Introduction

Summary

This transcript presents an introduction to machine learning, covering its history, key developments, and applications. The speaker discusses early advancements, like Perceptrons in the 1950s, and highlights the resurgence of neural networks. The importance of data, learning models, and algorithm design in machine learning is emphasized, with real-world applications in healthcare, computer vision, natural language processing, finance, and fraud detection. The lecture sets the stage for future discussions on various learning approaches and the nuances of representing and solving complex problems.

Takeaways

• 🤖 Introduction to Machine Learning: The script discusses an overview of the course, beginning with a brief introduction to machine learning and its evolution.
• 🧠 Historical Background: Machine learning systems were first developed in the 1950s, with significant milestones like the perceptron in 1957 and the advancement of artificial intelligence in the 1980s.
• 📈 Evolution of Machine Learning: There has been a resurgence of interest in neural networks, especially with the combination of deep learning and other innovations.
• 💡 Learning Systems: Machine learning involves using input and output data to create models that can solve functions, thereby aiding in learning.
• 🧩 Components of Learning Systems: The script explains that a learning system comprises two main units: learners and logical units, where learners create models from experience and knowledge.
• 🔍 Applications of Machine Learning: Various domains such as medical diagnostics, computer vision, natural language processing, finance, and fraud detection benefit from machine learning.
• ⚙️ Training Data: The process of learning begins with using training data or experiences to optimize functions that help in solving tasks.
• 🧠 Function Representation: Proper representation of the target function and training experience is crucial for the success of machine learning algorithms.
• 📊 Complex Representation: While complex representations can solve more sophisticated problems, they are also more challenging to learn.
• 🎓 Future Learning Topics: The course will delve deeper into different learning algorithms, and students should keep these foundational concepts in mind throughout.

Q & A

What is the main topic discussed in the script?

The main topic discussed in the script is machine learning, its history, development, and various applications.

What are the four parts mentioned in the first module of the course?

The script does not specify the exact four parts in the first module, but it mentions that a brief introduction is provided, followed by discussions on various learning methods in subsequent lectures.

How did the concept of machine learning evolve from the initial idea of computer scientists?

The concept of machine learning evolved from the initial idea of computer scientists to the first machine learning system developed in the 1950s, with significant advancements made in the 1952 with the introduction of the programming ability of machines.

Who is Arthur Samuel and what is his contribution to machine learning?

Arthur Samuel is known for defining the concept of machine learning in 1952, emphasizing the ability of machines to learn from experience.

What was the role of Rosenblatt in the development of machine learning?

Rosenblatt introduced the perceptron in 1957, which was designed to simulate basic learning mechanisms in the brain and marked a fundamental step in the development of machine learning.

What happened to the research in machine learning in the 1980s?

The research in machine learning faced a lull in the 1980s, with advancements in the field being halted until the research was revitalized with the advent of deep learning and neural networks.

What is the significance of the 1990s in the context of machine learning?

The 1990s saw the introduction of a new powerful machine learning paradigm by Freund, which created strong classifiers from weak ones, marking a significant advancement in the field.

What is the importance of deep learning in recent years?

Deep learning has become very popular in recent years due to its ability to make significant contributions to various fields by combining with other discoveries, thus enhancing the capabilities of neural networks.

How are machine translation systems mentioned in the script?

Machine translation systems are mentioned as being very effective, performing better than other numerical machine translation systems, indicating advancements in language processing.

What is the role of the model in machine learning as discussed in the script?

The model in machine learning is used to generalize from the training data, making predictions or decisions for new, unseen data, thus playing a crucial role in the learning process.

How does the script describe the relationship between a machine's performance and its learning ability?

The script describes the relationship between a machine's performance and its learning ability through the use of functions and the model's capacity to learn from experience, which can then be applied to improve performance on new tasks.

Outlines

00:00

🧠 Introduction to Machine Learning

This paragraph introduces the topic of machine learning, starting with a brief history. It highlights the evolution of machine learning, mentioning key developments like the creation of the first machine learning systems in the 1950s, the rise of artificial intelligence in the 1970s, and the advancements in the 1980s. The discussion also covers significant milestones like the development of the Perceptron by Rosenblatt and the kernelized SVM in 1997, which contributed to modern machine learning approaches.

05:08

🔍 Rise of Neural Networks

This section delves into the resurgence of neural networks, driven by innovations from researchers in the field. It discusses how neural networks, combined with various technological advancements, have significantly improved machine learning applications, particularly in tasks like machine translation and pattern recognition. The paragraph also explains the general process of machine learning, emphasizing the relationship between input data, output functions, and learning algorithms.

10:09

📦 Structure of Learning Systems

The third paragraph describes the schematic structure of machine learning systems. It outlines the components involved, including the learning unit that processes experience and background knowledge to build models, and the logical unit that uses these models to solve new problems. The paragraph explains how learning systems function by improving performance based on experiences and adapting to new challenges using logical deductions.

15:12

🔎 Applications in Various Domains

This paragraph explores the diverse applications of machine learning across different domains such as computer vision, natural language processing, and financial analysis. It provides examples like identifying objects in images, analyzing the sentiment of reviews, predicting stock market trends, and improving business intelligence. The paragraph emphasizes the widespread use of machine learning in various products and systems, illustrating its practical significance.

20:38

📊 Challenges in Learning Representation

The fifth paragraph discusses the complexities involved in representing data for machine learning models. It explains how different types of data, ranging from simple to complex, require varied approaches to be effectively represented. The paragraph highlights the trade-off between the complexity of representations and the ease of learning, noting that while more sophisticated representations can solve complex problems, they may also be more challenging to learn.

25:52

🔗 Conclusion and Course Overview

The final paragraph wraps up the discussion by summarizing the key points of the introduction. It mentions that more in-depth exploration of different learning methodologies will follow in the course. The paragraph also emphasizes the importance of keeping the discussed concepts in mind as the course progresses, signaling the transition from introductory topics to more advanced discussions in subsequent lectures.

Keywords

💡Machine Learning

Machine Learning is a subset of artificial intelligence (AI) that enables computers to learn from data and improve their performance on tasks without being explicitly programmed. In the video, Machine Learning is discussed as a central theme, with references to its historical development, its application in tasks like language translation, and its evolution into more complex systems like neural networks.

💡Perceptron

The Perceptron is an early type of artificial neural network that was designed to simulate the way the human brain processes information. In the video, the Perceptron is highlighted as a significant development in the 1950s, laying the groundwork for more advanced neural networks by modeling basic functions of intelligence.

💡Neural Networks

Neural Networks are computational models inspired by the human brain's structure and function. They are used in Machine Learning to recognize patterns and make decisions based on data. The video describes the resurgence of neural networks, particularly deep neural networks, as a powerful tool in modern AI research, enabling advancements in areas like image recognition and natural language processing.

💡Supervised Learning

Supervised Learning is a type of Machine Learning where the model is trained on labeled data, meaning the input data is paired with the correct output. In the video, this concept is indirectly referenced through discussions of training data and target functions, where the goal is to improve the accuracy of predictions based on previous examples.

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn. The video places AI as the broader field under which Machine Learning falls, mentioning its historical popularity and various applications, such as in computer vision and natural language processing.

💡SVM (Support Vector Machine)

SVM (Support Vector Machine) is a supervised learning model used for classification and regression analysis. The video mentions SVM as a powerful method developed in the 1990s that became popular for its ability to handle complex classification problems, particularly through techniques like kernelization.

💡Training Data

Training Data refers to the dataset used to train Machine Learning models, enabling them to learn and make predictions. In the video, the importance of how training data is represented is emphasized, as it directly impacts the model's ability to solve problems and improve its performance.

💡Function Approximation

Function Approximation in Machine Learning refers to the process of finding a function that best maps input data to output predictions. The video discusses how learning algorithms search for optimal function approximations based on training experiences, which is central to the learning process.

💡NLP (Natural Language Processing)

NLP (Natural Language Processing) is a field of AI that focuses on the interaction between computers and humans through natural language. The video mentions NLP in the context of applications like speech recognition, sentiment analysis, and machine translation, showcasing its role in enabling machines to understand and respond to human language.

💡Domain Knowledge

Domain Knowledge refers to expertise or information specific to a particular field that is used to inform the development of Machine Learning models. In the video, domain knowledge is presented as crucial for building accurate models, as it guides the selection of relevant features and the interpretation of data within a specific context.

Highlights

Introduction to the machine learning course, covering four main parts.

Discussion on the history of machine learning, starting with its development in the 1950s.

Introduction of the Perceptron by Rosenblatt in 1957 as a foundational model for intelligent systems.

The rise of artificial processing in the 1970s and its increasing popularity in the 1980s.

Development of strong machine learning models like the SVM in the 1990s.

Neural networks have gained popularity with innovations by DeepMind and others.

Machine translation systems have improved significantly, outperforming traditional systems.

Machine learning systems use input-output data examples to create programs or models for problem-solving.

Discussion on the formal definition of machine learning related to function capabilities and experience.

Machine learning uses experiential data to solve problems and enhance performance accuracy.

Overview of various machine learning domains: medical diagnosis, computer vision, natural language processing, finance.

Common applications of machine learning include fraud detection, business intelligence, and product placement optimization.

Training data representation and feature selection are crucial for effective machine learning algorithms.

Complex class representations in training data can solve intricate problems but are harder to learn.

Introduction concludes with the importance of understanding different learning stages in machine learning systems.

Transcripts

ಶುಭೋದಯ, ನಾನು ಸುದೇಷ್ಣ ಸರ್ಕಾರ್.

ಇಂದು ನಾವು ಮಷೀನ್ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಕೋರ್ಸ್‌ನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ.

1 ನೇ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಂದರೆ ಪರಿಚಯ, ನಾವು

ನಾಲ್ಕು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೇವೆ.

ಇಂದು, ನಾವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ,

ಮುಂದಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ

ಲರ್ನಿಂಗ್ ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾನು ಮಷೀನ್ ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್

ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದ ಆರಂಭಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್

ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊರಹಾಕಿದೆ, ಆದರೆ

ಮೊದಲ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು 1950

ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. 1952 ರಲ್ಲಿ, ಆರ್ಥರ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

1957 ರಲ್ಲಿ, ರೋಸೆನ್‌ಬ್ಲಾಟ್ ಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ

ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಜ್ಞಾತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ

ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ ಮುಳುಗದೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ

ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು

ವಿವರಿಸಲು ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಆದರೆ 3 ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, ಕೆಲಸದ ನರಮಂಡಲದ ಸಂಶೋಧನೆಯು

1980 ರವರೆಗೆ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿತ್ತು.

ಈ ಮಧ್ಯೆ, 1970 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು

ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು.

1980 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಅದ್ವನ್ಸೆದ್ ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ

ಮಾಡಿದ ಕೆಲವು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು.

ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಲವಾದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ನಿಲುವು

ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು.

ನಂತರ, ಮತ್ತೊಂದು ಬಲವಾದ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು

1997 ರಲ್ಲಿ ಫ್ರೆಂಡ್ ಅದರ ಮೂಲಕ ಅವರು ದುರ್ಬಲ

ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಸಮೂಹದಿಂದ ಬಲವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು

ರಚಿಸಿದರು . SVM ನ ಕರ್ನಲೈಸ್ಡ್ ಹೆಚ್ಚು

ಒಲವು ತೋರುತ್ತವೆ.

ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ ಇಂದು ನಾವು ಹತ್ತಿರ ಬಂದಾಗ ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ,

ನರಮಂಡಲಗಳು ಮತ್ತೆ ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ.

ಡೀಪ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾಡಿದ ವಿವಿಧ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ

ಸಂಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನ ಈ ಏರಿಕೆಯು

ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಷೀನ್ ಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ

ಯಂತ್ರ ಭಾಷಾಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತುಂಬಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ

ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಇತರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಯಂತ್ರ

ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ

ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು

ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.

ಈಗ, ಮಷೀನ್

ಮೊದಲಿಗೆ, ಮಷೀನ್ , ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ

ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿರುವಿರಿ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಇನ್ಪುಟ್, ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು

ಹಾಕುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ನಂತರದ

ಫ್೦ಷನ್ ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು

ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ ಬಗ್ಗೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಮಷೀನ್ ಮೇಕಿಂಗ್

ಅಥವಾ ಫ್೦ಷನ್ ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು

ಬಳಸಬಹುದು.

ಈಗ, ಟಾಮ್ ಔಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು

ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಮ್ಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು

ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಷೀನ್ ಗಳ T ಮತ್ತು ಫ್೦ಷನ್

ನ ಕ್ಷಮತೆಯ ಅಳತೆ P ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು

ರವಾನಿಸಲಾಗಿದೆ; T ಯಲ್ಲಿನ ಫ್೦ಷನ್ ಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ

ಫ೦ಕ್ಷನ್ ನ ಕ್ಷಮತೆ, P ಯಿಂದ ಅಳೆಯಲ್ಪಟ್ಟ

T ನಲ್ಲಿನ ಫ೦ಕ್ಷನ್ ಮೇಲೆ ಅನುಭವ E ಯೊಂದಿಗೆ

ಸುಧಾರಿಸಿದರೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಲಿಕೆಯು ಹಾದುಹೋಗುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ

ಅನುಭವದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು,

ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಭಾವ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ

ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಫ೦ಕ್ಷನ್ ಗಳಿವೆ.

ಎರಡನೆಯ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು

ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನೀವು ಈ ಮೊದಲು

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸದ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರದ

ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು

ಹೊಂದಲು ಬಯಸಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯ ಕ್ಷಮತೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು

ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ನಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ನಾವು ಅನುಭವ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ

ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಉತ್ತರ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ

ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಗುಣವಾದ ಫ್೦ಷನ್

ಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಮಷೀನ್ ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ

ಕಲಿಯುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಒಳಗೆ ಎರಡು ಘಟಕಗಳಿವೆ, ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳು,

ಕಲಿಯುವವರು L ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ.

ನೋಡಿ, ಕಲಿಯುವವರು ಅನುಭವವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ

ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು

ಮತ್ತು ಇದರಿಂದ ಕಲಿಯುವವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ

ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕರಿಂದ ಬಳಸಬಹುದು,

ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದ ಫ೦ಕ್ಷನ್ ಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು

ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಲಿಯುವವರು ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ

ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು

ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕನು ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ

ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆ

ಅಥವಾ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಫ್೦ಷನ್ ಕ್ಕೆ

ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಫ್೦ಷನ್

ಕ್ಷಮತೆಯ ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರಬಹುದು.

ಈಗ, ನಾವು ಮಷೀನ್ ಸಂಭವನೀಯ ರೋಗಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್

ಆಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಅಲ್ಲ.

ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಒಬ್ಬರು ಐತಿಹಾಸಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ

ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ರೋಗಿಗಳು

ಯಾವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ

ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು.

ಇನ್ನೊಂದು ಡೊಮೇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್

ಆಗಿದ್ದು ಅಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ; ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ

ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ

ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು

ನೀವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.

ಮೂರನೇ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ನಂತರ, ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಯಾವ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು

ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.

ಒಬ್ಬರು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು

ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಧನಾತ್ಮಕ, ನಕಾರಾತ್ಮಕ

ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು,

ಅಂದರೆ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಮೇಲಿನ ಭಾವನೆ.

NLP ಯಲ್ಲಿನ ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ,

ಮಷೀನ್ ಅನುವಾದ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.

ಹಣಕಾಸಿನ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಟಾಕ್ ಏರುತ್ತದೆಯೇ

ಅಥವಾ ಬೀಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು;

ಬಳಕೆದಾರರು ಜಾಹೀರಾತಿನ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆಯೇ

ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಬ್ಬರು ಊಹಿಸಬಹುದು.

ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿವೆ

ಶೆಲ್ಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ

ಮತ್ತು ಹೀಗೆ.

ನಂತರ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹಲವು, ಹಲವು

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು.

ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನಾವು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಬಳಸುವ

ಅನೇಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ

ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ.

ಮಷೀನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಚಿತ್ರಿಸಿದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು

ನೀವು ನೋಡಿದರೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುವವರನ್ನು ಹೇಗೆ

ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದರೆ, ಇವುಗಳು

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು ತರಬೇತಿ ಅನುಭವ ಅಥವಾ

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫ್೦ಷನ್ ಬಳಸುತ್ತೇವೆಯೇ

ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಂಭವನೀಯ

ಫ್೦ಷನ್ ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ,

ಇದರಿಂದಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ

ಅದರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫ್೦ಷನ್ನೋ೦ದಿಗೆ ಬರಬಹುದು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ

ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದು ಗುರಿ ಫ್೦ಷನ್ ಅನ್ನು

ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು.

ಅದಕ್ಕೂ ಮೊದಲು ತರಬೇತಿಯ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೇಗೆ

ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ತರಬೇತಿ ಅನುಭವ, ನಾವು ನೋಡುವಂತೆ,

ಡೊಮೇನ್‌ನ.ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಂತರದ ಸಮಸ್ಯೆ

ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ,

ಆದರೆ ಕಲಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು

ಸಂಕೀರ್ಣ ತರಗತಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ರೀತಿಯ

ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ,

ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ

ಕಲಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ.

ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಅಂಶಗಳು, ನಾವು ಹೇಳಿದಂತೆ,

ಡೊಮೇನ್‌ನ ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಶಬ್ದಕೋಶ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು

ನಂತರ ನಾವು ಫ್೦ಷನ್ ಗಳ ವರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ,

ಅದನ್ನು ನಾವು ಊಹೆಯ ಭಾಷೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.

ಮುಂದಿನ ಉಪನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು

ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾವು

ವಿಭಿನ್ನ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಾಗ,

ನೀವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಇದರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಪರಿಚಯದ ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತೇವೆ.

ತುಂಬ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.