మెషీన్ లెర్నింగ్ మొదలైంది

కొత్తగా నేర్చుకొనేవారికి ఒక ప్రాథమిక పాఠ్యపుస్తకం

ఆలన్ టి. నోర్మన్

అనువాదకుడు: గొట్టుముక్కల మార్టిన్ లూథర్

కాపీరైట్ © సర్వ హక్కులూ మావే.

క్లిష్టమైన సమీక్షలు మరియు కాపీరైట్ చట్టం ద్వారా అనుమతించబడిన కొన్ని ఇతర వాణిజ్యేతర ఉపయోగాలలో పొందుపరచబడిన చాలా క్లుప్త ఉల్లేఖనాలు తప్ప, ఫోటోకాపీ, రికార్డింగ్, లేదా ఇతర ఎలక్ట్రానిక్ లేదా యాంత్రిక పద్ధతులతో సహా, లేదా ప్రచురణకర్త యొక్క ముందస్తు వ్రాతపూర్వక అనుమతి లేకుండా ఏదైనా సమాచార నిల్వ మరియు తిరిగి పొందే వ్యవస్థతో సహా, ఈ ప్రచురణలోని ఏ భాగాన్నయినా పునరుత్పత్తి, పంపిణీ లేదా ఏ రూపంలోనైనా ప్రసారం చేయకూడదు.

విషయ సూచిక

నేను ఈ పుస్తకాన్ని ఎందుకు రాశానంటే

ఈ పుస్తకం మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గొరిథంను కోడింగ్ చేయడం గురించి కాదు

కొత్తగా నేర్చుకొనేవారికి ఒక ప్రాథమిక పాఠ్యపుస్తకం

అధ్యాయం 1. మెషీన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ కు పోటీగా అల్గోరిథం శిక్షణ

నిర్వచనాలు: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కు పోటీగా మెషిన్ లెర్నింగ్ వీటితో పోటీగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్

ప్రాథమిక భావనలు

పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసానికి పోటీగా పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం

మెషీన్ లెర్నింగ్ ఏ సమస్యలను పరిష్కరించగలదు?

బ్లాక్ బాక్స్: మెషీన్ లెర్నింగ్ గురించి మనకు తెలియనిదేమిటి

లోతుగా పరిశీలించడం

అధ్యాయం 2. డేటాసెట్లను శుభ్రపరచడం, లేబులింగ్ చేయడం మరియు సరిచేయడం

డేటాసెట్‌ను శుభ్రపరచడం

ML కోసం చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌లు అవసరం

చక్కగా లేబుల్ చేయాల్సిన అవసరం ఉంది

అధ్యాయం 3. ఒక ML అల్గోరిథం ఎంచుకోవడం లేదా రాయడం

ప్రాథమిక భావనలు

జనాదరణ పొందిన అల్గోరిథం రకాలు

ఒక కొత్త అల్గోరిథం రాయడానికి ఏమి అవసరమౌతుంది

అధ్యాయం 4. అల్గోరిథం శిక్షణ మరియు వినియోగం

సంబంధిత ప్రోగ్రామింగ్

స్టాటిక్ తో పోటీగా డైనమిక్

ఇంజనీరింగ్ ట్యూనింగ్ & ఫీచర్

ఒక అల్గోరిథంను పూర్తిగా తొలగించడం

అధ్యాయం 5. మెషీన్ లెర్నింగ్ నిజజీవిత అప్లికేషన్స్

రవాణా

ఉత్పత్తి సిఫార్సులు

ఫైనాన్స్

వాయిస్ అసిస్టెంట్లు, స్మార్ట్ హోమ్స్, & కార్లు

ముగింపు

రచయిత గురుంచి

బిట్‌కాయిన్ బోనస్ బుక్

ఆలన్ టి. నోర్మన్ రాసిన ఇతర పుస్తకాలు

నేను ఈ పుస్తకాన్ని ఎందుకు వ్రాసాను

మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రపంచానికి స్వాగతం!

బహుశా ఇప్పటివరకు ఏ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కంటే ఎక్కువగా కృత్రిమ మేధస్సు అనేది మానవ చరిత్ర యొక్క గతిని మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉంది. ఈ విప్లవంలో ఎక్కువ పాత్ర వహించేది మెషీన్ లెర్నింగ్.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది డేటా ఆధారంగా అంచనాలు వేయడానికి కంప్యూటర్లకు బోధించే శాస్త్రం. ప్రాథమిక స్థాయిలో, మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్‌కు కొంత డేటా అందించి, అంచనా వేయమని కోరడం దీనిలో ఇమిడివుంది. ప్రారంభంలో, కంప్యూటర్ చాలా అంచనాలను తప్పుగా చూపిస్తుంది. ఏదేమైనా, వేలాది అంచనాల వ్యవధిలో, మంచి అంచనాలను రూపొందించడానికి కంప్యూటర్ దాని అల్గోరిథంను పునఃనిర్మాణం చేస్తుంది.

ఈ రకమైన అంచనాలతో కంప్యూటింగ్ చేయడం ఒకప్పుడు అసాధ్యమయ్యేది. కంప్యూటర్లు తగినంత డేటాను నిల్వ చేయలేవు లేదా సమర్థవంతంగా నేర్చుకోడానికి వేగంగా ప్రాసెస్ చేయలేవు. ప్రస్తుతం, ప్రతి సంవత్సరం, కంప్యూటర్ల సామర్థ్యతలు వేగంగా పెరుగుతున్నాయి. డేటా నిల్వ మరియు ప్రాసెసింగ్ శక్తి యొక్క పురోగతులు ఈ ధోరణిని తెలివిగల యంత్రాల వైపు నడిపిస్తున్నాయి. తత్ఫలితంగా, ఈ రోజు కంప్యూటర్లు కేవలం ఒక దశాబ్దం లేదా రెండు సంవత్సరాల క్రితం ఊహించలేని పనులను ఇప్పుడు చేస్తున్నాయి.

మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇప్పటికే మీ దైనందిన జీవితాన్ని ప్రభావితం చేస్తోంది. మీరు ఏ ఉత్పత్తులను కొనాలనుకుంటున్నారో అంచనా వేయడానికి అమెజాన్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ను ఉపయోగిస్తుంది. మీ ఇన్‌బాక్స్ నుండి స్పామ్ సందేశాలను ఫిల్టర్ చేయడానికి Gmail దీన్ని ఉపయోగిస్తుంది. నెట్‌ఫ్లిక్స్‌లో మీ చలన చిత్ర సిఫార్సులు మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలపై ఆధారపడి ఉంటాయి.

అయినప్పటికీ, మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రభావాలు అక్కడితో ఆగిపోవు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు వ్యవసాయం నుండి ఆరోగ్య సంరక్షణ వరకు అన్ని రకాల పరిశ్రమలలో అంచనాలు వేస్తున్నాయి. అంతేకాక, ప్రతి సంవత్సరం కొత్త పరిశ్రమల్లో మరియు కొత్త మార్గాల్లో దాని ప్రభావాలు కనబడుతున్నాయి. యంత్ర అభ్యాసానికి సంబంధించిన ఈ కొత్త అనువర్తనాలు వెలువడినప్పుడు, మనం వాటిని క్రమంగా సాధారణ జీవితంలో భాగంగా అంగీకరిస్తాము. ఏదేమైనా, తెలివైన యంత్రాలపై ఇలా కొత్తగా ఆధారపడటం సాంకేతిక చరిత్రలో జరిగిన ఒక మలుపు, మరియు ఈ ధోరణి వేగవంతం అవుతోంది.

భవిష్యత్తులో, మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు సాధారణంగా మానవులు ఈ రోజు చేసే చాలా పనుల నిర్వహణను అవే కృత్రిమంగా చేస్తాయి. స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లు ప్రతిబింబాన్ని గుర్తించడం కోసం మెషీన్ లెర్నింగ్ పై ఆధారపడతాయి మరియు అవి రాబోయే రోజుల్లో రవాణాలో ఎక్కువగా ఉంటాయి, అదే విధంగా వస్తువులను రవాణా చేయడానికి స్వీయ-డ్రైవింగ్ ట్రక్కులు మరియు ఇతర వాహనాలు కూడా అలాగే వాటిపై ఆధారపడతాయి. చాలామట్టుకు వ్యవసాయం మరియు తయారీ ఇప్పుడు స్వయంచాలకంగా ఉంది, తద్వారా మెషీన్ లెర్నింగ్ మనకు మనం తీసుకునే ఆహారాన్ని మరియు మనం ఉపయోగించే వస్తువులను అందిస్తోంది. యంత్రాల వాడకం నానాటికీ వేగవంతం అవుతుంది. ఇతర మెషీన్ లెర్నింగ్ అనువర్తనాలు మానవులు రోజువారీ చేసే ఉద్యోగాలను ప్రాథమికంగా యంత్రాలే చేసేలా మార్పుచేయగలవు, ఎందుకంటే యంత్రాలు ప్రక్రియలను నిర్వహించడం మరియు జ్ఞానంతో పనిని పూర్తి చేయడంలో మరింత ప్రావీణ్యత పొందుతాయి.

మెషీన్ లెర్నింగ్ రోజువారీ జీవితంలో అంతగా ప్రభావం చూపుతుంది కాబట్టి, ఇది ఎలా పనిచేస్తుందనే దాని గురించిన సమాచారం ప్రతి ఒక్కరికీ అందుబాటులో ఉండటం ప్రాముఖ్యం. అందుకే నేను ఈ పుస్తకం రాశాను. మెషీన్ లెర్నింగ్ సమాచారం కోసం ప్రస్తుతం అందుబాటులో వున్న సమాచారాన్ని విభజించడం జరిగింది.

మొదటిగా, ఆయా భావనలు సామాన్య ప్రజలకు అర్థమయ్యేలా వివరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి. ఆయా వివరణకర్తలు మెషీన్ లెర్నింగ్ ను నిపుణుడికి మాత్రమే అర్థమౌతాయా అన్నట్టుగా చేస్తారు.

రెండవదిగా, నిపుణుల కోసం నిపుణులు రాసిన సాంకేతిక పత్రాలు ఉన్నాయి. వారుపయోగించిన పరిభాష మరియు సంక్లిష్టత ద్వారా సాధారణ ప్రజలను వాటికి దూరం చేశారు. సహజంగానే, మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం రాయడానికి మరియు వాటిని అమలు చేయడానికి అపారమైన సాంకేతిక నైపుణ్యత, మరియు ఇలాంటి సాంకేతిక వివరణలు ప్రాముఖ్యమైనవి. ఏదేమైనా, మెషీన్ లెర్నింగ్ గురించి ప్రస్తుత సాహిత్యంలో ఎంతో కొంత లోటు అనేది ఉంది.

ఈ సాంకేతిక విప్లవాన్ని నిజంగా అర్థం చేసుకోవాలనుకునే సామాన్యుడి కొరకు, కోడ్ రాయడం తప్పనిసరి కాదుగాని, అతని చుట్టూ జరుగుతున్న మార్పులపై అతనికి అవగాహన కలిగి ఉండాలి. మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్యాంశాలను అర్థం చేసుకోవడం కొంతమంది సాంకేతిక వర్గాలకు మాత్రమే పరిమితం కాకూడదు. ఈ మార్పులు మనందరినీ ప్రభావితం చేస్తాయి. అవి నైతిక పరిణామాలను కలిగి ఉన్నాయి మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క అన్ని ప్రయోజనాలు మరియు లోపాల గురించి ప్రజలు తెలుసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.

అందుకే నేను ఈ పుస్తకం రాశాను. ఇది మీకు ఆసక్తికరంగా అనిపిస్తే, మీరు ఆనందిస్తారని నేను ఆశిస్తున్నాను.

ఈ పుస్తకం మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను కోడింగ్ చేయడం గురించి కాదు

పరిచయ మాటల్లోని మ్యానిఫెస్టో తగినంత స్పష్టంగా లేకపోతే ఇది గమనించండి: ఇది కోడింగ్ గురించిన పుస్తకం కాదు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను ఎలా సృష్టించాలో కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలకు నేర్పించే పుస్తకం కూడా కాదు.

ఒక విషయం ఏమిటంటే, అలాంటి పుస్తకం రాయడానికి నాకు దాదాపు అర్హత లేదు. అల్గోరిథంలు మరియు శిక్షణా నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క చిక్కులను నేర్చుకోవడానికి ప్రజలు సంవత్సరాలు గడుపుతారు. సరళ బీజగణితం మరియు ప్రిడిక్టివ్ గణాంకాలను గీయడం లాంటి క్షేత్రం యొక్క అంచులను అన్వేషించడానికి పూర్తిస్థాయి PhD ప్రోగ్రామ్‌లు ఉన్నాయి. మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్ వివరాలను లోతుగా పరిశీలన చేసి, PhD పొందటానికి బాగా ఇష్టపడితే, మీరు ఒక పెద్ద టెక్ కంపెనీ కోసం పని చేయడం ద్వారా సులభంగా $300k-$600k సంపాదించవచ్చు. ఈవిధంగా చూస్తే ఈ నైపుణ్యాలు చాలా అరుదైనవి మరియు విలువైనవి.

నాకు ఆ అర్హతలు లేవు మరియు అది మంచిదే అని నేను అనుకుంటున్నాను. మీరు ఈ పుస్తకాన్ని ఎంచుకున్నారంటే, మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్ లో ఆసక్తిగల కొత్తగా నేర్చుకునే ఒక వ్యక్తి అని అర్థం. మీకు బహుశా సాంకేతికంగా అనుభవం ఉండకపోవచ్చు, లేదా ఉంటే, మీరు ప్రాథమిక భావనలను నేర్చుకోడానికి ఒక పరిచయ పుస్తకం కోసం చూస్తున్నారు. టెక్నాలజీ రచయితగా, నేను టెక్నాలజీల గురించి నిరంతరం నేర్చుకుంటున్నాను. నేను మెషీన్ లెర్నింగ్ నేర్చుకొనే విద్యార్థిని, మరియు కొత్తగా నేర్చుకోవడం అంటే ఎలా ఉంటుందో నాకు గుర్తుంది. ప్రాథమిక భావనలను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే పద్ధతుల్లో వివరించడానికి నేను సహాయపడగలను. మీరు ఈ పుస్తకాన్ని చదివిన తర్వాత, మీరు మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే ఇంతకన్నా అధునాతన పుస్తకాన్ని చదవాలి, మరి ప్రధాన సూత్రాలపై మీకు గట్టి పట్టు ఉంటుంది గనుక దాన్ని చదవడం సులభమౌతుంది.

మీరు ఇప్పటికే ప్రధాన సూత్రాలను అర్థం చేసుకున్నారని మీకు అనిపిస్తే లేదా మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం రాయడం మరియు శిక్షణకు సంబంధించిన ప్రాథమిక విషయాలను నేర్పించే ఒక పుస్తకం మీకు కావాలనుకుంటే, ఇది బహుశా మీ కోసం రాయబడిన పుస్తకం కాదు.

కొత్తగా నేర్చుకొనే వారికి ఒక ప్రాథమిక పుస్తకం

మెషీన్ లెర్నింగ్ గురించి సులభంగా చదవగలిగే పరిచయ మాటలను అందించడమే ఈ పుస్తకం యొక్క నిజమైన లక్ష్యం. భావనల సత్యతను తగ్గించకుండా మెషీన్ లెర్నింగ్ సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండి, ఎవరైనా సులభంగా చదవగలిగే పుస్తకాన్ని రాయడమే నా లక్ష్యం. నా పాఠకుల తెలివితేటలపై నాకు నమ్మకం ఉంది, మరియు కొత్తగా నేర్చుకొనే ఒక వ్యక్తి చదివే పుస్తకం తప్పనిసరిగా సంక్లిష్టతలేనిదిగా స్వల్పభేదం లేనిదిగా వుండాలని నేను అనుకోను. ఇది ఒక పెద్ద పుస్తకం కాదు, అలాగే దీనిలో సమగ్రమైన సమాచారం లేదు. ఈ అంశంపై ఆసక్తి ఉన్నవారు ఇతర పుస్తకాలు చదివి మరియు పరిశోధనలతో మరింత లోతుగా తెలుసుకోవాలని అనుకుంటారు.

ఈ పుస్తకంలో, మనం మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు మరియు వాటిలోని రకాలను పరిశీలిస్తాము. అవి ఎలా పని చేస్తాయో మనం పరిశీలిస్తాము. తర్వాత, మనం డేటాసెట్ల సమస్యలను అన్వేషిస్తాము మరియు అల్గోరిథం రాయడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం గురించి చూస్తాము. చివరగా, వాస్తవ ప్రపంచంలో మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించే సందర్భాల గురించి, తర్వాత మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించే ప్రదేశాల గురించి చూస్తాము.

మరోసారి, మెషీన్ లెర్నింగ్ కు స్వాగతం. మనం మొదలుపెడదాం...

అధ్యాయం 1. మెషీన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

ఈ మొదటి అధ్యాయం యొక్క లక్ష్యం మీరు ఈ పుస్తకంలో చదవబోయే వాటికి సంబంధించిన ప్రాథమిక విషయాలు తెలియజేయడమే. భవిష్యత్ అధ్యాయాలలో మనం మరింత వివరంగా అన్వేషించే ప్రాథమిక భావనలను ఇక్కడ మనం గుర్తిస్తాము. ఈ పుస్తకం దానికదే నిర్మితమైంది, మరియు ఈ అధ్యాయంలో దానికి సంబంధించిన ప్రాథమిక విషయాలున్నాయి.

మెషీన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటో మేము వివరించడానికి తర్కబద్ధంగా ఇదే సరైన సమయం.

నేనిచ్చే సరళమైన నిర్వచనం ఇలా ఉంది: మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్‌ను అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఇది అంత ప్రాముఖ్యమైంది కాదని అనిపించవచ్చు, కానీ మీరు ఆ నిర్వచనాన్ని చిన్న భాగాలుగా చేసి చూస్తే, దానిలోని లోతైన భావం తెలుస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించడానికి ముందు, కంప్యూటర్లు అనుభవం నుండి మెరుగుపడలేకపోయాయి. బదులుగా, కోడ్ ఏమి చెప్పితే అదే కంప్యూటర్ చేసేది.

సరళంగా వివరించాలంటే, మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్ దాని ప్రతిస్పందనలను మార్చడానికి అనుమతిస్తుంది, మంచి మరియు చెడు ప్రతిస్పందనల కొరకు ఫీడ్ బ్యాక్ లూప్‌ను పరిచయం చేస్తోంది. దాని భావమేమంటే మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు వాటికంటే ముందు ఉపయోగంలోకి వచ్చిన కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌ల కంటే ప్రాథమికంగా భిన్నంగా ఉంటాయి. స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ మరియు అల్గోరిథం శిక్షణ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్‌ను ప్రాథమికంగా ఎలా మారుస్తుందో చూడడంలో వున్న మొదటి దశ.

స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ కు పోటీగా అల్గోరిథం శిక్షణ

ఇటీవల జరిగిన కొన్ని మార్పులు చేర్పులతో, మీరు మీ జీవితంలో ఉపయోగించిన దాదాపు ప్రతి సాఫ్ట్‌వేర్ స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయబడింది. అంటే కొంతమంది మానవులు కంప్యూటర్ పాటించాల్సిన నియమాల పట్టికను రాశారు. మీ కంప్యూటర్ యొక్క ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ మొదలుకొని, ఇంటర్నెట్ అలాగే మీ ఫోన్‌లోని యాప్ లలో కూడా మానవుడు వ్రాసిన కోడ్ అనేది ఉంది. కంప్యూటర్‌ పని చేయడానికి కొన్ని నియమాల పట్టికను మానవులు ఇవ్వాల్సివుంటుంది, అవి లేకుండా ఒక కంప్యూటర్ ఏ పనీ చేయలేదు.

స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ చాలా గొప్పది. మనం ప్రస్తుతం కంప్యూటర్‌లతో చేసే ప్రతిదానికీ ఇది వెన్నెముకలాంటిది. డేటాను నిర్వహించడానికి, విలువను లెక్కించడానికి లేదా మీ కోసం సంబంధాలను ట్రాక్ చేయడానికి మీకు కంప్యూటర్ అవసరమైనప్పుడు ఇది అనువైనది. స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ చాలా శక్తివంతమైనది, కానీ దీనికి ఒక అడ్డంకి ఉంది: అది మానవుడే.

పిల్లి యొక్క ఫోటోను గుర్తించమని అడగడం వంటి కంప్యూటర్‌తో సంక్లిష్టమైన పనులు చేయాలనుకున్నప్పుడు ఇది సమస్యాత్మకంగా ఉంటుంది. పిల్లిలో ఏమి చూడాలో కంప్యూటర్‌కు నేర్పడానికి మనం స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంటే, భవిష్యత్తులో జరిగే ప్రతి సంఘటనను ఊహించి కోడ్ రాయడానికి మనం సంవత్సరాలు గడపాల్సివుంటుంది. మీరు ఫోటోలో నాలుగు కాళ్లను చూడలేకపోతే? పిల్లి వేరే రంగులో ఉంటే? కంప్యూటర్ నల్లని ప్రదేశంలో వున్న ఒక నల్ల పిల్లిని లేదా మంచులో వున్న తెల్లని పిల్లిని గుర్తించగలదా?

వీటన్నింటినీ మనం మనుషులుగా చులకనగా చూస్తాం. చాలా సందర్భాలలో మన మెదళ్ళు త్వరగా మరియు సులభంగా విషయాలను గుర్తిస్తాయి. ఈ విషయంలో కంప్యూటర్లు అంత గొప్పవేమీ కావు మరియు పిల్లిని ఎలా గుర్తించాలో కంప్యూటర్‌కు చెప్పడానికి మిలియన్ల స్పష్టమైన కోడ్‌లు రాయాల్సివుంటుంది. వాస్తవానికి, పిల్లులను 100% ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి కంప్యూటర్‌ను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయడం అస్సలు సాధ్యం కాకపోవచ్చు, ఎందుకంటే సందర్భం ఎల్లప్పుడూ మీ కోడ్‌ను మార్చగలదు మరియు గందరగోళానికి గురి చేయగలదు.

ఇక్కడే అల్గోరిథంలు అమలులోకి వస్తాయి. స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్‌తో మనం పిల్లి అంటే ఏమిటో కంప్యూటర్‌కు చెప్పడానికి మరియు మన కోడ్‌లోవున్న జరగబోయే ప్రతి సంఘటనలను అనుమతించడానికి ప్రయత్నించడం జరుగుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు పిల్లి అంటే ఏమిటో తెలుసుకోవడానికి కంప్యూటర్‌ను అనుమతిస్తాయి.

మొదటిగా చూస్తే, అల్గోరిథం కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలను కలిగి ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, మనం నాలుగు కాళ్ళు మరియు తోక వున్నాయో లేదో గుర్తించమని కంప్యూటర్‌కు చెప్పవచ్చు. ఆ తర్వాత, మనం అల్గోరిథంలో చాలా చిత్రాలను పెడతాము. కొన్ని చిత్రాలు పిల్లులు, కానీ మరికొన్ని కుక్కలు, చెట్లు లేదా యాదృచ్ఛిక చిత్రాలు కావచ్చు. అల్గోరిథం చిత్రాలను గుర్తించేటప్పుడు, చిత్రాలను సరిగా గుర్తిస్తే, మనం వాటిని సరైనవని చెప్తాము మరియు వాటిని తప్పుగా గుర్తిస్తే ప్రతికూల అభిప్రాయాన్ని వ్యక్తం చేస్తాం.

కాలక్రమేణా, పిల్లిని గుర్తించడానికి ఎలాంటి లక్షణాల కోసం చూడాలి అనే దానికొరకు కంప్యూటర్ దాని స్వంత నమూనాను రూపొందించడంలో అల్గోరిథంను ఉపయోగిస్తుంది. కంప్యూటర్ నమూనాలోని భాగాల్లో వున్న విషయాలు మనం మొదట అసలు ఆలోచించి ఉండకపోవచ్చు. మరింత బలాన్ని చేకూరుస్తూ, వేలాది చిత్రాలతో, అల్గోరిథం క్రమంగా పిల్లులను గుర్తించడంలో మెరుగు పర్చబడుతుంది. ఇది 100% ఖచ్చితత్వాన్ని ఎప్పటికీ చేరుకోకపోవచ్చు, కానీ ఇది మానవుడు అందించిన పిల్లి చిత్రాల లేబులర్‌ను భర్తీ చేయడానికి మరియు మరింత సమర్థవంతంగా ఉండటానికి అది సరిపోతుంది.

అల్గోరిథంలు మార్గదర్శకాలే కానీ అవి స్పష్టమైన నియమాలైతే కావు. ఇవి, ఒక పనిని నిర్వహించడానికి ఏం చేయాలో కంప్యూటర్‌కు చెప్పే ఒక రకమైన కొత్త పద్ధతి. అవి ఒక పని చేయడంలో వందల లేదా వేల ప్రయత్నాలను చేస్తుండగా వాటంతట అవే సరిచేసుకుంటూ ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను పరిచయం చేస్తాయి.

నిర్వచనాలు: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కు పోటీగా మెషిన్ లెర్నింగ్ వీటితో పోటీగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్

ఈ పుస్తకం మెషీన్ లెర్నింగ్ గురించి వివరిస్తున్నప్పటికీ, ఆ పదం ఈ అంశాన్ని లోతుగా వివరించే సందర్భంలో చక్కగా సరిపోతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేదానికి జనాదరణ పెరుగుతున్నందున, ఇది చాలా వార్తలలో కవరేజీని పొందుతోంది. ఆ శీర్షికలలో, జర్నలిస్టులు తరచుగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను పరస్పరం మార్చుతూ వాడుతుంటారు. అయితే, ఈ మూడు పదాల మధ్య స్వల్ప వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది ఈ మూడు పదాలలో పురాతనమైనది మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. 20 వ శతాబ్దం మధ్యలో కూర్చబడిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనే ఈ పదం, ఏ సమయంలోనైనా వాతావరణాన్ని గమనించి దానికి ప్రతిస్పందించే ఒక యంత్రాన్ని ఇది సూచిస్తుంది. మానవులలో మరియు జంతువులలో వుండే సహజ మేధస్సుకు ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ భిన్నంగా ఉంటుంది. అయితే, కాలక్రమేణా, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క పరిధి మారిపోయింది. ఉదాహరణకు, అక్షర గుర్తింపు అనేది AI కి ప్రధాన సవాలుగా ఉండేది. ఇప్పుడు, ఇది నిత్యకృత్యంగా ఉంది మరియు ఇకపై AI లో భాగంగా పరిగణించబడదు. మనం AI కోసం క్రొత్త ఉపయోగాలను కనుగొన్నప్పుడు, మనం వాటిని సాధారణమైన వాటి కోసం మన రిఫరెన్స్ ఫ్రేమ్‌లోకి అనుసంధానిస్తాము మరియు AI యొక్క పరిధి ఇకపై వచ్చే క్రొత్త విషయాలకు కూడా విస్తరిస్తుంది.

మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క నిర్దిష్ట భాగమై వుంది. ఈ అధ్యాయంలో దీన్ని నిర్వచించడానికి మనం ఇప్పటికే కొంత సమయం గడిపాము, అయితే ఇది ఒక యంత్రానికి అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతించే ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ను సూచిస్తుంది. ఈ పదం గురుంచి మనం మాట్లాడుతున్నపుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది 1980 ల నుండి మాత్రమే వాడుకలో ఉంది. ఇటీవలే, గత 10-15 సంవత్సరాలనుండి మాత్రమే మెషీన్ లెర్నింగ్ ను స్కేల్‌లో వాస్తవంగా అమలు చేయడం ప్రారంభించడానికి ప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా నిల్వ చేసే శక్తి మన దగ్గర ఉంది.

ఇన్ పుట్ లేయర్       హిడెన్ లేయర్ 1       హిడెన్ లేయర్ 2       అవుట్ పుట్ లేయర్

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లనేవి మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క నిర్దిష్ట భాగమై ఉన్నాయి, మరియు అవి ప్రస్తుత పరిశ్రమలో అత్యంత హాటెస్ట్ ట్రెండ్ గా వున్నాయి. ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో అనేక నోడ్‌లు ఉంటాయి, అవి జవాబును రూపొందించడానికి కలిసి పనిచేస్తాయి. ప్రతి అత్యల్ప నోడ్లకు నిర్దిష్ట ఫంక్షన్ ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక చిత్రాన్ని చూసేటప్పుడు తక్కువ-స్థాయి నోడ్‌లు నిర్దిష్ట రంగులు లేదా పంక్తులను గుర్తించవచ్చు. తరువాతి నోడ్లు పంక్తులను ఆకారాలుగా వర్గీకరించవచ్చు, దూరాలను కొలవవచ్చు లేదా రంగు సాంద్రత కోసం చూడవచ్చు. ఈ నోడ్లలో ప్రతిదీ కూడా తుది సమాధానంపై వాటి ప్రభావం చూపించడంలో ప్రాముఖ్యతను పొందుతాయి. ప్రారంభంలో, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ చాలా పొరపాట్లు చేస్తుంది, కానీ చాలా ప్రయత్నాలు జరుగుతుండగా ఇది సరైన సమాధానం కనుగొనడంలో మెరుగ్గా ఉండటానికి ప్రతి నోడ్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నవీకరిస్తుంది.

ఇప్పుడు, మీరు AI, మెషీన్ లెర్నింగ్ లేదా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి ఒక శీర్షికను చదివినప్పుడు, మీకు తేడా అర్థం అవుతుంది. ఇవన్నీ నిర్దిష్ట భాగాలని గ్రహించడం కీలకమైన విషయం. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అనేవి ఒక రకమైన మెషీన్ లెర్నింగే, అయితే ఇవన్నీ కేవలం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లో భాగం మాత్రమే.

ప్రాథమిక భావనలు

మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేదానిని అనేక ఉపయోగకరమైన సందర్భాలలో వినియోగించవచ్చు. విశ్లేషించడానికి ప్రాముఖ్యమైన డేటా ఉన్నంతవరకు, మెషీన్ లెర్నింగ్ అర్థవంతంగా సహాయపడుతుంది. అందువల్ల, ప్రతీ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టు భిన్నంగా ఉంటుంది. ఏదేమైనా, మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ అది ఏదైనప్పటికీ దానిలో ఐదు ప్రధాన భాగాలు ఉంటాయి:

1. సమస్య

మీరు నమూనాలను గుర్తించి, చారిత్రక డేటా ఆధారంగా ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి ఎక్కడైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగపడుతుంది. నమూనాలను గుర్తించడం అంటే గతంలో జరిగిన కొనుగోలు ఆధారంగా కస్టమర్లకు ఉత్పత్తులను సిఫారసు చేయడానికి,