ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (IA) ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ತರಬೇತಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತವೆ, ಇದು IA ಗೆ *ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿ* ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನವೀನ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ *ಮೂಲವನ್ನು ನೀಡುವಂತೆ ಕಲಿಯಲು* ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದವು ಹೆಚ್ಚು ಆಕೃತ್ತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವೃತ್ತಾಯೋಜಿತ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ (RNN) ನಡೆಸಿದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಮಾನವರಲ್ಲಿಯಂತೆ, *ಹಂತ ಹಂತದ ಪ್ರಗತಿ ಶ್ರೇಣೀಯ ಶ್ರೇಣೋಗತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ* ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೂಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದಾಗ, IA ಸುಲಭವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿತ ಮಾಡಬಹುದು.
IA ನಲ್ಲಿ ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣ
ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನುಭಾವವು ಹೊಸದಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ: ಆಲ್ಗೋರುತ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಿಗಾಗಿ “ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿ”. ನೇಚರ್ ಮಶೀನ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎಂಬ ಪತ్రమಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿತ ಅಧ್ಯಯನವು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಂಡಿದೆ, ಸುಲಭವಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ಕಠಿಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು RNN ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೆಲುಕುಗಳು
ಈ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವರ ಕಲಿಕೆಯ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಓದು ಅಥವಾ ಗಣಿತದಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಮೇಲ್ಚಟ್ಟದವರು ಏನು ಮುಖ್ಯ ಬುದ್ದಿವಂತಿಯಂತೆ, ಅಕ್ಷಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಮುಂದೆಜೀವನವಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಂತ ಹಂತದಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ಅರ್ಥಮಾವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ರಾಟ್‌ಗಳ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು RNN ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆ
ಶೋಧಕರ ಅವರು ಕೂತು ನೀರಿನ ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ್ದ ಪ್ರಯೋಗಶಾಲೆಗಳ ರಾಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಬಲ್ಲೂರು المختلفةನಿಯರನ್ನು ಸಹ ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ತಪ್ಪಿದವು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಗವೆಂದರೆ ನೀರಿನ ವಿಶೇಷ ಶ್ರೋತ ಮರೆಯતા ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಬತ್ತಾಗುತ್ತವೆ.
ಪರಂಪರಾ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಹೋಲಿವು
ನಗದು ಜೋಡಿ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು RNN ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಚೆಲುವಾಗಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಹಂತ ಹಂತದಲ್ಲಿ ತರಗತಿಯ ಮಾದರಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಕಲಿತ RNN ಗಳಿಗೆ ಪರಂಪರಾ ಶ್ರೇಣಸಹಿತ ಕಲಿತ ಜನರ ಅವುಕಾಲ ಮೀಸಲಿನಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಸಂದೇಶವಾ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
IA ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹೆಸರು
ಈ ಅಧ್ಯಯನವು IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಭರವಸೆಗಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡಲಿದೆ. IA ಏಕೆಂದರೆ ರೀತಿಯ ತೀವ್ರ ನಯವಾದ ಕುಶಲತ либо ಗೃಹಣಿಕೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿಗೆ ಸೇರುವ ವಿಭಜಿತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಜತೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪದಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅನುಭವಗಳ ಹಾರ್ಮೋನಿಯ ಪ್ರಭಾವದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ತಳಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ.
ವಿಸ್ತೃತ ಅನ್ವಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಈ ವಿಧಾನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಮಿಕವಾಗಿ ಹಿಂದಿಕ್ಕಬಹುದು, ವಿಭಜಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿಸಲು, ಧ್ವನಿಕೆ ಗುರುತು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದದಂತಹ ವಿವಿಧ ಕರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ವರಗಮನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ. ಹಣಕಾಸು, ಸೈಬರ್‌ ಸಮರ್ಥನೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯವಾಗಬಹುದು ಉತ್ತಮವಾದಂತೆ.
ಮೊದಲಿಗೆ, IA ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿರುವ ಕಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಮುಖ್ಯರಾದಂತೆ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣಿತವಾಗಿ ಕರೆಯುತ್ತಿದೆ ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ.
ಯಂತ್ರದ ಕಲಿತ ವಿಧಾನವು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ ಅನುಭವಗಳಂತಹ ಕುರಿತು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಬಹುದು. ಈ ಹಾದಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹಕ್ಕು ಲಾಭಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ವರ್ಷಗಳು ಯಾದ್ದರಿಂದ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಕುರಿತಂತೆ ಕೊರೋಚಿಸುತ್ತವೆ ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ.
ಕೊನೆಗೆ, ಈ ನವೀನ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ IA ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ನೀಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಂಶೋಧನೆವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುವ ವಿವಾದಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮೂಡಿಗೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಉತ್ತರ
“IA ಗೆ ಕೊಟ್ಟ ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿ” ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
“IA ಗೆ ಕೊಟ್ಟ ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿ” ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ RNN ಗಳನ್ನು ಮೂಲ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಆಂದಿನಲ್ಲೂ ಅನುಭವವನ್ನು ಅರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ.
IA ಗೆ ಹಂತ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕಾದ ಕಾರಣ ಯಾವುದು?
ಸುಲಭವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಆರಂಭಿಸುವುದರಿಂದ IA ಘನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಲಾಭನೆಡಿಸುವಂತೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಂವೇದನೆ, ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವಾಗಿ ಕಲಿತക്കೊಳವರು.
ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ RNN ಗೆ ಕೊಡಲಾಗುವ ಸುಲಭವಲ್ಲದೆ ಸ್ಮರಣೆಗಳಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಾಂಶಗಳಾಗಿರುವುದೆಂದು ಏನು?
ಸುಲಭವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಾದ ಹೇಳಿದರು ಗುರುತಿಸುವ ಧ್ವನಿಯాలు, ದೃಶ್ಯ ಸಂಕೇತಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲ ಸೇಿಸಲು ಬೀರುವ ಉತ್ಸಾಹಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣವನ್ನು ಪರಂಪರಾ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ?
ಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ RNN ಗೆ ಕೊಡಲಾಗುವ ತರಬೇತಿ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಹೆಸರು ಕೊಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಶ್ರೇಣಿತಕ್ಕೆ ಉತ್ರ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
IA ಗೂ ಶ್ರೇಣೀಸ್‌ ತೀರ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?
ಶ್ರೇಣೀ ಸಮಸ್ಯೆ IA ಗೆ ನಿಷ್ಕರ್ಷಿಸಲು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ; IA ಆ ಪ್ರಶ್ನೆ ನಿಷ್ಪತ್ತಾರ ಅರ್ಷಿಸುವಂತೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಆರೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
“ಕಂದುಕಗಳ ತರಗತಿ” ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಇತರ ರೂಪాలలో ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೆ?
ಹೌದು, ಈ ಮಾದರಿಯು ಕಂದುಕಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಲ್ಲ ಸಾಧನಗಳು, ಚಿತ್ರ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಸ್ನೇಹಿಸುತ್ತೆನೆ.
