ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಆಳವಾದ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ಮುಂದಾಲೋಚನೆ
• ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 9, 2022

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (DL), ಒಂದು ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML), ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೋಲುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವುದು ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು, ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸುತ್ತ.

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ML ನ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಅನೇಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಧ್ವನಿಯಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ DL ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. DL ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಸಾಧನಗಳಂತಹ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. 

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹೋಲುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು DL ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ವಿಷಯದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಸಹ ಒದಗಿಸಬಹುದು. 

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ನಾಲ್ಕು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:

• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ (ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ).
• ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ (ಅರೆ-ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು).
• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ (ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ).
• ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ (ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ, ಕೇವಲ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವಲ್ಲ).

ಈ ನಾಲ್ಕು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. 

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳು ಹೇಗೆ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ML ನ ಈ ರೂಪವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ (ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ) ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. 

ಮಾನವನ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೆಬ್ ಪುಟ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು) ಅಥವಾ ವಿವರವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ (ಉದಾ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್) ಸಮಸ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ DL ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ರೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಇತರ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದಗಳು, ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು (UI) ಸೇರಿವೆ.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ವಲಸೆಯ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಹೊಸ ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ DL ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಹು-ಕ್ಲೌಡ್ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಐಟಿ ಎಸ್ಟೇಟ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಾಮೂಹಿಕ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉಲ್ಬಣಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ಈ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ IT ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಐಟಿ ಎಸ್ಟೇಟ್‌ಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿದ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಚುರುಕುತನ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಸಂಕೇತವಾಗಿರಬಹುದಾದ ಅಸಹಜ ಅಥವಾ ಅನಿಯಮಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ DL ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

DL ನ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ಪರಿಸರದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು, ನಿಖರತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು.
• ಬಿಗ್ ಟೆಕ್‌ನಿಂದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಉದಾ, ಮುಖದ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಕಣ್ಣಿನ ರಚನೆಗಳು, DNA, ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಮಾದರಿಗಳು) ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೈತಿಕ ಚರ್ಚೆಗಳು.
• ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂವಹನಗಳು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿವೆ (ಉದಾ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು).
• IT ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೈಬರ್‌ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕಂಪನಿಗಳು.
• ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೈಪರ್-ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು.
• ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸರ್ಕಾರಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪುರಸಭೆಯ ಅಧಿಕಾರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
• ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಯಾವುವು?