செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றி தெரிந்து கொள்ளுங்கள் (Artificial Intelligence - AI)

                       

AI என்பது செயற்கை நுண்ணறிவைக் குறிக்கிறது. இது மனிதர்களைப் போலவே சிந்திக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் திட்டமிடப்பட்ட இயந்திரங்களில் மனித நுண்ணறிவின் உருவகப்படுத்துதலைக் குறிக்கிறது. AI இன் குறிக்கோள், பொதுவாக மனித நுண்ணறிவு தேவைப்படும் பணிகளைச் செய்யக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவதாகும், அதாவது காட்சி உணர்தல், பேச்சு அங்கீகாரம், முடிவெடுத்தல், சிக்கலைத் தீர்ப்பது மற்றும் மொழி மொழிபெயர்ப்பு.

AI இன் பல்வேறு வகைகள் உள்ளன:

குறுகிய அல்லது பலவீனமான AI:

இந்த வகை AI குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட டொமைனுக்கு மட்டுமே. சிரி மற்றும் அலெக்சா போன்ற குரல் உதவியாளர்கள், சாட்பாட்கள் மற்றும் சிபாரிசு அமைப்புகள் போன்றவை எடுத்துக்காட்டுகளில் அடங்கும்.

குறுகிய AI, பலவீனமான AI என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட டொமைனுக்குள் குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட மற்றும் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவைக் குறிக்கிறது. ஜெனரல் AI போலல்லாமல், பல்வேறு பணிகளில் மனித நுண்ணறிவைப் பிரதிபலிக்கும் நோக்கத்துடன், குறுகிய AI ஆனது ஒரு செயல்பாடு அல்லது குறுகிய பணிகளில் சிறந்து விளங்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

குறுகிய AI இன் முக்கிய பண்புகள் பின்வருமாறு:

வரையறுக்கப்பட்ட நோக்கம்:

 குறுகிய AI சிறப்பு வாய்ந்தது மற்றும் முன் வரையறுக்கப்பட்ட பணிகளை மட்டுமே செய்ய முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மொழி மொழிபெயர்ப்பு அமைப்பு இரண்டு மொழிகளுக்கு இடையில் உரையை மொழிபெயர்ப்பதில் திறமையானதாக இருக்கலாம், ஆனால் மொழிபெயர்ப்பிற்கு வெளியே உள்ள சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்ளவோ ​​அல்லது தீர்க்கவோ இயலாது.

பயிற்சி தரவு சார்பு:

இந்த AI அமைப்புகள் தாங்கள் வடிவமைக்கப்பட்ட பணிக்கு குறிப்பிட்ட பயிற்சி தரவை பெரிதும் நம்பியுள்ளன. அவர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டை எவ்வாறு திறம்படச் செய்வது என்பதை அவர்களுக்குக் கற்பிப்பதற்காக கவனமாக நிர்வகிக்கப்பட்ட பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறார்கள்.

உணர்வு அல்லது சுய விழிப்புணர்வு இல்லை:

குறுகிய AI இல் உணர்வு, சுய விழிப்புணர்வு மற்றும் உலகத்தைப் பற்றிய பொதுவான புரிதல் இல்லை. இது தரவை செயலாக்குகிறது மற்றும் அதன் திட்டமிடப்பட்ட வழிமுறைகள் மற்றும் பயிற்சி தரவிலிருந்து கற்றுக்கொண்ட வடிவங்களின் அடிப்படையில் மட்டுமே முடிவுகளை எடுக்கிறது.

பொதுவான பயன்பாடுகள்:

குரல் உதவியாளர்கள், பட அங்கீகார அமைப்புகள், சிபாரிசு இயந்திரங்கள், மெய்நிகர் வாடிக்கையாளர் சேவை முகவர்கள் மற்றும் பல போன்ற பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் களங்களில் உள்ள பயன்பாடுகளை குறுகிய AI கண்டறிந்துள்ளது.

குறுகிய AI மிகப்பெரிய வெற்றியைப் பெற்றுள்ளது மற்றும் நமது அன்றாட வாழ்வில் பரவலாக உள்ளது. செஸ் அல்லது கோ போன்ற சிக்கலான பலகை விளையாட்டுகளை விளையாடுவது, படங்களில் உள்ள பொருட்களை அதிக துல்லியத்துடன் அங்கீகரிப்பது மற்றும் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க இயற்கையான மொழியைப் புரிந்துகொள்வது போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளில் மனிதர்களை விட சிறப்பாக செயல்படக்கூடிய சிறப்பு AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதில் நிறுவனங்களும் ஆராய்ச்சியாளர்களும் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் அடைந்துள்ளனர்.

குறுகிய AI ஆனது மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவு அல்லது நனவைக் கொண்டிருக்கவில்லை என்றாலும், வழக்கமான மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை தானியக்கமாக்குவதில், சில களங்களில் முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துவதில் மற்றும் பலதரப்பட்ட பயன்பாடுகளில் மேம்பட்ட பயனர் அனுபவங்களை வழங்குவதில் இது மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. இது தற்போது பயன்பாட்டில் உள்ள AI இன் மிகவும் நடைமுறை மற்றும் அடையக்கூடிய வடிவமாகும்.

பொது AI:

வலுவான AI என்றும் அழைக்கப்படும், இது மனிதனைப் போன்ற புத்திசாலித்தனத்தைக் கொண்ட அனுமான AI ஆகும், மேலும் ஒரு மனிதனைப் போலவே பல்வேறு பணிகளில் அறிவைப் புரிந்துகொள்ளவும், கற்றுக்கொள்ளவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் முடியும். இப்போதைக்கு, பொது AI அறிவியல் புனைகதைகளில் மட்டுமே உள்ளது.

Strong AI அல்லது Artificial General Intelligence (AGI) என்றும் அழைக்கப்படும் ஜெனரல் AI, மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவு மற்றும் அறிவாற்றல் திறன்களைக் கொண்ட செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு கற்பனை வடிவத்தைக் குறிக்கிறது. வரையறுக்கப்பட்ட டொமைனுக்குள் குறிப்பிட்ட பணிகளில் சிறந்து விளங்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்ட நேரோ AI போலல்லாமல், ஒரு மனிதனைப் போலவே, பரந்த அளவிலான பணிகள் மற்றும் களங்களில் அறிவைப் புரிந்து கொள்ளவும், கற்றுக்கொள்ளவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் ஜெனரல் AI திறன் கொண்டிருக்கும்.

பொது AI இன் முக்கிய பண்புகள் பின்வருமாறு:

பல்துறை:

ஜெனரல் AI ஆனது குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்படாது, ஆனால் மனிதர்கள் தங்கள் அறிவுத்திறனை வெவ்வேறு சூழ்நிலைகளுக்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் போலவே, பல்வேறு பணிகள் மற்றும் களங்களைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மாற்றியமைக்கவும் முடியும்.

கற்றல் மற்றும் சுய முன்னேற்றம்:

ஜெனரல் AI இன் ஒரு தனிச்சிறப்பு அதன் அனுபவங்கள் மற்றும் தரவுகளிலிருந்து தொடர்ந்து கற்றுக் கொள்ளும் திறன் ஆகும், இது காலப்போக்கில் அதன் சொந்த திறன்களை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

பகுத்தறிதல் மற்றும் சிக்கலைத் தீர்ப்பது:

 பொது AI ஆனது நுட்பமான பகுத்தறிவு, விமர்சன சிந்தனை மற்றும் ஆக்கப்பூர்வமான சிக்கலைத் தீர்க்கும் திறன் கொண்டதாக இருக்கும், இது மாதிரி அங்கீகாரம் மற்றும் குறுகிய AI ஐ வகைப்படுத்தும் புள்ளியியல் தொடர்புகளுக்கு அப்பால் செல்கிறது.

சூழலையும் தெளிவின்மையையும் புரிந்துகொள்வது:

பொது AI ஆனது சூழ்நிலையின் சூழலைப் புரிந்து கொள்ளவும், நுணுக்கங்கள் மற்றும் தெளிவின்மைகளுடன் இயல்பான மொழியைப் புரிந்து கொள்ளவும், அர்த்தமுள்ள உரையாடல்களில் ஈடுபடவும் முடியும்.

உணர்வு மற்றும் சுய விழிப்புணர்வு:

பொது AI ஆனது நனவு மற்றும் சுய விழிப்புணர்வின் அளவைக் கொண்டிருக்கக்கூடும், இது அடையாள உணர்வு மற்றும் அகநிலை அனுபவங்களைக் கொண்டிருக்க உதவுகிறது.

இந்த கட்டத்தில் பொது AI ஒரு கோட்பாட்டு கருத்தாக உள்ளது மற்றும் நடைமுறையில் அடையப்படவில்லை என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். குறுகிய AI சிறப்புப் பணிகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைச் செய்திருந்தாலும், பொது AI ஐ உருவாக்குவது கணிசமான அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்ப சவால்களை முன்வைக்கிறது. AI இன் துறையானது மனிதனுடன் ஒப்பிடக்கூடிய பரந்த மற்றும் நெகிழ்வான நுண்ணறிவைக் கொண்ட ஒரு செயற்கை அமைப்பை உருவாக்குவதில் இருந்து இன்னும் வெகு தொலைவில் உள்ளது.

ஜெனரல் AI இன் நாட்டம் சிக்கலான நெறிமுறை, சமூக மற்றும் பாதுகாப்புக் கருத்தாய்வுகளை எழுப்புகிறது. எப்போதாவது அடையப்பட்டால், பொது AI ஆனது சமூகத்தில் ஆழமான தாக்கங்களை ஏற்படுத்தக்கூடும், ஏனெனில் இது வேலைவாய்ப்பு, முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகள் மற்றும் இயந்திரங்களுடன் நாம் தொடர்பு கொள்ளும் விதத்தை பாதிக்கலாம். இதன் விளைவாக, சாத்தியமான அபாயங்கள் ஏதேனும் சரியான முறையில் நிர்வகிக்கப்படுவதை உறுதிசெய்ய, AI தொழில்நுட்பங்களின் பொறுப்பான மற்றும் நெறிமுறை மேம்பாட்டின் அவசியத்தை ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்கள் வலியுறுத்துகின்றனர்.

இயந்திர வழி கற்றல்:

AI இன் துணைக்குழு, இயந்திர கற்றல் என்பது வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியை உள்ளடக்கியது, இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. இது மாதிரி அறிதல் மற்றும் வழங்கப்பட்ட தரவின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைக்குழு ஆகும், இது அல்காரிதம்கள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் ஒரு குறிப்பிட்ட பணியில் தங்கள் செயல்திறனைக் கற்றுக்கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. கணினிகள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும், துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுப்பதற்கு வடிவங்கள், போக்குகள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் இயந்திரக் கற்றலுக்குப் பின்னால் உள்ள அடிப்படை யோசனையாகும்.

இயந்திர கற்றல் செயல்முறை பொதுவாக பின்வரும் முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது:

தரவு சேகரிப்பு:

முதல் படி, குறிப்பிட்ட பணிக்கான தொடர்புடைய தரவை சேகரிப்பதாகும். இந்தத் தரவு லேபிளிடப்படலாம், அங்கு ஒவ்வொரு எடுத்துக்காட்டும் சரியான முடிவுடன் தொடர்புடையது அல்லது லேபிளிடப்படாதது, அங்கு அல்காரிதம் வெளிப்படையான வழிகாட்டுதல் இல்லாமல் வடிவங்களை அடையாளம் காண வேண்டும்.

தரவு முன் செயலாக்கம்:

மூல தரவு சத்தமாக இருக்கலாம், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம் அல்லது சுத்தம் செய்து பகுப்பாய்வுக்குத் தயாராக வேண்டிய பிற சிக்கல்கள் இருக்கலாம். தரவு முன் செயலாக்கத்தில் இயல்பாக்கம், அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் போன்ற பணிகள் அடங்கும்.

மாதிரி தேர்வு:

இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் பல்வேறு வகைகளில் வருகின்றன, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு வகையான சிக்கல்களுக்கு ஏற்றது. கற்றல் செயல்முறையின் வெற்றிக்கு, பிரச்சனைக்கு ஏற்ற மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது.

மாதிரி பயிற்சி:

இந்த படிநிலையின் போது, மாதிரியை "பயிற்சி" செய்ய அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துகிறது. இது துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளை உருவாக்கக்கூடிய வகையில் தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களின் அடிப்படையில் அதன் உள் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது.

மதிப்பீடு:

மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தவுடன், அல்காரிதம் இதற்கு முன் பார்த்திராத ஒரு தனித் தரவைப் பயன்படுத்தி மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும். இந்த மதிப்பீடு மாதிரி எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதை அளவிடுகிறது மற்றும் அதன் அளவுருக்களை நன்றாகச் சரிசெய்ய உதவுகிறது.

சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்:

வெற்றிகரமான மதிப்பீட்டிற்குப் பிறகு, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியானது புதிய, காணாத தரவுகளில் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கப் பயன்படும். இந்த மாதிரியானது வடிவமைக்கப்பட்ட பணியைச் செய்ய நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

பல்வேறு வகையான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் உள்ளன:

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்: அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, அங்கு உள்ளீடு-வெளியீட்டு ஜோடிகள் வழங்கப்படுகின்றன, மேலும் உள்ளீடுகளிலிருந்து வெளியீடுகளுக்கு மேப்பிங்கைக் கற்றுக்கொள்வதே இலக்காகும். வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு போன்ற பணிகளுக்கு இந்த வகை பயன்படுத்தப்படுகிறது.

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்:

இந்த வகையில், அல்காரிதம் லேபிளிடப்படாத தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது மற்றும் தரவுக்குள் வடிவங்கள் அல்லது கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய வேண்டும். கிளஸ்டரிங் மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு ஆகியவை மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலில் பொதுவான பணிகளாகும்.

அரை மேற்பார்வை கற்றல்:

மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றலின் கலவையாகும், இந்த வகை மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவு இரண்டையும் பயன்படுத்துகிறது.

வலுவூட்டல் கற்றல்:

இந்த வகை ஒரு முகவருக்கு சுற்றுச்சூழலுடன் தொடர்புகொள்வதற்கான பயிற்சியை உள்ளடக்கியது மற்றும் வெகுமதிகள் மற்றும் தண்டனைகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க கற்றுக்கொள்கிறது.

படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், பரிந்துரை அமைப்புகள், சுகாதாரம், நிதி, தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் பல உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் இயந்திர கற்றல் பரவலான பயன்பாடுகளைக் கண்டறிந்துள்ளது. அதன் விரைவான வளர்ச்சி AI இன் முன்னேற்றங்களுக்கு குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பை வழங்கியுள்ளது மற்றும் நமது அன்றாட வாழ்க்கையின் பல தொழில்கள் மற்றும் அம்சங்களைப் புரட்சி செய்யும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது.

ஆழ்ந்த கற்றல்:

இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் புலமான ஆழமான கற்றல் சிக்கலான சிக்கல்களை மாதிரியாக்க மற்றும் தீர்க்க செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற பணிகளில் இது குறிப்பாக வெற்றிகரமாக உள்ளது.

டீப் லேர்னிங் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைத் துறையாகும், இது சிக்கலான சிக்கல்களை மாதிரியாக்க மற்றும் தீர்க்க செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது மனித மூளையின் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் அதன் முதன்மை நோக்கம் இயந்திரங்கள் அதிக அளவு தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும், வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் முடிவுகளை அல்லது கணிப்புகளை செய்யவும் அனுமதிப்பதாகும்.

ஆழமான கற்றலில் "ஆழமான" என்ற சொல் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அவை ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளின் (செயற்கை நியூரான்கள்) பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளன. நெட்வொர்க்கில் உள்ள ஒவ்வொரு அடுக்கும் தரவைச் செயலாக்குகிறது மற்றும் தொடர்புடைய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கிறது, தகவலை அடுத்த அடுக்குக்கு அனுப்புகிறது, இது பிரதிநிதித்துவத்தை மேலும் செம்மைப்படுத்துகிறது. ஆழமான கட்டிடக்கலை மாதிரியானது தரவின் படிநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது, இது சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது.

ஆழ்ந்த கற்றலின் முக்கிய கூறுகள் பின்வருமாறு:

நரம்பியல் வலையமைப்புகள்:

ஆழ்ந்த கற்றல் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை பெரிதும் நம்பியுள்ளது, அவை மனித மூளையில் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த நெட்வொர்க்குகள் முனைகளின் அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு முனையும் உள்ளீட்டுத் தரவில் ஒரு எளிய கணித செயல்பாட்டைச் செய்கிறது.

Backpropagation உடன் பயிற்சி:

ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்கும் செயல்முறையானது, முன்னறிவிக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் உண்மையான லேபிள்களுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்களை (எடைகள் மற்றும் சார்புகள்) மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இது பொதுவாக backpropagation எனப்படும் தேர்வுமுறை நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது, இது இழப்புச் செயல்பாட்டைப் பொறுத்து பிணைய அளவுருக்களின் சாய்வுகளைக் கணக்கிடுகிறது.

செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள்:

செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் நரம்பியல் வலையமைப்பில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது தரவுகளில் சிக்கலான உறவுகளை மாதிரியாக்க அனுமதிக்கிறது. ReLU (சரிசெய்யப்பட்ட நேரியல் அலகு), Sigmoid மற்றும் Tanh ஆகியவை பொதுவான செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளில் அடங்கும்.

ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டிடக்கலை:

பல்வேறு வகையான பணிகளுக்காக பல்வேறு கட்டமைப்புகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) படம் மற்றும் வீடியோ தொடர்பான பணிகளுக்குப் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, தொடர் தரவுகளுக்கு மறுநிகழ்வு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNகள்) பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் இயற்கை மொழி செயலாக்கப் பணிகளுக்கு டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்புகள் பிரபலமாகியுள்ளன.

ஆழமான கற்றல் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியைப் பெற்றுள்ளது, இதில் அடங்கும்:

கணினி பார்வை:

பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல், படத்தை உருவாக்குதல் மற்றும் பிரித்தல் போன்ற கணினி பார்வை பணிகளில் ஆழமான கற்றல் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது.

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP):

ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் மொழி மொழிபெயர்ப்பு, உணர்வு பகுப்பாய்வு, உரை உருவாக்கம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் ஆகியவற்றை கணிசமாக மேம்படுத்தியுள்ளன.

தன்னாட்சி வாகனங்கள்:

சென்சார் தரவைச் செயலாக்குவதன் மூலமும் நிகழ்நேர முடிவுகளை எடுப்பதன் மூலமும் சுய-ஓட்டுநர் கார்களை இயக்குவதில் ஆழ்ந்த கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.

சுகாதாரம்:

நோயறிதல், நோய் கண்டறிதல் மற்றும் சிகிச்சை திட்டமிடல் ஆகியவற்றிற்கு மருத்துவ இமேஜிங்கில் ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

கேமிங்:

போர்டு கேம்கள் அல்லது வீடியோ கேம்கள் போன்ற சிக்கலான கேம்களை மனிதநேயமற்ற மட்டத்தில் விளையாடக்கூடிய முகவர்களை உருவாக்க ஆழமான கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.

டீப் லேர்னிங்கின் வெற்றியானது, மூலத் தரவுகளிலிருந்து அம்சப் பிரதிநிதித்துவங்களைத் தானாகக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், பல்வேறு பணிகள் மற்றும் களங்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்கக் கூடியதாக உள்ளது. இருப்பினும், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு கணிசமான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் மற்றும் பெரிய அளவிலான லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவைப்படுகிறது, இது சில நேரங்களில் சவாலாக இருக்கலாம். ஆயினும்கூட, டீப் லேர்னிங் AI ஆராய்ச்சியில் தொடர்ந்து முன்னணியில் உள்ளது மற்றும் தொழில்நுட்பம் மற்றும் தொழில்துறையில் பல கண்டுபிடிப்புகளை இயக்கி வருகிறது.

AI ஆனது இயற்கையான மொழி செயலாக்கம், ரோபாட்டிக்ஸ், தன்னாட்சி வாகனங்கள், மருத்துவ நோயறிதல், நிதி, கேமிங் மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. AI தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, அது பல்வேறு தொழில்களில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் மற்றும் மனித வாழ்வின் பல பகுதிகளில் செயல்திறன் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், AI ஆனது வேலை இடமாற்றம் மற்றும் தனியுரிமை சிக்கல்கள் போன்ற நெறிமுறை மற்றும் சமூக அக்கறைகளை எழுப்புகிறது, தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது கவனமாக கவனிக்கப்பட வேண்டும்.