ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಆವಿಷ್ಕಾರದವರೆಗಿನ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣತಿ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (NAS) ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಭರವಸೆಯ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು NAS ನ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಅದರ ತತ್ವಗಳು, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (NAS) ಎಂದರೇನು?

ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (NAS) ಎಂಬುದು AutoML (ಆಟೋಮೇಟೆಡ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್) ನ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವ ಬದಲು, NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಜಾಗವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಭರವಸೆಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಗಣನೀಯ ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಂದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿತ್ತು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿಭಿನ್ನ ಲೇಯರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು (ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ರಿಕರಂಟ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ), ಸಂಪರ್ಕದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು. NAS ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅನನುಭವಿಗಳಿಗೂ ಸಹ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

NAS ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

NAS ಹಲವಾರು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವನ ಪರಿಣತಿಯ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುವಂತಹ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಇದು ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ದಕ್ಷತೆ: ಕಡಿಮೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ: ಸೀಮಿತ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

NAS ನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ NAS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂರು ಅಗತ್ಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ (ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳ): ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಅವುಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
2. ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ (ಹುಡುಕಾಟದ ತಂತ್ರ): ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹುಡುಕಾಟ, ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ, ವಿಕಸನೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
3. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರ: ಪ್ರತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಉಪಗಣದ ಮೇಲೆ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

1. ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್

ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ NAS ನ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದಕ್ಷ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿರಬೇಕು. ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಲೇಯರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ರಿಕರಂಟ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ಫುಲ್ಲಿ ಕನೆಕ್ಟೆಡ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು. ಲೇಯರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ಗಾಗಿ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ, ರಿಕರಂಟ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಪರ್ಕದ ಮಾದರಿಗಳು: ಲೇಯರ್‌ಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಸ್ಕಿಪ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು (ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಧ್ಯಂತರ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಲು ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ResNets ಸ್ಕಿಪ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು: ಪ್ರತಿ ಲೇಯರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಕರ್ನಲ್‌ನ ಗಾತ್ರ, ಕಲಿಕೆಯ ದರ ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವೇಷನ್ ಫಂಕ್ಷನ್. ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NAS ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸೆಲ್-ಆಧಾರಿತ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳು: ಇವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ \"ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು\" ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಸೆಲ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್, ಪೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಾನ್‌ಲೈನರ್ ಆಕ್ಟಿವೇಷನ್‌ಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಣ್ಣ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. NAS ನಂತರ ಸೆಲ್‌ನ ಒಳಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನ ವಿನ್ಯಾಸವು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಶಾಲವಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಹೆಚ್ಚು ನವೀನ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಿರಿದಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನವೀನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಬಹುದು.

2. ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ

ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಯು NAS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹುಡುಕಾಟ: ಸರಳವಾದ ವಿಧಾನ, ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದ್ದರೂ, ದೊಡ್ಡ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ (RL): ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಒಂದು ನೀತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ರಚಿಸಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ RNN, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಪ್ರತಿಫಲವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. NAS ನ ಪ್ರವರ್ತಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದು, ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ವಿಕಸನೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು (EA): ಜೈವಿಕ ವಿಕಸನದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ, ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ (mutation) ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್‌ಓವರ್ (crossover) ನಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ (ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಉಳಿದುಕೊಂಡು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ದುರ್ಬಲ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು: ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರಂತರ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಪುನರ್ರಚಿಸಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಲೇಯರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರಲ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. DARTS (ಡಿಫರೆನ್ಶಿಯಬಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್) ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿತ ಅಸೈಕ್ಲಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು) ನಿರಂತರವಾದವುಗಳಿಗೆ ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಹಿಂದೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾಣದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಭರವಸೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸರ್ಚ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಶೋಷಣೆಯ ನಡುವಿನ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ರಾಜಿಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಅವುಗಳ ದಕ್ಷತೆಯಿಂದಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ, ಆದರೆ RL ಮತ್ತು EA ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.

3. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರ

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರವು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಉಪಗಣದ ಮೇಲೆ (ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್) ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:

• ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂದಾಜು ಪಡೆಯಲು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಗೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ಸಣ್ಣ ಉಪಗಣದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ತೂಕ ಹಂಚಿಕೆ: ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ತೂಕವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒನ್-ಶಾಟ್ NAS ವಿಧಾನಗಳಾದ ENAS (ಎಫಿಶಿಯೆಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್) ತೂಕ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
• ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಕಾರ್ಯಗಳು: ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚದ ಸರಳೀಕೃತ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಭವಿಷ್ಯ: ಅವುಗಳ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸರ್ವೊತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಇದು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡದೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚದ ನಡುವಿನ ರಾಜಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರಗಳು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ತೂಕ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ತೂಕ ಅಥವಾ ಸರ್ವೊತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

NAS ವಿಧಾನಗಳ ವಿಧಗಳು

NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳ, ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಸೆಲ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಸಸ್ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಸೆಲ್-ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸೆಲ್‌ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನಂತರ ಇಡೀ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚಿಸಲು ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬ್ಲಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್ ವರ್ಸಸ್ ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಬ್ಲಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದೆ ಕೇವಲ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬ್ಲಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್‌ಗಳಂತಹ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಒನ್-ಶಾಟ್ ವರ್ಸಸ್ ಮಲ್ಟಿ-ಟ್ರಯಲ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಒನ್-ಶಾಟ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದೇ “ಸೂಪರ್‌ನೆಟ್” ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಸೂಪರ್‌ನೆಟ್‌ನಿಂದ ಉಪ-ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಟ್ರಯಲ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಡಿಫರೆನ್ಶಿಯಬಲ್ ವರ್ಸಸ್ ನಾನ್-ಡಿಫರೆನ್ಶಿಯಬಲ್ ಹುಡುಕಾಟ: DARTS ನಂತಹ ಡಿಫರೆನ್ಶಿಯಬಲ್ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳು, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರಂತರ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತಹ ನಾನ್-ಡಿಫರೆನ್ಶಿಯಬಲ್ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.

NAS ನ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು

ಅದರ ಭರವಸೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, NAS ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚ: ಹಲವಾರು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಜ.
• ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ: NAS ನಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಇತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದಿರಬಹುದು. ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ.
• ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ಸೂಕ್ತವಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಿನ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅತಿಯಾಗಿ ವಿಶಾಲವಾದ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕಗೊಳಿಸಬಹುದು.
• ಸ್ಥಿರತೆ: NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆರಂಭಿಕತೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಅಸಂಗತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
• ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ: NAS ನಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತವೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಏಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.

NAS ನ ಅನ್ವಯಗಳು

NAS ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ: ImageNet ಮತ್ತು CIFAR-10 ನಂತಹ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು NAS ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. NASNet, AmoebaNet, ಮತ್ತು EfficientNet ಉದಾಹರಣೆಗಳು.
• ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ: NAS ಅನ್ನು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಕಾರಕಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
• ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು NAS ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
• ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP): ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು NAS ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಿಕರಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
• ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: NAS ಅನ್ನು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
• ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು NAS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಔಷಧ ಆವಿಷ್ಕಾರ: ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಣುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಔಷಧ ಆವಿಷ್ಕಾರದಲ್ಲಿ NAS ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗೆ ಅವುಗಳ ಬಂಧಕ ಬಾಂಧವ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಣುಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

NAS ನ ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳು

NAS ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಹಲವಾರು ಭರವಸೆಯ ಸಂಶೋಧನಾ ದಿಕ್ಕುಗಳೊಂದಿಗೆ:

• ದಕ್ಷ NAS: ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ತೂಕ ಹಂಚಿಕೆ, ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಭವಿಷ್ಯದಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ NAS: ಇತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು. ಇದು ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೊಮೈನ್ ಅಡಾಪ್ಟೇಶನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ NAS: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ NAS: ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೂನಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ NAS: GPU ಗಳು, TPU ಗಳು ಮತ್ತು FPGA ಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಇತರ AutoML ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ NAS ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು: ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಇತರ AutoML ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ NAS ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಕಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಲೇಯರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸಂಪರ್ಕದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮೀರಿದ NAS: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ, ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಇತರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ NAS ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

NAS ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ:

• ಪಕ್ಷಪಾತದ ವರ್ಧನೆ: NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಂತಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕೊರತೆ: NAS ನಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ಅವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸವಾಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಈ ಕೊರತೆಯು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
• ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರ: ಮಾದರಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರಕ್ಕೆ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮರು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮ: NAS ನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚವು ಇಂಗಾಲದ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿ-ದಕ್ಷ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಒದಗಿಸಲು ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಈ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು NAS ಅನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: NAS-ರಚಿತ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ

ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ರಾಷ್ಟ್ರದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಣ್ಣ NGO ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಅವರಿಗೆ ಅನುಭವಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ. NAS ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AutoML ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅವರು ಹೀಗೆ ಮಾಡಬಹುದು:

1. ತಮ್ಮ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ: ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೃಷಿಭೂಮಿಯ ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
2. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಇಳುವರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, \"ಹೆಚ್ಚಿನ ಇಳುವರಿ\", \"ಮಧ್ಯಮ ಇಳುವರಿ\", \"ಕಡಿಮೆ ಇಳುವರಿ\") ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
3. NAS ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಿಡಿ: AutoML ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು NAS ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
4. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ: ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಂತರ, ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ NAS-ರಚಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. NGO ನಂತರ ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ರೈತರು ತಮ್ಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು NAS ಹೇಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (NAS) ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ AutoML ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಜಾಗವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೋಧಿಸುವ ಮೂಲಕ, NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. NAS ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ, ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ NAS ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಿದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಸಾಗಿದಂತೆ, NAS ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದರ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಈ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಉಪಕರಣಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.