మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ML అల్గారిథమ్లు డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఆపై ఈ జ్ఞానాన్ని సమాచారంతో అంచనా వేయడానికి లేదా చర్యలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
దాని ప్రధాన భాగంలో, ML డేటా నుండి నేర్చుకునే మరియు కాలక్రమేణా వాటి పనితీరును మెరుగుపరచగల గణిత నమూనాల సృష్టిని కలిగి ఉంటుంది. ఈ నమూనాలు పెద్ద మొత్తంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి, ఇక్కడ కావలసిన అవుట్పుట్ లేదా ఫలితం తెలుస్తుంది. ఈ డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా, ML అల్గారిథమ్లు వారి జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, చూడని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతించే నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించగలవు.
అనేక రకాల ML అల్గారిథమ్లు ఉన్నాయి, ప్రతి దాని స్వంత బలాలు మరియు అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి. పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి అల్గోరిథం శిక్షణ పొందే ఒక సాధారణ విధానం, అంటే ఇన్పుట్ డేటాతో పాటు కావలసిన అవుట్పుట్ అందించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, స్పామ్ ఇమెయిల్ వర్గీకరణ వ్యవస్థలో, అల్గోరిథం స్పామ్ లేదా స్పామ్ కాదు అని లేబుల్ చేయబడిన ఇమెయిల్ల డేటాసెట్ను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతుంది. ఈ ఇమెయిల్ల లక్షణాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, అల్గారిథమ్ రెండు వర్గాల మధ్య తేడాను గుర్తించడం మరియు తదనుగుణంగా కొత్త, చూడని ఇమెయిల్లను వర్గీకరించడం నేర్చుకోవచ్చు.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, మరోవైపు, లేబుల్ చేయని డేటాపై శిక్షణ అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంటుంది, ఇక్కడ కావలసిన అవుట్పుట్ తెలియదు. డేటాలో దాచిన నమూనాలు లేదా నిర్మాణాలను కనుగొనడం లక్ష్యం. క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు, ఉదాహరణకు, ఒకే విధమైన డేటా పాయింట్లను వాటి లక్షణాలు లేదా లక్షణాల ఆధారంగా సమూహపరచగలవు. ఇది కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్లో ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ అల్గారిథమ్ ఒకే విధమైన ప్రాధాన్యతలు లేదా ప్రవర్తనలతో విభిన్న కస్టమర్ల సమూహాలను గుర్తించగలదు.
ML అల్గోరిథం యొక్క మరొక ముఖ్యమైన రకం రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్. ఈ విధానంలో, ఏజెంట్ పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం నేర్చుకుంటాడు మరియు చర్యలు తీసుకోవడం ద్వారా రివార్డ్ సిగ్నల్ను గరిష్టం చేస్తాడు. ఏజెంట్ తన చర్యల ఆధారంగా రివార్డ్లు లేదా పెనాల్టీల రూపంలో ఫీడ్బ్యాక్ను స్వీకరిస్తారు మరియు ఇది సరైన విధానం లేదా వ్యూహాన్ని తెలుసుకోవడానికి ఈ అభిప్రాయాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. రోబోటిక్స్ మరియు గేమ్ ప్లేయింగ్ వంటి వివిధ డొమైన్లలో ఉపబల అభ్యాసం విజయవంతంగా వర్తించబడింది. ఉదాహరణకు, డీప్మైండ్ అభివృద్ధి చేసిన ఆల్ఫాగో, ప్రపంచ ఛాంపియన్ గో ప్లేయర్ను ఓడించడానికి ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించింది.
ML అల్గారిథమ్లను వాటి అభ్యాస శైలి ఆధారంగా కూడా వర్గీకరించవచ్చు. బ్యాచ్ లెర్నింగ్ అనేది స్థిరమైన డేటాసెట్లో అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు కొత్త డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి నేర్చుకున్న మోడల్ను ఉపయోగించడం. ఆన్లైన్ లెర్నింగ్, మరోవైపు, కొత్త డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు అల్గోరిథం తన మోడల్ను నిరంతరం నవీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. డేటా డైనమిక్ మరియు కాలక్రమేణా మారుతున్న దృశ్యాలలో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
ML వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృతమైన అప్లికేషన్లను కలిగి ఉంది. ఆరోగ్య సంరక్షణలో, ML అల్గారిథమ్లు వ్యాధులను గుర్తించడానికి లేదా రోగి ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి వైద్య చిత్రాలను విశ్లేషించగలవు. ఫైనాన్స్లో, ML మోసం గుర్తింపు, స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా మరియు క్రెడిట్ స్కోరింగ్ కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ML అనేది కంటెంట్ని వ్యక్తిగతీకరించడానికి మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఆన్లైన్ రిటైలర్లు మరియు స్ట్రీమింగ్ సేవలు వంటి సిఫార్సు సిస్టమ్లలో కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
ML అనేది AI యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకోగల మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోగల అల్గారిథమ్లు మరియు నమూనాల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి లేబుల్ చేయబడిన లేదా లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది సమాచారం అంచనాలు చేయడానికి లేదా చర్యలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ML వివిధ రకాల అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంది, వీటిలో పర్యవేక్షించబడిన, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాసంతో సహా, ప్రతి దాని స్వంత బలాలు మరియు అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. ML అనేక పరిశ్రమలలో విస్తృత వినియోగాన్ని కనుగొంది, ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక, సిఫార్సు వ్యవస్థలు మరియు అనేక ఇతర డొమైన్లలో పురోగతిని ఎనేబుల్ చేసింది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి