ક્વોન્ટમરુન

ઇમેજ ક્રેડિટ:

iStock

એકીકૃત શિક્ષણ પ્રક્રિયાઓ: સ્વ-નિરીક્ષિત શિક્ષણ આખરે સુસંગત બની શકે છે

સંશોધકોએ આખરે ડેટા પ્રકાર અથવા ફોર્મેટને ધ્યાનમાં લીધા વિના એક ઇનપુટ દ્વારા અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવાનો માર્ગ શોધી કાઢ્યો છે.

લેખક:
લેખક નામ
ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
ફેબ્રુઆરી 7, 2023

ડીપ ન્યુરલ નેટ પરંપરાગત રીતે ફોટા અને વિડિયોમાં ઓબ્જેક્ટને ઓળખવામાં તેમજ કુદરતી ભાષા પર પ્રક્રિયા કરવામાં સારી છે. જો કે, સ્વ-નિરીક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સની આસપાસના મોટાભાગના સંશોધનો વ્યક્તિગત પદ્ધતિઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે.

એકીકૃત શિક્ષણ પ્રક્રિયાઓ સંદર્ભ

સ્વ-નિરીક્ષણ દ્વારા, કોમ્પ્યુટર તેમની આજુબાજુના વાતાવરણ વિશે તેમની તપાસ કરીને અને છબીઓ, ઑડિયો રેકોર્ડિંગ્સ અથવા લેખિત શબ્દોના અર્થનું નિર્માણ કરીને શીખી શકે છે. ચિત્રો પારખવા અથવા બોલાતી ભાષાને સમજવા માટે મેન્યુઅલ સૂચનાની જરૂર ન હોય તેવા મશીનો રાખવા તે વધુ કાર્યક્ષમ છે. મોટાભાગના સ્વ-નિરીક્ષિત શિક્ષણ સંશોધન બહુવિધ પદ્ધતિઓને બદલે એક ક્ષેત્ર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તેથી, સંશોધકો કે જેઓ એક ક્ષેત્ર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે તેઓ ઘણીવાર બીજા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતા કરતા સંપૂર્ણપણે અલગ વ્યૂહરચના ધરાવે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, વાણી પ્રક્રિયામાં, કેટલાક સ્વ-નિરીક્ષણ શિક્ષણ કાર્યોમાં ભાષણ એકમોની શબ્દભંડોળ હોતી નથી. પરિણામે, ઘણા મોડેલો એવી પદ્ધતિઓ સાથે આવે છે જે વાણી એકમોની ઇન્વેન્ટરી શીખે છે. ટોકન્સ શીખવું, ઇનપુટ રીગ્રેસ કરવું અથવા ડેટા વૃદ્ધિ કરવી એ કેટલીક રીતો છે કે જે કમ્પ્યુટર વિઝન સંશોધકોએ ભૂતકાળમાં આ સમસ્યાનો સામનો કરવાનો પ્રયાસ કર્યો છે. જો કે, આ પદ્ધતિઓ મૂળ સંદર્ભની બહાર અસરકારક રહેશે કે કેમ તે કહેવું ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે.

2022ના કોર્નેલ યુનિવર્સિટીના અભ્યાસ મુજબ, શીખવાની જીવવિજ્ઞાન પરના ટોચના સિદ્ધાંતો સૂચવે છે કે માનવીઓ દ્રશ્ય અને ભાષા બંનેને સમજવા માટે સમાન પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરે છે. તેવી જ રીતે, સામાન્ય ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર્સ મોડેલિટી-વિશિષ્ટ સમકક્ષો કરતાં વધુ પ્રદર્શન કરે છે. જેમ કે, 2022 માં, મેટાએ Data2vec રજૂ કર્યું, એક સિસ્ટમ કે જે છબીઓ, ટેક્સ્ટ અથવા વાણીને ઓળખવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે સિંગલ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે.

વિક્ષેપકારક અસર

એલ્ગોરિધમ્સ છબીઓ, ટેક્સ્ટ અને વૉઇસને અલગ રીતે પ્રક્રિયા કરે છે કારણ કે તેઓ પિક્સેલ્સ, વિઝ્યુઅલ ટોકન્સ, શબ્દો અથવા ધ્વનિ ઇન્વેન્ટરી જેવા વિશિષ્ટ એકમોની અપેક્ષા રાખે છે. એલ્ગોરિધમ્સની રચના ચોક્કસ મોડલિટી સાથે સંબંધિત છે, એટલે કે જે અલગ-અલગ મોડલિટીમાં છે તે એકબીજાથી અલગ રીતે કામ કરવાનું ચાલુ રાખશે. Data2vec મૉડલોને ન્યુરલ નેટવર્કના સ્તરો જેવી રજૂઆતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને વિવિધ ઇનપુટ પ્રકારો સાથે કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે. data2vec સાથે, વિઝ્યુઅલ ટોકન્સ, શબ્દસમૂહો અથવા અવાજોની આગાહી કરવાની જરૂર નથી.

Data2vec સૂચવે છે કે સ્વ-શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ માત્ર બહુવિધ પરિસ્થિતિઓમાં સારી રીતે કામ કરી શકતું નથી પરંતુ ઘણી વખત વધુ પરંપરાગત પદ્ધતિઓ કરતાં વધુ સારું કામ કરી શકે છે. આ સુવિધા સ્વ-નિરીક્ષિત શિક્ષણના વ્યાપક ઉપયોગ તરફ દોરી શકે છે અને અમને AI મશીનોની નજીક લાવી શકે છે જે પોતાને રમતગમતની ઘટનાઓ અથવા મૂવીઝ, લેખો અને ઑડિયો રેકોર્ડિંગ્સનો ઉપયોગ કરીને બ્રેડ બનાવવાની વિવિધ રીતો જેવા જટિલ વિષયો વિશે શીખવી શકે છે.

નેચર જર્નલમાં પ્રકાશિત થયેલા 2022ના પેપરમાં, સંશોધકોએ મલ્ટિમોડલ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરતા મોડેલો વિકસાવવા માટે સ્વ-નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણની આશાસ્પદ એપ્લિકેશનો પ્રકાશિત કરી. અભ્યાસમાં તેમની તાલીમ માટે નિષ્પક્ષ ડેટા એકત્રિત કરવામાં કેટલાક પડકારોની પણ ચર્ચા કરવામાં આવી હતી, જેમ કે દવા અને આરોગ્યસંભાળમાં વપરાતી પદ્ધતિઓ. સ્વ-નિરીક્ષણ શિક્ષણ સાથે, ટીમ ફક્ત લેબલ વગરના ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મશીનોને શીખવી શકે છે. આ પરાક્રમ દવાની અંદરના કોઈપણ કાર્ય માટે (અને તેનાથી આગળની) છુપાયેલી માહિતીની આગાહી કરવા માટે એક ઉત્તમ પ્રારંભિક બિંદુ છે જે સ્પષ્ટ રીતે વર્ગીકૃત કરી શકાતી નથી. ભવિષ્યમાં, એલ્ગોરિધમ્સ ઓપન-એન્ડેડ ઇનપુટ્સને વધુ સારી રીતે ઓળખી શકશે અને માનવ હસ્તક્ષેપ વિના તેમને અન્ય ડેટાસેટ્સ સાથે સંબંધિત કરી શકશે.

એકીકૃત શિક્ષણ પ્રક્રિયાઓની અસરો

એકીકૃત શિક્ષણ પ્રક્રિયાઓની વ્યાપક અસરોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

ચેટબોટ્સ જે ભલામણો કરી શકે છે અને સ્ક્રીનશૉટ્સ અને વૉઇસ રેકોર્ડિંગના આધારે ઉત્પાદનોને ઓળખી શકે છે.
ડિજિટલ સહાયકો જે એકસાથે વિઝ્યુઅલ અને ઑડિઓ માહિતીની પ્રક્રિયા કરી શકે છે, જે વધુ સચોટ સેવાઓ અને પ્રતિભાવો તરફ દોરી જાય છે.
મેટાવર્સમાં બનાવેલા વર્ચ્યુઅલ પાત્રો અને મિત્રો કે જે મનુષ્યો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીને શીખી શકે છે અને આખરે લોકો સાથે એવી રીતે જોડાઈ શકે છે અને વાતચીત કરી શકે છે જે વધુને વધુ જીવંત લાગે છે.
ઓડિયો અને વિઝ્યુઅલ સંકેતોના આધારે સ્વ-પ્રારંભ કરી શકે તેવા સ્માર્ટ ઉપકરણો.
ઉન્નત સ્વાયત્ત વાહન ક્ષમતાઓ જે રસ્તા પરની વસ્તુઓને સચોટ રીતે ઓળખી શકે છે અથવા પોલીસ અને એમ્બ્યુલન્સ સાયરન્સને અનુરૂપ પ્રતિસાદ આપી શકે છે.
વધુ સારી સહાયક ટેક્નોલોજી કે જે ઑડિયો અથવા વિઝ્યુઅલ ક્ષતિઓ ધરાવતા લોકોને તેમની સ્વતંત્રતા અને ગતિશીલતા સુધારવા માટે માર્ગદર્શન આપવામાં મદદ કરી શકે છે.