ತಜ್ಞರಲ್ಲದವರು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು?
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಮಾತನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕಗಳವರೆಗೆ, ನೀವು ಬಳಸುವ ಬಹುತೇಕ AI ಸಾಧನಗಳ ಒಳಗೆ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಅಥವಾ ನಂಬುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಅವು ಏನನ್ನು ಕಲಿಯಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ಕಲಿಯಲಾರವು ಎಂಬ ಅರಿವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
80 ಜನರಿರುವ ಹಾರ್ಬರ್‌ಲೈನ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್ ಎಂಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ವಿಮಾ ಮಧ್ಯವರ್ತಿ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಮಾರಾಟಗಾರರೊಬ್ಬರು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಡೇನಿಯಲ್ ಅವರಿಗೆ ವಿಮಾ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿ ಆದ್ಯತೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಲೈಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೀಗಿದೆ: 'ಆಳವಾದ ನರಜಾಲ, 12 ಪದರಗಳು, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, 94% ನಿಖರತೆ, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಂತೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.' ಕರೆಯ ವೇಳೆ ಡೇನಿಯಲ್ ಬರೆದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ: 'ಪದರಗಳು ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಿಲ್ಲ. ಯಾರ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ? ಯಾವುದರಲ್ಲಿ 94%? ಗ್ರಾಹಕರು ದೂರು ನೀಡಿದರೆ ಇದು ತನ್ನ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?' ಗುರುವಾರದೊಳಗೆ ಅವರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದೇಶಕರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಬೇಕು. ಸ್ಲೈಡ್‌ನ ಮಾತುಗಳನ್ನೇ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲೂ ಅವರಿಗೆ ಇಷ್ಟವಿಲ್ಲ, ಅದನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲೂ ಇಷ್ಟವಿಲ್ಲ.
ನರಜಾಲವು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ನರಜಾಲವು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಘಟಕಗಳ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಘಟಕವು ಹೊಂದಿಸಬಹುದಾದ ತೂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ತನ್ನ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶ ಬರುವಂತೆ ತೂಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳು ಒಂದು ಊಹೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಸುತ್ತಿನ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
1. ಒಳಾಂಶಗಳು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗುತ್ತವೆ
ಜಾಲವು ನೋಡುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೊದಲು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಹೊಳಪು, ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ಪದಗಳು, ಅಥವಾ ವಿಮಾ ಪರಿಹಾರ ಬೇಡಿಕೆಗೆ ಅದರ ಮೊತ್ತ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಅವಧಿಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು.
2. ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರಾನ್ ತನ್ನ ಒಳಾಂಶಗಳಿಗೆ ತೂಕ ನೀಡುತ್ತದೆ
ನೋಡ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುವ ನರಕೋಶವು ಒಳಬರುವ ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒಂದು ತೂಕದಿಂದ ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಬಯಾಸ್ ಎಂಬ ಸ್ಥಿರಾಂಕವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಕ್ರಿಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವೇ ನರಕೋಶಗಳ ಪದರಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಸರಳರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬದಲು ವಕ್ರವಾದ, ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಪದರಗಳು ಒಂದರ ಮೇಲೆ ಇನ್ನೊಂದು ನಿರ್ಮಾಣವಾಗುತ್ತವೆ
ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪದರವು ಕಚ್ಚಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪದರವು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ 'ಸರಳ ಪರಿಹಾರ ಕೋರಿಕೆಯಾಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ' ಅಥವಾ 'ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ'. ಅನೇಕ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಆಳವಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ಪದ ಬಂದಿರುವುದು ಇಲ್ಲಿಂದಲೇ.
4. ದೋಷವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರ ತಿಳಿದಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಂದು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅದರ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ನಷ್ಟ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ತೂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರಾಪಗೇಶನ್ ಎಂಬ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೋಷಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ ತೂಕವು ಎಷ್ಟು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತದೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಎಂಬ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ತೂಕವನ್ನೂ ಆ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದ್ದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಲವು ಸಾವಿರ ಅಥವಾ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದಾಗ, ಈ ಸಣ್ಣ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ದುರ್ಬಲ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಿವರಣೆ ಹೇಗೆ ಕೇಳಿಸುತ್ತವೆ?
ದುರ್ಬಲ ವಿವರಣೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮಾತನ್ನೇ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ: 'ಇದು ಮಿದುಳಿನಂತೆ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು 94% ನಿಖರತೆಯಿರುವ 12-ಪದರಗಳ ಆಳವಾದ ನರಜಾಲ.' ಡೇನಿಯಲ್‌ನ ನಿರ್ದೇಶಕಿಗೆ ತಾನು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಉಪಯೋಗವಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ. 'ಮಿದುಳಿನಂತೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ' ಎನ್ನುವುದು ರೂಪಕವೇ ಹೊರತು ವಿವರಣೆಯಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಈ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಸರು ಹಾಗೂ ಸ್ಥೂಲವಾದ ಪ್ರೇರಣೆ ಮಾತ್ರ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ; ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಲ್ಲ.
ಸುಧಾರಿತ ವಿವರಣೆ ಹೀಗಿದೆ: 'ಈ ಉತ್ಪನ್ನವು ಒಂದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್: ತನ್ನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಹಿಂದಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವವರೆಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಆಂತರಿಕ ತೂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರ ಕೋರಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಕಲಿತ ಮಾದರಿ. ಅಂದರೆ, ಅದು ಕಲಿತ ಹಿಂದಿನ ಕೋರಿಕೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದಷ್ಟೇ ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟವೂ ಇರಬಲ್ಲದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಯಾರ ಕೋರಿಕೆಗಳಾಗಿದ್ದವು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಕೋರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. 94% ಎಂಬ ಅಂಕಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಬೇಕು: ಯಾವ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೋರಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳ ಎಂದು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ? ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನೂ ವಿವರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದಾಗ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಏನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಕೇಳಬೇಕು ಮತ್ತು ತಿರಸ್ಕೃತವಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋರಿಕೆಯನ್ನೂ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.' ಈ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸ್ಲೈಡ್‌ನ ವಿಷಯವನ್ನು ನಾಲ್ಕು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಇಷ್ಟೊಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಏಕೆ ಬೇಕು, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕಾದ ತೂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚಿರುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ತೂಕವನ್ನೂ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಬರೆದು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಬದಲು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ತೀರಾ ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದರೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು ತನ್ನ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೂ ಅವನ್ನು ನಿಯಮಗಳಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಮಾತನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ChatGPT, Claude ಹಾಗೂ Geminiಯಂತಹ ಸಹಾಯಕಗಳ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು. ಸಣ್ಣ, ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವ್ಯಾಪಾರ ದತ್ತಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಷ್ಟೇ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು?
ಮುಖ್ಯ ಮಿತಿಗಳೆಂದರೆ, ನರಜಾಲಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿರುವ ಕೊರತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ಅವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರ ನೀಡಬಹುದು. ನಿಖರತೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಳಸಲಾಯಿತು ಎಂದು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೇಳಿ. ದೊಡ್ಡ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಗಣನೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೂ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ; ಹೀಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೊದಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕುರಿತ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು?
ನರಜಾಲದ ಕುರಿತ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅದು ಯಾವ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿತಿದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು, ಅದು ಯಾವ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಕೇಳಿ. ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಇವುಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ, ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ.
Tosheo.ai ನಲ್ಲಿ ಈ ಪಾಠ ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ?
ಈ ಪಾಠವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ್ದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋರ್ಸ್‌ನ ನರಜಾಲ ಘಟಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. Tosheo.aiಯಲ್ಲಿ ಇದರ ನಂತರದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲ್ಪಿತ ಹಿತಾಸಕ್ತಿದಾರರಿಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅಂಕಮಾಪನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಆಧಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಉಪಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಿಲ್ಲದ ನಿಖರತೆಯ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವೃತ್ತಿಪರ ತಳಹದಿ; ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ತೀವ್ರ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಲ್ಲ. ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನರಜಾಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೋಂದಣಿಯ ನಂತರದ ಐಚ್ಛಿಕ ಕೋಡ್ ಕಲಿಕಾ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ
Google ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತ್ವರಿತ ಕೋರ್ಸ್: ನರಜಾಲಗಳ ಪಾಠಘಟಕ (19 October 2026 ರಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ) ↗