యంత్రాలు ఎలా నేర్చుకుంటాయి
యంత్రాలు ఎలా నేర్చుకుంటాయి 🧠
గత పాఠంలో, AI అనేది అనుభవం నుండి నేర్చుకునే software అని తెలుసుకున్నాం. కానీ ఇది నిజంగా ఎలా పని చేస్తుంది? ఒక machine ఏమీ తెలియని స్థితి నుండి మీ ముఖం recognize చేయడం లేదా మీ తదుపరి ఇష్టమైన పాట recommend చేయడం వరకు ఎలా చేరుకుంటుంది?
Smart software వెనుక రహస్యాన్ని explore చేద్దాం.
🔄 Learning Loop
ప్రతి machine learning system ఒకే basic cycle ను follow చేస్తుంది:
- Data - Machine కి చాలా examples ఇవ్వబడతాయి
- Patterns - ఆ examples లో పునరావృతమయ్యే patterns చూస్తుంది
- Predictions - కొత్త data గురించి guess చేయడానికి ఆ patterns వాడుతుంది
- Feedback - తన guesses సరైనవా తప్పా అని తెలుసుకుంటుంది
- Improvement - Adjust చేసి మళ్ళీ try చేస్తుంది, ప్రతిసారి మెరుగవుతుంది
ఇది వంట నేర్చుకోవడం లాంటిది. మీరు recipes follow చేస్తారు (data), ఏమి బాగా పని చేసిందో గమనిస్తారు (patterns), మీ సొంత variations try చేస్తారు (predictions), result రుచి చూస్తారు (feedback), తదుపరిసారి seasoning adjust చేస్తారు (improvement).
Spam email detect చేయడానికి Google AI ప్రతి నిమిషం 10 million కంటే ఎక్కువ suspicious messages process చేస్తుంది. User "spam" లేదా "not spam" అని mark చేసిన ప్రతిసారి, system నేర్చుకుంటుంది మరియు తన patterns update చేసుకుంటుంది - ప్రతి click తో మరింత smart అవుతుంది.
📚 Supervised Learning - Teacher తో నేర్చుకోవడం
Machine learning లో అత్యంత సాధారణ రకం supervised learning. ఇది మీకు answers ఇచ్చే teacher తో చదవడం లాగా పని చేస్తుంది.
ఇలా పని చేస్తుంది:
- Machine కి labels ఉన్న (correct answers) వేలాది examples ఇస్తారు
- Machine ఈ labelled examples ను study చేస్తుంది
- Input ను correct label కి connect చేసే patterns నేర్చుకుంటుంది
- కొత్త, unlabelled data కనిపించినప్పుడు, answer predict చేస్తుంది
Real-World Example: Email Spam Filter
Machine కి 1,00,000 emails చూపించినట్లు ఊహించుకోండి. ప్రతి ఒక్కటి humans చేత లేదా అని label చేయబడింది.
Discussion
Sign in to join the discussion