మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్కింగ్ ఎలా ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పెంచడంలో సహాయపడుతుంది అర్థం అల్గారిథమ్‌లు ప్రయోజనాలను ఉపయోగిస్తాయి

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క శక్తివంతమైన రూపం, ఇది ప్రజలు వారి రోజువారీ జీవితంలో కొన్నిసార్లు దాని గురించి తెలియకుండానే ప్రయోజనం పొందుతుంది. కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఈ సబ్‌ఫీల్డ్ డేటా మరియు అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా నేర్చుకునే విధానాలతో సహా తెలివైన మానవ ప్రవర్తనను అనుకరించే యంత్రం యొక్క సామర్థ్యంగా విస్తృతంగా నిర్వచించబడింది.

మెషిన్ లెర్నింగ్: అవలోకనం

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది మానవుల సమస్య-పరిష్కార పద్ధతుల మాదిరిగానే సిస్టమ్‌లు మరియు యంత్రాలు సంక్లిష్టమైన పనులను చేయడం ద్వారా సాంకేతికతను మరింత అభివృద్ధి చేస్తుంది.

డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడానికి మరియు నమూనాలను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్‌లను అనుమతించే స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు ఆధారం. డేటా మైనింగ్‌తో కలిపినప్పుడు, ఇది పెద్ద డేటా సెట్‌లలోని నమూనాలు, క్రమరాహిత్యాలు మరియు సహసంబంధాలను వెలికితీసే ప్రక్రియ, చారిత్రక పోకడలను గుర్తించడానికి మరియు భవిష్యత్ ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.

ఇంకా చదవండి | డేటా మైనింగ్: ఇది ఎందుకు ముఖ్యం? దీని హిస్టరీ, టెక్నిక్స్, అప్లికేషన్స్ తెలుసుకోండి

స్పీచ్ మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్, గూగుల్ మ్యాప్స్, సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు, టార్గెటెడ్ అడ్వర్టైజ్‌మెంట్ సిఫార్సులు, ఆటో-ఫ్రెండ్ ట్యాగింగ్ సూచనలు, గేమింగ్ మరియు చాట్‌బాట్ లేదా ఆన్‌లైన్ కస్టమర్ సపోర్ట్ వంటివి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను కలిగి ఉన్న సాంకేతికతలకు కొన్ని ఉదాహరణలు.

ChatGPT అనేది OpenAI చే అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు నవంబర్ 2022లో ప్రారంభించబడింది, ఇది ఇతర కారణాలతో పాటు దాని కంటెంట్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి సంబంధించిన ఆందోళనల కారణంగా ఇటీవల ప్రపంచవ్యాప్తంగా వివాదానికి దారితీసింది.

డేటా సైన్స్ రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, అందువల్ల డేటా మైనింగ్ ప్రాజెక్ట్‌ల సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ముఖ్యమైనది.

వ్యాపారాలు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగించే కొన్ని ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు TensorFlow మరియు PyTorch. TensorFlow అనేది మోడల్‌లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఎండ్-టు-ఎండ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్. PyTorch అనేది నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా లోతైన అభ్యాస నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ.

ఇంకా చదవండి | ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్: IoT అంటే ఏమిటి? ఇది ఎలా పని చేస్తుంది? ఇది మన దైనందిన జీవితాన్ని ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అనేది విస్తారమైన డేటా సెట్‌లలో సంబంధాలను గుర్తించడానికి, జీవసంబంధమైన న్యూరాన్‌లు పని చేసే విధానాన్ని అనుకరించే అల్గారిథమ్‌ల శ్రేణి. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి మరియు మూడు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లేయర్‌లతో కూడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు పెద్ద మొత్తంలో డేటా నుండి నేర్చుకునేలా చేయడానికి మానవ మెదడు యొక్క ప్రవర్తనను అనుకరిస్తుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను ఎలా పెంచుతుంది

సరళంగా చెప్పాలంటే, మసాచుసెట్స్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ (MIT) ప్రకారం, కంప్యూటర్లు మానవ మెదడు యొక్క ప్రవర్తనను అనుకరించేలా చేయడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ నేర్చుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ఈ విధంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ కృత్రిమ మేధస్సును పెంచుతుంది.

MIT మేనేజ్‌మెంట్ స్లోన్ స్కూల్ యొక్క ఒక ప్రకటన ప్రకారం, ప్రొఫెసర్ థామస్ W మలోన్ మాట్లాడుతూ, కేవలం గత ఐదు లేదా పదేళ్లలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది క్లిష్టంగా మారింది మరియు AIలోని చాలా భాగాలు అత్యంత ముఖ్యమైన మార్గంగా నిస్సందేహంగా మారింది. AIలో ప్రస్తుత పురోగతుల్లో చాలావరకు మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో ముడిపడి ఉన్నాయని ఆయన తెలిపారు.

ఇంకా చదవండి | క్వాంటం కంప్యూటింగ్: ఇది ఏమిటి? క్లాసికల్ కంప్యూటింగ్ నుండి ఇది ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది? ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?

మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క సాంకేతిక వివరాలను తెలుసుకోవడం ప్రతి ఒక్కరికీ ముఖ్యమైనది కానప్పటికీ, అది దేనికి ఉపయోగించబడుతుందో మరియు దానిని ప్రపంచ అభివృద్ధికి ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవాలి.

యూనివర్శిటీ ఆఫ్ కాలిఫోర్నియా ప్రకారం, బర్కిలీ, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా మైనింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక భాగం, చాలా కంపెనీలు మరియు పరిశోధకులు రెండు ప్రధాన కారణాల కోసం ఉపయోగించే కీలకమైన సాధనాలు: భారీ స్థాయి డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు ఊహించని ఫలితాలను పొందడం.

కంపెనీలు భారీ వాల్యూమ్‌లు మరియు డేటా రకాలను ప్రాసెస్ చేయవలసి ఉంటుంది మరియు అందువల్ల, ప్రాసెసింగ్ శక్తి అత్యంత సమర్థవంతంగా ఉండాలి. ఇక్కడే యంత్ర అభ్యాసం రక్షించబడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ ద్వారా, మోడల్‌లను వాటి స్వంత డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు ముగింపులను నిర్ణయించడానికి ప్రోగ్రామ్ చేయవచ్చు.

ఇంకా చదవండి | సేవగా సాఫ్ట్‌వేర్: SaaS అంటే ఏమిటి? ఇది మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచానికి ఎలా సహాయపడుతుందో ఇక్కడ చూడండి

యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం స్వయంప్రతిపత్తితో నవీకరించబడుతుంది. అందువల్ల, ప్రతి పరుగుతో, యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం యొక్క విశ్లేషణాత్మక ఖచ్చితత్వం మెరుగుపడుతుంది.

లెర్నింగ్ మెకానిజం మానవ ప్రమేయం లేకుండా జరుగుతుంది కాబట్టి, యంత్రం అలా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే, తరచుగా ఊహించని అన్వేషణలు బయటపడతాయి.

చాలా మంది వ్యక్తులు ‘మెషిన్ లెర్నింగ్’ మరియు ‘కృత్రిమ మేధస్సు’ అనే పదాల మధ్య అయోమయంలో ఉన్నారు మరియు తరచుగా పదాలను పరస్పరం మార్చుకుంటారు.

AI అనేది మానవులు ఆలోచించే మరియు సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసే విధానాన్ని అనుకరించేలా రూపొందించబడిన సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు ప్రక్రియలలో దేనినైనా సూచిస్తుంది మరియు రోబోటిక్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది, మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ప్రత్యేకంగా సమాచారాన్ని తెలుసుకోవడానికి మరియు మానవ మెదడు వలె ప్రవర్తించే బోధన పరికరాలు మరియు సిస్టమ్‌లను సూచిస్తుంది. జోక్యం.

మెషిన్ లెర్నింగ్: హిస్టరీ అండ్ ఎవల్యూషన్

ఇంటర్నేషనల్ బిజినెస్ మెషీన్స్ (IBM)లో పనిచేసిన అమెరికన్ కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్త ఆర్థర్ శామ్యూల్ 1950లలో “మెషిన్ లెర్నింగ్” అనే పదాన్ని ఉపయోగించారు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మార్గదర్శకుడు, అతను MIT ప్రకారం, “కంప్యూటర్‌లకు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందించే అధ్యయన రంగం” అని మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను నిర్వచించాడు.

శామ్యూల్ 1952లో IBM కోసం మొదటి లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్‌ను రచించాడు. ఈ ప్రోగ్రామ్‌లో చెకర్స్ గేమ్ ఉంటుంది. 1962లో, రాబర్ట్ నీలీ, స్వీయ-ప్రకటిత చెకర్స్ మాస్టర్, IBM 7094 కంప్యూటర్‌లో గేమ్‌ను ఆడాడు. IBM ప్రకారం, నీలీ కంప్యూటర్‌కు ఓడిపోయాడు.

ఇంకా చదవండి | ChatGPT దాదాపు ఏదైనా చేయగలదు — ఒక సాధారణ పని తప్ప

ఈ రోజు చేయగలిగిన దానితో పోలిస్తే ఈ ఫీట్ చాలా చిన్నదిగా అనిపించినప్పటికీ, కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో ఇది ఒక ప్రధాన మైలురాయిగా పరిగణించబడుతుంది. ఎందుకంటే ఇది మెషీన్-లెర్నింగ్ అల్గోరిథం మానవుని పనితీరును దెబ్బతీసే ఉదాహరణ.

1957లో, అమెరికన్ ఫిజియాలజిస్ట్ ఫ్రాంక్ రోసెన్‌బ్లాట్ మొదటి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను రూపొందించారు. 1981లో, గెరాల్డ్ డిజోంగ్ వివరణ-ఆధారిత అభ్యాసాన్ని ప్రవేశపెట్టారు.

1990వ దశకంలో, మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క దృష్టి జ్ఞాన-ఆధారిత విధానం నుండి డేటా ద్వారా నడిచే విధానంపైకి మారింది. 1990లు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పరిణామానికి కీలకమైన సంవత్సరాలు, ఎందుకంటే శాస్త్రవేత్తలు కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించడం ప్రారంభించారు, ఇది పెద్ద డేటా సెట్‌లను విశ్లేషించడమే కాకుండా ప్రక్రియలో నేర్చుకోగలదు.

ఇంకా చదవండి | నెట్ న్యూట్రాలిటీ: ఓపెన్, అందరికీ సమానమైన ఇంటర్నెట్ అంటే ఏమిటి మరియు ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది

2000లలో, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం లేదా మాన్యువల్ మానవ జోక్యం లేకుండా నేర్చుకోవడం విస్తృతంగా మారింది. ఇది చివరికి లోతైన అభ్యాసానికి దారితీసింది.

1997లో IBM సూపర్ కంప్యూటర్ డీప్ బ్లూ చేతిలో రష్యన్ చెస్ గ్రాండ్‌మాస్టర్ గ్యారీ కాస్పరోవ్ ఓడిపోవడం, మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ మానవుని పనితీరును కొట్టడానికి మరొక ఉదాహరణ.

ఇంకా చదవండి | మీ ఎమోజీలను తెలుసుకోండి: అవి ఎమోటికాన్‌ల నుండి ఎలా విభిన్నంగా ఉన్నాయి మరియు అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన కొన్ని ఎమోజీల అర్థం ఏమిటి

2016లో, Google DeepMind AI ప్రోగ్రామ్ ఆల్ఫాగో ‘గో’లో లీ సెడాల్ అనే వ్యక్తిని ఓడించింది, గేమ్‌ప్లేలో విపరీతమైన అవకాశాలను కలిగి ఉన్న గేమ్.

Google, IBM, Microsoft మరియు Amazon గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా అనేక మెషిన్-లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఆవిష్కరించాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్: ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది

యంత్ర అభ్యాసాన్ని మూడు భాగాలుగా విభజించవచ్చు: నిర్ణయ ప్రక్రియ, లోపం ఫంక్షన్ మరియు నవీకరణ లేదా ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ.

నిర్ణయ ప్రక్రియ: యూనివర్శిటీ ఆఫ్ కాలిఫోర్నియా, బర్కిలీ ప్రకారం, నిర్ణయ ప్రక్రియ అనేది డేటాను సేకరిస్తుంది మరియు ఒకరి అల్గారిథమ్ ఎలాంటి నమూనాను కనుగొనాలనుకుంటుందో “ఊహించే” లెక్కలు లేదా దశల క్రమం.

లోపం ఫంక్షన్: మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ భాగం, నిర్ణయ ప్రక్రియ సరైన అంచనా వేయలేనట్లయితే, తెలిసిన ఉదాహరణలతో పోల్చడం ద్వారా లేదా ఎంత చెడ్డది అని అంచనా వేయడం ద్వారా అంచనా వేయడం ఎంత మంచిదో కొలుస్తుంది.

నవీకరణ లేదా ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ: మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ భాగంలో, అల్గోరిథం మిస్‌ని చూసి, ఆపై నిర్ణయ ప్రక్రియ తుది నిర్ణయానికి ఎలా చేరుకుంటుందో అప్‌డేట్ చేస్తుంది, ఎటువంటి పొరపాట్లు జరగకుండా లేదా మిస్ అయినది మునుపటిలాగా చెడ్డది కాదు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భాగాలను చలనచిత్ర సిఫార్సు వ్యవస్థ యొక్క ఉదాహరణ ద్వారా అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఎవరైనా అటువంటి వ్యవస్థను రూపొందిస్తున్నట్లయితే, వారు తమ గురించి మరియు వారి వీక్షణ చరిత్ర గురించి సమాచారాన్ని ఇన్‌పుట్‌గా అందించగలరు. ఖచ్చితమైన అవుట్‌పుట్ వ్యక్తి ఆనందించే సినిమాలను సూచిస్తుంది.

మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌కి వ్యక్తి అందించిన ఇన్‌పుట్‌లలో వారు చూసిన సినిమాలు, అధిక రేటింగ్ పొందిన సినిమాలు, సైన్స్-ఫిక్షన్, హర్రర్ మరియు థ్రిల్లర్ సినిమాలు మరియు నిర్దిష్ట నటీనటులు నటించిన సినిమాలు ఉంటాయి.

అల్గోరిథం పారామితులను కనుగొని వాటికి బరువులను కేటాయిస్తుంది. నిర్ణయ ప్రక్రియలో అల్గోరిథం సరైన అంచనాలను చేస్తే, అది ఉపయోగించే బరువులు అలాగే ఉంటాయి. అయితే, అది తప్పుడు సినిమాలను ఊహించినట్లయితే, తప్పుడు నిర్ణయానికి దారితీసిన బరువులు తిరస్కరించబడతాయి, తద్వారా అల్గోరిథం తప్పును పునరావృతం చేయదు.

మెషిన్ లెర్నింగ్: అప్లికేషన్స్

ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్, హెల్త్‌కేర్ కంపెనీలు, రవాణా సంస్థలు, ఫార్మాస్యూటికల్ కంపెనీలు మరియు ప్రభుత్వాలు స్వయంగా మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా బహుళ భాషలను “నేర్చుకునేందుకు” Google Translate శిక్షణ పొందింది.

ఇంకా చదవండి | మెటా ప్రోటీన్ స్ట్రక్చర్-ప్రిడిక్షన్ మోడల్‌ని సృష్టిస్తుంది, ఇది కొత్త చికిత్సలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది: మీరు తెలుసుకోవలసినది

స్పీచ్ రికగ్నిషన్, కంప్యూటర్ విజన్, ఇది డిజిటల్ ఇమేజ్‌లు లేదా వీడియోల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు కంప్యూటర్‌లను అనుమతిస్తుంది, చెక్‌అవుట్ ప్రాసెస్‌లో కస్టమర్‌లకు సంబంధిత ఉత్పత్తి సిఫార్సులను చేయడానికి ఆన్‌లైన్ రిటైలర్లు ఎక్కువగా ఉపయోగించే సిఫార్సు ఇంజిన్‌లు మరియు ఆన్‌లైన్ కస్టమర్ సర్వీస్, ఇందులో చాట్‌బాట్‌లు ఉంటాయి. మానవ ఏజెంట్లను భర్తీ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క కొన్ని సాధారణ అప్లికేషన్లు.

మెషిన్ లెర్నింగ్: భవిష్యత్తు ఏమిటి?

మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు ప్రభుత్వాలు మరియు వ్యాపారాలు మాత్రమే కాకుండా శాస్త్రీయ పరిశోధనలో కూడా ఉపయోగించబడతాయి.

లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి, శాస్త్రవేత్తలు ఏదైనా జీవి యొక్క జన్యు నిర్మాణంలో సూక్ష్మ నమూనాలను గుర్తించవచ్చు మరియు కనుగొన్న వాటిని ఉపయోగించి వైద్య చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.

భవిష్యత్తులో, మెషీన్ లెర్నింగ్ వ్యాధులను మరింత ప్రభావవంతంగా గుర్తించగలదు, సైబర్ నేరగాళ్లతో పోరాడుతుంది మరియు ఇతర వ్యాధులకు చికిత్సలను కనుగొనవచ్చు.