యంత్ర శిక్షణ

యంత్ర అభ్యాసం (Machine Learning) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence) లోని ఒక విభాగం. ఇది డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే సామర్థ్యం కలిగిన గణిత మాదిరి విధానాలు (statistical algorithms) అభివృద్ధి చేయడంపైనా, వాటి పనితీరు తెలియని లేదా కొత్త డేటాపై కూడా వర్తించగలగడంపైనా దృష్టి సారిస్తుంది. ఈ విధానాలు తేలికపాటి మానవ జోక్యం లేకుండానే వివిధ పనులను స్వయంచాలకంగా చేయగలవు.యంత్ర అభ్యాసం లోని ఒక ఉపశాఖ అయిన డీప్ లెర్నింగ్ (Deep Learning) లో జరిగిన అభివృద్ధులు, న్యూరల్ నెట్‌వర్కులు అనే గణాంక పద్ధతుల తరగతికి చెందిన మోడళ్లను, గతంలో వాడిన అనేక యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులకంటే మెరుగైన పనితీరుతో పనిచేయగలిగేలా చేశాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్లకు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది (ఆర్థర్ శామ్యూల్, 1959).John McCarthy & Edward Feigenbaum 1990. In Memoriam Arthur Samuel: pioneer in machine learning. AI Magazine. AAAI. 11 (3).  ఇది కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఉపవిభాగం.

ఈ ఆలోచన కృత్రిమ మేధస్సులో  నుండి వచ్చింది.  మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటాపై నేర్చుకుని అంచనాలు వేయగల అల్గోరిథంల అధ్యయనం మరియు నిర్మాణాన్ని అన్వేషిస్తుంది. ఇటువంటి అల్గోరిథంలు ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన సూచనలను అనుసరిస్తాయి, కానీ డేటా ఆధారంగా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు కూడా తీసుకోగలవుChristopher Bishop 1995. Neural networks for pattern recognition. Oxford University Press. .  అవి నమూనా ఇన్‌పుట్‌ల నుండి ఒక నమూనాను నిర్మిస్తాయి.

స్పష్టమైన అల్గోరిథంలను రూపొందించడం,  ప్రోగ్రామింగ్ చేయడం సాధ్యం కాని చోట మెషిన్ లెర్నింగ్ జరుగుతుంది. ఉదాహరణలలో స్పామ్ ఫిల్టరింగ్, డేటా ఉల్లంఘన వైపు పనిచేసే కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ చొరబాటుదారులను లేదా హానికరమైన ఇన్‌సైడర్‌లను గుర్తించడం, ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR),Wernick et al 2010. Machine learning in medical imaging, IEEE Signal Processing Society|IEEE Signal Processing Magazine. 27, 4, 25-38. సెర్చ్ ఇంజన్లు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ ఉన్నాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించడం వల్ల ప్రమాదాలు ఉన్నాయి. కొన్ని అల్గోరిథంలు బ్లాక్ బాక్స్ అనే తుది నమూనాను సృష్టిస్తాయి. నియామకం, క్రిమినల్ జస్టిస్, మరియు ముఖాలను గుర్తించడంలో పక్షపాతాల కోసం మోడల్‌లు విమర్శించబడ్డాయి.

 మూలాలు 

వర్గం:కంప్యూటర్ ఇంజనీరింగ్