தமிழ்

உலகெங்கிலும் உள்ள தனிநபர்களுக்கான இயந்திர கற்றல் கருத்துகள், நெறிமுறைகள் மற்றும் பயன்பாடுகளுக்கான எளிய அறிமுகம். அடிப்படைகளைக் கற்று, உலகளாவிய நிஜ உலக உதாரணங்களை ஆராயுங்கள்.

தொடக்கநிலையாளர்களுக்கான இயந்திர கற்றலைப் புரிந்துகொள்ளுதல்: ஒரு உலகளாவிய பார்வை

இயந்திர கற்றல் (ML) ஐரோப்பாவில் சுகாதாரம் முதல் ஆசியாவில் நிதி மற்றும் ஆப்பிரிக்காவில் விவசாயம் வரை உலகெங்கிலும் உள்ள தொழில்துறைகளை விரைவாக மாற்றி வருகிறது. இந்த வழிகாட்டி, இயந்திர கற்றலுக்கான ஒரு விரிவான அறிமுகத்தை வழங்குகிறது, இது பல்வேறு பின்னணிகளைக் கொண்ட மற்றும் முன் தொழில்நுட்ப அனுபவம் இல்லாத தொடக்கநிலையாளர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் முக்கிய கருத்துக்கள், பொதுவான நெறிமுறைகள் மற்றும் நிஜ உலக பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம், அணுகல்தன்மை மற்றும் உலகளாவிய பொருத்தத்தில் கவனம் செலுத்துவோம்.

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?

அதன் மையத்தில், இயந்திர கற்றல் என்பது வெளிப்படையாக நிரலாக்கப்படாமல் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள கணினிகளை இயக்குவதாகும். முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளைச் சார்ந்திருப்பதற்குப் பதிலாக, ML நெறிமுறைகள் வடிவங்களைக் கண்டறிந்து, கணிப்புகளைச் செய்து, மேலும் தரவுகளுக்கு வெளிப்படும்போது காலப்போக்கில் தங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. ஒரு குழந்தைக்குக் கற்பிப்பது போல இதை நினைத்துப் பாருங்கள்: கடுமையான அறிவுறுத்தல்களைக் கொடுப்பதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் அவர்களுக்கு எடுத்துக்காட்டுகளைக் காட்டி, அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறீர்கள்.

இங்கே ஒரு எளிய ஒப்புமை: வெவ்வேறு வகையான பழங்களை அடையாளம் காணக்கூடிய ஒரு அமைப்பை நீங்கள் உருவாக்க விரும்புகிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒரு பாரம்பரிய நிரலாக்க அணுகுமுறைக்கு "பழம் வட்டமாகவும் சிவப்பாகவும் இருந்தால், அது ஒரு ஆப்பிள்" போன்ற வெளிப்படையான விதிகளை நீங்கள் எழுத வேண்டும். இருப்பினும், அளவு, நிறம் மற்றும் வடிவத்தில் உள்ள வேறுபாடுகளைக் கையாளும்போது இந்த அணுகுமுறை விரைவாக சிக்கலானதாகவும் பலவீனமாகவும் மாறும். மறுபுறம், இயந்திர கற்றல், பெயரிடப்பட்ட பழப் படங்களின் ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து இந்த பண்புகளைக் கற்றுக்கொள்ள அமைப்பை அனுமதிக்கிறது. இந்த அமைப்பு பின்னர் புதிய பழங்களை அதிக துல்லியம் மற்றும் தகவமைப்புடன் அடையாளம் காண முடியும்.

இயந்திர கற்றலில் முக்கிய கருத்துக்கள்

குறிப்பிட்ட நெறிமுறைகளுக்குள் நுழைவதற்கு முன், சில அடிப்படைக் கருத்துக்களை வரையறுப்போம்:

இயந்திர கற்றலின் வகைகள்

இயந்திர கற்றலை பரவலாக மூன்று முக்கிய வகைகளாகப் பிரிக்கலாம்:

1. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (Supervised Learning)

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில், நெறிமுறையானது பெயரிடப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது, அதாவது ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் ஒரு அறியப்பட்ட விளைவு அல்லது இலக்கு மாறியுடன் தொடர்புடையது. புதிய, காணப்படாத தரவுகளுக்கு இலக்கு மாறியைக் கணிக்கக்கூடிய ஒரு மேப்பிங் செயல்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்வதே இதன் குறிக்கோள். எடுத்துக்காட்டாக, இருப்பிடம், அளவு மற்றும் படுக்கையறைகளின் எண்ணிக்கை போன்ற அம்சங்களின் அடிப்படையில் வீட்டு விலைகளைக் கணிப்பது ஒரு மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் பணியாகும். மின்னஞ்சல்களை ஸ்பேம் அல்லது ஸ்பேம் இல்லை என வகைப்படுத்துவது மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு.

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நெறிமுறைகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்:

2. மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் (Unsupervised Learning)

மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றலில், நெறிமுறையானது பெயரிடப்படாத தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது, அதாவது தரவுப் புள்ளிகள் எந்தவொரு அறியப்பட்ட விளைவுகளுடனும் தொடர்புபடுத்தப்படவில்லை. தரவுகளில் மறைக்கப்பட்ட வடிவங்கள், கட்டமைப்புகள் அல்லது உறவுகளைக் கண்டுபிடிப்பதே இதன் குறிக்கோள். எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர்களின் வாங்கும் நடத்தையின் அடிப்படையில் அவர்களை வெவ்வேறு பிரிவுகளாகக் குழுவாக்குவது ஒரு மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் பணியாகும். நெட்வொர்க் போக்குவரத்தில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிவது மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு.

மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் நெறிமுறைகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்:

3. வலுவூட்டல் கற்றல் (Reinforcement Learning)

வலுவூட்டல் கற்றல் (RL) என்பது ஒரு வகை இயந்திர கற்றல் ஆகும், அங்கு ஒரு முகவர் ஒரு சூழலில் வெகுமதியை அதிகரிக்க முடிவுகளை எடுக்க கற்றுக்கொள்கிறார். முகவர் சூழலுடன் தொடர்பு கொள்கிறார், வெகுமதிகள் அல்லது அபராதங்கள் வடிவில் பின்னூட்டத்தைப் பெறுகிறார், அதற்கேற்ப தனது நடத்தையை சரிசெய்கிறார். RL பெரும்பாலும் ரோபாட்டிக்ஸ், கேம் விளையாடுதல் மற்றும் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ரோபோவை ஒரு சிக்கலான பாதையில் செல்லப் பயிற்றுவிப்பது அல்லது ஒரு AI-க்கு செஸ் விளையாடக் கற்பிப்பது ஆகியவை வலுவூட்டல் கற்றல் பணிகளாகும்.

வலுவூட்டல் கற்றல் நெறிமுறைகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்:

தொழில்துறைகளில் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள்

இயந்திர கற்றல் பரந்த அளவிலான தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது வணிகங்கள் செயல்படும் மற்றும் சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் முறையை மாற்றுகிறது. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

இயந்திர கற்றலுடன் தொடங்குதல்

இயந்திர கற்றலுடன் தொடங்க நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், நீங்கள் எடுக்கக்கூடிய சில படிகள் இங்கே:

  1. அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்: இயந்திர கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துக்களான வெவ்வேறு வகையான நெறிமுறைகள், மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மற்றும் தரவு முற்செயலாக்க நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தொடங்கவும். படிப்புகள், பயிற்சிகள் மற்றும் புத்தகங்கள் உட்பட பல ஆன்லைன் ஆதாரங்கள் கிடைக்கின்றன.
  2. ஒரு நிரலாக்க மொழியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: பைதான் (Python) அதன் விரிவான நூலகங்கள் மற்றும் scikit-learn, TensorFlow, மற்றும் PyTorch போன்ற கட்டமைப்புகள் காரணமாக இயந்திர கற்றலுக்கான மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழியாகும். R மற்றும் Java ஆகியவை பிற பிரபலமான மொழிகளாகும்.
  3. தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்: நிஜ உலக தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இயந்திர கற்றல் நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதைப் பயிற்சி செய்யுங்கள். UCI இயந்திர கற்றல் களஞ்சியம் மற்றும் Kaggle தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற பல பொதுவில் கிடைக்கும் தரவுத்தொகுப்புகள் உள்ளன. Kaggle என்பது இயந்திர கற்றல் போட்டிகளில் பங்கேற்பதற்கும் உலகெங்கிலும் உள்ள பிற பயிற்சியாளர்களிடமிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் ஒரு சிறந்த தளமாகும்.
  4. திட்டங்களை உருவாக்குங்கள்: நடைமுறை அனுபவத்தைப் பெற உங்கள் சொந்த இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில் வேலை செய்யுங்கள். இது ஒரு ஸ்பேம் வடிப்பானை உருவாக்குவது, வீட்டு விலைகளைக் கணிப்பது அல்லது படங்களை வகைப்படுத்துவது போன்றவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
  5. ஒரு சமூகத்தில் சேருங்கள்: பிற இயந்திர கற்றல் ஆர்வலர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்களுடன் இணையுங்கள். மன்றங்கள், சமூக ஊடகக் குழுக்கள் மற்றும் ஆன்லைன் படிப்புகள் போன்ற பல ஆன்லைன் சமூகங்கள் உள்ளன.
  6. புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள்: இயந்திர கற்றல் என்பது வேகமாக வளர்ந்து வரும் ஒரு துறையாகும், எனவே சமீபத்திய ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடுகள் குறித்து புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பது முக்கியம். வலைப்பதிவுகளைப் பின்தொடரவும், மாநாடுகளில் கலந்துகொள்ளவும், ஆராய்ச்சி ஆவணங்களைப் படிக்கவும்.

இயந்திர கற்றலுக்கான உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

உலக அளவில் இயந்திர கற்றலுடன் பணிபுரியும்போது, பின்வரும் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்:

முடிவுரை

இயந்திர கற்றல் என்பது பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் முழுவதும் பரந்த அளவிலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அடிப்படைக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், வெவ்வேறு நெறிமுறைகளை ஆராய்வதன் மூலமும், உலகளாவிய தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்வதன் மூலமும், புதுமையான தீர்வுகளை உருவாக்க மற்றும் உலகில் நேர்மறையான தாக்கத்தை ஏற்படுத்த இயந்திர கற்றலின் சக்தியை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம். உங்கள் இயந்திர கற்றல் பயணத்தைத் தொடங்கும்போது, இந்த மாற்றத்தக்க தொழில்நுட்பத்தின் பொறுப்பான மற்றும் நன்மை பயக்கும் பயன்பாட்டை உறுதிப்படுத்த தொடர்ச்சியான கற்றல், பரிசோதனை மற்றும் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளில் கவனம் செலுத்த நினைவில் கொள்ளுங்கள். நீங்கள் வட அமெரிக்கா, ஐரோப்பா, ஆசியா, ஆப்பிரிக்கா அல்லது தென் அமெரிக்காவில் இருந்தாலும், இன்றைய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட உலகில் இயந்திர கற்றலின் கொள்கைகளும் பயன்பாடுகளும் பெருகிய முறையில் பொருத்தமானவை மற்றும் மதிப்புமிக்கவை.

தொடக்கநிலையாளர்களுக்கான இயந்திர கற்றலைப் புரிந்துகொள்ளுதல்: ஒரு உலகளாவிய பார்வை | MLOG