தொடர்ச்சியான இயந்திர கற்றல்: பறக்கும்போது கற்றல்

• ஆசிரியர் பற்றி:
• ஆசிரியர் பெயர்

  குவாண்டம்ரன் தொலைநோக்கு
• மார்ச் 8, 2024

நுண்ணறிவு சுருக்கம்

தொடர்ச்சியான இயந்திரக் கற்றல் (CML) பல்வேறு துறைகளை மறுவடிவமைப்பதன் மூலம் AI மற்றும் ML மாதிரிகள் புதிய தரவுகளிலிருந்து தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது, இது மனித கற்றல் போன்றது ஆனால் கணினி வழிமுறைகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்தத் தொழில்நுட்பம், தரவு தனியுரிமை மற்றும் மாதிரிப் பராமரிப்பில் சவால்களை முன்வைக்கும் போது, ​​சுகாதாரம், கல்வி மற்றும் பொழுதுபோக்கு ஆகியவற்றில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை மேம்படுத்துகிறது. பல்வேறு துறைகளில் அதன் பரவலான பயன்பாடு சமுதாயத்தில் எதிர்கால தாக்கங்களை பரிந்துரைக்கிறது, மேம்பட்ட பொது சேவைகள் முதல் தொழிலாளர் சந்தைகளில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றங்கள் வரை.

தொடர்ச்சியான கற்றல் சூழல்

தொடர்ச்சியான இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு அல்லது ML மாதிரிகள் உள்வரும் தரவுகளின் ஸ்ட்ரீமில் இருந்து தொடர்ந்து கற்று மேம்படுத்தும் ஒரு செயல்முறையாகும். இந்த அணுகுமுறை மனிதர்கள் காலப்போக்கில் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கிறார்கள் மற்றும் மாற்றியமைக்கிறார்கள் என்பதைப் போன்றது, ஆனால் இது கணினி அல்காரிதங்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CML குறிப்பாக முக்கியமானது, ஏனெனில் இது புதிய மற்றும் மாறும் தரவைச் செயலாக்கும்போது மாதிரிகள் தொடர்புடையதாகவும் துல்லியமாகவும் வைத்திருக்கிறது.

CML இன் இயக்கவியல் ஆரம்ப மாதிரி பயிற்சியுடன் தொடங்குகிறது, அங்கு ஒரு கற்றல் மாதிரி அடிப்படை தரவு தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. புதிய தகவல் பெறப்பட்டவுடன், மாதிரியானது அதன் புரிதலை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் அதற்கேற்ப அதன் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது. கணினியின் வடிவமைப்பைப் பொறுத்து இந்த சரிசெய்தல் வழக்கமாக அல்லது நிகழ்நேரத்தில் நிகழலாம். புதுப்பிக்கப்பட்ட மாதிரி பின்னர் மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது; அதன் செயல்திறன் மேம்பட்டிருந்தால், அது பழைய மாதிரியை மாற்றிவிடும். ML மாதிரிகளின் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க இந்த தொடர்ச்சியான தழுவல் செயல்முறை அவசியம், குறிப்பாக வேகமாக மாறும் சூழல்களில்.

Netflix அதன் பரிந்துரை அமைப்புகளில் CML ஐப் பயன்படுத்துகிறது, பயனர் தொடர்புகள் மற்றும் விருப்பங்களின் அடிப்படையில் பரிந்துரைகளை தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்துகிறது. இதேபோல், பேஸ்புக் மற்றும் இன்ஸ்டாகிராம் போன்ற சமூக ஊடக தளங்கள் தனிப்பட்ட பயனர்களின் நடத்தைகள் மற்றும் ஆர்வங்களுக்கு ஏற்ப உள்ளடக்க ஊட்டங்களை உருவாக்க CML ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. CML இன் தாக்கம் பொழுதுபோக்கு மற்றும் சமூக ஊடகங்களுக்கு அப்பாற்பட்டது, நோய் முன்னறிவிப்புக்கான சுகாதாரப் பாதுகாப்பு, இடர் மதிப்பீடு மற்றும் மோசடி கண்டறிதலுக்கான நிதி மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் அனுபவங்களுக்கான கல்வி ஆகியவற்றில் சாத்தியமான பயன்பாடுகளுடன். அதன் பல நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், உயர்தரத் தரவைச் சேகரிப்பது, புதுப்பித்த மாதிரிகளைப் பராமரித்தல் மற்றும் கற்றல் செயல்முறையைக் கண்காணித்து துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்துதல் மற்றும் சார்புகளைத் தடுப்பது போன்ற சவால்களை CML எதிர்கொள்கிறது.

சீர்குலைக்கும் தாக்கம்

CML அமைப்புகள் நிகழ்நேரத் தரவைச் செயலாக்குதல் மற்றும் கற்றுக்கொள்வதில் மிகவும் திறமையானவர்களாக இருப்பதால், வணிகங்கள் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகள் மற்றும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும். நுகர்வோர் விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் போக்குகள் வேகமாக மாறும் சந்தைகளில் இந்த திறன் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். இதன் விளைவாக, CML ஐ திறம்பட செயல்படுத்தும் நிறுவனங்கள் மேம்படுத்தப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகள், இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் திறமையான வள மேலாண்மை ஆகியவற்றின் மூலம் போட்டித்தன்மையை பெறக்கூடும்.

தனிநபர்களுக்கு, CML இன் எழுச்சியானது பல்வேறு டிஜிட்டல் தளங்களில் பயனர் அனுபவத்தை மாற்றும் வகையில் அமைக்கப்பட்டுள்ளது. தனிப்பயனாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கம், அது சமூக ஊடகங்கள், ஸ்ட்ரீமிங் சேவைகள் அல்லது இ-காமர்ஸ் இணையதளங்களில் இருந்தாலும், அது அதிகளவில் துல்லியமாகி, பயனர் திருப்தியையும் ஈடுபாட்டையும் அதிகரிக்கும். இந்த போக்கு மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பதிலளிக்கக்கூடிய தனிப்பட்ட உதவியாளர்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் ஹோம் சாதனங்களின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கும், இது அன்றாட வாழ்க்கையை மிகவும் வசதியாக்குகிறது. இருப்பினும், இது தனியுரிமை மற்றும் தரவு பாதுகாப்பு பற்றிய கவலைகளை எழுப்புகிறது, ஏனெனில் CML இன் செயல்திறன் தனிப்பட்ட தரவை அணுகுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதை பெரிதும் நம்பியுள்ளது.

CML-ன் பயன்பாட்டிலிருந்து அரசாங்கங்களும் பொதுத்துறை நிறுவனங்களும் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் பயனடைகின்றன. இது சுகாதாரப் பாதுகாப்பில் மிகவும் துல்லியமான நோய் கண்காணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பை செயல்படுத்துகிறது, இது சிறந்த பொது சுகாதார உத்திகள் மற்றும் வள ஒதுக்கீட்டிற்கு வழிவகுக்கும். நகர்ப்புற திட்டமிடல் நிகழ்நேர தரவு பகுப்பாய்வு மூலம் இயக்கப்படும் போக்குவரத்து மேலாண்மை மற்றும் பொது போக்குவரத்து அமைப்புகளில் முன்னேற்றங்களைக் காணலாம். மேலும், சுற்றுச்சூழல் கண்காணிப்பு, மாற்றங்களை முன்னறிவித்தல் மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள பாதுகாப்பு உத்திகளை உருவாக்குதல் ஆகியவற்றில் CML உதவக்கூடும். இருப்பினும், இந்த முன்னேற்றங்கள், குறிப்பாக கண்காணிப்பு மற்றும் குடிமக்கள் தரவு பயன்பாடு தொடர்பான நெறிமுறை தாக்கங்களை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும்.

தொடர்ச்சியான கற்றலின் தாக்கங்கள்

CML இன் பரந்த தாக்கங்கள் பின்வருமாறு: 

• கல்வியில் மேம்படுத்தப்பட்ட தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் அனுபவங்கள், மேம்பட்ட கல்வி முடிவுகள் மற்றும் மாணவர்களுக்கான தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் பாதைகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• உடல்நலப் பாதுகாப்பு நோயறிதலில் அதிகரித்த செயல்திறன், இதன் விளைவாக விரைவான மற்றும் துல்லியமான நோய் கண்டறிதல் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை திட்டங்கள்.
• ஸ்மார்ட் சிட்டி தொழில்நுட்பங்களின் முன்னேற்றங்கள், நகர்ப்புறங்களில் மேம்பட்ட போக்குவரத்து மேலாண்மை, ஆற்றல் பயன்பாடு மற்றும் பொதுப் பாதுகாப்புக்கு வழிவகுத்தது.
• உற்பத்தியில் முன்கணிப்பு பராமரிப்பில் மேம்படுத்தப்பட்ட திறன்கள், வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைக்கவும் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்கவும் வழிவகுக்கும்.
• விவசாய நடைமுறைகளில் அதிக துல்லியம், பயிர் விளைச்சல் அதிகரிப்பதற்கும் மேலும் நிலையான விவசாய முறைகளுக்கும் வழிவகுக்கும்.
• தன்னியக்கமயமாக்கல் காரணமாக தொழிலாளர் சந்தைகளில் மாற்றங்கள், பணியாளர் மறுசீரமைப்பு மற்றும் புதிய கல்வித் திட்டங்கள் தேவை.
• மிகவும் பதிலளிக்கக்கூடிய மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அரசாங்க சேவைகளை மேம்படுத்துதல், குடிமக்களின் ஈடுபாடு மற்றும் திருப்தியை மேம்படுத்துதல்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய கேள்விகள்

• அன்றாடத் தொழில்நுட்பத்தில் CMLஐ ஒருங்கிணைப்பது தனியுரிமை மற்றும் தனிப்பட்ட தரவுப் பயன்பாட்டின் எல்லைகளை எவ்வாறு மாற்றும்?
• எதிர்கால வேலைச் சந்தையை CML எவ்வாறு மாற்றியமைக்கலாம், தனிநபர்களும் கல்வி நிறுவனங்களும் இந்த மாற்றங்களுக்கு எவ்வாறு தயாராக வேண்டும்?