ: ತ್ವರಿತ ಆಜ್ಞೆ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಬಳಕೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೆಲವು ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳಿವೆ:

ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಉದಾಹರಣೆ: ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಉದ್ಯಮ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಕಂಪನಿಗಳು ರೋಬೋಟಿಕ್ AI ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ತೋಳುಗಳು ತಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ದೋಷದಿಂದಾಗಿ ಉಂಟಾಗುವ ವೆಚ್ಚಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು

ಖಂಡಿತ, ಆಳವಾದ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಏಕೈಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹಾಗೆಯೇ ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಮೂಲ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಹ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಪ್ರಶ್ನೆ ೧: AI ಮಾದರಿಗಳು ಏಕೆ ಇಷ್ಟೊಂದು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ?

ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಬೇಗನೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು. ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಣ್ಣ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರಶ್ನೆ 2: AI ಯ ನಿಜವಾದ ಅನುಕೂಲಗಳು ಯಾವುವು?

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು, ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಸೇರಿವೆ.

ಪ್ರಶ್ನೆ 3: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ವಿಶಾಲವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಉಪ ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹು-ಪದರದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರತಿದಿನ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಇನ್ನಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಕವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೆಚ್ಚ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬ್ಲ್ಯಾಕ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತಹ ಅನಾನುಕೂಲಗಳಿಗೆ ಗಮನ ಕೊಡುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ರಚನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ ನೀವು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ವರದಿಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.