የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች፡ በራስ የመመራት ትምህርት በመጨረሻ ወጥነት ያለው ሊሆን ይችላል።

የምስል ክሬዲት፡
የምስል ክሬዲት
iStock

የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች፡ በራስ የመመራት ትምህርት በመጨረሻ ወጥነት ያለው ሊሆን ይችላል።

የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች፡ በራስ የመመራት ትምህርት በመጨረሻ ወጥነት ያለው ሊሆን ይችላል።

ንዑስ ርዕስ ጽሑፍ
ተመራማሪዎች በመጨረሻ የውሂብ አይነት እና ቅርጸት ምንም ይሁን ምን ስልተ ቀመሮችን በአንድ ግብአት ማሰልጠን የሚችሉበትን መንገድ አግኝተዋል።
    • ደራሲ:
    • የደራሲ ስም
      ኳንተምሩን አርቆ እይታ
    • የካቲት 7, 2023

    ጥልቅ የነርቭ መረቦች በባህላዊ መንገድ በፎቶ እና በቪዲዮ ውስጥ ያሉትን ነገሮች በመለየት እንዲሁም የተፈጥሮ ቋንቋን በመስራት ረገድ ጥሩ ናቸው። ነገር ግን፣ በራስ ቁጥጥር ስር ባሉ ስልተ ቀመሮች ዙሪያ የተደረጉ አብዛኛዎቹ ጥናቶች በግለሰብ ዘዴዎች ላይ ያተኮሩ ሲሆን ይህም ወደ አድልዎ ሊመራ ይችላል።

    የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች አውድ

    እራስን በመቆጣጠር ኮምፒውተሮች አካባቢያቸውን በመመርመር እና ምስሎችን፣ የድምጽ ቅጂዎችን ወይም የተፃፉ ቃላትን ትርጉም በመገንባት ስለአካባቢያቸው ማወቅ ይችላሉ። ስዕሎችን ለመለየት ወይም የንግግር ቋንቋን ለመረዳት በእጅ መመሪያ የማይፈልጉ ማሽኖች መኖሩ የበለጠ ቀልጣፋ ነው። አብዛኛው በራስ የሚተዳደር የትምህርት ጥናት ከበርካታ ዘዴዎች ይልቅ በአንድ አካባቢ ላይ ያተኩራል። ስለዚህ, በአንድ አካባቢ ላይ የሚያተኩሩ ተመራማሪዎች ብዙውን ጊዜ በሌላ ላይ ከሚያተኩሩት ፈጽሞ የተለየ ስልት አላቸው.

    ለምሳሌ, በንግግር ሂደት ውስጥ, አንዳንድ እራሳቸውን የሚቆጣጠሩ የመማሪያ ስራዎች የንግግር ክፍሎች የቃላት ዝርዝር የላቸውም. በውጤቱም ፣ በርካታ ሞዴሎች የንግግር ክፍሎችን ዝርዝር ከሚማሩ ዘዴዎች ጋር አብረው ይመጣሉ። የኮምፒዩተር ራዕይ ተመራማሪዎች ይህንን ጉዳይ ከዚህ ቀደም ለመዋጋት የሞከሩባቸው አንዳንድ መንገዶች ቶከንን መማር፣ ግብአቱን እንደገና መመለስ ወይም የውሂብ መጨመር ናቸው። ይሁን እንጂ እነዚህ ዘዴዎች ከመጀመሪያው አውድ ውጭ ውጤታማ መሆን አለመሆናቸውን ለመለየት ብዙ ጊዜ አስቸጋሪ ነው።

    እ.ኤ.አ. በ 2022 የኮርኔል ዩኒቨርሲቲ ጥናት መሠረት ፣ በሥነ ሕይወት ላይ ያሉ ከፍተኛ ንድፈ ሐሳቦች እንደሚያመለክቱት ሰዎች ምስላዊ እና ቋንቋን ለመረዳት ተመሳሳይ ሂደቶችን እንደሚጠቀሙ ይጠቁማሉ። በተመሳሳይ የአጠቃላይ የነርቭ ኔትወርክ አርክቴክቸር ሞዳልቲ-ተኮር አቻዎችን በልጧል። እንደዚሁም፣ በ2022፣ ሜታ ምስሎችን፣ ጽሁፍን ወይም ንግግርን ለመለየት የነርቭ ኔትወርክን ለማሰልጠን ነጠላ ስልተ ቀመር የሚጠቀም ዳታ2vecን አስተዋወቀ። 

    የሚረብሽ ተጽእኖ

    አልጎሪዝም ምስሎችን፣ ጽሑፎችን እና ድምጽን በተለየ መንገድ ያካሂዳሉ ምክንያቱም እንደ ፒክስሎች፣ ምስላዊ ቶከኖች፣ ቃላት ወይም የድምጽ ኢንቬንቶሪዎች ያሉ የተለያዩ አሃዶችን ስለሚገምቱ ነው። የስልተ ቀመሮች መፈጠር ከተለየ ሞዳሊቲ ጋር የተያያዘ ነው, ይህም ማለት በተለያዩ ዘዴዎች ውስጥ ያሉት አንዳቸው ከሌላው በተለየ ሁኔታ መስራታቸውን ይቀጥላሉ. Data2vec ሞዴሎች እንደ የነርቭ ኔትወርክ ንብርብሮች ባሉ ውክልናዎች ላይ በማተኮር ከተለያዩ የግብአት አይነቶች ጋር እንዲሰሩ ያስችላቸዋል። በ data2vec፣ የእይታ ምልክቶችን፣ ሀረጎችን ወይም ድምጾችን መተንበይ አያስፈልግም።

    Data2vec የሚያመለክተው እራስን የማስተማር ስልተ ቀመር በብዙ ሁኔታዎች ላይ በጥሩ ሁኔታ መስራት ብቻ ሳይሆን ብዙ ጊዜ ከተለምዷዊ ዘዴዎች የተሻለ እንደሚሰራ ነው። ይህ ባህሪ በራስ የሚተዳደር ትምህርትን በስፋት መጠቀምን እና እንደ ስፖርት ዝግጅቶች ወይም ፊልሞችን፣ መጣጥፎችን እና የድምጽ ቀረጻዎችን በመጠቀም ዳቦ መጋገርን የመሳሰሉ ውስብስብ ርዕሰ ጉዳዮችን ወደሚረዱ AI ማሽኖች እንድንቀርብ ያደርገናል።

    በኔቸር ጆርናል ላይ በወጣው እ.ኤ.አ. ጥናቱ ለሥልጠናቸው አድልዎ የለሽ መረጃዎችን በመሰብሰብ ረገድ አንዳንድ ተግዳሮቶች ለምሳሌ በሕክምና እና በጤና አጠባበቅ ላይ ጥቅም ላይ ይውላሉ። በራስ ቁጥጥር በሚደረግ ትምህርት፣ ቡድኑ መለያ የሌለው ውሂብ ብቻ በመጠቀም ማሽኖችን ማስተማር ይችላል። ይህ ተግባር በመድሀኒት ውስጥ ላለ ማንኛውም ተግባር (እና ከዚያም በላይ) የተደበቁ መረጃዎችን በግልፅ ሊከፋፈሉ የማይችሉትን ለመተንበይ ትልቅ መነሻ ነው። ወደፊት፣ ስልተ ቀመሮች ክፍት የሆኑ ግብዓቶችን በተሻለ ሁኔታ ማወቅ እና ያለ ሰው ጣልቃገብነት ከሌሎች የውሂብ ስብስቦች ጋር ማዛመድ ይችላሉ።

    የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች አንድምታ

    የተዋሃዱ የትምህርት ሂደቶች ሰፊ እንድምታዎች የሚከተሉትን ሊያካትቱ ይችላሉ፡- 

    • በቅጽበታዊ ገጽ እይታዎች እና በድምጽ ቅጂዎች ላይ ተመስርተው ምክሮችን መስጠት እና ምርቶችን መለየት የሚችሉ ቻትቦቶች።
    • የእይታ እና የድምጽ መረጃን በአንድ ጊዜ ማካሄድ የሚችሉ ዲጂታል ረዳቶች፣ ይህም ይበልጥ ትክክለኛ የሆኑ አገልግሎቶችን እና ምላሾችን ያመጣል።
    • ከሰዎች ጋር በመገናኘት ሊማሩ እና ከጊዜ በኋላ ህይወት እየጨመረ በሚሄድ መንገድ ከሰዎች ጋር መወያየት የሚችሉ ምናባዊ ገጸ-ባህሪያት እና ጓደኞች በሜታቨርስ ውስጥ የተፈጠሩ። 
    • በድምጽ እና በእይታ ምልክቶች ላይ በመመስረት እራሳቸውን መጀመር የሚችሉ ዘመናዊ መሣሪያዎች።
    • በመንገድ ላይ ያሉትን ነገሮች በትክክል መለየት ወይም ለፖሊስ እና ለአምቡላንስ ሳይረን ምላሽ መስጠት የሚችል የተሻሻለ የራስ ገዝ ተሽከርካሪ ችሎታዎች።
    • የኦዲዮ ወይም የእይታ እክል ያለባቸውን ሰዎች ነፃነታቸውን እና ተንቀሳቃሽነታቸውን ለማሻሻል የሚረዳ የተሻለ አጋዥ ቴክኖሎጂ።

    አስተያየት ለመስጠት ጥያቄዎች

    • ይህ ቴክኖሎጂ የበለጠ ሊታወቁ የሚችሉ መሳሪያዎችን እና ዲጂታል ረዳቶችን እንዴት ሌላ መፍጠር ይችላል?
    • መልቲሞዳል AI በስራ ቦታ ሊረዳዎ የሚችልባቸው ሌሎች መንገዶች ምንድናቸው?