ගැඹුරු ඉගෙනීම: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ස්ථර කිහිපයක්
ගැඹුරු ඉගෙනීම: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ස්ථර කිහිපයක්
ගැඹුරු ඉගෙනීම: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ස්ථර කිහිපයක්
- කර්තෘ:
- සැප්තැම්බර් 9, 2022
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ (ML) වර්ගයක් වන ගැඹුරු ඉගෙනීම (DL), මිනිස් මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වයට සමාන ආකාරයෙන් දත්ත වලින් ඉගෙනීමෙන් කෘතිම බුද්ධි (AI) යෙදුම් වැඩි දියුණු කරයි. එය ස්වයංක්‍රීය වාහන සහ සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ රෝග විනිශ්චය වැඩිදියුණු කිරීමේ සිට චැට්බෝට් බලගැන්වීම සහ සයිබර් ආරක්ෂණ පියවර වැඩිදියුණු කිරීම දක්වා විවිධ ක්ෂේත්‍රවල භාවිතය සොයා ගනී. සංකීර්ණ කාර්යයන් හැසිරවීමට, විශාල දත්ත කට්ටල විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ දැනුවත් පුරෝකථනයන් කිරීමට තාක්ෂණයට ඇති හැකියාව කර්මාන්ත හැඩගැස්වීම සහ විශේෂයෙන්ම දත්ත භාවිතය සහ පෞද්ගලිකත්වය වටා සදාචාරාත්මක විවාදයන් මතු කිරීමයි.
ගැඹුරු ඉගෙනුම් සන්දර්භය
ගැඹුරු ඉගෙනීම බොහෝ AI යෙදුම් සඳහා පදනම වන ML ආකාරයකි. DL හට රූප, පෙළ හෝ ශබ්ද වලින් සෘජුවම වර්ගීකරණ කාර්යයන් සඳහා සහාය විය හැක. එයට දත්ත විශ්ලේෂණ සහ උපාංග අතුරුමුහුණත් සිදු කළ හැකිය, ස්වයංක්‍රීය රොබෝවරුන් සහ ස්වයං-රිය පදවන මෝටර් රථ සඳහා සහය වීම සහ විද්‍යාත්මක ගවේෂණය ක්‍රියාත්මක කළ හැකිය. රටා සහ ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීමට සහ වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි නිපදවීමට DL හට උපකාර කළ හැක. මෙම තාක්ෂණයට ස්මාර්ට් ෆෝන් සහ ඉන්ටර්නෙට් ඔෆ් තින්ග්ස් (IoT) උපාංග වැනි තාක්ෂණික උපාංග සමඟද අතුරු මුහුණත් කළ හැක.
ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP) හෝ පරිගණක දැක්ම සහ කථන හඳුනාගැනීම වැනි කාර්යයන් සඳහා සහාය වීමට DL කෘතිම ස්නායු ජාල භාවිතා කරයි. ස්නායුක ජාල සෙවුම් යන්ත්‍ර සහ ඊ-වාණිජ්‍ය අඩවි වල ඇති නිර්දේශ වලට සමාන අන්තර්ගත නිර්දේශ ද සැපයිය හැක.
ගැඹුරු ඉගෙනීම සඳහා ප්‍රධාන ප්‍රවේශ හතරක් ඇත:
- අධීක්ෂණය කළ ඉගෙනීම (ලේබල් කළ දත්ත).
- අර්ධ-අධීක්ෂණ ඉගෙනීම (අර්ධ ලේබල් දත්ත කට්ටල).
- අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනීම (ලේබල් අවශ්‍ය නොවේ).
- ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම (ඇල්ගොරිතම පරිසරය සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරයි, නියැදි දත්ත පමණක් නොවේ).
මෙම ප්‍රවේශ හතර තුළ, ගැඹුරු ඉගෙනීම මගින් දත්ත වලින් පුනරාවර්තන ලෙස ඉගෙන ගැනීමට මට්ටම් කිහිපයකින් ස්නායුක ජාල භාවිතා කරයි, එය ව්‍යුහගත නොවූ තොරතුරු වල රටා සොයන විට ප්‍රයෝජනවත් වේ.
ගැඹුරු ඉගෙනීමේ ස්නායුක ජාල විවිධ නියුරෝන සහ නෝඩ් සමඟ සම්බන්ධ වන සහ තොරතුරු හුවමාරු කර ගනිමින් මිනිස් මොළය ව්‍යුහගත වී ඇති ආකාරය අනුකරණය කරයි. ගැඹුරු ඉගෙනීමේදී, ගැටලුව වඩාත් සංකීර්ණ වන තරමට, ආකෘතියේ සැඟවුණු ස්ථර වැඩි වනු ඇත. මෙම ML ආකෘතියට විශාල අමු දත්ත (විශාල දත්ත) වලින් ඉහළ මට්ටමේ විශේෂාංග ලබා ගත හැක.
ගැටලුව මානව තර්කනයට (උදා, හැඟීම් විශ්ලේෂණය, වෙබ් පිටු තරාතිරම ගණනය කිරීම) හෝ සවිස්තරාත්මක විසඳුම් අවශ්‍ය වන ගැටළු (උදා, පුද්ගලීකරණය, ජෛවමිතික) සඳහා ඉතා සංකීර්ණ වූ අවස්ථාවන්හිදී DL සහාය විය හැක.
කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම
ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු වඩාත් දැනුවත් තීරණ ගැනීමට දත්ත භාවිතා කිරීමට කැමති ආයතන සඳහා ප්‍රබල මෙවලමකි. නිදසුනක් වශයෙන්, පවතින රෝග සහ ඒවායේ ප්‍රතිකාර පිළිබඳ පුළුල් දත්ත සමුදායන් අධ්‍යයනය කිරීම, රෝගී සත්කාර කළමනාකරණය සහ ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීම මගින් ස්නායුක ජාලයන්ට සෞඛ්‍ය සේවයේ රෝග විනිශ්චය වැඩිදියුණු කළ හැකිය. අනෙකුත් ව්‍යවසාය යෙදුම් අතර පරිගණක දර්ශනය, භාෂා පරිවර්තන, දෘශ්‍ය අක්ෂර හඳුනාගැනීම සහ චැට්බෝට් සහ අතථ්‍ය සහායක වැනි සංවාදාත්මක පරිශීලක අතුරුමුහුණත් (UI) ඇතුළත් වේ.
ආයතන විසින් ඩිජිටල් පරිවර්තනය සහ වලාකුළු සංක්‍රමණය පුළුල් ලෙස භාවිතා කිරීම නව සයිබර් ආරක්ෂණ අභියෝග ඉදිරිපත් කරයි, එහිදී ඩීඑල් තාක්ෂණයට විභව තර්ජන හඳුනා ගැනීම සහ අවම කිරීම සඳහා තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කළ හැකිය. ව්‍යාපාර වැඩි වැඩියෙන් තම ඩිජිටල් අරමුණු සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා බහු-වලාකුළු සහ දෙමුහුන් උපාය මාර්ග අනුගමනය කරන විට, ආයතනවල හෝ පුද්ගලයන්ගේ සාමූහික තොරතුරු තාක්ෂණ වත්කම් ඇතුළත් තොරතුරු තාක්ෂණ වතුවල සංකීර්ණත්වය සැලකිය යුතු ලෙස ඉහළ ගොස් ඇත. මෙම වර්ධනය වන සංකීර්ණතාවයට මෙම විවිධ සහ සංකීර්ණ තොරතුරු තාක්ෂණ පරිසරයන් කාර්යක්ෂමව කළමනාකරණය කිරීමට, සුරක්ෂිත කිරීමට සහ ප්‍රශස්ත කිරීමට උසස් විසඳුම් අවශ්‍ය වේ.
තොරතුරු තාක්ෂණ වතුවල වර්ධනය සහ අඛණ්ඩ ආයතනික සංවර්ධනය තරඟකාරීව සිටීමට අවශ්‍ය වේගවත් බව සහ පිරිවැය-ඵලදායීතාවය සපයන අතර කාර්යක්ෂමව කළමනාකරණය කිරීමට සහ ආරක්ෂා කිරීමට වඩා දුෂ්කර පසුබිමක් නිර්මාණය කරයි. අනවසරයෙන් ඇතුළුවීමේ උත්සාහයක සලකුණක් විය හැකි අසාමාන්‍ය හෝ අක්‍රමවත් රටා හඳුනා ගැනීමට DL සහාය විය හැක. මෙම විශේෂාංගයෙන් තීරණාත්මක යටිතල පහසුකම් ආක්‍රමණය වීමෙන් ආරක්ෂා කළ හැක.
ගැඹුරු ඉගෙනීමේ ඇඟවුම්
DL හි පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය:
- පාරිසරික තත්ත්වයන්ට වඩා හොඳින් ප්‍රතිචාර දැක්වීමට, නිරවද්‍යතාවය, ආරක්ෂාව සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීමට ගැඹුරු ඉගෙනීම භාවිතා කරන ස්වයංක්‍රීය වාහන.
- Biometric දත්ත (උදා, මුහුණේ ලක්ෂණ, අක්ෂි ව්‍යුහය, DNA, ඇඟිලි සලකුණු රටා) Big Tech විසින් රැස් කර ගබඩා කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ සදාචාරාත්මක විවාද.
- මිනිසුන් සහ යන්ත්‍ර අතර ස්වභාවික අන්තර්ක්‍රියා වැඩිදියුණු වීම (උදා, ස්මාර්ට් උපාංග සහ පැළඳිය හැකි උපකරණ භාවිතා කිරීම).
- තොරතුරු තාක්ෂණ යටිතල ව්‍යුහයන්හි දුර්වල කරුණු හඳුනා ගැනීමට ගැඹුරු ඉගෙනීම භාවිතා කරන සයිබර් ආරක්ෂණ සමාගම්.
- නිෂ්පාදන සහ සේවා වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා පුරෝකථන විශ්ලේෂණ පුළුල් පරාසයක යෙදෙන සමාගම් සහ සේවාදායකයින්ට අධි-අභිරුචි කළ විසඳුම් ලබා දෙයි.
- විශේෂයෙන්ම නාගරික බල ප්‍රදේශ අතර රාජ්‍ය සේවා සැපයීම ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා රජයන් පොදු දත්ත සමුදායන් සකසයි.
සලකා බැලිය යුතු ප්‍රශ්න
- විවිධ තත්වයන්ට ප්‍රගාමීව ක්‍රියා කිරීමට ගැඹුරු ඉගෙනීම සමාගම්වලට සහ රජයන්ට උපකාර කරන්නේ කෙසේද?
- ගැඹුරු ඉගෙනීම භාවිතා කිරීමේ වෙනත් විභව අවදානම් හෝ ප්‍රතිලාභ මොනවාද?
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යොමු කිරීම්
මෙම අවබෝධය සඳහා පහත ජනප්‍රිය සහ ආයතනික සබැඳි යොමු කර ඇත:
