విషయము
- యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
- యంత్ర అభ్యాసం ఎలా పనిచేస్తుంది
- యంత్ర అభ్యాసం ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది
- మానవ పక్షపాతం
- భవిష్యత్తు అంటే ఏమిటి?
- సారాంశం
మూలం: అగ్సాండ్రూ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
యంత్ర అభ్యాసం అపారమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది, కానీ అది ఉపయోగకరంగా ఉండటానికి దాన్ని సరిగ్గా అమలు చేయాలి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక ప్రత్యేకమైన అల్గోరిథం, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకోవచ్చు మరియు అంచనాలు చేయవచ్చు. మేము వివిధ వనరుల నుండి ఎక్కువ డేటాను సేకరిస్తున్నప్పుడు, యంత్ర అభ్యాసం అంచనాలను మరింత సముచితంగా చేస్తుంది. అయితే, ఆపదలను కూడా జాగ్రత్తగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది.
యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
అంశంపై చాలా లోతుగా తెలుసుకోవడానికి ముందు, వాస్తవానికి యంత్ర అభ్యాసం ఏమిటో తెలుసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఒక విభాగం, ఇది గణన ద్వారా నేర్చుకోవడం మరియు అందించిన డేటా యొక్క నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా దృష్టి పెడుతుంది. అనేక అధునాతన అల్గోరిథంల సహాయంతో సొంతంగా నిర్ణయాలు తీసుకునే యంత్రాలను రూపొందించడానికి ఇది ఇప్పుడు ఉపయోగించబడింది.
మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించడం ద్వారా, యంత్రాలు జ్ఞానాన్ని పొందగలవు, వాస్తవ ప్రపంచాన్ని అన్వేషించడం ద్వారా విభిన్న విషయాలను తెలుసుకోవడం, వారు పొందిన జ్ఞానం గురించి ప్రశ్నలు అడగడం మరియు మరెన్నో చేయగలవు. ఈ సామర్థ్యాలు యంత్రానికి ఆలోచించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అదేవిధంగా, వారి పరిసరాల నుండి కూడా నేర్చుకోవడానికి, ప్రతి భావన వెనుక ఉన్న తర్కాన్ని కనుగొని, ict హించి, తదనుగుణంగా అంచనా వేయడానికి సహాయపడతాయి.
యంత్ర అభ్యాసం ఎలా పనిచేస్తుంది
ఈ భావన వాస్తవానికి చాలా కొత్తది కాదు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది అల్గోరిథంల సమితి తప్ప మరొకటి కాదు, ఇది ఇచ్చిన డేటా పూల్ నుండి నేర్చుకోవచ్చు మరియు దాని ఆధారంగా అంచనాలు చేయవచ్చు. డేటా మరియు అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వం కలిసిపోతాయి, కాబట్టి ఎక్కువ డేటాతో, మేము మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాను పొందుతాము.
అందుకని, దాని ఆపరేషన్‌ను నియంత్రించడానికి దీనికి ముందే నిర్వచించిన నియమాలు అవసరం లేదు. ఈ భావన నిరంతర పద్ధతిలో పనిచేస్తుంది. మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి ఇది డేటా సమితిలో స్వయంచాలకంగా అనేక రకాల అధునాతన అల్గారిథమ్‌లను వర్తిస్తుంది. ఈ నిరంతర మరియు పునరుక్తి చక్రం పరిసరాలను జాగ్రత్తగా విశ్లేషించడంలో సహాయపడుతుంది, ఒక నిర్దిష్ట సమస్యకు సరైన పరిష్కారాన్ని అంచనా వేస్తుంది మరియు చివరికి సరైన నిర్ణయం తీసుకుంటుంది.
యంత్ర అభ్యాసం ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది
దీనికి సమాధానం కొన్ని అంశాలలో ఉంది, ఇవి ఈ భావనను విజయవంతం చేయడానికి ప్రధాన కారణాలు. ఈ కారకాలను పరిశీలిద్దాం:
మూర్ యొక్క చట్టం ప్రకారం గణన పద్ధతులు కూడా క్రమంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి. ఐబిఎం, ఎన్విడియా మరియు ఇతరులు వంటి వివిధ సంస్థలు గణన పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి అనేక ఆవిష్కరణలను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. ఈ పురోగతులు డేటాను మెరుగైన పద్ధతిలో ప్రాసెస్ చేయడానికి గణన పద్ధతులను రూపొందించడానికి సహాయపడతాయి.
అల్గోరిథంలకు కొన్ని విధానాలను బ్లాక్ బాక్స్‌లుగా పిలుస్తారు, ఇది డేటా యొక్క ఏక బిందువులు మరియు ప్రక్రియ యొక్క అవగాహనను బట్టి ఉంటుంది. సాధారణంగా, బ్లాక్ బాక్స్ అనేది సిస్టమ్ లేదా అల్గోరిథం, ఇది తీసుకున్న ఇన్పుట్ మరియు అందించిన అవుట్పుట్ పరంగా మాత్రమే చూడవచ్చు. ఈ అల్గోరిథంలు లేదా వ్యవస్థలు అంతర్గత పనితీరు లేదా వాటి వెనుక ఉన్న తర్కం యొక్క వీక్షణను అందించవు, తద్వారా అపారదర్శకత (నలుపు) మాత్రమే అందిస్తాయి. ఇవి సంస్థకు సాంకేతిక మరియు సాంస్కృతిక సమస్యలను సృష్టిస్తాయి.
డేటా గణనీయమైన మార్పుకు గురైనప్పుడు బ్లాక్ బాక్స్ విధానం తక్కువగా పనిచేస్తే, అప్పుడు అవగాహన లేకపోవడం వల్ల, సిస్టమ్ ప్రమాదంలో పడవచ్చు. మోడల్ ఎందుకు విఫలమవుతుందో వివరించడం చాలా కష్టం, మరియు ఇది సంస్థల వృద్ధిని గణనీయంగా వెనక్కి తీసుకుంటుంది.
సాంకేతిక అప్పులు, ప్రోగ్రామింగ్‌కు సంబంధించి, స్వల్పకాలిక అమలుకు సులువుగా ఉండే కోడ్‌ను ఉత్తమమైన మొత్తం పరిష్కారం కాకుండా తరచుగా ఎంచుకునే సందర్భాలను సూచిస్తుంది. ఇది సాధారణంగా ప్రోగ్రామింగ్‌కు చాలా పేలవమైన విధానం మరియు అటువంటి కోడ్ తరువాత లోతైన సమస్యలను అభివృద్ధి చేయగలదు, వీటిని అప్పులుగా పిలుస్తారు.
ఈ వ్యవస్థలు ప్రకృతిలో స్వీయ-ఆప్టిమైజ్ కానందున కాలక్రమేణా సాంకేతిక రుణాన్ని కూడగట్టుకుంటాయి. సాంకేతిక అప్పులు పైప్‌లైన్ల అరణ్యాలు, చిక్కులు, ప్రకటించని కస్టమర్‌లు, దాచిన ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లు, ఉపయోగించని డేటా డిపెండెన్సీలు మొదలైనవి వంటి అనేక రకాలుగా తమను తాము చూపించగలవు. అవి అస్పష్టత మరియు అనాలోచిత ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు మరియు వ్యవస్థ పనితీరును తీవ్రంగా తగ్గిస్తాయి. ఈ అప్పులను తగ్గించే విధంగా అల్గోరిథంను ప్లాన్ చేయడానికి గణిత శాస్త్రవేత్తలను మరియు ఇంజనీర్లను సమతుల్యతతో నియమించడం ద్వారా దీనిని పరిష్కరించవచ్చు. (యంత్ర అభ్యాసాన్ని అమలు చేసే ప్రోస్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, డేటా సైంటిస్ట్స్: ది న్యూ రాక్ స్టార్స్ ఆఫ్ ది టెక్ వరల్డ్ చూడండి.)
మానవ పక్షపాతం
అల్గోరిథంల ఎంపిక మానవుల చేత చేయబడుతుంది మరియు అందువల్ల పక్షపాతం చూపవచ్చు. ఇది సరికాని అల్గోరిథం ఎంచుకోబడిన పరిస్థితికి దారితీస్తుంది.
ఉదాహరణకు, సభ్యులందరూ ఒకే పాఠశాల నుండి పట్టభద్రులైన బృందానికి ఒకే విధమైన అల్గోరిథంలను ఎంచుకునే ధోరణి ఉంటుంది. కాబట్టి మీ బృందాన్ని వివిధ రకాల అల్గోరిథమిక్ రకంతో ఇంజెక్ట్ చేయడం లేదా అనేక రకాల అల్గారిథమ్‌లను కలిసి ఉపయోగించడం మంచిది.
భవిష్యత్తు అంటే ఏమిటి?
కొత్త మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల సహాయంతో మన ప్రపంచం నెమ్మదిగా రూపాంతరం చెందుతోంది. నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలో తగిన సహాయం అందించడం ద్వారా మీ గమ్యస్థానానికి డ్రైవ్‌ను మార్గనిర్దేశం చేయడానికి యంత్ర అభ్యాసం సహాయపడుతుంది. ఇది సంస్థ యొక్క ఖర్చులను తగ్గించడంలో సహాయపడటమే కాకుండా, అన్ని సర్వేలు మరియు డేటాను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా వ్యాపారం యొక్క నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి సరైన మార్గాన్ని చూపుతుంది. ఇది భవిష్యత్తులో మంచి పరిష్కారాన్ని అందించే మంచి లక్షణాలను చూపుతుంది.
సారాంశం
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది చాలా దృష్టిని ఆకర్షించిన ఒక భావన మరియు ఇది అన్ని హైప్‌లకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఇది చాలా రూపాంతరం చెందుతుంది, కాబట్టి ఇది ఏదైనా వ్యాపారం కోసం ఏదైనా వర్క్‌ఫ్లో పనిచేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ సేవను సరైన పద్ధతిలో అనుసంధానించే ఏ సంస్థ అయినా గణనీయమైన ప్రయోజనాలను చూస్తుంది. ఏదేమైనా, నాణెం సరిగ్గా సమగ్రపరచడానికి రెండు వైపులా తెలుసుకోవడం కూడా చాలా ముఖ్యం.