அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள்

இன்று அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள்வணிகங்கள் முதல் சுகாதாரம் வரை பல தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது. இந்த வழிகாட்டியில் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள்அது எப்படி வேலை செய்கிறது என்பது பற்றி செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள்நீங்கள் பரந்த கண்ணோட்டத்தில் தகவல்களைக் காணலாம். மனிதனைப் போன்ற முடிவெடுக்கும் வழிமுறைகளுடன் சிக்கலான சிக்கல்களை விரைவாக தீர்க்கக்கூடிய இந்த மாதிரிகள், செயல்திறனை அதிகரிக்கும் திறனுடன் கவனத்தை ஈர்க்கின்றன.

செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் என்றால் என்ன?

செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள்என்பவை இயந்திரங்கள் மனிதனைப் போன்ற கற்றல், பகுத்தறிவு மற்றும் முடிவெடுக்கும் திறன்களைப் பெற உதவும் வழிமுறைகள் ஆகும். மாதிரிகள் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் கணிப்புகளைச் செய்கின்றன. உதாரணமாக, இயற்கை மொழி செயலாக்க மாதிரிகள் வாக்கிய அமைப்பைப் புரிந்துகொண்டு உரையை உருவாக்க முடியும், அல்லது பட செயலாக்க மாதிரிகள் ஒரு படத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் பொருட்களை அடையாளம் காண முடியும்.

அது ஏன் முக்கியமானது?

வணிக செயல்முறைகளை தானியங்குபடுத்துதல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் முதல் சுகாதாரப் பாதுகாப்பு நோயறிதல் வரை பல நடைமுறைப் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளில் இந்த மாதிரிகளின் முக்கியத்துவம் தெளிவாகத் தெரிகிறது. கூடுதலாக, சரியான மாதிரியுடன் பணிபுரியும் வணிகங்கள் போட்டி நன்மையைப் பெறுகின்றன மற்றும் தரவு சார்ந்த உத்திகள் மூலம் தங்கள் வருவாயை அதிகரிக்க முடியும்.

இதே போன்ற பாடங்களில் தொழில்நுட்ப கண்டுபிடிப்புகள் குறித்து நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், மின் வணிகம் தொழில்நுட்பம் எங்கள் போக்குகள் வகையையும் நீங்கள் பார்க்கலாம்.

அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்

இப்போது மிகவும் பொதுவான வகைகளையும் அவற்றின் உறுதியான எடுத்துக்காட்டுகளையும் பார்ப்போம்.

1. ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள்

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது அடுக்கு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளை (ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்புகள்) பயன்படுத்தி நிகழ்த்தப்படும் இயந்திர கற்றலின் ஒரு கிளை ஆகும். எடுத்துக்காட்டாக, மருத்துவ பரிசோதனைகளில் புற்றுநோய் செல் கண்டறிதல் முதல் சமூக ஊடக வடிப்பான்கள் வரை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பட அங்கீகார மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த மாதிரிகளின் வெற்றி, பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் அவற்றைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் வருகிறது.

• நன்மை: இது மிகவும் சிக்கலான தரவைக் கூட அதிக துல்லியத்துடன் செயலாக்க முடியும்.
• குறைபாடு: பயிற்சி செயல்முறைக்கு அதிக செயலாக்க சக்தி மற்றும் தரவு தேவைப்படுகிறது.

2. இயற்கை மொழி செயலாக்க மாதிரிகள் (NLP)

NLP (இயற்கை மொழி செயலாக்கம்) அடிப்படையிலான மாதிரிகள், உரைகளை பகுப்பாய்வு செய்தல், அர்த்தத்தைப் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் கேள்விகளுக்கு பதிலளித்தல் போன்ற செயல்முறைகளை நிர்வகிக்கின்றன. சாட்பாட்கள் மற்றும் தானியங்கி மொழிபெயர்ப்பு கருவிகள் இந்த மாதிரியின் எடுத்துக்காட்டுகள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் ஆதரவு சாட்பாட், உள்வரும் உரைகளை உடனடியாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் முடிவுகளை உருவாக்குகிறது.

• நன்மை: இது நிகழ்நேர பதில்களையும் மொழி புரிதல் திறன்களையும் வழங்குகிறது.
• குறைபாடு: அது எப்போதும் மொழியின் சூழலைச் சரியாகப் புரிந்து கொள்ளாமல் போகலாம், மேலும் தவறான முடிவுகளைத் தரக்கூடும்.

3. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள்

இயந்திர கற்றல், அல்காரிதம்கள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், காலப்போக்கில் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. மூன்று முக்கிய வகைகள் உள்ளன: மேற்பார்வையிடப்பட்டவை, மேற்பார்வை செய்யப்படாதவை மற்றும் வலுவூட்டல். உதாரணமாக, விற்பனை முன்னறிவிப்புகளைச் செய்யும்போது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது; மேற்பார்வையற்ற கற்றல் வாடிக்கையாளர் பிரிவினைச் செய்யப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

• நன்மை: இது பல்வேறு தரவு வகைகளுக்கான பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது.
• குறைபாடு: மாதிரியின் தரம் அது பயிற்றுவிக்கப்பட்ட தரவின் துல்லியத்தைப் பொறுத்தது.

4. பரிந்துரை அமைப்புகள்

பரிந்துரை அமைப்புகள் என்பது பயனர் தொடர்புகளின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை வழங்கும் மாதிரிகள் ஆகும். உதாரணமாக, ஒரு ஷாப்பிங் தளத்தில், நீங்கள் முன்பு பார்த்த தயாரிப்புகளின் அடிப்படையில் புதிய தயாரிப்புகள் "உங்களுக்காகவே சிறப்பாக" பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன. நெட்ஃபிக்ஸ் மற்றும் யூடியூப் போன்ற தளங்களும் பரிந்துரை இயந்திரங்களை வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் தங்கள் பார்வையாளர்களைத் தக்கவைத்துக்கொள்கின்றன.

• நன்மை: பயனர் அனுபவத்தைத் தனிப்பயனாக்கி திருப்தியை அதிகரிக்கிறது.
• குறைபாடு: ஒரே மாதிரியான உள்ளடக்கத்தை பயனருக்கு தொடர்ந்து வழங்குவதன் மூலம் இது பன்முகத்தன்மையைக் குறைக்கலாம்.

5. பேச்சு அங்கீகார மாதிரிகள்

குரல் உதவியாளர்கள் (சிரி, கூகிள் உதவியாளர், முதலியன) மற்றும் அழைப்பு மைய ஆட்டோமேஷன்கள் இந்த மாதிரியின் பிரபலமான எடுத்துக்காட்டுகள். மனித குரல் உரையாக மாற்றப்பட்டு கட்டளைகளாக செயலாக்கப்படுகிறது, இதனால் விரைவான தொடர்பு ஏற்படுகிறது. இது சிறந்த வசதியை வழங்குகிறது, குறிப்பாக அணுகல்தன்மை அடிப்படையில் (ஊனமுற்ற பயனர்கள்).

• நன்மை: வேகமான கட்டளை உள்ளீடு மற்றும் எளிதான பயன்பாடு.
• குறைபாடு: பின்னணி இரைச்சல் போன்ற வெளிப்புற காரணிகள் மாதிரியின் துல்லியத்தைக் குறைக்கலாம்.

நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்

செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள் இருப்பினும், இந்த தொழில்நுட்பம் சில அபாயங்களையும் சவால்களையும் கொண்டுள்ளது. இங்கே மிக அடிப்படையான நன்மை தீமைகள் உள்ளன:

உறுதியான உதாரணம்: வாகனத் தொழில்

உற்பத்தித் துறைகளில் செயல்திறனை அதிகரிக்க, தானியங்கி நிறுவனங்கள் ரோபோடிக் AI ஆயுதங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்தக் கைகள், முந்தைய கற்றலின் அடிப்படையில் பாகங்களை சரியான நிலையில் வைப்பதன் மூலம் பிழைகளைக் குறைக்கின்றன. இதன் விளைவாக, உற்பத்தி செயல்முறை துரிதப்படுத்தப்பட்டு, மனித பிழையால் ஏற்படும் செலவுகள் குறைக்கப்படுகின்றன. இருப்பினும், அதிகரித்து வரும் தரவு அளவு மற்றும் மாதிரி சிக்கலான தன்மை நிறுவனம் அதன் அமைப்பை தொடர்ந்து புதுப்பிக்க வேண்டிய கட்டாயத்தில் உள்ளது.

மாற்று அணுகுமுறைகள் மற்றும் முறைகள்

நிச்சயமாக, ஆழமான அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மட்டும் ஒரே வழி அல்ல. சில சந்தர்ப்பங்களில், பின்னடைவு பகுப்பாய்வு அல்லது புள்ளிவிவர அடிப்படையிலான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவது மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். சிறிய மற்றும் ஒப்பீட்டளவில் எளிமையான தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு, புள்ளிவிவர முறைகள் வேகமானவை மற்றும் குறைந்த விலை கொண்டவை. அதேபோல் குறைந்த பயனர் தொடர்பு திட்டங்களில், சிக்கலான செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளுக்குப் பதிலாக அடிப்படை வழிமுறைகளும் செயல்பட முடியும்.

தற்செயலான கேள்விகள்

கேள்வி 1: AI மாதிரிகள் ஏன் மிகவும் பிரபலமாகிவிட்டன?

ஏனெனில் இது சிக்கலான தரவு பகுப்பாய்வைச் செய்து மனித செயல்திறனை அதிகரிக்கும். அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் விரைவில் உலகம் முழுவதும் பிரபலமடைந்தது. பெரிய நிறுவனங்கள் முதல் சிறிய தொடக்க நிறுவனங்கள் வரை அனைவரும் தரவு சார்ந்த முடிவெடுக்கும் வழிமுறைகளிலிருந்து பயனடைய விரும்புகிறார்கள்.

கேள்வி 2: AI இன் நன்மைகள் என்ன?

செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள் வணிக செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குதல், துல்லியத்தை அதிகரித்தல், தரவு பகுப்பாய்வை துரிதப்படுத்துதல் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பயனர் அனுபவங்களை வழங்குதல் உள்ளிட்ட பல அம்சங்கள் இதில் அடங்கும்.

கேள்வி 3: இயந்திர கற்றலுக்கும் ஆழ்ந்த கற்றலுக்கும் என்ன வித்தியாசம்?

இயந்திர கற்றல் என்பது ஒரு பரந்த தொழில்நுட்பத் துறையைக் குறிக்கிறது மற்றும் பல்வேறு வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது. ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி பல அடுக்கு தரவு செயலாக்கத்தைச் செய்யும் இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் பிரிவாகும். எனவே ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் நீட்டிப்பு ஆகும்.

முடிவுரை மற்றும் பொது மதிப்பீடு

சுருக்கமாக அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள், ஒவ்வொரு நாளும் அதிகமான துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, உற்பத்தித்திறன், செயல்திறன் மற்றும் பயனர் திருப்தியை அதிகரிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள் இதைக் கருத்தில் கொண்டு, இந்த தொழில்நுட்பம் இன்னும் பரவலாக மாறும் என்று கணிக்க முடியும். இருப்பினும், செலவு, தரவு தனியுரிமை மற்றும் கருப்புப் பெட்டி பிரச்சனை போன்ற தீமைகளுக்கும் கவனம் செலுத்துவது முக்கியம். நிறுவனங்களின் தேவைகளுக்கும் தரவுகளின் கட்டமைப்பிற்கும் ஏற்ப சரியான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் செயற்கை நுண்ணறிவின் சக்தியை அதிகபட்சமாகப் பயன்படுத்திக் கொள்ள முடியும்.

மேலும் தகவலுக்கு உலகப் பொருளாதார மன்றம் தற்போதைய அறிக்கைகளை நீங்கள் வலைத்தளத்தில் உலாவலாம்.