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:

• தரவு (Data): இயந்திர கற்றலுக்கான மூலப்பொருள். தரவு படங்கள், உரை, எண்கள் அல்லது ஆடியோ போன்ற பல்வேறு வடிவங்களில் இருக்கலாம். எந்தவொரு ML திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு முக்கியமானவை.
• அம்சங்கள் (Features): கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் பண்புகள் அல்லது குணாதிசயங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, பழத்தை அடையாளம் காணும் எடுத்துக்காட்டில், பழத்தின் நிறம், அளவு, அமைப்பு மற்றும் வடிவம் ஆகியவை அம்சங்களாக இருக்கலாம்.
• நெறிமுறைகள் (Algorithms): ML மாதிரிகள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளப் பயன்படுத்தும் கணித சூத்திரங்கள் மற்றும் நடைமுறைகள். பல வகையான ML நெறிமுறைகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு வகையான பணிகளுக்கு ஏற்றது.
• மாதிரிகள் (Models): ஒரு இயந்திர கற்றல் நெறிமுறை தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற பிறகு அதன் வெளியீடு. ஒரு மாதிரி என்பது நெறிமுறை கற்றுக்கொண்ட வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் பிரதிநிதித்துவமாகும்.
• பயிற்சி (Training): ஒரு ML நெறிமுறைக்கு தரவுகளை வழங்கும் செயல்முறை, அதனால் அது கற்றுக்கொண்டு ஒரு மாதிரியை உருவாக்க முடியும்.
• கணிப்பு (Prediction): புதிய, காணப்படாத தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறை.
• மதிப்பீடு (Evaluation): ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடும் செயல்முறை. இது மாதிரியின் கணிப்புகளை உண்மையான விளைவுகளுடன் ஒப்பிட்டு, துல்லியம், நுட்பம் மற்றும் நினைவுகூருதல் போன்ற அளவீடுகளைக் கணக்கிடுவதை உள்ளடக்கியது.

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:

• நேரியல் தொடர்புப்போக்கு (Linear Regression): தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது (எ.கா., விளம்பரச் செலவின் அடிப்படையில் விற்பனை வருவாயைக் கணித்தல்). பொருளாதாரம் மற்றும் உலகளாவிய முன்கணிப்பில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• லாஜிஸ்டிக் தொடர்புப்போக்கு (Logistic Regression): இரும விளைவுகளைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது (எ.கா., ஒரு வாடிக்கையாளர் ஒரு விளம்பரத்தைக் கிளிக் செய்வாரா என்பதைக் கணித்தல்). பல நாடுகளில் வாடிக்கையாளர் உறவு நிர்வாகத்திற்கான ஒரு பொதுவான நுட்பம்.
• முடிவு மரங்கள் (Decision Trees): வகைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்புப்போக்கு ஆகிய இரண்டு பணிகளுக்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. முடிவு மரங்கள் எளிதில் விளக்கக்கூடியதாகவும் புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும் இருப்பதால் பிரபலமாக உள்ளன, இது உலகெங்கிலும் உள்ள பல்வேறு வணிகச் சூழல்களில் பயனுள்ளதாக அமைகிறது.
• ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM): வகைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்புப்போக்கு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பட அங்கீகாரம் அல்லது உரை வகைப்படுத்தல் போன்ற உயர்-பரிமாணத் தரவுகளைக் கையாளும்போது SVMகள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். மருத்துவ நோயறிதல் போன்ற துறைகளில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• நைவ் பேய்ஸ் (Naive Bayes): பேய்ஸின் தேற்றத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு எளிய நிகழ்தகவு வகைப்படுத்தி. ஸ்பேம் வடிகட்டுதல் அல்லது உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்வு போன்ற உரை வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நைவ் பேய்ஸ் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• K-அருகாமை அயலவர்கள் (KNN): பயிற்சித் தரவுகளில் உள்ள தங்களின் அருகிலுள்ள அயலவர்களின் பெரும்பான்மை வகுப்பின் அடிப்படையில் புதிய தரவுப் புள்ளிகளை வகைப்படுத்தும் ஒரு எளிய நெறிமுறை. பரிந்துரை அமைப்புகள் மற்றும் பட அங்கீகாரத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

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:

• கொத்தாக்கம் (Clustering): ஒத்த தரவுப் புள்ளிகளை கொத்துகளாகக் குழுவாக்கப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டுகளில் k-மீன்ஸ் கொத்தாக்கம், படிநிலை கொத்தாக்கம் மற்றும் DBSCAN ஆகியவை அடங்கும். வாடிக்கையாளர் பிரிவுக்காக சந்தைப்படுத்தலில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது (எ.கா., கொள்முதல் வரலாற்றின் அடிப்படையில் ஐரோப்பா அல்லது ஆசியாவில் உள்ள தனித்துவமான வாடிக்கையாளர் குழுக்களை அடையாளம் காணுதல்).
• பரிமாணக் குறைப்பு (Dimensionality Reduction): மிக முக்கியமான தகவல்களைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள அம்சங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்கப் பயன்படுகிறது. முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA) மற்றும் t-பகிர்ந்தளிக்கப்பட்ட ஸ்டோகாஸ்டிக் நெய்பர் எம்படிங் (t-SNE) ஆகியவை எடுத்துக்காட்டுகளாகும். உயர்-பரிமாணத் தரவைக் காட்சிப்படுத்த அல்லது பிற இயந்திர கற்றல் நெறிமுறைகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்த பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• தொடர்பு விதி சுரங்கம் (Association Rule Mining): ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள வெவ்வேறு உருப்படிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, சந்தை கூடை பகுப்பாய்வு சில்லறை கடைகளில் எந்தெந்தப் பொருட்கள் அடிக்கடி ஒன்றாக வாங்கப்படுகின்றன என்பதைக் கண்டறிகிறது. உலகளவில் சில்லறைத் துறையில் ஒரு பிரபலமான நுட்பம்.
• முரண்பாடு கண்டறிதல் (Anomaly Detection): விதிமுறையிலிருந்து கணிசமாக விலகும் அசாதாரணமான அல்லது எதிர்பாராத தரவுப் புள்ளிகளை அடையாளம் காணப் பயன்படுகிறது. மோசடி கண்டறிதல், உபகரணங்கள் செயலிழப்பு கணிப்பு மற்றும் நெட்வொர்க் பாதுகாப்பில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

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:

• Q-கற்றல் (Q-Learning): ஒரு பிரபலமான RL நெறிமுறை, இது ஒரு Q-செயல்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்கிறது, இது ஒரு குறிப்பிட்ட நிலையில் எடுக்க வேண்டிய உகந்த நடவடிக்கையை மதிப்பிடுகிறது. கேம் விளையாடுதல், ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் வள மேலாண்மையில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): மற்றொரு RL நெறிமுறை, இது ஒரு Q-செயல்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்கிறது, ஆனால் முகவர் எடுத்த உண்மையான நடவடிக்கையின் அடிப்படையில் அதை புதுப்பிக்கிறது.
• ஆழ்நிலை Q-வலைப்பின்னல்கள் (DQN): Q-கற்றல் மற்றும் ஆழ்நிலை கற்றலின் கலவையாகும், இது Q-செயல்பாட்டை தோராயமாக்க நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களைப் பயன்படுத்துகிறது. அடாரி கேம்களை விளையாடுவது மற்றும் தன்னாட்சி வாகனங்களைக் கட்டுப்படுத்துவது போன்ற சிக்கலான பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• கொள்கை சரிவு முறைகள் (Policy Gradient Methods): முகவரின் கொள்கையை நேரடியாக மேம்படுத்தும் RL நெறிமுறைகளின் ஒரு குடும்பம், இது ஒவ்வொரு நிலையிலும் ஒவ்வொரு செயலையும் எடுப்பதற்கான நிகழ்தகவைக் குறிப்பிடுகிறது.

தொழில்துறைகளில் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள்

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

• சுகாதாரம்: நோய் கண்டறிதல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம் மற்றும் நோயாளி கண்காணிப்பு ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் புற்றுநோயைக் கண்டறிய அல்லது இதய நோய் அபாயத்தைக் கணிக்க மருத்துவப் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். உலகெங்கிலும் உள்ள பல பிராந்தியங்களில், இயந்திர கற்றல் மருத்துவ சேவைகளின் செயல்திறனையும் துல்லியத்தையும் மேம்படுத்துகிறது.
• நிதி: மோசடி கண்டறிதல், இடர் மேலாண்மை, நெறிமுறை வர்த்தகம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் காணலாம் அல்லது கிரெடிட் கார்டு இயல்புநிலைகளைக் கணிக்கலாம். உலகளவில், இயந்திர கற்றல் நிதி நிறுவனங்களுக்கு இடரை நிர்வகிக்கவும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
• சில்லறை வர்த்தகம்: பரிந்துரை அமைப்புகள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல், விநியோகச் சங்கிலி மேம்படுத்தல் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மை ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவர்களின் கடந்தகால வாங்குதல்களின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்கலாம் அல்லது வெவ்வேறு தயாரிப்புகளுக்கான தேவையைக் கணிக்கலாம். உலகெங்கிலும் உள்ள சில்லறை விற்பனையாளர்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தவும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தைத் தனிப்பயனாக்கவும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• உற்பத்தி: முன்கணிப்பு பராமரிப்பு, தரக் கட்டுப்பாடு, செயல்முறை மேம்படுத்தல் மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் உபகரணங்கள் எப்போது செயலிழக்கக்கூடும் என்பதைக் கணிக்கலாம் அல்லது தயாரிக்கப்பட்ட பொருட்களில் உள்ள குறைபாடுகளை அடையாளம் காணலாம். உலகளாவிய விநியோகச் சங்கிலிகள் மற்றும் உற்பத்தித் திறனைப் பராமரிப்பதற்கு இது மிகவும் முக்கியமானது.
• போக்குவரத்து: தன்னாட்சி வாகனங்கள், போக்குவரத்து மேலாண்மை, பாதை மேம்படுத்தல் மற்றும் தளவாடங்கள் ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் சுய-ஓட்டுநர் கார்களை சாலைகளில் செல்ல இயக்கலாம் அல்லது தளவாட நிறுவனங்களுக்கான விநியோக வழிகளை மேம்படுத்தலாம். வெவ்வேறு நாடுகளில், இயந்திர கற்றல் போக்குவரத்தின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கிறது.
• வேளாண்மை: துல்லியமான விவசாயம், பயிர் கண்காணிப்பு, விளைச்சல் கணிப்பு மற்றும் பூச்சி கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் பயிர் ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணிக்க அல்லது பயிர் விளைச்சலைக் கணிக்க செயற்கைக்கோள் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். குறிப்பாக வளரும் நாடுகளில், இயந்திர கற்றல் விவசாய உற்பத்தித்திறனையும் உணவுப் பாதுகாப்பையும் மேம்படுத்த முடியும்.
• கல்வி: தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல், தானியங்கி தரப்படுத்தல், மாணவர் செயல்திறன் கணிப்பு மற்றும் கல்வி வளப் பரிந்துரை ஆகியவற்றிற்கு ML பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ML நெறிமுறைகள் தனிப்பட்ட மாணவர் தேவைகளுக்கு கற்றல் பொருட்களைத் தக்கவைக்கலாம் அல்லது எந்த மாணவர்கள் வெளியேறும் அபாயத்தில் உள்ளனர் என்பதைக் கணிக்கலாம். உலகளவில் கல்வி நிறுவனங்களில் ML இன் பயன்பாடு விரிவடைந்து வருகிறது, இது மிகவும் பயனுள்ள கற்றல் உத்திகளை ஆதரிக்கிறது.

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:

• தரவு கிடைப்பனவு மற்றும் தரம்: தரவு கிடைப்பனவு மற்றும் தரம் வெவ்வேறு நாடுகள் மற்றும் பிராந்தியங்களில் கணிசமாக வேறுபடலாம். நீங்கள் பயன்படுத்தும் தரவு நீங்கள் மாதிரியாக்க முயற்சிக்கும் மக்கள்தொகையின் பிரதிநிதியாக இருப்பதையும், அது போதுமான தரம் வாய்ந்ததாக இருப்பதையும் உறுதி செய்வது முக்கியம்.
• கலாச்சார வேறுபாடுகள்: கலாச்சார வேறுபாடுகள் மக்கள் தரவை எவ்வாறு விளக்குகிறார்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு அவர்கள் எவ்வாறு பதிலளிக்கிறார்கள் என்பதைப் பாதிக்கலாம். இந்த வேறுபாடுகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும், அதற்கேற்ப உங்கள் மாதிரிகளைத் தக்கவைப்பதும் முக்கியம். எடுத்துக்காட்டாக, மனித மொழியின் நுணுக்கங்களை துல்லியமாக விளக்க, உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் வெவ்வேறு மொழிகளுக்கும் கலாச்சார சூழல்களுக்கும் ஏற்றதாக இருக்க வேண்டும்.
• நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் ஒருதலைப்பட்சமான தரவுகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டால், அவை சார்புகளை நிலைநிறுத்தக்கூடும். இந்த சார்புகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும், அவற்றைக் குறைக்க நடவடிக்கை எடுப்பதும் முக்கியம். உதாரணமாக, முக அங்கீகார தொழில்நுட்பத்தில், இனம் மற்றும் பாலினத்தின் அடிப்படையிலான சார்புகள் கவனிக்கப்பட்டுள்ளன, இது நியாயத்தை உறுதி செய்வதற்கும் பாகுபாட்டைத் தடுப்பதற்கும் கவனமான கவனம் மற்றும் தணிப்பு உத்திகள் தேவைப்படுகிறது.
• ஒழுங்குமுறை இணக்கம்: தனிப்பட்ட தரவுகளின் பயன்பாடு மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவது தொடர்பாக வெவ்வேறு நாடுகள் வெவ்வேறு விதிமுறைகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த விதிமுறைகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும், உங்கள் மாதிரிகள் அவற்றுடன் இணங்குவதை உறுதி செய்வதும் முக்கியம். எடுத்துக்காட்டாக, ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் உள்ள பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (GDPR) தனிப்பட்ட தரவுகளின் சேகரிப்பு, சேமிப்பு மற்றும் பயன்பாடு ஆகியவற்றில் கடுமையான தேவைகளை விதிக்கிறது.
• உள்கட்டமைப்பு மற்றும் அணுகல்: கணினி வளங்கள் மற்றும் இணைய இணைப்புக்கான அணுகல் வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் கணிசமாக வேறுபடலாம். இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் உள்ள திறனைப் பாதிக்கலாம். உங்கள் மாதிரிகளை வடிவமைக்கும்போது இந்தக் கட்டுப்பாடுகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.
• மொழித் தடைகள்: சர்வதேச அணிகளுடன் பணிபுரியும் போது மொழித் தடைகள் ஒத்துழைப்பு மற்றும் தகவல்தொடர்புக்குத் தடையாக இருக்கலாம். தெளிவான தகவல்தொடர்பு நெறிமுறைகளைக் கொண்டிருப்பதும், தேவைப்படும்போது மொழிபெயர்ப்பு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதும் முக்கியம்.

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.