 இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன, அது எப்போது முதலில் தோன்றியது?
மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) என்பது "கற்றுக்கொள்வதற்கான" வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் கட்டமைப்பதற்கும் அர்ப்பணிக்கப்பட்ட ஒரு விசாரணைத் துறையாகும். இது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு பகுதியாக பார்க்கப்படுகிறது. இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகள் மாதிரித் தரவுகளின் அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகின்றன, இது பயிற்சித் தரவு எனப்படும், அவ்வாறு வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுப்பதற்காக. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மருத்துவம், மின்னஞ்சல் வடிகட்டுதல், பேச்சு அங்கீகாரம், விவசாயம் மற்றும் கணினி பார்வை போன்ற பல்வேறு வகையான பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அங்கு தேவையான பணிகளைச் செய்வதற்கு வழக்கமான வழிமுறைகளை உருவாக்குவது கடினம் அல்லது சாத்தியமற்றது. இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைக் குழுவானது கணக்கீட்டு புள்ளிவிவரங்களுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது, இது கணினிகளைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளைச் செய்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது, ஆனால் எல்லா இயந்திரக் கற்றலும் புள்ளியியல் கற்றல் அல்ல. கணித உகப்பாக்கம் பற்றிய ஆய்வு இயந்திர கற்றல் துறையில் முறைகள், கோட்பாடு மற்றும் பயன்பாட்டு களங்களை வழங்குகிறது. தரவுச் செயலாக்கம் என்பது, மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மூலம் ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வில் கவனம் செலுத்தும் ஒரு தொடர்புடைய ஆய்வுத் துறையாகும். இயந்திர கற்றலின் சில செயலாக்கங்கள் உயிரியல் மூளையின் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் தரவு மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. வணிக சிக்கல்கள் முழுவதும் அதன் பயன்பாட்டில், இயந்திர கற்றல் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு என்றும் குறிப்பிடப்படுகிறது. கண்ணோட்டம் கற்றல் வழிமுறைகள் கடந்த காலத்தில் சிறப்பாக செயல்பட்ட உத்திகள், வழிமுறைகள் மற்றும் அனுமானங்கள் எதிர்காலத்தில் தொடர்ந்து சிறப்பாக செயல்பட வாய்ப்புள்ளது. "கடந்த 10,000 நாட்களாக தினமும் காலையில் சூரியன் உதித்ததால், நாளைக் காலையிலும் அது உதயமாகும்" போன்ற இந்த அனுமானங்கள் வெளிப்படையாக இருக்கலாம். "X% குடும்பங்கள் புவியியல் ரீதியாக வண்ண மாறுபாடுகளுடன் தனித்தனி இனங்களைக் கொண்டுள்ளன, எனவே கண்டுபிடிக்கப்படாத கருப்பு ஸ்வான்ஸ் இருப்பதற்கான Y% வாய்ப்பு உள்ளது" போன்ற நுணுக்கமாக அவை இருக்கலாம். இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமலேயே பணிகளைச் செய்ய முடியும். கொடுக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து கணினிகள் கற்றுக்கொள்வதை உள்ளடக்கியது, இதனால் அவை சில பணிகளைச் செய்கின்றன. கணினிகளுக்கு ஒதுக்கப்பட்ட எளிய பணிகளுக்கு, கையில் உள்ள சிக்கலைத் தீர்க்க தேவையான அனைத்து நடவடிக்கைகளையும் எவ்வாறு இயக்குவது என்பதை இயந்திரத்திற்குச் சொல்லும் அல்காரிதங்களை நிரல் செய்ய முடியும்; கணினியில், கற்றல் தேவையில்லை. மேம்பட்ட பணிகளுக்கு, தேவையான வழிமுறைகளை கைமுறையாக உருவாக்குவது மனிதனுக்கு சவாலாக இருக்கலாம். நடைமுறையில், மனித புரோகிராமர்கள் ஒவ்வொரு தேவையான படியையும் குறிப்பிடுவதை விட, இயந்திரம் அதன் சொந்த வழிமுறையை உருவாக்க உதவுவதற்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். முழுமையான திருப்திகரமான வழிமுறைகள் கிடைக்காத பணிகளைச் செய்ய கணினிகளைக் கற்பிக்க இயந்திரக் கற்றலின் ஒழுக்கம் பல்வேறு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. அதிக எண்ணிக்கையிலான சாத்தியமான பதில்கள் இருக்கும் சந்தர்ப்பங்களில், சரியான பதில்களில் சிலவற்றை செல்லுபடியாகும் என முத்திரை குத்துவது ஒரு அணுகுமுறை. இது சரியான பதில்களைத் தீர்மானிக்கப் பயன்படுத்தும் வழிமுறையை(களை) மேம்படுத்த கணினிக்கான பயிற்சித் தரவாகப் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, டிஜிட்டல் எழுத்துக்குறி அங்கீகாரத்திற்கான ஒரு அமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக, கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களின் MNIST தரவுத்தொகுப்பு பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வரலாறு மற்றும் பிற துறைகளுக்கான உறவுகள் மேலும் காண்க: இயந்திர கற்றலின் காலக்கெடு 1959 ஆம் ஆண்டில் ஐபிஎம் ஊழியரும் கணினி கேமிங் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் முன்னோடியுமான ஆர்தர் சாமுவேல் என்பவரால் உருவாக்கப்பட்டது. சுய-கற்பித்தல் கணினிகள் இந்த காலகட்டத்தில் பயன்படுத்தப்பட்டன. 1960 களின் முற்பகுதியில், சைபர் ட்ரான் எனப்படும் பஞ்ச் டேப் நினைவகத்துடன் கூடிய சோதனை "கற்றல் இயந்திரம்", சோனார் சிக்னல்கள், எலக்ட்ரோ கார்டியோகிராம்கள் மற்றும் பேச்சு முறைகளை அடிப்படை வலுவூட்டல் கற்றலைப் பயன்படுத்தி பகுப்பாய்வு செய்ய ரேதியோன் நிறுவனத்தால் உருவாக்கப்பட்டது. முறைகளை அடையாளம் காண மனித ஆபரேட்டர்/ஆசிரியரால் மீண்டும் மீண்டும் "பயிற்சி" அளிக்கப்பட்டது மற்றும் தவறான முடிவுகளை மறுமதிப்பீடு செய்ய "முட்டாள்" பொத்தான் பொருத்தப்பட்டது. 1960 களில் இயந்திர கற்றல் பற்றிய ஆராய்ச்சி பற்றிய ஒரு பிரதிநிதி புத்தகம், கற்றல் இயந்திரங்கள் பற்றிய நில்சனின் புத்தகமாகும், இது பெரும்பாலும் முறை வகைப்படுத்தலுக்கான இயந்திர கற்றலைக் கையாள்கிறது. 1973 இல் டுடா மற்றும் ஹார்ட் விவரித்தபடி, வடிவ அங்கீகாரம் தொடர்பான ஆர்வம் 1970 களில் தொடர்ந்தது. 1981 ஆம் ஆண்டில் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் 40 எழுத்துக்களை (26 எழுத்துகள், 10 இலக்கங்கள் மற்றும் 4 சிறப்பு குறியீடுகள்) அடையாளம் காண கற்றுக் கொள்ளும் வகையில் கற்பித்தல் உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது பற்றிய அறிக்கை வழங்கப்பட்டது. ) கணினி முனையத்திலிருந்து. டாம் எம். மிட்செல், இயந்திரக் கற்றல் துறையில் ஆய்வு செய்யப்பட்ட வழிமுறைகளுக்கு பரவலாக மேற்கோள் காட்டப்பட்ட, மிகவும் முறையான வரையறையை அளித்தார்: "ஒரு கணினி நிரல் சில வகைப் பணிகளைப் பொறுத்து E அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக் கொள்ள வேண்டும் என்று கூறப்படுகிறது. T இல், P ஆல் அளவிடப்படுகிறது, அனுபவம் E உடன் மேம்படும்." இயந்திர கற்றல் சம்பந்தப்பட்ட பணிகளின் இந்த வரையறையானது புலத்தை அறிவாற்றல் அடிப்படையில் வரையறுப்பதை விட அடிப்படையில் செயல்பாட்டு வரையறையை வழங்குகிறது. இது ஆலன் டூரிங் தனது "கணினி இயந்திரம் மற்றும் நுண்ணறிவு" என்ற கட்டுரையில் முன்மொழிந்ததைத் தொடர்ந்து, அதில் "இயந்திரங்கள் சிந்திக்க முடியுமா?" "நம்மால் (சிந்திக்கும் நிறுவனங்களாக) என்ன செய்ய முடியுமோ அதை இயந்திரங்களால் செய்ய முடியுமா?" என்ற கேள்விக்கு பதிலாக உள்ளது. நவீன இயந்திரக் கற்றல் இரண்டு நோக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது, ஒன்று உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் அடிப்படையில் தரவை வகைப்படுத்துவது, மற்றொன்று இந்த மாதிரிகளின் அடிப்படையில் எதிர்கால விளைவுகளுக்கான கணிப்புகளை உருவாக்குவது. தரவை வகைப்படுத்துவதற்குக் குறிப்பிட்ட ஒரு அனுமான வழிமுறையானது, புற்று நோய் மோல்களை வகைப்படுத்துவதற்குப் பயிற்றுவிப்பதற்காக, மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலுடன் இணைந்த மோல்களின் கணினி பார்வையைப் பயன்படுத்தலாம். பங்கு வர்த்தகத்திற்கான இயந்திர கற்றல் வழிமுறை தெரிவிக்கலாம்
மெஷின் லேர்னிங் என்பது AI இன் ஒரு கிளை ஆகும், இது கற்றுக் கொள்ளும் முறைகளைப் புரிந்துகொள்வதும் மேம்படுத்துவதும் ஆகும், அதாவது பணிகளின் தொகுப்பில் செயல்திறனை மேம்படுத்த தரவைப் பயன்படுத்தும் முறைகள். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மாதிரித் தரவிலிருந்து ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகின்றன, இது பயிற்சி தரவு என குறிப்பிடப்படுகிறது. வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க இது முதலில் 1960 களில் தோன்றியது.