ஆழ்ந்த கற்றல் என்றால் என்ன?

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது ஒரு இயந்திரக் கற்றல் முறை மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) கிளை ஆகும். இந்த அணுகுமுறை பல அடுக்கு செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களை (ஆழ்ந்த நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள்) பயன்படுத்தி மனித மூளையின் போன்ற சிக்கலான முடிவெடுக்கும் திறன்களை பின்பற்றுகிறது, இதனால் கணினிகள் தரவுகளில் மறைந்துள்ள மாதிரிகளை திறம்பட அடையாளம் காண முடிகிறது.

உண்மையில், நம்மைச் சுற்றியுள்ள பெரும்பாலான நவீன AI பயன்பாடுகள் ஆழ்ந்த கற்றல் தொழில்நுட்பத்தின் ஒரு வடிவத்தால் இயக்கப்படுகின்றன, குரல் மற்றும் பட அடையாளம் காணுதல் முதல் பரிந்துரை அமைப்புகள் மற்றும் புத்திசாலி உரையாடல் பொறிகள் வரை.

ஆழ்ந்த கற்றல் எப்படி செயல்படுகிறது?

ஆழ்ந்த கற்றல் பல அடுக்கு செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல் மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்டு செயல்படுகிறது. நரம்பியல் வலைப்பின்னல் ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, பல மறை அடுக்குகள் மற்றும் ஒரு வெளியீட்டு அடுக்கு கொண்டுள்ளது. படங்கள், ஒலி, உரை போன்ற மூல தரவுகள் உள்ளீட்டு அடுக்கில் வழங்கப்படுகின்றன, பின்னர் ஒவ்வொரு மறை அடுக்கிலும் வலைப்பின்னல் படிப்படியாக அதிகமாக சுருக்கப்பட்ட அம்சங்களை எடுத்து, இறுதியில் வெளியீட்டு அடுக்கில் ஒரு முன்னறிவிப்பை உருவாக்குகிறது.

அம்சக் கற்றல் உதாரணம்: முக அடையாளம் காணுதல்

ஆழ்ந்த கற்றல் நரம்பியல் வலைப்பின்னல் கட்டமைப்பு மற்றும் பணியாற்றும் முறை

ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றல்

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது அடிப்படையில் இயந்திரக் கற்றல் முறையின் ஒரு பகுதி என்றாலும், பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது சில முக்கிய வேறுபாடுகள் உள்ளன:

ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் கட்டமைப்புகளின் காட்சி ஒப்பீடு

ஆழ்ந்த கற்றலின் பயன்பாடுகள்

ஆழ்ந்த கற்றல் அதன் சிறந்த திறன்களால் பல துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. கீழே இந்த தொழில்நுட்பம் வலுவாக பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய பகுதிகள் உள்ளன:

தொழில்துறைகளில் ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளின் கண்ணோட்டம்

ஆழ்ந்த கற்றலின் நன்மைகள்

ஆழ்ந்த கற்றல் பின்வரும் சிறந்த நன்மைகளால் பிரபலமாகியுள்ளது:

ஆழ்ந்த கற்றல் தொழில்நுட்பத்தின் முக்கிய நன்மைகள்

ஆழ்ந்த கற்றலின் வரம்புகள்

அதன் நன்மைகளுடன் சேர்ந்து, ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு சில சவால்கள் மற்றும் வரம்புகளும் உள்ளன:

ஆழ்ந்த கற்றலின் முக்கிய வரம்புகள் மற்றும் சவால்கள்

முடிவு

ஆழ்ந்த கற்றல் தற்போதைய AI புரட்சியில் ஒரு முக்கிய கூறாக தன்னை நிறுவியுள்ளது. பெரிய தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறன் மற்றும் மூளை செயல்பாடுகளை பகிர்ந்துகொள்ளும் திறன் காரணமாக, ஆழ்ந்த கற்றல் கணினிகளுக்கு உணர்வு மற்றும் தகவல் செயலாக்கத்தில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களை ஏற்படுத்துகிறது.

தரவு, கணினி வளங்கள் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை தொடர்பான சவால்கள் இருந்தாலும், ஆழ்ந்த கற்றல் தொடர்ந்து மேம்படுகிறது. கணினி கட்டமைப்புகளில் முன்னேற்றங்கள் மற்றும் புதிய தொழில்நுட்பங்கள் (உதாரணமாக, டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்புகள், பலவீனப்படுத்தல் கற்றல் போன்றவை) மூலம், ஆழ்ந்த கற்றல் மேலும் முன்னேறி, புரட்சிகரமான பயன்பாடுகளை திறக்கவும், எதிர்கால செயற்கை நுண்ணறிவு வளர்ச்சியின் முக்கிய இயக்கியாக இருக்கவும் எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.