இந்த வலைப்பதிவு இடுகை, இன்றைய மிகவும் பேசப்படும் தொழில்நுட்பங்களில் இரண்டு, செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான அடிப்படை வேறுபாடுகளை விரிவாக ஆராய்கிறது. இந்த இடுகை முதலில் AI இன் வரையறை மற்றும் அடிப்படைக் கருத்துகளை விளக்குகிறது, பின்னர் இயந்திர கற்றலின் தன்மை மற்றும் பண்புகள் குறித்து கவனம் செலுத்துகிறது. இரண்டு கருத்துகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டை தெளிவாக வரையறுத்த பிறகு, இது இயந்திர கற்றலின் முறைகள் மற்றும் நிலைகளை விளக்குகிறது. இது AI இன் பல்வேறு பயன்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டு பகுதிகளையும் குறிப்பிடுகிறது, இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இது AI இல் வெற்றிக்குத் தேவையான அடிப்படை திறன்கள் மற்றும் நெறிமுறை பரிசீலனைகளையும் விவாதிக்கிறது, மேலும் AI மற்றும் ML இன் எதிர்காலம் குறித்த நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இறுதியாக, இந்த இடுகை AI மற்றும் ML உலகத்தைப் பற்றிய விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, இதன் மூலம் வாசகர்களின் பாடத்தைப் பற்றிய புரிதலை மேம்படுத்துகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு என்றால் என்ன? வரையறை மற்றும் அடிப்படை கருத்துக்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு எளிமையான வடிவத்தில், AI என்பது மனிதனைப் போன்ற சிந்தனை, கற்றல், சிக்கல் தீர்க்கும் மற்றும் முடிவெடுக்கும் திறன்களைப் பிரதிபலிக்க கணினி அமைப்புகளை அனுமதிக்கும் ஒரு அறிவியல் கிளையாகும். இந்தத் துறையில் முதன்மையான குறிக்கோள், இயந்திரங்கள் குறைந்தபட்ச அல்லது மனித தலையீடு இல்லாமல் சிக்கலான பணிகளைச் செய்ய உதவுவதாகும். AI தற்போது பல தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது, மேலும் அது பெருகிய முறையில் நம் வாழ்வின் ஒரு பகுதியாக மாறி வருகிறது.

1950களில் ஆலன் டூரிங், "இயந்திரங்கள் சிந்திக்க முடியுமா?" என்று கேட்டபோது செயற்கை நுண்ணறிவு என்ற கருத்து உருவானது. அப்போதிருந்து, AI துறை குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களுக்கு உட்பட்டுள்ளது, மேலும் பல்வேறு அணுகுமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. குறியீட்டு AI, இயந்திர கற்றல், ஆழமான கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற துணைப் புலங்கள் AI இன் வெவ்வேறு அம்சங்களைக் குறிக்கின்றன. ஒவ்வொரு துறையும் இயந்திரங்கள் குறிப்பிட்ட பணிகளை எவ்வாறு செய்கின்றன என்பதை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.

செயற்கை நுண்ணறிவின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள்

• வழிமுறை: ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க தொடர்ச்சியான படிகள் பின்பற்றப்பட்டன.
• தரவு: AI அமைப்புகளைப் பயிற்றுவிக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் பயன்படுத்தப்படும் மூலத் தகவல்.
• இயந்திர கற்றல்: கணினிகள் அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்ள உதவும் வழிமுறைகள்.
• ஆழ்ந்த கற்றல்: செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி சிக்கலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு வகை இயந்திர கற்றல்.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: கணினிகள் மனித மொழியைப் புரிந்துகொண்டு செயலாக்க உதவும் AI இன் கிளை.
• ரோபாட்டிக்ஸ்: AI உடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட இயற்பியல் ரோபோக்களின் வடிவமைப்பு, கட்டுமானம் மற்றும் செயல்பாடு.

செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது வெறும் தொழில்நுட்பக் கருத்தை விட அதிகமானவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு பரந்த துறையாகும்; இது நெறிமுறை, சமூக மற்றும் பொருளாதார பரிமாணங்களை உள்ளடக்கியது. AI அமைப்புகளின் வளர்ச்சி மற்றும் செயல்படுத்தல் பல முக்கியமான கேள்விகளை எழுப்புகிறது. AI இன் பொறுப்பான மற்றும் நெறிமுறை பயன்பாட்டை உறுதி செய்வதற்கு தரவு தனியுரிமை, வழிமுறை சார்பு மற்றும் தொழிலாளர் சந்தை தாக்கங்கள் போன்ற சிக்கல்களை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம் இந்தக் கேள்விகளுக்கான பதில்களைப் பொறுத்தது.

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறை	வரையறை	மாதிரி விண்ணப்பங்கள்
இயந்திர கற்றல்	கணினிகள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவும் வழிமுறைகள்.	ஸ்பேம் வடிகட்டுதல், பரிந்துரை அமைப்புகள்.
ஆழ்ந்த கற்றல்	செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி சிக்கலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்.	பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம்.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம்	கணினிகள் மனித மொழியைப் புரிந்துகொண்டு செயலாக்குகின்றன.	மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், தானியங்கி மொழிபெயர்ப்பு.
ரோபாட்டிக்ஸ்	AI உடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட இயற்பியல் ரோபோக்களின் வடிவமைப்பு மற்றும் கட்டுப்பாடு.	தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன், அறுவை சிகிச்சை ரோபோக்கள்.

செயற்கை நுண்ணறிவுAI என்பது மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவை இயந்திரங்கள் வெளிப்படுத்த உதவும் ஒரு பல்துறைத் துறையாகும். AI இன் திறன் மற்றும் வரம்புகளை மதிப்பிடுவதற்கு அடிப்படைக் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வது மிக முக்கியமானது. இயந்திர கற்றல், ஆழமான கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற துணைத் துறைகள் AI ஐ பல்வேறு பயன்பாடுகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைக் காட்டுகின்றன. நெறிமுறை மற்றும் சமூகப் பொறுப்புக் கொள்கைகளுக்கு ஏற்ப உருவாக்கப்பட்ட AI அமைப்புகள் மனிதகுலத்தின் நன்மைக்காக குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பைச் செய்ய முடியும்.

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன? வரையறை மற்றும் அம்சங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு இந்தத் துறையின் முக்கிய துணைப் புலமான இயந்திரக் கற்றல், கணினி அமைப்புகள் வெளிப்படையாக நிரல் செய்யப்படாமல் அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கும் ஒரு அணுகுமுறையாகும். பாரம்பரிய நிரலாக்கமானது குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய டெவலப்பர்களால் வெளிப்படையாகக் குறியிடப்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் அதே வேளையில், இயந்திரக் கற்றலில், வழிமுறைகள் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் சுயமாக மேம்படுத்துகின்றன. இது இயந்திரக் கற்றல் அமைப்புகள் கணிக்க முடியாத சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைத்து கணிப்புகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது.

இயந்திரக் கற்றல், புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம், தரவுச் செயலாக்கம் மற்றும் உகப்பாக்கம் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இந்த துறைகளின் கலவையானது, சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் எதிர்கால நிகழ்வுகளை கணிக்கவும் இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு உதவுகிறது. இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகள் அதிக அளவிலான தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுவதால், அவை அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தி, மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளைத் தருகின்றன. இது தொடர்ந்து மாறிவரும் மற்றும் பரிணாம வளர்ச்சியடைந்து வரும் சூழல்களில் இயந்திரக் கற்றலை மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக ஆக்குகிறது.

இயந்திர கற்றலின் அடிப்படை அம்சங்கள்

• தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறன்
• முன்கூட்டியே திட்டமிடப்படாத பணிகளைச் செய்யும் திறன்
• கணிப்புகள் மற்றும் வகைப்பாடுகளைச் செய்யும் திறன்
• பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை செயலாக்கும் திறன்
• தகவமைப்பு மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம்

இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் வெற்றி, பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் தரம் மற்றும் அளவுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது. தரவுத்தொகுப்பு எவ்வளவு மாறுபட்டதாகவும் விரிவானதாகவும் இருக்கிறதோ, அந்த அளவுக்கு வழிமுறை சிறப்பாகக் கற்றுக்கொண்டு பொதுமைப்படுத்த முடியும். எனவே, தரவு சேகரிப்பு மற்றும் முன் செயலாக்க படிகள் இயந்திர கற்றல் திட்டங்களின் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும். மேலும், பொருத்தமான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதும் முக்கியம்; வெவ்வேறு சிக்கல்களுக்கு வெவ்வேறு வழிமுறைகள் தேவைப்படலாம்.

இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் ஒப்பீடு

வழிமுறை	விளக்கம்	நன்மைகள்	தீமைகள்
நேரியல் பின்னடைவு	தொடர்ச்சியான மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாக்குகிறது.	எளிமையானது, வேகமானது மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடியது.	இது நேரியல் அல்லாத உறவுகளை மாதிரியாகக் காட்ட முடியாது.
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM)	இது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.	இது உயர் பரிமாண தரவுகளில் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது.	அளவுரு சரிசெய்தல் கடினம்.
முடிவு மரங்கள்	இது தரவை கிளைகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம் வகைப்படுத்துகிறது.	புரிந்துகொள்ளக்கூடியது, தரவு முன் செயலாக்கம் தேவையில்லை.	அதிகமாகக் கற்றுக்கொள்ளும் போக்கு.
சீரற்ற காடுகள்	பல முடிவு மரங்களின் சேர்க்கை.	அதிக துல்லியம், அதிகப்படியான கற்றலுக்கு எதிர்ப்பு.	அதைப் புரிந்துகொள்வது கடினம்.

இயந்திர கற்றல், செயற்கை நுண்ணறிவு இது தனது துறையில் ஒரு புரட்சிகரமான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறனுக்கு நன்றி, இயந்திர கற்றல் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும், எதிர்காலத்தை கணிக்கவும், தானியங்கி செயல்முறைகளை மேம்படுத்தவும் முடியும். இயந்திர கற்றல் இன்று சுகாதாரம், நிதி, சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் போக்குவரத்து உள்ளிட்ட பல துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் அதன் எதிர்கால ஆற்றல் மகத்தானது.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் இடையே உள்ள வேறுபாடுகள்

செயற்கை நுண்ணறிவு AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) பெரும்பாலும் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், அவை உண்மையில் வெவ்வேறு கருத்துக்கள். செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) என்பது இயந்திரங்கள் மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்த உதவும் ஒரு பரந்த துறையாகும். மறுபுறம், இயந்திர கற்றல் என்பது AI இன் துணைக்குழு ஆகும், இது வெளிப்படையாக நிரல் செய்யப்படாமல் அனுபவத்தின் மூலம் இயந்திரங்களைக் கற்றுக்கொள்ள உதவும் வழிமுறைகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், AI ஒரு பொதுவான இலக்கைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் இயந்திர கற்றல் என்பது அந்த இலக்கை அடையப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கருவியாகும்.

இந்த வேறுபாட்டை இன்னும் தெளிவாகப் புரிந்துகொள்ள, இரண்டு துறைகளின் அடிப்படை பண்புகளையும் ஒப்பிட்டுப் பார்ப்பது உதவியாக இருக்கும். செயற்கை நுண்ணறிவு, சிக்கல் தீர்க்கும் திறன், முடிவெடுக்கும் திறன், கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற பல்வேறு அறிவாற்றல் திறன்களைப் பிரதிபலிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. மறுபுறம், இயந்திரக் கற்றல், தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் கணிப்புகளைச் செய்யும் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கும் திறனை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. AI அமைப்புகள் விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் முதல் நிபுணர் அமைப்புகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வரை பல்வேறு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்த முடியும் என்றாலும், ML அமைப்புகள் பொதுவாக புள்ளிவிவர மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளில் கட்டமைக்கப்படுகின்றன.

முக்கிய வேறுபாடுகள்

• நோக்கம்: செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது ஒரு பரந்த கருத்தாகும், அதே நேரத்தில் இயந்திர கற்றல் அதன் துணைக்குழு ஆகும்.
• நோக்கம்: செயற்கை நுண்ணறிவு அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், இயந்திர கற்றல் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் அமைப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
• முறைகள்: AI வெவ்வேறு முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம் என்றாலும், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளை நம்பியுள்ளது.
• கற்றல் முறை: AI அமைப்புகள் முன் திட்டமிடப்பட்ட விதிகள் அல்லது கற்றல் வழிமுறைகளின்படி செயல்படக்கூடும் என்றாலும், இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள் அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்கின்றன.
• விண்ணப்பப் பகுதிகள்: இரண்டுமே பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டிருந்தாலும், தரவு பகுப்பாய்வு, கணிப்பு மற்றும் வகைப்பாடு போன்ற பணிகளில் இயந்திர கற்றல் குறிப்பாக முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது.

கீழே உள்ள அட்டவணை AI மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கு இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் ஒப்பீடு

அம்சம்	செயற்கை நுண்ணறிவு (AI)	இயந்திர கற்றல் (ML)
வரையறை	மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்தும் இயந்திரங்கள்	தரவிலிருந்து இயந்திரக் கற்றல்
நோக்கம்	பரந்த அளவிலான அணுகுமுறைகளை உள்ளடக்கியது	AI இன் துணைக்குழு வழிமுறைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது.
நோக்கம்	அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை உருவாக்குதல்	தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் அமைப்புகளை உருவாக்குதல்
கற்றல்	விதி அடிப்படையிலான அல்லது கற்றல் வழிமுறைகள்	அனுபவத்தின் மூலம் கற்றல்

செயற்கை நுண்ணறிவு இது ஒரு பொதுவான தொலைநோக்குப் பார்வையைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தினாலும், அதை அடையப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவி இயந்திரக் கற்றல் ஆகும். இரண்டும் இன்றைய தொழில்நுட்பத்தில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன மற்றும் எதிர்கால முன்னேற்றங்களுக்கு பெரும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளன. செயற்கை நுண்ணறிவால் வழங்கப்படும் திறன்களும் இயந்திரக் கற்றலால் வழங்கப்படும் நடைமுறை தீர்வுகளும் பல்வேறு துறைகளில் புதுமைகளை துரிதப்படுத்தி, புதிய சாத்தியக்கூறுகளுக்கான கதவுகளைத் திறக்கின்றன. இரண்டு துறைகளுக்கும் இடையிலான இந்த சினெர்ஜி தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்தின் குறிப்பிடத்தக்க இயக்கியாகும்.

இயந்திர கற்றல் முறைகள் என்ன? நிலைகள்

இயந்திர கற்றல் (MO) சிக்கலான தரவுத் தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறன் கொண்ட வழிமுறைகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு இந்த வழிமுறைகள் வெளிப்படையாக நிரல் செய்யப்படாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன, மேலும் எதிர்காலத் தரவு பற்றிய கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க முடியும். பயன்படுத்தப்படும் கற்றல் வகை, இலக்கு பணி மற்றும் தரவின் அமைப்பு ஆகியவற்றைப் பொறுத்து இயந்திர கற்றல் முறைகள் பெரிதும் மாறுபடும்.

முக்கிய இயந்திர கற்றல் முறைகளில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல், அரை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டப்பட்ட கற்றல் ஆகியவை அடங்கும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் என்பது லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளுடன் பயிற்சி வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது, இது அல்காரிதம் உள்ளீட்டுத் தரவை சரியான வெளியீடுகளுடன் பொருத்த கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. மறுபுறம், மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல், லேபிளிடப்படாத தரவுகளில் வடிவங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. அரை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவு இரண்டையும் பயன்படுத்தி கற்றுக்கொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அதே நேரத்தில் வலுவூட்டல் கற்றல் சோதனை மற்றும் பிழை மூலம் கற்றுக்கொள்ளும் மற்றும் வெகுமதி வழிமுறைகளால் வழிநடத்தப்படும் முகவர்களைப் பயன்படுத்துகிறது.

முறை	விளக்கம்	வழக்கமான பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்
மேற்பார்வை கற்றல்	பெயரிடப்பட்ட தரவுகளுடன் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்	வகைப்பாடு, பின்னடைவு
மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்	பெயரிடப்படாத தரவில் வடிவங்களைக் கண்டறிதல்	கிளஸ்டரிங், பரிமாணக் குறைப்பு
அரை மேற்பார்வை கற்றல்	பெயரிடப்பட்ட மற்றும் பெயரிடப்படாத தரவு இரண்டையும் பயன்படுத்துதல்	வகைப்பாடு, பின்னடைவு (குறைந்த தரவு உள்ள சந்தர்ப்பங்களில்)
வலுவூட்டல் கற்றல்	வெகுமதி மற்றும் தண்டனை வழிமுறைகள் மூலம் கற்றல்	விளையாட்டுகள், ரோபோ கட்டுப்பாடு

ஒவ்வொரு முறைக்கும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன, மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கு சரியான முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது வெற்றிகரமான இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டிற்கு மிகவும் முக்கியமானது. எடுத்துக்காட்டாக, மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (வகைப்படுத்தல்) மின்னஞ்சல் ஸ்பேம் வடிப்பானை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் (கிளஸ்டரிங்) வாடிக்கையாளர் பிரிவுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.

இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் பொதுவாக தொடர்ச்சியான கட்டங்களைக் கடந்து செல்கின்றன. இந்தக் கட்டங்கள் தரவு சேகரிப்பு மற்றும் முன் செயலாக்கத்துடன் தொடங்கி, மாதிரித் தேர்வு மற்றும் பயிற்சியுடன் தொடர்கின்றன, மேலும் மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்து மேம்படுத்துவதோடு முடிவடைகின்றன. ஒவ்வொரு கட்டமும் திட்டத்தின் வெற்றிக்கு மிக முக்கியமானது மற்றும் கவனமாக திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தல் தேவைப்படுகிறது.

1. தரவு சேகரிப்பு: பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தரவுகளைச் சேகரித்தல்.
2. தரவு முன் செயலாக்கம்: மாதிரிக்கு ஏற்ற தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் உருவாக்குதல்.
3. மாதிரி தேர்வு: சிக்கல் வகை மற்றும் தரவுகளுக்குப் பொருத்தமான இயந்திர கற்றல் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது.
4. மாதிரி பயிற்சி: சேகரிக்கப்பட்ட மற்றும் முன் செயலாக்கப்பட்ட தரவுகளைக் கொண்டு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்.
5. மாதிரி மதிப்பீடு: பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல்.
6. மாதிரி உகப்பாக்கம்: மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்த அளவுருக்களை சரிசெய்தல்.

இயந்திர கற்றல் இந்த நிலைகள் ஒவ்வொன்றும் கவனமாக திட்டமிடப்பட்டு செயல்படுத்தப்பட வேண்டும். தரவு சேகரிப்பு கட்டத்தில், போதுமான மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவை சேகரிப்பது மிக முக்கியம். தரவு முன் செயலாக்க கட்டத்தில், தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் மாற்றம் மாதிரி செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். மாதிரி தேர்வு கட்டத்தில், சிக்கல் வகை மற்றும் தரவுக்கு பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது வெற்றிகரமான முடிவை அடைவதற்கு மிக முக்கியமானது. மாதிரி பயிற்சி கட்டத்தில், போதுமான மாதிரி பயிற்சி மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்துதலைத் தடுப்பது மிக முக்கியம். இறுதியாக, மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் உகப்பாக்க கட்டங்களின் போது, மாதிரி செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்துவது நிஜ உலக பயன்பாடுகளில் மாதிரியின் வெற்றியை உறுதி செய்கிறது.

இயந்திர கற்றல் முறைகள் மற்றும் நிலைகள், செயற்கை நுண்ணறிவு இது அவர்களின் பயன்பாடுகளுக்கு அடிப்படையாக அமைகிறது. இந்த முறைகள் மற்றும் நிலைகளைப் பற்றிய சரியான புரிதலும் பயன்பாடும் வெற்றிகரமான மற்றும் பயனுள்ள செயல்பாட்டிற்கு அவசியம். செயற்கை நுண்ணறிவு தீர்வுகளை உருவாக்க அவசியம்.

செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI)AI இன்று பல தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது. மேம்பட்ட வழிமுறைகள் மற்றும் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு நன்றி, AI அமைப்புகள் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும், முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மேம்படுத்தவும், ஆட்டோமேஷனை அதிகரிக்கவும் முடியும். சுகாதாரம், வாகனம், நிதி, கல்வி மற்றும் பல துறைகளில் AI பயன்பாடுகள் வணிக செயல்முறைகளை மிகவும் திறமையாக்குவதன் மூலம் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகின்றன. இந்தப் பிரிவில், பல்வேறு துறைகளில் AI இன் பயன்பாடுகள் மற்றும் உறுதியான பயன்பாடுகளை நாம் கூர்ந்து கவனிப்போம்.

பல்வேறு துறைகளில் AI இன் பயன்பாடுகள் குறித்த கண்ணோட்டத்தை கீழே உள்ள அட்டவணை வழங்குகிறது:

துறை	செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்	எடுத்துக்காட்டுகள்
சுகாதாரம்	நோய் கண்டறிதல், சிகிச்சை திட்டமிடல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு	நோய்களின் ஆரம்பகால நோயறிதல், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை பரிந்துரைகள்
தானியங்கி	தன்னாட்சி ஓட்டுநர், ஓட்டுநர் உதவி அமைப்புகள்	சுயமாக நிறுத்துதல், போக்குவரத்து நெரிசலுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைத்தல்
நிதி	மோசடி கண்டறிதல், இடர் மேலாண்மை, வழிமுறை வர்த்தகம்	கடன் விண்ணப்ப மதிப்பீடு, தானியங்கி முதலீட்டு ஆலோசனை
கல்வி	தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல், தானியங்கி தரப்படுத்தல்	மாணவர் செயல்திறன் பகுப்பாய்வு, தகவமைப்பு கற்றல் தளங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்கள் மேலும் பரவும்போது, நம் வாழ்வின் பல பகுதிகளில் அதிக AI பயன்பாடுகளைக் காணத் தொடங்குவோம். இந்தப் பயன்பாடுகள் வணிக செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவதோடு மட்டுமல்லாமல் நமது வாழ்க்கைத் தரத்தையும் மேம்படுத்தும். எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட் ஹோம் சிஸ்டம்ஸ், தனிப்பட்ட உதவியாளர்கள் மற்றும் அணியக்கூடிய தொழில்நுட்பங்கள் AI க்கு நன்றி, மிகவும் புத்திசாலித்தனமாகவும் பயனர் மையமாகவும் மாறி வருகின்றன. இங்கே சில செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்:

• ஸ்மார்ட் ஹோம் சிஸ்டம்ஸ்: வீட்டு உபகரணங்களின் தானியங்கி கட்டுப்பாடு மற்றும் ஆற்றல் திறன்.
• மெய்நிகர் உதவியாளர்கள்: குரல் கட்டளைகள் மூலம் தகவல்களை வழங்கவும், பணிகளைச் செய்யவும் (எ.கா., சிரி, கூகிள் உதவியாளர்).
• பட அங்கீகாரம்: பாதுகாப்பு அமைப்புகள், மருத்துவ இமேஜிங் மற்றும் முக அங்கீகார தொழில்நுட்பங்கள்.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): உரை மொழிபெயர்ப்பு, சாட்போட்கள் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு.
• ரோபாட்டிக்ஸ்: உற்பத்தி வரிசைகள், தளவாடங்கள் மற்றும் ஆபத்தான பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் ரோபோக்கள்.
• பரிந்துரை அமைப்புகள்: மின் வணிக தளங்கள் மற்றும் வெளியீட்டு தளங்களில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள்.

AI பயன்பாடுகளின் எதிர்காலம் பிரகாசமாகத் தெரிகிறது. குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றலில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்கள், AI அமைப்புகள் மிகவும் சிக்கலான, மனிதனைப் போன்ற பணிகளைச் செய்ய உதவுகின்றன. இருப்பினும், AI இன் நெறிமுறை பரிமாணங்கள் மற்றும் சாத்தியமான அபாயங்களை கவனிக்காமல் விடக்கூடாது. இந்த தொழில்நுட்பங்களின் பொறுப்பான மற்றும் வெளிப்படையான வளர்ச்சி மற்றும் பயன்பாடு ஒட்டுமொத்த சமூகத்திற்கும் பயனளிக்கும்.

சுகாதாரத்துறையில் செயற்கை நுண்ணறிவு

AI இன் உருமாற்ற விளைவுகளை நாம் மிகத் தெளிவாக உணரும் பகுதிகளில் சுகாதாரத் துறையும் ஒன்றாகும். நோய் கண்டறிதல், சிகிச்சை திட்டமிடல் மற்றும் மருந்து கண்டுபிடிப்பில் AI முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. மருத்துவ இமேஜிங் பகுப்பாய்வுகளில் (எக்ஸ்ரே, எம்ஆர்ஐ, சிடி), குறிப்பாக, மனிதக் கண் தவறவிடக்கூடிய நுட்பமான விவரங்களைக் கண்டறிவதன் மூலம் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் விரைவான நோயறிதல்களைச் செய்ய AI வழிமுறைகள் உதவுகின்றன.

வாகனத் துறையில் செயற்கை நுண்ணறிவு

ஆட்டோமொடிவ் துறையில், தன்னியக்க ஓட்டுநர் தொழில்நுட்பங்களின் வளர்ச்சியில் செயற்கை நுண்ணறிவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. AI வழிமுறைகள் வாகனங்கள் தங்கள் சுற்றுப்புறங்களை உணரவும், போக்குவரத்து சட்டங்களுக்கு இணங்கவும், பாதுகாப்பாக இயக்கவும் உதவுகின்றன. தன்னியக்க ஓட்டுநர் போக்குவரத்து விபத்துகளைக் குறைக்கவும், எரிபொருள் செயல்திறனை அதிகரிக்கவும், ஓட்டுநர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தவும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. மேலும், AI க்கு நன்றி, ஓட்டுநர் உதவி அமைப்புகள் (ADAS) ஸ்மார்ட்டாகவும் பாதுகாப்பாகவும் மாறி வருகின்றன. லேன்-கீப்பிங் அசிஸ்ட், அடாப்டிவ் க்ரூஸ் கன்ட்ரோல் மற்றும் தானியங்கி அவசரகால பிரேக்கிங் போன்ற அம்சங்கள் ஆட்டோமொடிவ் துறையில் AI இன் முக்கியமான பயன்பாடுகளாகும்.

மனிதகுலத்தின் மிகப்பெரிய சவால்களை எதிர்கொள்ள AI மகத்தான ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த ஆற்றலை உணர, நாம் ஒரு நெறிமுறை மற்றும் பொறுப்பான அணுகுமுறையை எடுக்க வேண்டும்.

இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் இடையே உள்ள வேறுபாடுகள்

செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகிய இரண்டு கருத்துக்களும், இந்தத் துறையில் அடிக்கடி குழப்பமடைகின்றன, உண்மையில் அவை நிரப்பு தொழில்நுட்பங்கள். இயந்திர கற்றலை செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழுவாகக் கருதலாம் என்றாலும், ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றலின் மிகவும் மேம்பட்ட வடிவமாகும். முக்கிய வேறுபாடு அவற்றின் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் கற்றல் முறைகளில் உள்ளது. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் பொதுவாக குறைந்த கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் செயல்பட முடியும் என்றாலும், ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு அதிக அளவு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு தேவைப்படுகிறது.

இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் குறிப்பிட்ட அம்சங்களை கைமுறையாக அடையாளம் காண்பதன் மூலம் செயல்படுகின்றன. இந்த அம்சங்கள் அல்காரிதம் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து கணிப்புகளைச் செய்ய உதவுகின்றன. மறுபுறம், ஆழமான கற்றல் தானாகவே தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்கிறது, அம்ச பொறியியலின் தேவையை நீக்குகிறது. இது சிக்கலான மற்றும் உயர் பரிமாண தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு ஆழமான கற்றலை மிகவும் பயனுள்ளதாக்குகிறது.

ஒப்பீட்டு அம்சங்கள்

• தரவு அளவு: இயந்திர கற்றல் குறைந்த தரவுகளுடன் செயல்பட முடியும் என்றாலும், ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு பெரிய தரவுத் தொகுப்புகள் தேவைப்படுகின்றன.
• அம்சப் பொறியியல்: இயந்திரக் கற்றலில் கைமுறை அம்சப் பொறியியல் அவசியமானாலும், ஆழமான கற்றல் அம்சங்களை தானாகவே பிரித்தெடுக்கிறது.
• வன்பொருள் தேவைகள்: அதிக செயலாக்க சக்தி தேவைப்படும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதால், ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு அதிக சக்திவாய்ந்த வன்பொருள் தேவைப்படுகிறது.
• சிக்கலான தன்மை: ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை விட மிகவும் சிக்கலானவை மற்றும் நீண்ட பயிற்சி நேரங்கள் தேவைப்படலாம்.
• பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்: இயந்திரக் கற்றல் மிகவும் பொதுவான சிக்கல்களுக்கு ஏற்றது என்றாலும், ஆழமான கற்றல் குறிப்பாக பட அங்கீகாரம் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற சிக்கலான பணிகளில் வெற்றிகரமாக உள்ளது.

இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளை கீழே உள்ள அட்டவணை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

அம்சம்	இயந்திர கற்றல்	ஆழ்ந்த கற்றல்
தரவு தேவை	குறைவான தரவு போதும்	அதிக அளவு தரவு தேவைப்படுகிறது
அம்சப் பொறியியல்	இது கைமுறையாக செய்யப்படுகிறது.	இது தானாகவே கற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது.
வன்பொருள்	குறைவான செயலாக்க சக்தி	அதிக செயலாக்க சக்தி (GPUகள்)
சிக்கலான தன்மை	எளிமையான மாதிரிகள்	மிகவும் சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்
கல்வி காலம்	குறுகியது	நீண்டது

இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் ஆகியவை வெவ்வேறு தேவைகள் மற்றும் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளைக் கொண்ட இரண்டு வெவ்வேறு அணுகுமுறைகள். எந்த முறையைப் பயன்படுத்துவது என்பது சிக்கலின் சிக்கலான தன்மை, கிடைக்கும் தரவுகளின் அளவு மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய வன்பொருள் வளங்களைப் பொறுத்தது. ஆழ்ந்த கற்றல் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறனைக் கொண்டிருந்தாலும், எளிமையான, வேகமான தீர்வுகளுக்கு இயந்திர கற்றல் ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாகவே உள்ளது. இரண்டு தொழில்நுட்பங்களும் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் முன்னேற்றங்களைத் தொடர்ந்து துரிதப்படுத்துகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவுக்குத் தேவையான அடிப்படைத் திறன்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு இந்தத் துறையில் வெற்றிபெற, சில முக்கிய திறன்களைக் கொண்டிருப்பது மிகவும் முக்கியம். இந்தத் திறன்கள் கோட்பாட்டு அறிவை நடைமுறை பயன்பாடுகளாக மொழிபெயர்க்கவும், சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும், புதுமையான தீர்வுகளை உருவாக்கவும் உதவும். இந்த முக்கிய திறன்களில் கணிதத் திறன், நிரலாக்க அறிவு, வழிமுறை சிந்தனை மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் திறன் ஆகியவை அடங்கும். இந்தத் திறன்களைக் கொண்டிருப்பது AI திட்டங்களில் திறம்பட பங்கேற்கவும் வெற்றிகரமான முடிவுகளை அடையவும் உங்களை அனுமதிக்கும்.

கணிதம் செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகளின் அடித்தளத்தை உருவாக்குகிறது. கணிதக் கருத்துக்கள், குறிப்பாக நேரியல் இயற்கணிதம், நிகழ்தகவு கோட்பாடு, புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் கால்குலஸ் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் உருவாக்குவதற்கும் முக்கியமானவை. இந்தக் கணித அறிவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வழிமுறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை நீங்கள் நன்கு புரிந்துகொண்டு அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். மேலும், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் மாடலிங் செய்வதற்கு கணித அறிவு அவசியம்.

அடிப்படை திறன்கள்

• நிரலாக்கம் (பைதான், ஜாவா, சி++)
• கணிதத் திறன்கள் (நேரியல் இயற்கணிதம், புள்ளியியல்)
• தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்
• இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள்
• ஆழ்ந்த கற்றல் கருத்துக்கள்
• சிக்கல் தீர்க்கும் திறன் மற்றும் விமர்சன சிந்தனை

நிரலாக்கம், செயற்கை நுண்ணறிவு திட்டங்களை செயல்படுத்துவதில் இது ஒரு அடிப்படைப் பங்கை வகிக்கிறது. பைதான், ஆர், ஜாவா மற்றும் சி++ போன்ற மொழிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறைகளில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த மொழிகளில் உள்ள நூலகங்கள் மற்றும் கருவிகள் தரவு செயலாக்கம், மாடலிங் மற்றும் பயன்பாட்டு மேம்பாட்டை எளிதாக்குகின்றன. குறிப்பாக, பைதான் அதன் விரிவான நூலக ஆதரவு மற்றும் எளிதான தொடரியல் காரணமாக AI டெவலப்பர்களிடையே பிரபலமாக உள்ளது.

பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் திறன்கள் அவசியம். தரவு பகுப்பாய்வு என்பது தரவு சுத்தம் செய்தல், மாற்றம் மற்றும் மாதிரியாக்கத்தை உள்ளடக்கியது. மறுபுறம், காட்சிப்படுத்தல் என்பது வரைபடங்கள் மற்றும் அட்டவணைகள் மூலம் தரவை வழங்குகிறது, இது பங்குதாரர்கள் தரவைப் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இந்தத் திறன்களில் பின்வருவன அடங்கும்: செயற்கை நுண்ணறிவு திட்டங்களின் வெற்றிக்கு மிகவும் முக்கியமானது.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் நெறிமுறைகள்: கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய விஷயங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களின் விரைவான வளர்ச்சி நெறிமுறை சிக்கல்களை எழுப்புகிறது. இந்த தொழில்நுட்பங்கள் நம் வாழ்வின் ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் ஊடுருவுவது முடிவெடுப்பதில் இருந்து சமூக தொடர்புகள் வரை அனைத்திலும் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களை ஏற்படுத்துகிறது. எனவே, AI அமைப்புகளை உருவாக்கி செயல்படுத்தும்போது நெறிமுறைக் கொள்கைகளைக் கடைப்பிடிப்பது மிக முக்கியம். இல்லையெனில், பாகுபாடு, தரவு தனியுரிமை மீறல்கள் மற்றும் பக்கச்சார்பான முடிவுகள் போன்ற கடுமையான சிக்கல்கள் எழக்கூடும்.

செயற்கை நுண்ணறிவு நெறிமுறைகள், செயற்கை நுண்ணறிவு இதற்கு மனித உரிமைகளுக்கு மரியாதை அளிப்பதும், அமைப்புகளின் வடிவமைப்பு மற்றும் பயன்பாடு முதல் அனைத்து செயல்முறைகளிலும் நியாயத்தன்மை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை கொள்கைகளை ஏற்றுக்கொள்வதும் அவசியம். இந்த சூழலில், வழிமுறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, தரவைப் பாதுகாப்பாகச் சேமித்து பயன்படுத்துவது மற்றும் அமைப்புகளின் மீது மனித கட்டுப்பாட்டைப் பராமரிப்பது ஆகியவை மிக முக்கியமானவை. AI தொழில்நுட்பங்கள் சமூகத்தின் நன்மைக்காகப் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதற்கும் சாத்தியமான அபாயங்களைக் குறைப்பதற்கும் நெறிமுறை கட்டமைப்புகள் வழிகாட்டுதலை வழங்குகின்றன.

நெறிமுறை சிக்கல்கள்

• தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு
• பாகுபாடு மற்றும் பாரபட்சம்
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கக்கூடிய தன்மை
• பொறுப்பு மற்றும் பொறுப்புடைமை
• மனித கட்டுப்பாடு மற்றும் சுயாட்சி

கீழே உள்ள அட்டவணை AI நெறிமுறைகள் தொடர்பான முக்கிய கருத்துகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது. இந்த அட்டவணை AI அமைப்பு உருவாக்குநர்கள், பயனர்கள் மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்களுக்கு ஒரு குறிப்பு புள்ளியாகச் செயல்படும் நோக்கம் கொண்டது.

நெறிமுறைக் கொள்கை	விளக்கம்	முக்கியத்துவம்
நீதி	செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள் அனைத்து தனிநபர்களையும் சமமாகவும் நியாயமாகவும் நடத்த வேண்டும்.	பாகுபாட்டைத் தடுக்கவும் சம வாய்ப்புகளை உறுதி செய்யவும்.
வெளிப்படைத்தன்மை	வழிமுறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் முடிவுகள் எவ்வாறு எடுக்கப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது.	நம்பகத்தன்மை மற்றும் பொறுப்புணர்வை அதிகரித்தல்.
பொறுப்பு	AI அமைப்புகளின் செயல்களுக்கு யார் பொறுப்பு என்பதைத் தீர்மானித்தல்.	பிழைகளை சரிசெய்து சேதங்களை ஈடுசெய்ய.
பாதுகாப்பு	தனிப்பட்ட தரவுகளைப் பாதுகாத்தல் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்படாத பயன்பாட்டைத் தடுத்தல்.	தனிநபர்களின் தனிப்பட்ட வாழ்க்கையைப் பாதுகாத்தல்.

செயற்கை நுண்ணறிவு நெறிமுறைகள் என்பது வெறும் தொழில்நுட்பப் பிரச்சினை மட்டுமல்ல, சமூக மற்றும் தத்துவார்த்த விவாதமும் கூட. எனவே, AI தொழில்நுட்பங்களை உருவாக்குவதிலும் செயல்படுத்துவதிலும், பல்வேறு துறைகளைச் சேர்ந்த வல்லுநர்கள் ஒன்றிணைந்து பொதுவான புரிதலை வளர்த்துக் கொள்ள வேண்டும். AI தொழில்நுட்பங்கள் மனிதகுலத்தின் நன்மைக்காகச் சேவை செய்வதை உறுதி செய்வதற்கு நெறிமுறைக் கொள்கைகளைத் தொடர்ந்து மதிப்பாய்வு செய்து புதுப்பித்தல் மிக முக்கியம்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம்

செயற்கை நுண்ணறிவு இன்றைய தொழில்நுட்பத்தில் மிக வேகமாக வளர்ந்து வரும் மற்றும் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் இரண்டு பகுதிகள் AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML). இந்த தொழில்நுட்பங்கள் எதிர்காலத்தில் நம் வாழ்வின் ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் இன்னும் அதிகமாகப் பரவும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. குறிப்பாக சுகாதாரம், கல்வி, போக்குவரத்து, உற்பத்தி மற்றும் பொழுதுபோக்கு ஆகியவற்றில் அடிப்படை மாற்றங்கள் ஏற்பட வாய்ப்புள்ளது. AI மற்றும் ML இன் எதிர்காலம் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களால் மட்டுமல்ல, நெறிமுறை, சமூக மற்றும் பொருளாதார தாக்கங்களாலும் வடிவமைக்கப்படும்.

பகுதி	தற்போதைய நிலைமை	எதிர்கால வாய்ப்புகள்
சுகாதாரம்	நோய் கண்டறிதல் மற்றும் சிகிச்சை செயல்முறைகளில் ஆதரவு, மருந்து கண்டுபிடிப்பு	தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம், நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறிதல், தன்னாட்சி அறுவை சிகிச்சை முறைகள்
கல்வி	மாணவர் செயல்திறன் பகுப்பாய்வு, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல்	தகவமைப்பு கற்றல் தளங்கள், மெய்நிகர் ஆசிரியர்கள், வாழ்நாள் முழுவதும் கற்றல் ஆதரவு அமைப்புகள்
போக்குவரத்து	தன்னாட்சி ஓட்டுநர் அமைப்புகள், போக்குவரத்து உகப்பாக்கம்	முழுமையாக தன்னாட்சி பெற்ற வாகனங்கள், ஸ்மார்ட் நகரங்கள், தளவாட செயல்முறைகளில் அதிகரித்த செயல்திறன்
தயாரிப்பு	ரோபோடிக் ஆட்டோமேஷன், தரக் கட்டுப்பாடு	ஸ்மார்ட் தொழிற்சாலைகள், முன்கணிப்பு பராமரிப்பு, உகந்த விநியோகச் சங்கிலி

வரும் ஆண்டுகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு தரவு பகுப்பாய்வு முதல் முடிவெடுத்தல் வரை பல துறைகளில் இயந்திர கற்றல் மிகவும் சிக்கலானதாகவும், அதிநவீனமாகவும் மாறும். வழிமுறைகள் உருவாகும்போது, AI அமைப்புகள் மனிதனைப் போன்ற சிந்தனை மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் திறன்களை அணுகும். இது வணிக செயல்முறைகளின் தானியக்கத்தை துரிதப்படுத்தும் மற்றும் புதிய வேலை வாய்ப்புகளை உருவாக்கும். இருப்பினும், அதிகரித்த ஆட்டோமேஷனுடன் தொழிலாளர் சந்தையில் ஏற்படும் சாத்தியமான மாற்றங்களைக் கருத்தில் கொள்வதும் முக்கியம்.

எதிர்கால போக்கு

1. மேம்பட்ட இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)
2. ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகளில் முன்னேற்றங்கள்
3. தன்னாட்சி அமைப்புகளின் பெருக்கம்
4. தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு தீர்வுகள்
5. செயற்கை நுண்ணறிவு நெறிமுறைகள் மற்றும் நம்பகத்தன்மை
6. செயற்கை நுண்ணறிவு சார்ந்த சைபர் பாதுகாப்பு

செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திரக் கற்றலின் எதிர்காலம் நெறிமுறை மற்றும் சமூகப் பொறுப்பு தொடர்பான பிரச்சினைகளையும் எழுப்புகிறது. AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதிலும் செயல்படுத்துவதிலும் அல்காரிதம் வெளிப்படைத்தன்மை, தரவு தனியுரிமை, பாகுபாடு மற்றும் சார்பு போன்ற பிரச்சினைகள் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கியமான காரணிகளாகும். எனவே, AI உருவாக்குநர்கள், கொள்கை வகுப்பாளர்கள் மற்றும் ஒட்டுமொத்த சமூகமும் இந்தப் பிரச்சினைகள் குறித்து விழிப்புடன் இருக்க வேண்டும் மற்றும் பொறுப்பேற்க வேண்டும்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்கள் தொழில்நுட்ப வல்லுநர்களிடமிருந்து மட்டுமல்லாமல் பல்வேறு துறைகளிலிருந்தும் பங்களிப்புகளை ஊக்குவிக்கின்றன. படைப்பாற்றல், விமர்சன சிந்தனை மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் திறன்கள் ஆகியவை AI இன் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் அடிப்படை திறன்களில் அடங்கும். எனவே, இந்த திறன்களை ஆதரிக்க கல்வி முறைகளை மறுசீரமைப்பது மிக முக்கியம்.

முடிவுரை: செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பற்றிய எண்ணங்கள்

இந்தக் கட்டுரையில், செயற்கை நுண்ணறிவு AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) இடையேயான அடிப்படை வேறுபாடுகள், ஒற்றுமைகள் மற்றும் குறுக்குவெட்டுகளை நாங்கள் ஆராய்ந்தோம். AI என்பது ஒரு பரந்த கருத்து என்றும், ML என்பது இந்த பரந்த கருத்தின் துணைக்குழு என்றும் கண்டறிந்தோம். ML என்பது அல்காரிதம்களை அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்ளவும் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கும் ஒரு அணுகுமுறையாகும். மறுபுறம், ஆழமான கற்றல் என்பது மிகவும் சிக்கலான, பல அடுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தும் ML இன் ஒரு சிறப்புப் பிரிவாகும். ஒவ்வொன்றும் அதன் தனித்துவமான பயன்பாட்டுப் பகுதிகள் மற்றும் நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன.

செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திரக் கற்றலின் முக்கியத்துவம் அதிகரித்து வரும் இந்தக் காலகட்டத்தில், இந்தத் தொழில்நுட்பங்களின் திறனை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்வதும் முறையாகப் பயன்படுத்துவதும் மிக முக்கியம். வணிக செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவது முதல் புதிய தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை உருவாக்குவது வரை, சுகாதாரப் பராமரிப்பை மேம்படுத்துவது முதல் கல்வியைத் தனிப்பயனாக்குவது வரை பல துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் ஆற்றலை இந்த தொழில்நுட்பங்கள் கொண்டுள்ளன.

பகுதி	செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்	இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள்
சுகாதாரம்	நோய் கண்டறிதல், மருந்து உருவாக்கம்	பட பகுப்பாய்வு மூலம் கட்டி கண்டறிதல் மற்றும் நோயாளியின் ஆபத்து மதிப்பீடு
நிதி	மோசடி கண்டறிதல், இடர் மேலாண்மை	கடன் மதிப்பெண்களைத் தீர்மானித்தல், தானியங்கி முதலீட்டு ஆலோசனை
சந்தைப்படுத்தல்	தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விளம்பரங்கள், சாட்பாட்கள்	வாடிக்கையாளர் பிரிவு, நடத்தை பகுப்பாய்வு
தயாரிப்பு	ரோபோடிக் ஆட்டோமேஷன், தரக் கட்டுப்பாடு	முன்கணிப்பு பராமரிப்பு, செயல்முறை உகப்பாக்கம்

இருப்பினும், இந்த தொழில்நுட்பங்களின் நெறிமுறை பரிமாணங்கள் மற்றும் சாத்தியமான அபாயங்களை கவனிக்காமல் விடக்கூடாது. தரவு தனியுரிமை, வழிமுறை சார்பு மற்றும் தொழிலாளர் சந்தை தாக்கங்கள் போன்ற சிக்கல்களைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். செயற்கை நுண்ணறிவு வளர்ச்சி மற்றும் செயல்படுத்தல் செயல்முறைகளின் போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கியமான பிரச்சினைகள். எனவே, செயற்கை நுண்ணறிவு நெறிமுறைகள் மற்றும் பொறுப்பு பற்றிய விழிப்புணர்வை ஏற்படுத்துதல் செயற்கை நுண்ணறிவு அவர்களின் நடைமுறைகளை ஊக்குவிப்பது நமது எதிர்காலத்திற்கு மிகவும் முக்கியமானது.

நீங்கள் நடவடிக்கை எடுக்கக்கூடிய படிகள்

• செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பற்றி மேலும் அறிக.
• ஆன்லைன் படிப்புகள் மற்றும் பயிற்சியில் கலந்து கொள்ளுங்கள்.
• செயற்கை நுண்ணறிவு அவர்களின் திட்டங்களில் ஈடுபடுங்கள் அல்லது உங்களுடையதை உருவாக்குங்கள்.
• நெறிமுறை சிக்கல்களை ஆராய்ந்து விவாதங்களில் பங்கேற்கவும்.
• செயற்கை நுண்ணறிவுபடித்து எதிர்காலத்தைப் பற்றி சிந்தியுங்கள்.
• தொழில்துறையில் உள்ள புதுமைகளைப் பின்பற்றுங்கள்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவை நமது வாழ்வின் ஒவ்வொரு அம்சத்தையும் அடிப்படையில் மாற்றக்கூடிய சக்திவாய்ந்த கருவிகளாகும். இந்த தொழில்நுட்பங்களின் திறனை முழுமையாக உணர்ந்து அவற்றை பொறுப்புடன் பயன்படுத்துவது நமது கூட்டுப் பொறுப்பாகும். எதிர்காலத்தை வடிவமைக்க செயற்கை நுண்ணறிவு இந்தத் துறையில் ஏற்படும் முன்னேற்றங்களை நாம் உன்னிப்பாகக் கண்காணித்து, இந்தத் துறையில் நமது அறிவைத் தொடர்ந்து அதிகரிக்க வேண்டும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

செயற்கை நுண்ணறிவை வளர்ப்பதன் நோக்கம் என்ன, அது அன்றாட வாழ்க்கையில் எங்கு தோன்றுகிறது?

மனித நுண்ணறிவைப் பிரதிபலிக்கும் அல்லது மிஞ்சக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவதே செயற்கை நுண்ணறிவின் முதன்மையான குறிக்கோள். ஸ்மார்ட்போன்களில் குரல் உதவியாளர்கள் முதல் ஆன்லைன் ஷாப்பிங் தளங்களில் தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் வரை, தன்னாட்சி வாகனங்கள் முதல் மருத்துவ நோயறிதல் அமைப்புகள் வரை, அன்றாட வாழ்க்கையின் பல பகுதிகளில் AI பயன்பாடுகளை நாம் சந்திக்கிறோம்.

செயற்கை நுண்ணறிவில் இயந்திர கற்றல் எங்கு பொருந்துகிறது? அவற்றின் உறவை எவ்வாறு வரையறுக்க முடியும்?

இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழு ஆகும். செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது இயந்திரங்கள் அறிவார்ந்த நடத்தையை வெளிப்படுத்த உதவும் ஒரு பொதுவான கருத்தாகும். இயந்திர கற்றல் என்பது இந்த இலக்கை அடையப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும். இது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதையும் ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்யும் திறனைப் பெறுவதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான முறைகள் யாவை, எந்த சூழ்நிலைகளில் எந்த முறைகள் விரும்பப்படுகின்றன?

இயந்திரக் கற்றல் பொதுவாக மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டப்பட்ட கற்றல் போன்ற முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கிறது, அதே நேரத்தில் மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் லேபிளிடப்படாத தரவில் வடிவங்களைக் கண்டறிய முயற்சிக்கிறது. மறுபுறம், வலுவூட்டல் கற்றல், ஒரு முகவர் அதன் செயல்களிலிருந்து பெறும் பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. விருப்பமான முறை தரவுத்தொகுப்பின் அமைப்பு மற்றும் தீர்க்கப்படும் சிக்கலைப் பொறுத்தது.

செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளின் பெருக்கத்தால் என்ன நெறிமுறை சிக்கல்கள் முன்னுக்கு வருகின்றன, இந்த சிக்கல்களுக்கு என்ன அணுகுமுறைகளை உருவாக்க முடியும்?

AI பயன்பாடுகள் பெருகி வருவதால், சார்பு, பாகுபாடு, வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாமை, தரவு தனியுரிமை மீறல்கள் மற்றும் வேலையின்மை போன்ற நெறிமுறை சிக்கல்கள் முன்னுக்கு வருகின்றன. இந்தப் பிரச்சினைகளைத் தீர்க்க, வழிமுறை சார்புகளை நிவர்த்தி செய்யும், தரவு பாதுகாப்பை உறுதி செய்யும், வெளிப்படையான மற்றும் விளக்கக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்கும் மற்றும் AI பயன்பாட்டின் சமூக தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்ளும் அணுகுமுறைகளை உருவாக்கலாம்.

இயந்திர கற்றலில் ஆழ்ந்த கற்றல் எங்கு பொருந்துகிறது, அது பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல் முறைகளிலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் பிரிவு. இது சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து தானாகவே அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் முறைகளில் அம்சப் பொறியியல் பொதுவாக மனிதர்களால் செய்யப்படுகிறது, ஆழ்ந்த கற்றல் இந்தப் படியை தானியக்கமாக்குகிறது மற்றும் மிகவும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க முடியும்.

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் வெற்றிபெற என்ன அடிப்படைத் திறன்கள் தேவை?

AI-யில் வெற்றிபெற கணிதம் (நேரியல் இயற்கணிதம், புள்ளிவிவரங்கள், நிகழ்தகவு), நிரலாக்கம் (பைதான், R), இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள், ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் (டென்சர்ஃப்ளோ, பைடார்ச்), தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் போன்ற அடிப்படைத் திறன்கள் தேவை. சிக்கல் தீர்க்கும் திறன், விமர்சன சிந்தனை மற்றும் தகவல் தொடர்பு திறன்களும் அவசியம்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம் பற்றி என்ன சொல்ல முடியும்? எந்தெந்த பகுதிகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்கள் எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன?

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலம் மிகவும் பிரகாசமாக உள்ளது. சுகாதாரம், போக்குவரத்து, நிதி மற்றும் கல்வி உள்ளிட்ட பல துறைகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்கள் எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன. தன்னாட்சி அமைப்புகளின் அதிகரித்த பரவல், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவ பயன்பாடுகளின் எழுச்சி, AI-ஆதரவு கல்வி அமைப்புகளின் வளர்ச்சி மற்றும் சைபர் பாதுகாப்பில் மிகவும் பயனுள்ள தீர்வுகளின் வளர்ச்சி போன்ற முன்னேற்றங்கள் எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன.

செயற்கை நுண்ணறிவில் ஒரு தொழிலைத் தொடர விரும்புவோருக்கு நீங்கள் என்ன அறிவுரை கூறுவீர்கள்? அவர்கள் என்ன நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும்?

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஆர்வமுள்ள ஒருவர் முதலில் தங்கள் கணிதம் மற்றும் நிரலாக்க அடித்தளங்களை வலுப்படுத்திக் கொள்ளுமாறு நான் பரிந்துரைக்கிறேன். பின்னர், நடைமுறைத் திட்டங்களை உருவாக்க இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலில் பயிற்சி பெற வேண்டும். திறந்த மூலத் திட்டங்களுக்கு பங்களிப்பது, போட்டிகளில் பங்கேற்பது மற்றும் துறையில் ஏற்படும் முன்னேற்றங்களைத் தெரிந்துகொள்வதும் முக்கியம். கூடுதலாக, பயிற்சி வாய்ப்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கிங் ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொள்வதும் அவர்களின் வாழ்க்கைப் பாதைக்கு நன்மை பயக்கும்.

மேலும் தகவல்: செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றி மேலும் அறிக

மேலும் தகவல்: இயந்திர கற்றல் பற்றி மேலும் அறிக