டீப் லேர்னிங்: கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான (CNNs) ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இயந்திர கற்றலின் ஒரு துணைத் துறையான டீப் லேர்னிங், பட அங்கீகாரம் முதல் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் வரை எண்ணற்ற களங்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இந்த முன்னேற்றங்களில் பலவற்றின் மையத்தில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) உள்ளன, இது படங்களைப் போன்ற ஒரு கட்டம் போன்ற கட்டமைப்புடன் தரவைச் செயலாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒரு சக்திவாய்ந்த ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க் வகையாகும்.

கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்றால் என்ன?

CNNs என்பது உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அம்சங்களின் இடஞ்சார்ந்த படிநிலைகளை தானாகவும் தகவமைப்புடனும் கற்றுக்கொள்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு சிறப்பு வகை நியூரல் நெட்வொர்க் ஆகும். உள்ளீட்டுத் தரவை ஒற்றை திசையனாகக் கருதும் பாரம்பரிய நியூரல் நெட்வொர்க்குகளைப் போலல்லாமல், CNNs தரவுகளுக்குள் உள்ள உள்ளார்ந்த இடஞ்சார்ந்த உறவுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது படங்கள், வீடியோ மற்றும் ஆடியோ செயலாக்கம் சம்பந்தப்பட்ட பணிகளுக்கு அவற்றை விதிவிலக்காக திறம்படச் செய்கிறது.

"கன்வல்யூஷனல்" என்ற அம்சம், கணித செயல்பாடான கன்வல்யூஷனைக் குறிக்கிறது. இது கற்றுக் கொள்ளக்கூடிய வடிப்பான்களின் (kernels என்றும் அழைக்கப்படும்) தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி உள்ளீட்டுத் தரவில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வடிப்பான்கள் உள்ளீட்டின் குறுக்கே நகர்ந்து, உறுப்பு வாரியான பெருக்கல் மற்றும் கூட்டலைச் செய்து குறிப்பிட்ட அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கின்றன. கையாளப்படும் பணிக்கு தொடர்புடைய வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதில் எந்த வடிப்பான்கள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதை நெட்வொர்க் கற்றுக்கொள்கிறது.

ஒரு CNN கட்டமைப்பின் முக்கிய கூறுகள்

ஒரு பொதுவான CNN கட்டமைப்பு பல முக்கிய அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது, அவை அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் கணிப்புகளைச் செய்யவும் ஒன்றாக வேலை செய்கின்றன. இந்தக் கூறுகளை விரிவாக ஆராய்வோம்:

1. கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள்

இவை CNNகளின் அடிப்படைக் கட்டுமானத் தொகுதிகள். முன்னரே குறிப்பிட்டபடி, கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள் உள்ளீட்டுத் தரவுகளுக்கு ஒரு தொகுதி வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஒவ்வொரு வடிப்பானும் விளிம்புகள், மூலைகள் அல்லது கட்டமைப்புகள் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட அம்சத்தைக் கண்டறிகிறது. ஒரு கன்வல்யூஷனல் அடுக்கின் வெளியீடு ஒரு அம்ச வரைபடமாகும், இது உள்ளீட்டில் வடிப்பானின் அம்சம் கண்டறியப்பட்ட இடங்களைக் குறிக்கிறது.

உதாரணம்: கிடைமட்ட விளிம்புகளைக் கண்டறிய வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு வடிப்பானை கற்பனை செய்து பாருங்கள். இந்த வடிப்பான் ஒரு படத்தில் பயன்படுத்தப்படும்போது, ​​கிடைமட்ட விளிம்புகள் உள்ள பகுதிகளில் அதிக வெளியீட்டு மதிப்பையும் மற்ற இடங்களில் குறைந்த வெளியீட்டு மதிப்பையும் உருவாக்கும்.

2. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள்

ஒவ்வொரு கன்வல்யூஷனல் அடுக்கைத் தொடர்ந்து, நெட்வொர்க்கில் நேரியலற்ற தன்மையை அறிமுகப்படுத்த ஒரு செயல்படுத்தும் செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் நிஜ உலகத் தரவுகள் பெரும்பாலும் நேரியலற்றவை, மேலும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் இல்லாமல், CNN நேரியல் உறவுகளை மட்டுமே கற்றுக்கொள்ள முடியும். பொதுவான செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளில் ReLU (ரெக்டிஃபைடு லீனியர் யூனிட்), சிக்மாய்டு மற்றும் டான்ஹ் (tanh) ஆகியவை அடங்கும்.

உதாரணம்: ReLU அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும். இது உள்ளீட்டு மதிப்பு நேர்மறையாக இருந்தால் அதை நேரடியாக வெளியிடுகிறது, இல்லையெனில் பூஜ்ஜியத்தை வெளியிடுகிறது (f(x) = max(0, x)).

3. பூலிங் அடுக்குகள்

பூலிங் அடுக்குகள் அம்ச வரைபடங்களின் இடஞ்சார்ந்த பரிமாணங்களைக் குறைக்கின்றன, இது நெட்வொர்க்கில் உள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்கவும், ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தடுக்கவும் உதவுகிறது. அவை சிறிய மாற்றங்கள் அல்லது சுழற்சிகள் போன்ற உள்ளீட்டில் ஏற்படும் மாறுபாடுகளுக்கு நெட்வொர்க்கை மேலும் வலுவானதாக ஆக்குகின்றன. பொதுவான பூலிங் செயல்பாடுகளில் மேக்ஸ் பூலிங் மற்றும் சராசரி பூலிங் ஆகியவை அடங்கும்.

உதாரணம்: மேக்ஸ் பூலிங் ஒவ்வொரு பூலிங் சாளரத்திலும் அதிகபட்ச மதிப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது, இதன் மூலம் குறைவான முக்கியமான தகவல்களை நிராகரித்து, மிக முக்கியமான அம்சங்களைத் திறம்படத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது.

4. முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள்

பல கன்வல்யூஷனல் மற்றும் பூலிங் அடுக்குகளுக்குப் பிறகு, CNN இல் உள்ள உயர் மட்ட பகுத்தறிவு முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் வழியாக செய்யப்படுகிறது. இந்த அடுக்குகள் ஒரு பாரம்பரிய மல்டி-லேயர் பெர்செப்ட்ரானில் (MLP) உள்ள அடுக்குகளைப் போலவே இருக்கும். அவை முந்தைய அடுக்குகளிலிருந்து தட்டையாக்கப்பட்ட வெளியீட்டை எடுத்து, பட வகைப்படுத்தல் பணியில் உள்ள வகுப்பு லேபிள் போன்ற இறுதி வெளியீட்டைக் கணிக்க அதைப் பயன்படுத்துகின்றன.

உதாரணம்: ஒரு பட வகைப்படுத்தல் பணியில், ஒரு படத்தில் பூனை, நாய் அல்லது வேறு பொருள் உள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிக்க, கன்வல்யூஷனல் மற்றும் பூலிங் அடுக்குகளால் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களை இணைக்க முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் கற்றுக்கொள்ளலாம்.

CNNகள் எவ்வாறு கற்கின்றன: பேக்ப்ரோபகேஷன் அல்காரிதம்

CNNகள் பேக்ப்ரோபகேஷன் எனப்படும் ஒரு செயல்முறையின் மூலம் கற்றுக்கொள்கின்றன, இதில் நெட்வொர்க்கின் கணிப்புகளுக்கும் உண்மையான லேபிள்களுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க வடிப்பான்களின் எடைகள் மற்றும் நியூரான்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளை சரிசெய்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த செயல்முறை பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. முன்னோக்கு பாஸ் (Forward Pass): உள்ளீட்டுத் தரவு நெட்வொர்க் மூலம் செலுத்தப்பட்டு, வெளியீடு கணக்கிடப்படுகிறது.
2. இழப்பு கணக்கீடு (Loss Calculation): நெட்வொர்க்கின் வெளியீட்டிற்கும் உண்மையான லேபிளுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு இழப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகிறது. பொதுவான இழப்பு செயல்பாடுகளில் கிராஸ்-என்ட்ரோபி இழப்பு மற்றும் சராசரி வர்க்கப் பிழை ஆகியவை அடங்கும்.
3. பேக்ப்ரோபகேஷன்: நெட்வொர்க்கில் உள்ள ஒவ்வொரு எடைக்கும் సంబంధించి இழப்பு செயல்பாட்டின் சரிவு கணக்கிடப்படுகிறது. இந்த சரிவு இழப்பைக் குறைக்க ஒவ்வொரு எடையும் எவ்வளவு சரிசெய்யப்பட வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கிறது.
4. எடை புதுப்பிப்பு (Weight Update): கணக்கிடப்பட்ட சரிவுகளின் அடிப்படையில், ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டெசண்ட் (SGD) அல்லது ஆடம் போன்ற மேம்படுத்தல் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தி எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுகின்றன.

நெட்வொர்க்கின் செயல்திறன் திருப்திகரமான நிலையை அடையும் வரை இந்த செயல்முறை ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது.

CNNகளின் பயன்பாடுகள்

CNNகள் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியைப் பெற்றுள்ளன. இங்கே சில குறிப்பிடத்தக்க உதாரணங்கள்:

1. பட அங்கீகாரம் மற்றும் வகைப்படுத்தல்

இது CNNகளின் மிகவும் அறியப்பட்ட பயன்பாடாகும். படங்களில் பொருட்களை வகைப்படுத்துதல், முகங்களை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களை அங்கீகரித்தல் போன்ற பல பட அங்கீகாரப் பணிகளில் அவை மனித స్థాయి செயல்திறனை மிஞ்சியுள்ளன.

உதாரணங்கள்:

• இமேஜ்நெட் சவால்: அலெக்ஸ்நெட், விஜிஜிநெட் மற்றும் ரெஸ்நெட் போன்ற CNNகள் இமேஜ்நெட் லார்ஜ் ஸ்கேல் விஷுவல் ரெகக்னிஷன் சேலஞ்சில் (ILSVRC) அற்புதமான முடிவுகளை அடைந்துள்ளன. இது பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான ஒரு பெஞ்ச்மார்க் தரவுத்தொகுப்பாகும்.
• முக அங்கீகாரம்: பாதுகாப்பு, அங்கீகாரம் மற்றும் சமூக ஊடகப் பயன்பாடுகளுக்கான முக அங்கீகார அமைப்புகளில் CNNகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• மருத்துவப் பட பகுப்பாய்வு: எக்ஸ்-கதிர்கள், சிடி ஸ்கேன்கள் மற்றும் எம்ஆர்ஐகள் போன்ற மருத்துவப் படங்களில் நோய்களைக் கண்டறிய CNNகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. உதாரணமாக, பாரம்பரிய முறைகளை விட அதிக துல்லியத்துடன் கட்டிகள் அல்லது முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல்.

2. பொருள் கண்டறிதல்

பொருள் கண்டறிதல் என்பது ஒரு படத்திற்குள் பல பொருட்களை அடையாளம் கண்டு அவற்றின் இருப்பிடத்தைக் கண்டறிவதைக் குறிக்கிறது. பொருட்களை வகைப்படுத்தவும், அவற்றின் இருப்பிடப் பெட்டிகளை (Bounding Boxes) கணிக்கவும் CNNகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

உதாரணங்கள்:

• தன்னாட்சி ஓட்டுதல்: CNNகள் சுய-ஓட்டும் கார்களின் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். அவை பாதசாரிகள், வாகனங்கள், போக்குவரத்து அறிகுறிகள் மற்றும் அவற்றின் சூழலில் உள்ள பிற பொருட்களைக் கண்டறிய உதவுகின்றன.
• வீடியோ கண்காணிப்பு: கண்காணிப்புக் கேமராக்களிலிருந்து வரும் வீடியோ காட்சிகளில் சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாடுகள் அல்லது பொருட்களைக் கண்டறிய CNNகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• சில்லறை வர்த்தகப் பகுப்பாய்வு: பொருள் கண்டறிதல் தரவுகளின் அடிப்படையில் தயாரிப்பு இடமளிப்பு, வாடிக்கையாளர் நடத்தை மற்றும் கடை அமைப்புகளை மேம்படுத்துதல்.

3. இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)

CNNகள் ஆரம்பத்தில் பட செயலாக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், அவை NLP யிலும் பயன்பாடுகளைக் கண்டறிந்துள்ளன. உரைத் தரவிலிருந்து அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும், உணர்வு பகுப்பாய்வு, உரை வகைப்படுத்தல் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பணிகளைச் செய்யவும் அவை பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணங்கள்:

• உணர்வு பகுப்பாய்வு: ஒரு உரையின் துண்டில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட உணர்வை (நேர்மறை, எதிர்மறை அல்லது நடுநிலை) தீர்மானித்தல்.
• உரை வகைப்படுத்தல்: செய்தி கட்டுரைகள், ஸ்பேம் மின்னஞ்சல்கள் அல்லது தயாரிப்பு மதிப்புரைகள் போன்ற வெவ்வேறு வகைகளாக உரையை வகைப்படுத்துதல்.
• இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: உரையை ஒரு மொழியிலிருந்து மற்றொரு மொழிக்கு மொழிபெயர்ப்பது. தற்போது டிரான்ஸ்பார்மர்கள் ஆதிக்கம் செலுத்தினாலும், இதற்கு முன்பு CNNகள் திறம்பட பயன்படுத்தப்பட்டன.

4. வீடியோ பகுப்பாய்வு

தனிப்பட்ட பிரேம்கள் அல்லது பிரேம்களின் வரிசைகளைச் செயலாக்குவதன் மூலம் வீடியோ தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய CNNகளை நீட்டிக்க முடியும். இது வீடியோ வகைப்படுத்தல், செயல் அங்கீகாரம் மற்றும் பொருள் கண்காணிப்பு போன்ற பயன்பாடுகளை செயல்படுத்துகிறது.

உதாரணங்கள்:

• செயல் அங்கீகாரம்: ஓடுதல், குதித்தல் அல்லது நடனமாடுதல் போன்ற ஒரு வீடியோவில் செய்யப்படும் செயல்களை அடையாளம் காணுதல்.
• வீடியோ கண்காணிப்பு: வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களில் அசாதாரண நிகழ்வுகள் அல்லது நடத்தைகளைக் கண்டறிதல்.
• விளையாட்டுப் பகுப்பாய்வு: விளையாட்டு வீரர்களின் அசைவுகள், விளையாட்டு உத்திகளைப் பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் விளையாட்டு வீடியோக்களில் முக்கிய தருணங்களை அடையாளம் காணுதல்.

5. ஆடியோ செயலாக்கம்

ஆடியோ சிக்னலை ஸ்பெக்ட்ரோகிராமமாக மாற்றுவதன் மூலம் ஆடியோ தரவைச் செயலாக்கவும் CNNகள் பயன்படுத்தப்படலாம், இது காலப்போக்கில் ஆடியோவின் அதிர்வெண் உள்ளடக்கத்தின் காட்சிப் பிரதிநிதித்துவமாகும். பின்னர் பேச்சு, இசை அல்லது சுற்றுச்சூழல் ஒலிகள் போன்ற ஸ்பெக்ட்ரோகிராமில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காண CNNகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க முடியும்.

உதாரணங்கள்:

• பேச்சு அங்கீகாரம்: பேசும் வார்த்தைகளை உரையாக மாற்றுதல்.
• இசை வகை வகைப்படுத்தல்: ஒரு இசைத் தடத்தின் வகையை அடையாளம் காணுதல்.
• சுற்றுச்சூழல் ஒலி கண்டறிதல்: போக்குவரத்து இரைச்சல், விலங்கு ஒலிகள் அல்லது அலாரங்கள் போன்ற ஒரு சூழலில் வெவ்வேறு ஒலிகளை அடையாளம் காணுதல்.

CNNகளின் நன்மைகள்

பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல் அல்காரிதங்களை விட CNNகள் பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• தானியங்கி அம்சப் பிரித்தெடுத்தல்: CNNகள் உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து தொடர்புடைய அம்சங்களைத் தானாகவே கற்றுக்கொள்கின்றன, இது கைமுறை அம்சப் பொறியியலின் தேவையை நீக்குகிறது.
• இடஞ்சார்ந்த படிநிலை கற்றல்: CNNகள் அம்சங்களின் படிநிலை பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், தரவுகளுக்குள் உள்ள சிக்கலான உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன.
• மாறுபாடுகளுக்கு வலுவானது: CNNகள் சிறிய மாற்றங்கள், சுழற்சிகள் மற்றும் அளவில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் போன்ற உள்ளீட்டுத் தரவுகளில் ஏற்படும் மாறுபாடுகளுக்கு ஒப்பீட்டளவில் வலுவானவை.
• அளவிடுதல் தன்மை: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைக் கையாள CNNகளை அளவிட முடியும்.

CNNகளின் சவால்கள்

பல நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், CNNகள் சில சவால்களையும் எதிர்கொள்கின்றன:

• கணினிச் செலவு: CNNகளுக்குப் பயிற்சி அளிப்பது கணினி ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான கட்டமைப்புகளுக்கு.
• தரவுத் தேவைகள்: நல்ல செயல்திறனை அடைய CNNகளுக்கு பொதுவாக பெரிய அளவிலான லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவைப்படுகிறது.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மை: CNNகளை விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம், அவை ஏன் சில கணிப்புகளைச் செய்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது சவாலானது. இதை நிவர்த்தி செய்ய விளக்கக்கூடிய AI (XAI) நுட்பங்கள் தீவிரமாக ஆராயப்பட்டு வருகின்றன.
• ஓவர்ஃபிட்டிங்: CNNகள் ஓவர்ஃபிட்டிங்கிற்கு ஆளாகின்றன, இது நெட்வொர்க் பயிற்சித் தரவை மிக நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளும்போது மற்றும் காணப்படாத தரவுகளில் மோசமாகச் செயல்படும்போது ஏற்படுகிறது. இதைத் தணிக்க ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல், டிராப்அவுட் மற்றும் தரவுப் பெருக்கம் போன்ற நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

மேம்பட்ட CNN கட்டமைப்புகள் மற்றும் நுட்பங்கள்

CNNகளின் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் அவற்றின் வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்யவும் புதிய கட்டமைப்புகள் மற்றும் நுட்பங்கள் உருவாக்கப்படுகின்றன. சில குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

1. ரெஸ்நெட் (ரெசிடுவல் நெட்வொர்க்குகள்)

ரெஸ்நெட்கள் ஸ்கிப் இணைப்புகள் என்ற கருத்தை அறிமுகப்படுத்தின, இது நெட்வொர்க் நேரடியாக அடிப்படைச் செயல்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக மீதமுள்ள மேப்பிங்குகளைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. இது மிகவும் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க உதவுகிறது, சிக்கலான பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.

2. இன்செப்ஷன் நெட்வொர்க்குகள்

இன்செப்ஷன் நெட்வொர்க்குகள் ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் வெவ்வேறு அளவிலான பல வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது நெட்வொர்க் வெவ்வேறு அளவுகளில் அம்சங்களைப் பிடிக்க அனுமதிக்கிறது. இது மாறுபட்ட அளவுகள் மற்றும் வடிவங்களின் பொருட்களை அடையாளம் காணும் நெட்வொர்க்கின் திறனை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

3. டென்ஸ்நெட் (அடர்த்தியாக இணைக்கப்பட்ட கன்வல்யூஷனல் நெட்வொர்க்குகள்)

டென்ஸ்நெட்கள் ஒவ்வொரு அடுக்கையும் நெட்வொர்க்கில் உள்ள மற்ற எல்லா அடுக்குகளுடனும் இணைத்து, ஒரு அடர்த்தியான நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை உருவாக்குகின்றன. இது அம்ச மறுபயன்பாட்டை மேம்படுத்தவும், மறையும் சரிவுப் பிரச்சனையை குறைக்கவும் உதவுகிறது.

4. பரிமாற்றக் கற்றல் (Transfer Learning)

பரிமாற்றக் கற்றல் என்பது ஒரு புதிய பணிக்கான தொடக்கப் புள்ளியாக முன் பயிற்சி பெற்ற CNN மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இது பயிற்சி நேரத்தையும் தரவுத் தேவைகளையும் கணிசமாகக் குறைக்கும், குறிப்பாக புதிய பணி மாதிரியானது முதலில் பயிற்சி பெற்ற பணிக்கு ஒத்ததாக இருக்கும்போது.

5. தரவுப் பெருக்கம் (Data Augmentation)

தரவுப் பெருக்கம் என்பது சுழற்சிகள், புரட்டல்கள் மற்றும் வெட்டுதல் போன்ற பல்வேறு மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சித் தரவுத்தொகுப்பின் அளவை செயற்கையாக அதிகரிப்பதை உள்ளடக்கியது. இது நெட்வொர்க்கின் வலு மற்றும் பொதுமைப்படுத்தும் திறனை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

CNNகளின் எதிர்காலம்

செயற்கை நுண்ணறிவின் முன்னேற்றத்தில் CNNகள் தொடர்ந்து குறிப்பிடத்தக்க பங்களிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. எதிர்கால ஆராய்ச்சி திசைகளில் பின்வருவன அடங்கும்:

• மேலும் திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய CNN கட்டமைப்புகளை உருவாக்குதல். இதில் நெட்வொர்க் ப்ரூனிங், குவாண்டைசேஷன் மற்றும் வன்பொருள் முடுக்கம் போன்ற நுட்பங்களை ஆராய்வது அடங்கும்.
• CNNகளின் விளக்கமளிக்கும் தன்மையை மேம்படுத்துதல். இது CNNகளால் கற்றுக் கொள்ளப்பட்ட அம்சங்களைக் காட்சிப்படுத்தவும் புரிந்துகொள்ளவும் முறைகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது.
• மேலும் சிக்கலான தரவு வகைகளைக் கையாள CNNகளை விரிவுபடுத்துதல். இது 3D தரவு, வரைபடத் தரவு மற்றும் நேரத் தொடர் தரவுகளைச் செயலாக்குவதற்கான CNNகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது.
• CNNகளை மற்ற AI நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைத்தல். இதில் CNNகளை வலுவூட்டல் கற்றல், ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GANs) மற்றும் பிற டீப் லேர்னிங் மாடல்களுடன் இணைப்பது அடங்கும்.

உலகளாவிய பரிசீலனைகள் மற்றும் நெறிமுறை தாக்கங்கள்

CNNகள் மிகவும் பரவலாக வருவதால், அவற்றின் உலகளாவிய தாக்கம் மற்றும் நெறிமுறை தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் முக்கியம். இவற்றில் அடங்குபவை:

• பயிற்சித் தரவுகளில் சார்பு: CNNகள் பயிற்சித் தரவுகளில் உள்ள சார்புகளை நிலைநிறுத்தவும் பெருக்கவும் முடியும். உதாரணமாக, பிரதானமாக காகசியன் முகங்களில் பயிற்சி பெற்ற முக அங்கீகார அமைப்புகள் வெவ்வேறு இனத்தவர்களிடம் மோசமாக செயல்படலாம். சார்புகளை நிவர்த்தி செய்ய கவனமான தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம் மற்றும் அல்காரிதம் வடிவமைப்பு தேவை. உலகின் மக்கள்தொகையின் பன்முகத்தன்மையைப் பிரதிபலிக்கும் உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகள் அவசியம்.
• தனியுரிமைக் கவலைகள்: கண்காணிப்பு மற்றும் முக அங்கீகாரத்திற்காகப் பயன்படுத்தப்படும் CNNகள் குறிப்பிடத்தக்க தனியுரிமைக் கவலைகளை எழுப்புகின்றன. தனிநபர்களின் தனியுரிமை உரிமைகளைப் பாதுகாக்க இந்தத் தொழில்நுட்பங்களின் பயன்பாடு தொடர்பான தெளிவான வழிகாட்டுதல்களையும் விதிமுறைகளையும் நிறுவுவது முக்கியம். வெவ்வேறு நாடுகள் மாறுபட்ட தரவு தனியுரிமைச் சட்டங்களைக் கொண்டுள்ளன (எ.கா., ஐரோப்பாவில் GDPR), அவற்றைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
• வேலை இடப்பெயர்ச்சி: CNNகளின் தன்னியக்கத் திறன்கள் சில தொழில்களில் வேலை இடப்பெயர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கும். இந்தக் கொள்கை வகுப்பாளர்கள் இந்த விளைவுகளைத் தணிக்க உத்திகளை உருவாக்க வேண்டும், அதாவது மறுபயிற்சி திட்டங்கள் மற்றும் இடம்பெயர்ந்த தொழிலாளர்களுக்கான ஆதரவு போன்றவை. இதன் தாக்கம் வெவ்வேறு பொருளாதாரங்கள் மற்றும் பிராந்தியங்களில் மாறுபடும்.
• அணுகல்தன்மை மற்றும் மலிவு விலை: CNN-அடிப்படையிலான தொழில்நுட்பங்களின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் அனைத்து நாடுகளுக்கும் சமூகங்களுக்கும், அவற்றின் பொருளாதார நிலையைப் பொருட்படுத்தாமல், அணுகக்கூடியதாகவும் மலிவானதாகவும் இருக்க வேண்டும். சமமான அணுகலை ஊக்குவிப்பதற்கு திறந்த மூல முயற்சிகள் மற்றும் அறிவுப் பகிர்வு ஆகியவை முக்கியமானவை.

முடிவுரை

கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) டீப் லேர்னிங்கிற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை கருவியாகும், இது பரந்த அளவிலான களங்களில் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. அம்சங்களைத் தானாகப் பிரித்தெடுத்து, இடஞ்சார்ந்த படிநிலைகளைக் கற்றுக்கொள்ளும் அவற்றின் திறன், அவற்றை நவீன AI-இன் மூலக்கல்லாக மாற்றியுள்ளது. CNNகள் தொடர்ந்து বিকசிக்கும்போது, தொழில்நுட்பத்தின் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதில் அவை இன்னும் பெரிய பங்களிக்கும். CNNகளைச் சுற்றியுள்ள முக்கியக் கருத்துக்கள், கட்டமைப்புகள் மற்றும் நெறிமுறை பரிசீலனைகளைப் புரிந்துகொள்வது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பணிபுரியும் அல்லது அதனால் பாதிக்கப்பட்ட எவருக்கும் அவசியம்.