ML

යන්ත්ර ඉගෙනීම

ML යනු කෙටි යෙදුමයි යන්ත්ර ඉගෙනීම.

මොකක්ද යන්ත්ර ඉගෙනීම?

කෘතිම බුද්ධියේ උප ක්ෂේත්‍රයක් (AI) පැහැදිලිවම වැඩසටහන්ගත කිරීමකින් තොරව නිශ්චිත කාර්යයක් මත පරිගණක පද්ධති ඉගෙනීමට සහ වැඩිදියුණු කිරීමට හැකි වන පරිදි ඇල්ගොරිතම සහ සංඛ්‍යාන ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම මඟින් පරිගණකවලට දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට, රටා හඳුනා ගැනීමට සහ දත්ත මත පදනම් වූ අනාවැකි හෝ තීරණ ගැනීමට ඉඩ සලසයි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ප්‍රධාන සංකල්ප සහ සංරචක කිහිපයක් මෙන්න:

  1. දත්ත: යන්ත්‍ර ඉගෙනීම දත්ත මත දැඩි ලෙස රඳා පවතී. ඇල්ගොරිතම විශාල දත්ත කට්ටල මත පුහුණු කරනු ලැබේ, පෙළ, පින්තූර, අංක සහ තවත් බොහෝ තොරතුරු ඇතුළත් විය හැක.
  2. පුහුණුව: පුහුණු අවධියේදී, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති ලේබල් කළ දත්තවලට නිරාවරණය වන අතර එහිදී අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵල හෝ ඉලක්ක දැනගත හැකිය. මෙම පුහුණු දත්ත මත පදනම්ව අනාවැකි හෝ වර්ගීකරණය කිරීමට ආකෘතිය ඉගෙන ගනී.
  3. ඇල්ගොරිතම: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම යනු දත්ත සහ රටා උකහා ගැනීමට භාවිතා කරන ගණිතමය සහ සංඛ්‍යානමය ශිල්පීය ක්‍රම වේ. අධීක්‍ෂණය කළ, අධීක්‍ෂණය නොකළ සහ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම ඇතුළු විවිධ ආකාරයේ ML ඇල්ගොරිතම ඇත, ඒ සෑම එකක්ම විවිධ ආකාරයේ කාර්යයන් සඳහා සුදුසු වේ.
  4. විශේෂාංග: විශේෂාංග යනු අනාවැකි කිරීමට ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරන දත්තවල ලක්ෂණ හෝ ගුණාංග වේ. ආදර්ශ කාර්ය සාධනය වැඩිදියුණු කිරීමේදී විශේෂාංග තේරීම සහ ඉංජිනේරුමය තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.
  5. පුරෝකථනය සහ අනුමාන: පුහුණුවෙන් පසු, ML ආකෘතියට නව, නොදුටු දත්ත පිළිබඳ අනාවැකි හෝ අනුමාන කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, එය පාරිභෝගික මනාප අනාවැකි, රූප වර්ගීකරණය, විෂමතා හඳුනා ගැනීමට, හෝ නිෂ්පාදන නිර්දේශ කළ හැක.
  6. ඇගයීම: යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතිවල කාර්ය සාධනය කාර්යයට විශේෂිත වූ ඇගයීම් ප්‍රමිතික භාවිතයෙන් තක්සේරු කෙරේ. සාමාන්‍ය ප්‍රමිතිකවලට නිරවද්‍යතාව, නිරවද්‍යතාව, නැවත කැඳවීම, F1 ලකුණු සහ මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂ ඇතුළත් වේ.
  7. පුනරාවර්තන ක්රියාවලිය: යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු පුනරාවර්තන ක්‍රියාවලියකි. ඒවායේ නිරවද්‍යතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ආකෘති නැවත නැවතත් පුහුණු කර, ඇගයීමට ලක් කෙරේ.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට විවිධ කර්මාන්ත හරහා පුළුල් පරාසයක යෙදුම් ඇත, ඒවා ඇතුළුව:

  • ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP): ML භාෂා පරිවර්තනය, හැඟීම් විශ්ලේෂණය, chatbots සහ කථන හඳුනාගැනීම සඳහා භාවිතා වේ.
  • පරිගණක දැක්ම: ML මඟින් රූප සහ වීඩියෝ විශ්ලේෂණය, වස්තු හඳුනාගැනීම, මුහුණු හඳුනාගැනීම සහ ස්වයංක්‍රීය වාහන සබල කරයි.
  • සෞඛ්ය සත්කාර: ML වෛද්‍ය රෝග විනිශ්චය, ඖෂධ සොයා ගැනීම සහ රෝගියාගේ ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය සඳහා යොදා ගනී.
  • මුදල්: ML වංචා හඳුනා ගැනීම, ණය ලකුණු කිරීම සහ කොටස් වෙළඳපල විශ්ලේෂණය සඳහා භාවිතා වේ.
  • නිර්දේශ පද්ධති: ML විසින් ඊ-වාණිජ්‍යය, අන්තර්ගත ප්‍රවාහය සහ සමාජ මාධ්‍ය තුළ නිර්දේශ එන්ජින් බලගන්වයි.
  • නිෂ්පාදනය: ML අනාවැකි නඩත්තු කිරීම, තත්ත්ව පාලනය සහ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන් ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා යොදනු ලැබේ.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු පරිගණකයට දත්ත වලින් ඉගෙන ගැනීමට සහ දැනුවත් තීරණ හෝ අනාවැකි කිරීමට ඉඩ සලසන තාක්‍ෂණයකි, එය පුළුල් පරාසයක වසම් තුළ සංකීර්ණ ගැටළු විසඳීමට සහ කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට ප්‍රබල මෙවලමක් බවට පත් කරයි.

  • සංක්ෂිප්ත: ML
ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.