ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ correलೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ಕಾಳಜಿಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇದು IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳಾಗಿವೆ. ಅನ್‌ರಿಯ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಫೋರ್ಮೇಷನ್‌ಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾದರಿಯ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ಹಾನಿಯುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. *ಅಡಗಿಸುವ* ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಈ ಮಿತವ್ಯಯಕ ಅಥವಾ *ಗಡೆಯನ್ನು ಮಾಹಿತುಗಳನ್ನು ಹೊರಗೆ ಹಾಕುವುದು* ಪರಿಸ್ಕೃಹಾಧಿಕರಣವನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಕ್ರಮವು ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಂಬೀಗುಯಸ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮಾನಾಂತರವನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸುಧಾರಣೆಯು ಮಾಡಿ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಮೆಲುಕು ಹೊಡೆದು, ಈ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್‌ಗಳು
ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (IA) ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಔದಾರಿಕವಾಗಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್‌ಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅವು ಪ್ರಕಟಣೆ ವಿರುದ್ಧ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಮೇಲೆ ಸರಳತ್ವದ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತು, ನಾಯಿಯ ಚಾಯಿಯನ್ನು ಗುರುತುಹಾಕಲು, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಸುಲಭವಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಬಂಡೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕಿವಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಕೂದಲನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಕ್ರಮವು ಪ್ರಮುಖ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಮತ್ತು IA ನಾಯಿಗಳ ಕಣ್ಟಿತ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಬೆಲ್ಲಿಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಹಾಳಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಈ ಸ್ನೇಹಿತರು, ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸದಾ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪರಂಪರಾ ವಿಧಾನಗಳ ಅಸಮರ್ಥತೆ ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅಗತ್ಯವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ಖಾತರಿಯ ವಿಧಾನ
ಶೋಧಕರೊಬ್ಬರು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಇಬ್ಬರದಾರಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಖಾತರಿಯ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ನೀಡಲು ಸುಧಾರಣೆಯು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ದತ್ತಕ್ಷಿತ ನಿಧಾನವಾದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಮಾಹಿತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೇಲೆ ಅಂತಿಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯು, ಅಸಾಧಾರಣಗಳು ಧಾರ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತವೆ, ಈ ವಿಧಾನವು IA’ನಲ್ಲಿ ಅಸಂದಿಗ್ಧ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಮೇಲಾದ ಅತಿಚಂದ್ರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾಗಿ, IA ಮಾದರಿಗಳು ತಿರುವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಲಕ್ಷವಾ ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಕಾಣುತ್ತವೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವರ್ತುಲ
ಈ ಹೊಸ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಬಂದಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮಾಣವು ತ್ರಾಸಾರ, ತಮ್ಮ ಮೆಟದ ಗಳಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಆತ್ಮೀಕಿತ ಮತ್ತು ಘನಗೆಗಾದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ನಿರ್ಮಾಣದ ನಿಖರ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮ ಕರೆಗಳು ಅವರು ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದಾರೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಈ ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ತಪ್ಪಿನ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆಯು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ನಿಗಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ವಿವಿಧ ಉಪಯೋಗ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ, ಅದರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಊಹಾಜ್ಞೆ
ಶೋಧನೆವನ್ನು ಜಂಗ್-ಊನ್ ಕಿಮ್ ಮತ್ತು ವರೇನ್ ಮಲ್ಚಂದನಿ, నార్త್ ಕ್ಯಾರೋಲೈನಾ రాష్ట్ర ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಉಪನ್ಯಾಸಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು “ದತ್ತಕ್ಕೀರೆಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ” ಎಂಬುದಾಗಿ ಉತ್ತೇಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು IA ಕಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿವೆ, ಮತ್ತು ಶೋಧಕರು ಉಪಯೋಗಿತರು ಮತ್ತು ಶೋಧಕರನ್ನು ಹಿಂದೆ ಸರಿಸಲು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದರ ಪರ್ಯಾವರಣವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೆಟದ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತ ಗ್ರಾಮೀಣವಾಗಲು ಚಿಂತನಾರ್ಹಗಳು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಇಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ: ಲಿಂಕ್ 1 ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ 2.
ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಕ್ರಮದಿಂದ, ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಿಗಮವಿಲ್ಲದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶ್ರೆಣೀಬದ್ಧ ಸುಧಾರಿತಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಿಗುತ್ತದೆ.
ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ ಪ್ರKristಕ್ಕೂಳಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಕ್ರಮ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ತಂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್ ಆಳಗೊಳ್ಳಿದಾಗ, IA ಮಾದರಿಗಳು ಖಾಬರಿತ ಮಾಹಿತಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಆಧಾರಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಮೊಟಕಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರವೆನ್ನು ಹೇಗೆ ಈ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ತಂತ್ರವು ‘ಹೆಳಕು’ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿತವಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಪತ್ತಿನ ಖಾತರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕುತ್ತದೆ, ಅಚ್ಚುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕಿಸುತ್ತು.
ಡೆಟಾ中的 决策 absolutely违引引引 ？
ಹೌದು, ಈ ಪದ್ಧತಿ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದಾಗಲೂ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವಂತೆ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.
IA ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ವೇಳೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಮಿತವ್ಯಯಕ correಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ?
ಸರಳ ಮತ್ತು ಅಸಂಜತೆಗೆ ಅಥವಾ ಶಬ್ದಗಣಿಸುವ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಮಾಹಿತಿಯು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆ ಅವರನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡುವುದಾಗುತ್ತದೆ?
ಅಂಬಾನುವೇಶಿ ಮಾನವ ನಾಯಕನ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಈ ವಿಧಾನದ ಕೆಲ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಪರಿಣಮವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನದಿಂದ ಗೋಚರಿಸಲಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏನು?
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಆರೈಕೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಇಷ್ಟು ಸಚಿತ ಪರಿಯೊಗರಗಳಲ್ಲಿ ಮೀರಿ ವಿಸ್ತಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿ ಮಣಿಟ್ಟು ಎಂಥಾಗೆ ನವೀಕರಣವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು?
ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಉತ್ತಮ ಯಶಸ್ಸಿಗಾಗಿ ಬೆನಕದ ಹರಿವುದರಲ್ಲಿ ಸೋದಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಬಾಯಿಲ್ ಉತ್ತರವಿನಿಂದ ಇದನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಏನು ಲಾಭ?
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಕಾಲಾವಧಿಯಿಂದ ತನ್ನ ನಿಖರತೆಯ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಪದವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕೈಪಿಡಿ ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
