ഡിജിറ്റലൈസ്ഡ് ലോകത്തിന്റെ അജണ്ടയിലെ വിഷയങ്ങളിലൊന്ന്, സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ജനപ്രീതി വർദ്ധിച്ചു, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, അതായത് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ബാങ്കിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ കാര്യത്തിൽ ഒരു സുപ്രധാന ആശയവും ബാങ്കിംഗ് മേഖലയ്ക്ക് നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?
എന്താണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്?
പരിശീലന ഡാറ്റയിലൂടെയും അൽഗോരിതങ്ങളിലൂടെയും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു തരം ആപ്ലിക്കേഷനായി നിർവചിക്കാവുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്. മനുഷ്യന്റെ ചലനങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ, അനുഭവത്തിലൂടെ പഠിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്കും അൽ‌ഗോരിതങ്ങൾക്കും നന്ദി, ഇത് ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുകയും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തി സ്വയമേവ ടാസ്‌ക്കുകൾ പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
1959-ൽ ഐബിഎം ഗവേഷകനായ ആർതർ സാമുവൽ ആദ്യമായി ഉപയോഗിച്ച ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഇന്ന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റന്റ്, സിരി തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അടിസ്ഥാനമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപവിഭാഗമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടറിനെ മനുഷ്യനെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാനും അതിന്റെ ചുമതലകൾ സ്വയം നിർവഹിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടറിന് മനുഷ്യനെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാൻ, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപയോഗങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിക്കുകയും ഡിജിറ്റലൈസേഷൻ പ്രക്രിയ അതിവേഗം വ്യാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഇന്നത്തെ ലോകത്ത്, മിക്കവാറും എല്ലാ മേഖലകളിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾക്ക് പല മേഖലകളിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് നേരിടാം, പ്രത്യേകിച്ച് ഓൺലൈൻ ഷോപ്പിംഗ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ബാങ്കിംഗ്, ഫിനാൻസ് മേഖല, ആരോഗ്യം, വിദ്യാഭ്യാസം. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപയോഗ മേഖലകൾ നന്നായി അറിയുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്കായി കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്:
- ASR (ഓട്ടോമാറ്റിക് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ): മനുഷ്യന്റെ ശബ്ദങ്ങളെ ടെക്‌സ്‌റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനായി NLP സാങ്കേതികവിദ്യ (ലിങ്ക് NLP ഉള്ളടക്കവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാവുന്നതാണ്) ഉപയോഗിച്ച് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, ASR മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നോ സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിന്നോ വോയ്‌സ് കോളുകൾ ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു സന്ദേശങ്ങൾ.
- ഉപഭോക്തൃ സേവനം: ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയത്തിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഓൺലൈൻ സംഭാഷണ റോബോട്ടുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രയോഗിക്കപ്പെടുന്ന മേഖലകളിലൊന്നാണ്. ഓൺലൈൻ സംഭാഷണ റോബോട്ടുകൾക്ക് ഉപഭോക്താക്കൾ പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യക്തിഗത ഉപദേശം നൽകാനും കഴിയും. മെസേജിംഗ് റോബോട്ടുകൾ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റുകളിലെ വെർച്വൽ, വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ എന്നിവ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗത്തിന്റെ മികച്ച ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
എന്താണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം?
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന ഡീപ് ലേണിംഗ്, മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ അൽഗോരിതങ്ങളും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് പാറ്റേണുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ഈ പാറ്റേണുകൾക്ക് ഉചിതമായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്. വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യുന്നതിനും ചിത്രങ്ങൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഓഡിയോ എന്നിവയോട് മനുഷ്യനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ പലപ്പോഴും ആഴത്തിലുള്ള പഠന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓഡിയോ, ടെക്‌സ്‌റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും തരംതിരിക്കാനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക് ഉപകരണങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് നന്ദി, സ്മാർട്ട് ഹോം ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വോയ്‌സ് കമാൻഡുകൾ മനസിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും കഴിയും, കൂടാതെ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾക്ക് മറ്റ് വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് കാൽനടയാത്രക്കാരെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക് ഒരു പ്രോഗ്രാമബിൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ മനുഷ്യ ഘടകമില്ലാതെ ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുള്ള കഴിവ് യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ഇതിന്റെ ഉപയോഗ മേഖല അനുദിനം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു; വോയിസ് ആൻഡ് ഫേസ് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റംസ്, വെഹിക്കിൾ ഓട്ടോപൈലറ്റുകൾ, ഡ്രൈവറില്ലാ വാഹനങ്ങൾ, അലാറം സംവിധാനങ്ങൾ, ആരോഗ്യ മേഖല, ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, സൈബർ ഭീഷണി വിശകലനം തുടങ്ങി നിരവധി മേഖലകളിൽ അദ്ദേഹത്തിന് ശബ്ദമുണ്ട്.
മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നീ ആശയങ്ങൾ പരസ്പരം മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ടെങ്കിലും അവയ്ക്ക് വ്യത്യസ്ത ഗുണങ്ങളുണ്ട്. പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ അളവാണ് പ്രധാന വ്യത്യാസം. മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ചെറിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ മതിയാകും. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ, പ്രവചന ശേഷി വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. അതനുസരിച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉയർന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ആവശ്യമില്ല, അതേസമയം ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതയിൽ നിരവധി മാട്രിക്സ് ഗുണന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് നൈപുണ്യ ഏറ്റെടുക്കലിനായി, ഉപയോക്താക്കൾ സവിശേഷതകൾ നിർവചിക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതയിൽ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുകയും പുതിയ സവിശേഷതകൾ സിസ്റ്റം തന്നെ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഔട്ട്പുട്ട്; വർഗ്ഗീകരണം അല്ലെങ്കിൽ സ്കോർ പോലുള്ള സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുമ്പോൾ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതയിൽ ഔട്ട്പുട്ട്; വാചകം, ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ സ്കോർ രൂപത്തിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടേക്കാം.
അഭിപ്രായമിടുന്ന ആദ്യയാളാകൂ