ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன? ஆழ்ந்த கற்றலுடன் தொடங்குவது

ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன?

இந்த வலைப்பதிவில், நான் என்னவென்று பேசுவேன் ஆழமான கற்றல் இது இப்போதெல்லாம் பரபரப்பான சலசலப்பு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு, பிக் டேட்டா மற்றும் அனலிட்டிக்ஸ் போன்ற துறைகளில் முதலீடு செய்யும் ஏராளமான தொழில்களில் அதன் வேர்களை உறுதியாகக் குறைத்துள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, கூகிள் அதன் குரல் மற்றும் பட அங்கீகார வழிமுறைகளில் ஆழ்ந்த கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் நெட்ஃபிக்ஸ் மற்றும் அமேசான் தங்கள் வாடிக்கையாளரின் நடத்தைகளைப் புரிந்துகொள்ள இதைப் பயன்படுத்துகின்றன. உண்மையில், நீங்கள் இதை நம்ப மாட்டீர்கள், ஆனால் எம்ஐடியின் ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஆழ்ந்த கற்றலைப் பயன்படுத்தி எதிர்காலத்தை கணிக்க முயற்சிக்கின்றனர்.இப்போது, ​​உலகில் புரட்சியை ஏற்படுத்துவதில் ஆழ்ந்த கற்றல் எவ்வளவு ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் நிறுவனங்கள் எவ்வாறு தேடும் என்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள் .ஆழ்ந்த கற்றல் பற்றி பேசுவதற்கு முன், இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றுடன் அதன் உறவை ஒருவர் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இந்த உறவைப் புரிந்துகொள்வதற்கான எளிய வழி கீழே உள்ள வரைபடத்தின் வழியாகச் செல்வது:

அத்தி: ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன - AI தொழில்நுட்பங்கள் காலவரிசை

இங்கே, இயந்திர கற்றல் AI இன் துணைக்குழு என்பதை படத்தில் காணலாம். வழங்கப்பட்ட தரவை அதன் சொந்தமாக அடிப்படையாகக் கொண்டு கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை நாம் உருவாக்க முடியும் என்பதற்கு இது குறிக்கிறது. மேலும் ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் துணைக்குழு என்பதை நீங்கள் கவனிப்பீர்கள், அங்கு ஒத்த இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் ஆழமான நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகின்றன, இதனால் முந்தைய மதிப்பெண்கள் வரை செயல்படாத சந்தர்ப்பங்களில் சிறந்த துல்லியத்தை அடையலாம். ஃபோஇந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் நான் விவாதிக்கப் போகும் தலைப்புகள்:

• செயற்கை நுண்ணறிவு
• இயந்திர வழி கற்றல்
• எம்.எல் இன் குறைபாடுகள்
• ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன?
• ஆழமான கற்றல் பயன்பாடு

தொழில் நிலை திட்டங்களுடன் சான்றிதழ் பெறுங்கள் மற்றும் உங்கள் வாழ்க்கையை வேகமாக கண்காணிக்கவும்

செயற்கை நுண்ணறிவு

அத்தி: ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன - செயற்கை நுண்ணறிவு

AI என்ற சொல் 1956 ஆம் ஆண்டில் ஜான் மெக்கார்த்தி என்பவரால் உருவாக்கப்பட்டது, அவர் செயற்கை நுண்ணறிவின் தந்தை என்றும் குறிப்பிடப்படுகிறார். AI க்குப் பின்னால் உள்ள யோசனை மிகவும் எளிமையானது, ஆனால் கவர்ச்சியானது, இது தானாகவே முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய புத்திசாலித்தனமான இயந்திரங்களை உருவாக்குவதாகும். நீங்கள் இதை ஒரு அறிவியல் கற்பனையாக நினைக்கலாம், ஆனால் தொழில்நுட்பம் மற்றும் கணினி சக்தியின் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் பொறுத்தவரை, இந்த யோசனை நாளுக்கு நாள் யதார்த்தத்திற்கு நெருக்கமாக வருவதாகத் தெரிகிறது.

இயந்திர கற்றல்: செயற்கை நுண்ணறிவை நோக்கி ஒரு படி

இப்போது, ​​நீங்கள் AI ஐப் பற்றி நன்கு அறிந்திருக்கிறீர்கள், இயந்திர கற்றல் பற்றி சுருக்கமாகப் பேசுவோம், நாங்கள் கற்றுக்கொள்ள நிரலாக்க இயந்திரங்கள் என்று கூறும்போது அதன் அர்த்தம் என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம். இயந்திர கற்றல் குறித்த மிகவும் பிரபலமான வரையறையுடன் ஆரம்பிக்கலாம்:

'ஒரு கணினி நிரல் அனுபவத்திலிருந்து E ஐ சில பணி T மற்றும் சில செயல்திறன் அளவீட்டு P ஆகியவற்றிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் என்று கூறப்படுகிறது, T இல் அதன் செயல்திறன், P ஆல் அளவிடப்படுகிறது, அனுபவம் E உடன் மேம்படும்.' - டாம் மிட்செல், கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழகம்

எனவே, உங்கள் நிரல் கணிக்க விரும்பினால், ஒரு பிஸியான குறுக்குவெட்டில் (பணி டி) போக்குவரத்து முறைகள், கடந்த போக்குவரத்து முறைகள் (அனுபவம் இ) பற்றிய தரவுகளுடன் இயந்திர கற்றல் வழிமுறை மூலம் அதை இயக்கலாம். இப்போது, ​​கணிப்பின் துல்லியம் (செயல்திறன் அளவீட்டு பி) தரவுத் தொகுப்பிலிருந்து நிரல் வெற்றிகரமாக கற்றுக் கொண்டதா இல்லையா என்பதைப் பொறுத்தது (அனுபவம் இ).

ஜாவாவில் ஹேஷ்மேப் மற்றும் ஹேஸ்டேபிள் இடையே வேறுபாடு

அடிப்படையில், இயந்திர கற்றல் என்பது ஒரு வகை செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) என குறிப்பிடப்படுகிறது, இது கணினிகளை பரந்த அளவிலான தரவுகளுக்கு வெளிப்படுத்துவதன் மூலம் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கற்றுக்கொள்ளும் திறனை வழங்குகிறது. இயந்திரக் கற்றலுக்குப் பின்னால் உள்ள அடிப்படைக் கொள்கை தரவுத் தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக் கொண்டு பிழையைக் குறைக்க முயற்சிப்பது அல்லது அவற்றின் கணிப்புகள் உண்மையாக இருப்பதற்கான வாய்ப்பை அதிகரிப்பது.

இயந்திர கற்றலின் குறைபாடுகள்

• உயர் பரிமாண தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது பாரம்பரிய எம்.எல் வழிமுறைகள் பயனுள்ளதாக இருக்காது, அங்குதான் அதிக எண்ணிக்கையிலான உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, கையெழுத்து அங்கீகாரத்தின் போது, ​​எங்களிடம் பெரிய அளவிலான உள்ளீடு உள்ளது, அங்கு வெவ்வேறு வகையான கையெழுத்துக்களுடன் தொடர்புடைய பல்வேறு வகையான உள்ளீடுகள் இருக்கும்.

• இரண்டாவது பெரிய சவால் என்னவென்றால், கணினியைக் கவனிக்க வேண்டிய அம்சங்கள் என்ன என்பதைக் கூறுவது, அதன் முடிவைக் கணிப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும், அவ்வாறு செய்யும்போது சிறந்த துல்லியத்தை அடையலாம். இந்த செயல்முறை மிகவும் குறிப்பிடப்படுகிறது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் .

அல்காரிதத்திற்கு மூல தரவை வழங்குவது எப்போதுமே செயல்படாது, மேலும் அம்சம் பிரித்தெடுப்பது பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளில் ஒரு முக்கியமான பகுதியாகும். எனவே, அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் இல்லாமல், புரோகிராமருக்கான சவால் அதிகரிக்கிறது, ஏனெனில் வழிமுறையின் செயல்திறன் புரோகிராமர் எவ்வளவு நுண்ணறிவுடையது என்பதைப் பொறுத்தது. எனவே, பொருள் அங்கீகாரம், கையெழுத்து அங்கீகாரம், என்.எல்.பி (இயற்கை மொழி செயலாக்கம்) போன்ற சிக்கலான சிக்கல்களுக்கு இந்த இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் அல்லது வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவது மிகவும் கடினம்.

ஆழமான கற்றல்

அம்சம் பிரித்தெடுக்கும் சவால்களை நாம் சமாளிக்கக்கூடிய ஒரே முறைகளில் ஆழமான கற்றல் ஒன்றாகும். ஏனென்றால், ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் சரியான அம்சங்களில் தங்களைத் தாங்களே கவனம் செலுத்தக் கற்றுக் கொள்ளும் திறன் கொண்டவை, புரோகிராமரிடமிருந்து சிறிய வழிகாட்டுதல் தேவைப்படுகிறது. அடிப்படையில், ஆழ்ந்த கற்றல் நமது மூளை செயல்படும் முறையைப் பிரதிபலிக்கிறது, அதாவது இது அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது. உங்களுக்கு தெரியும், எங்கள் மூளை பில்லியன் கணக்கான நியூரான்களால் ஆனது, இது அற்புதமான விஷயங்களைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது. ஒரு வயது குழந்தையின் மூளை கூட சிக்கலான சிக்கல்களை தீர்க்க முடியும், அவை சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கூட தீர்க்க மிகவும் கடினம். உதாரணத்திற்கு:

• அவர்களின் பெற்றோரின் முகத்தையும் வெவ்வேறு பொருட்களையும் அடையாளம் காணவும்.
• வெவ்வேறு குரல்களை பாகுபடுத்துங்கள் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நபரின் குரலின் அடிப்படையில் கூட அடையாளம் காண முடியும்.
• பிற நபர்களின் முக சைகைகள் மற்றும் பலவற்றிலிருந்து அனுமானத்தை வரையவும்.

உண்மையில், பல ஆண்டுகளாக இதுபோன்ற செயல்களைச் செய்ய நமது மூளை துணை உணர்வுடன் தன்னைப் பயிற்றுவித்துள்ளது. இப்போது, ​​கேள்வி வருகிறது, ஆழமான கற்றல் மூளையின் செயல்பாட்டை எவ்வாறு பிரதிபலிக்கிறது? ஆழ்ந்த கற்றல் நம் மூளையில் உள்ள உயிரியல் நியூரான்களைப் போலவே செயல்படும் செயற்கை நியூரான்களின் கருத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. எனவே, ஆழமான கற்றல் என்பது ஒரு துணைத் துறை என்று நாம் கூறலாம் இயந்திரம் கற்றல் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எனப்படும் மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட வழிமுறைகளுடன் தொடர்புடையது.

இப்போது, ​​அதைப் புரிந்துகொள்ள ஒரு உதாரணத்தை எடுத்துக் கொள்வோம். ஒரு படத்தில் வெவ்வேறு நபர்களின் முகங்களை அடையாளம் காணக்கூடிய ஒரு அமைப்பை உருவாக்க விரும்புகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம்.இதை ஒரு பொதுவான இயந்திர கற்றல் சிக்கலாக நாங்கள் தீர்த்துக் கொண்டால், கண்கள், மூக்கு, காதுகள் போன்ற முக அம்சங்களை வரையறுப்போம், பின்னர், எந்த நபருக்கு எந்த அம்சங்கள் மிகவும் முக்கியம் என்பதை கணினி அடையாளம் காணும்.

இப்போது, ​​ஆழ்ந்த கற்றல் இதை ஒரு படி மேலே செல்கிறது. ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் காரணமாக வகைப்படுத்தலுக்கு முக்கியமான அம்சங்களை ஆழ்ந்த கற்றல் தானாகவே கண்டுபிடிக்கும், அதேசமயம் இயந்திர கற்றல் விஷயத்தில் இந்த அம்சங்களை கைமுறையாக வரையறுக்க வேண்டியிருந்தது.

அத்தி: ஆழமான நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி முக அங்கீகாரம்

மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி ஆழமான கற்றல் பின்வருமாறு செயல்படுகிறது:

• மிகக் குறைந்த மட்டத்தில், நெட்வொர்க் உள்ளூர் மாறுபாட்டின் வடிவங்களை முக்கியமானதாக நிர்ணயிக்கிறது.
• கண்கள், மூக்கு மற்றும் வாயைப் போன்ற விஷயங்களை சரிசெய்ய பின்வரும் அடுக்கு உள்ளூர் மாறுபாட்டின் வடிவங்களைப் பயன்படுத்த முடியும்.
• இறுதியாக, மேல் அடுக்கு வார்ப்புருக்களை எதிர்கொள்ள அந்த முக அம்சங்களைப் பயன்படுத்த முடியும்.
• ஒரு ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் அதன் அடுத்தடுத்த ஒவ்வொரு அடுக்குகளிலும் மேலும் மேலும் சிக்கலான அம்சங்களை உருவாக்கும் திறன் கொண்டது.

நீங்கள் பதிவேற்றிய படத்தில் இருக்கும் அனைவரையும் பேஸ்புக் எவ்வாறு தானாக லேபிளிடுகிறது அல்லது குறிக்கிறது என்று நீங்கள் எப்போதாவது யோசித்திருக்கிறீர்களா? சரி, மேற்கண்ட எடுத்துக்காட்டில் கூறப்பட்டுள்ளதைப் போலவே பேஸ்புக் ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. இப்போது, ​​ஆழ்ந்த கற்றலின் திறனையும், இயந்திர கற்றலை எவ்வாறு சிறப்பாக செயல்படுத்த முடியும் என்பதையும் நீங்கள் உணர்ந்திருப்பீர்கள், அந்த நிகழ்வுகளில் விளைவுகளை பாதிக்கும் அனைத்து அம்சங்களையும் பற்றி எங்களுக்கு மிகக் குறைவான யோசனை உள்ளது. ஆகையால், சரியான லேபிளிங் இல்லாமல் உள்ளீட்டுத் தரவைக் கொண்ட தரவுத் தொகுப்பிலிருந்து அனுமானங்களை வரைவதன் மூலம் ஆழமான பிணையம் இயந்திர கற்றலின் குறைபாட்டைக் கடக்க முடியும்.

ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன | ஆழமான கற்றல் எளிமைப்படுத்தப்பட்டது | எடுரேகா

ஆழமான கற்றலின் பயன்பாடுகள்

ஆழ்ந்த கற்றல் வலைப்பதிவு என்றால் இதில் முன்னேறி, அதன் உண்மையான சக்திகளைப் புரிந்துகொள்ள ஆழமான கற்றலின் சில நிஜ வாழ்க்கை பயன்பாடுகளைப் பார்ப்போம்.

• பேச்சு அங்கீகாரம்

ஆப்பிளின் குரல் கட்டுப்பாட்டு அறிவார்ந்த உதவியாளரான ஸ்ரீ பற்றி நீங்கள் அனைவரும் கேள்விப்பட்டிருப்பீர்கள். மற்ற பெரிய நிறுவனங்களைப் போலவே, ஆப்பிள் தனது சேவைகளை முன்னெப்போதையும் விட சிறப்பாக செய்ய டீப் லர்னிங்கில் முதலீடு செய்யத் தொடங்கியுள்ளது.

சிரி போன்ற பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் குரல் கட்டுப்பாட்டு அறிவார்ந்த உதவியாளர் பகுதியில், ஒருவர் ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி மிகவும் துல்லியமான ஒலி மாதிரியை உருவாக்க முடியும், மேலும் தற்போது ஆழ்ந்த கற்றல் செயல்படுத்தலுக்கான மிகவும் செயலில் உள்ள துறைகளில் ஒன்றாகும். எளிமையான சொற்களில், புதிய அம்சங்களைக் கற்றுக் கொள்ளக்கூடிய அல்லது உங்களுக்கு ஏற்ப தன்னை மாற்றியமைக்கக்கூடிய அத்தகைய அமைப்பை நீங்கள் உருவாக்கலாம், எனவே, எல்லா சாத்தியக்கூறுகளையும் முன்பே கணிப்பதன் மூலம் சிறந்த உதவியை வழங்கலாம்.

• தானியங்கி இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு

கூகிள் 100 வெவ்வேறு மனித மொழிகளுக்கு இடையில் உடனடியாக மொழிபெயர்க்க முடியும் என்பதை நாம் அனைவரும் அறிவோம், அதுவும் மிக விரைவாக மந்திரத்தால். பின்னால் உள்ள தொழில்நுட்பம் கூகிள் மொழிபெயர் என்று அழைக்கப்படுகிறது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு பேசும் மொழியில் உள்ள வேறுபாடு காரணமாக ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொள்ள முடியாத நபர்களுக்கு இரட்சகராக இருந்துள்ளார். இப்போது, ​​இந்த அம்சம் நீண்ட காலமாக உள்ளது என்று நீங்கள் நினைத்துக்கொண்டிருப்பீர்கள், எனவே, இதில் புதியது என்ன? கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில், ஆழ்ந்த கற்றலின் உதவியுடன், கூகிள் தனது கூகிள் மொழிபெயர்ப்பில் இயந்திர மொழிபெயர்ப்புக்கான அணுகுமுறையை முற்றிலும் சீர்திருத்தியுள்ளது என்பதை நான் உங்களுக்குச் சொல்கிறேன். உண்மையில், மொழி மொழிபெயர்ப்பைப் பற்றி எதுவும் தெரியாத ஆழ்ந்த கற்றல் ஆராய்ச்சியாளர்கள், உலகின் மிகச் சிறந்த நிபுணர்களால் கட்டமைக்கப்பட்ட மொழி மொழிபெயர்ப்பு முறைகளைத் துடிக்கும் ஒப்பீட்டளவில் எளிமையான இயந்திரக் கற்றல் தீர்வுகளை முன்வைக்கின்றனர். உரை மொழிபெயர்ப்பை வரிசையின் எந்த முன் செயலாக்கமும் இல்லாமல் செய்ய முடியும், இது வழிமுறைகள் சொற்களுக்கும் அவற்றின் மேப்பிங்கிற்கும் இடையிலான சார்புகளை ஒரு புதிய மொழியில் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைச் செய்ய பெரிய தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடுக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

• உடனடி காட்சி மொழிபெயர்ப்பு

உங்களுக்குத் தெரிந்தபடி, கடிதங்களைக் கொண்ட படங்களையும், காட்சியில் கடிதங்கள் இருக்கும் இடங்களையும் அடையாளம் காண ஆழமான கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அடையாளம் காணப்பட்டவுடன், அவற்றை உரையாக மாற்றலாம், மொழிபெயர்க்கலாம் மற்றும் மொழிபெயர்க்கப்பட்ட உரையுடன் படத்தை மீண்டும் உருவாக்கலாம். இது பெரும்பாலும் அழைக்கப்படுகிறது உடனடி காட்சி மொழிபெயர்ப்பு .

இப்போது, ​​நீங்கள் அறியாத வேறு எந்த நாட்டையும் பார்வையிட்ட ஒரு சூழ்நிலையை கற்பனை செய்து பாருங்கள். சரி, கவலைப்படத் தேவையில்லை, கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பல்வேறு பயன்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் வேறு மொழியில் எழுதப்பட்ட அடையாளங்கள் அல்லது கடை பலகைகளைப் படிக்க உடனடி காட்சி மொழிபெயர்ப்புகளைச் செய்யலாம். ஆழமான கற்றல் காரணமாக மட்டுமே இது சாத்தியமானது.

குறிப்பு: நீங்கள் மேலே சென்று கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு பயன்பாட்டைப் பதிவிறக்கி, மேலே உள்ள படத்தைப் பயன்படுத்தி அற்புதமான உடனடி காட்சி மொழிபெயர்ப்பைப் பார்க்கலாம்.

• நடத்தை: தானியங்கி சுய உந்துதல் கார்கள்

WAYMO என அழைக்கப்படும் தங்களது சுய-ஓட்டுநர் கார் முன்முயற்சியை ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தி ஒரு புதிய நிலைக்கு முழுமையாக்க கூகிள் முயற்சிக்கிறது. எனவே, பழைய கையால் குறியிடப்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை விட, வெவ்வேறு சென்சார்கள் வழங்கிய தரவைப் பயன்படுத்தி தங்களைத் தாங்களே கற்றுக் கொள்ளக்கூடிய நிரலை இப்போது நிரல் செய்யலாம். ஆழ்ந்த கற்றல் இப்போது பெரும்பாலான புலனுணர்வு பணிகளுக்கும், அதே போல் பல குறைந்த அளவிலான கட்டுப்பாட்டு பணிகளுக்கும் சிறந்த அணுகுமுறையாகும். எனவே, இப்போது வாகனம் ஓட்டத் தெரியாதவர்கள் அல்லது ஊனமுற்றவர்கள் கூட, வேறு யாரையும் சார்ந்து இல்லாமல் மேலே சென்று சவாரி செய்யலாம்.

ஆழமான கற்றல் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்பட்டு, நம்பிக்கைக்குரிய முடிவுகளைக் காண்பிக்கும் சில பிரபலமான நிஜ வாழ்க்கை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை மட்டுமே இங்கு குறிப்பிட்டுள்ளேன். ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான பல பயன்பாடுகள் மற்றும் பல துறைகள் உள்ளன, அவை இன்னும் ஆராயப்படவில்லை.

எனவே, இது சுருக்கமாக ஆழ்ந்த கற்றல் பற்றியது. இப்போது, ​​இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வித்தியாசத்தையும், பல்வேறு நிஜ வாழ்க்கை பயன்பாடுகளுக்கு ஆழமான கற்றல் எவ்வாறு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதையும் நீங்கள் உணர்ந்திருப்பீர்கள் என்று நான் நம்புகிறேன். இப்போது, ​​இந்த ஆழ்ந்த கற்றல் டுடோரியல் தொடரில் எனது அடுத்த வலைப்பதிவில், ஆழமான கற்றல் மற்றும் அவற்றின் பயன்பாட்டுடன் விரிவாக பல்வேறு கருத்துகள் மற்றும் வழிமுறைகளை ஆழமாக கற்றுக்கொள்வோம்.

ஆழமான கற்றல் பற்றி இப்போது உங்களுக்குத் தெரியும், பாருங்கள் உலகெங்கிலும் பரவியுள்ள 250,000 க்கும் மேற்பட்ட திருப்தியான கற்றவர்களின் வலைப்பின்னலைக் கொண்ட நம்பகமான ஆன்லைன் கற்றல் நிறுவனமான எடுரேகாவால். டென்சர்ஃப்ளோ சான்றிதழ் பயிற்சி வகுப்போடு எடூரெகா ஆழமான கற்றல், சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு, ஆட்டோ-குறியாக்கி நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், கட்டுப்படுத்தப்பட்ட போல்ட்ஜ்மேன் இயந்திரம் (ஆர்.பி.எம்) போன்ற கருத்தாக்கங்களுடன் நிகழ்நேர திட்டங்கள் மற்றும் பணிகளைப் பயன்படுத்தி அடிப்படை மற்றும் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் நிபுணத்துவம் பெற உதவுகிறது.

எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.