 යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු කුමක්ද සහ එය මුලින්ම මතු වූයේ කවදාද?
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) යනු "ඉගෙන ගන්නා" ක්‍රම අවබෝධ කර ගැනීමට සහ ගොඩනැගීමට කැප වූ විමර්ශන ක්ෂේත්‍රයකි - එනම්, යම් යම් කාර්යයන් සමූහයක කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා දත්ත උත්තේජනය කරන ක්‍රම. එය කෘතිම බුද්ධියේ කොටසක් ලෙස සැලකේ. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම මඟින් නියැදි දත්ත මත පදනම් වූ ආකෘතියක් ගොඩනඟයි, එය පුහුණු දත්ත ලෙස හැඳින්වේ, එසේ කිරීමට නිශ්චිතව වැඩසටහන්ගත නොකර අනාවැකි හෝ තීරණ ගැනීම සඳහා. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම වෛද්‍ය විද්‍යාව, විද්‍යුත් තැපැල් පෙරීම, කථන හඳුනාගැනීම, කෘෂිකර්මාන්තය සහ පරිගණක දර්ශනය වැනි විවිධ යෙදුම්වල භාවිතා වේ, එහිදී අවශ්‍ය කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා සාම්ප්‍රදායික ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම දුෂ්කර හෝ කළ නොහැකි ය. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ උප කුලකයක් පරිගණකමය සංඛ්‍යාලේඛනවලට සමීපව සම්බන්ධ වන අතර, එය පරිගණක භාවිතයෙන් පුරෝකථනය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි, නමුත් සියලුම යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සංඛ්‍යානමය ඉගෙනීම නොවේ. ගණිතමය ප්‍රශස්තකරණය පිළිබඳ අධ්‍යයනය යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ක්ෂේත්‍රයට ක්‍රම, න්‍යාය සහ යෙදුම් වසම් ලබා දෙයි. දත්ත කැණීම යනු අධීක්‍ෂණය නොකළ ඉගෙනීම හරහා ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන අදාළ අධ්‍යයන ක්ෂේත්‍රයකි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ සමහර ක්‍රියාත්මක කිරීම් ජීව විද්‍යාත්මක මොළයක ක්‍රියාකාරිත්වය අනුකරණය කරන ආකාරයෙන් දත්ත සහ ස්නායුක ජාල භාවිතා කරයි. ව්‍යාපාරික ගැටළු හරහා එහි යෙදීමේදී, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අනාවැකි විශ්ලේෂණ ලෙසද හැඳින්වේ. දළ විශ්ලේෂණය ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම ක්‍රියා කරන්නේ අතීතයේ හොඳින් ක්‍රියාත්මක වූ උපාය මාර්ග, ඇල්ගොරිතම සහ නිගමන අනාගතයේදී හොඳින් ක්‍රියාත්මක වීමට ඉඩ ඇති පදනම මත ය. "පසුගිය දින 10,000 තුළ සෑම උදෑසනකම හිරු උදා වූ බැවින්, එය බොහෝ විට හෙට උදෑසන ද උදාවනු ඇත" වැනි මෙම නිගමන පැහැදිලිව දැකගත හැකිය. "පවුල් වලින් X% ට වර්ණ ප්‍රභේද සහිත භූගෝලීය වශයෙන් වෙනම විශේෂ ඇත, එබැවින් සොයා නොගත් කළු හංසයන් පැවතීමට Y% ඉඩක් ඇත" වැනි ඒවා සූක්ෂ්ම විය හැකිය. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ වැඩසටහන්වලට පැහැදිලිවම වැඩසටහන්ගත නොකර කාර්යයන් ඉටු කළ හැක. එයට පරිගණක සපයන දත්ත වලින් ඉගෙනීම ඇතුළත් වන අතර එමඟින් ඔවුන් යම් යම් කාර්යයන් ඉටු කරයි. පරිගණක වෙත පවරා ඇති සරල කාර්යයන් සඳහා, පවතින ගැටළුව විසඳීමට අවශ්‍ය සියලුම පියවරයන් ක්‍රියාත්මක කරන ආකාරය යන්ත්‍රයට පවසන ඇල්ගොරිතම ක්‍රමලේඛනය කළ හැකිය; පරිගණකයේ පැත්තෙන්, ඉගෙනීම අවශ්ය නොවේ. වඩා දියුණු කාර්යයන් සඳහා, මිනිසාට අවශ්‍ය ඇල්ගොරිතම අතින් නිර්මාණය කිරීම අභියෝගාත්මක විය හැක. ප්‍රායෝගිකව, අවශ්‍ය සෑම පියවරක්ම නියම කිරීමට මානව ක්‍රමලේඛකයින් ලවා යන්ත්‍රයට තමන්ගේම ඇල්ගොරිතමයක් වර්ධනය කර ගැනීමට උපකාර කිරීම වඩාත් ඵලදායී විය හැක. සම්පුර්ණයෙන්ම සතුටුදායක ඇල්ගොරිතමයක් නොමැති කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා පරිගණක ඉගැන්වීම සඳහා යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ විනය විවිධ ප්‍රවේශයන් භාවිතා කරයි. විභව පිළිතුරු විශාල සංඛ්‍යාවක් පවතින අවස්ථා වලදී, එක් ප්‍රවේශයක් වන්නේ සමහර නිවැරදි පිළිතුරු වලංගු ලෙස ලේබල් කිරීමයි. නිවැරදි පිළිතුරු තීරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම(ය) වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා පරිගණකය සඳහා පුහුණු දත්ත ලෙස මෙය භාවිතා කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, ඩිජිටල් අක්ෂර හඳුනාගැනීමේ කාර්යය සඳහා පද්ධතියක් පුහුණු කිරීම සඳහා, අතින් ලියන ලද ඉලක්කම්වල MNIST දත්ත කට්ටලය බොහෝ විට භාවිතා කර ඇත. ඉතිහාසය සහ අනෙකුත් ක්ෂේත්‍ර සඳහා ඇති සබඳතා ද බලන්න: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ කාලසටහන යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යන යෙදුම 1959 දී IBM සේවකයෙකු සහ පරිගණක ක්‍රීඩා සහ කෘතිම බුද්ධි ක්ෂේත්‍රයේ පුරෝගාමියෙකු වන ආතර් සැමුවෙල් විසින් නිර්මාණය කරන ලදී. මෙම කාල පරිච්ෙඡ්දය තුළ ස්වයං-ඉගැන්වීමේ පරිගණක යන පදය ද භාවිතා විය. 1960 ගණන්වල මුල් භාගය වන විට, ප්‍රාථමික ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම භාවිතා කරමින් සෝනා සංඥා, විද්‍යුත් හෘද රෝග සහ කථන රටා විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා රේතියොන් සමාගම විසින් සයිබර් ට්‍රොන් නමින් හැඳින්වෙන පන්ච් ටේප් මතකය සහිත පර්යේෂණාත්මක "ඉගෙනුම් යන්ත්‍රයක්" නිපදවන ලදී. එය රටා හඳුනා ගැනීමට මානව ක්‍රියාකරුවෙකු/ගුරුවරයෙකු විසින් පුනරාවර්තන "පුහුණු" කර ඇති අතර වැරදි තීරණ නැවත ඇගයීමට ලක් කිරීම සඳහා "මෝඩ" බොත්තමක් සවි කර ඇත. 1960 ගණන්වල යන්ත්‍ර ඉගෙනීම පිළිබඳ පර්යේෂණ පිළිබඳ නියෝජිත ග්‍රන්ථයක් වූයේ රටා වර්ගීකරණය සඳහා යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සමඟ බොහෝ දුරට කටයුතු කරන ඉගෙනුම් යන්ත්‍ර පිළිබඳ නිල්සන්ගේ පොතයි. 1973 දී ඩූඩා සහ හාර්ට් විසින් විස්තර කරන ලද පරිදි රටා හඳුනාගැනීම් සම්බන්ධ උනන්දුව 1970 ගණන්වල දිගටම පැවතුනි. 1981 දී ස්නායුක ජාලයක් අක්ෂර 40 (අකුරු 26, ඉලක්කම් 10 සහ විශේෂ සංකේත 4) හඳුනා ගැනීමට ඉගෙන ගන්නා පරිදි ඉගැන්වීමේ උපාය මාර්ග භාවිතා කිරීම පිළිබඳ වාර්තාවක් ලබා දෙන ලදී. ) පරිගණක පර්යන්තයකින්. Tom M. Mitchell යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ක්‍ෂේත්‍රයේ අධ්‍යයනය කරන ලද ඇල්ගොරිතම සඳහා පුළුල් ලෙස උපුටා දක්වන ලද, වඩාත් විධිමත් අර්ථ දැක්වීමක් ලබා දුන්නේය: "පරිගණක වැඩසටහනක් යම් පන්ති පන්ති T සහ කාර්ය සාධනය මනින P සම්බන්ධයෙන් E අත්දැකීමෙන් ඉගෙන ගන්නා බව කියනු ලැබේ. T හි, P මගින් මනිනු ලබන පරිදි, E අත්දැකීමෙන් වැඩි දියුණු වේ." යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සම්බන්ධ කර්තව්‍යයන් පිළිබඳ මෙම නිර්වචනය සංජානන පදවලින් ක්ෂේත්‍රය නිර්වචනය කරනවාට වඩා මූලික වශයෙන් ක්‍රියාකාරී නිර්වචනයක් ඉදිරිපත් කරයි. මෙය ඇලන් ටියුරින් විසින් ඔහුගේ "පරිගණක යන්ත්‍රෝපකරණ සහ බුද්ධිය" යන පත්‍රිකාවේ "යන්ත්‍රවලට සිතිය හැකිද?" යන ප්‍රශ්නයේ යෝජනාව අනුගමනය කරයි. "අපට (සිතීමේ ආයතන ලෙස) කළ හැකි දේ යන්ත්‍රවලට කළ හැකිද?" යන ප්‍රශ්නය සමඟ ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. නවීන යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ අරමුණු දෙකක් ඇත, එකක් සංවර්ධනය කර ඇති ආකෘති මත පදනම්ව දත්ත වර්ගීකරණය කිරීම, අනෙක් අරමුණ වන්නේ මෙම ආකෘති මත පදනම්ව අනාගත ප්‍රතිඵල සඳහා අනාවැකි පළ කිරීමයි. දත්ත වර්ගීකරණයට විශේෂිත වූ උපකල්පිත ඇල්ගොරිතමයක් පිළිකා මවුල වර්ගීකරණය කිරීමට පුහුණු කිරීම සඳහා මවුල පිළිබඳ පරිගණක දැක්ම සහ අධීක්ෂණය කළ ඉගෙනීම භාවිතා කළ හැක. කොටස් වෙළඳාම සඳහා යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතමයක් දැනුම් දිය හැක
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු ඉගෙන ගන්නා ක්‍රම අවබෝධ කර ගැනීම සහ සංවර්ධනය කිරීම සම්බන්ධ AI හි ශාඛාවකි, එනම්, කාර්ය සමූහයක කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා දත්ත භාවිතා කරන ක්‍රම. යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම මඟින් පුහුණු දත්ත ලෙස හඳුන්වන නියැදි දත්ත වලින් ආකෘතියක් ගොඩනඟයි. එය ප්‍රථමයෙන් මතු වූයේ 1960 ගණන්වලදීය.