Q:
లోతైన అభ్యాసంలో "సమాచార అడ్డంకి" ఎందుకు ఒక ముఖ్యమైన సిద్ధాంతం?
A:కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లలో (ANN లు) “సమాచార అడ్డంకి” యొక్క ఆలోచన వివిధ రకాల సిగ్నలింగ్ యొక్క విస్తరణకు సంబంధించిన ప్రత్యేక సూత్రంపై పనిచేస్తుంది. ఈ కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలను స్వీయ-ఆప్టిమైజ్ చేసే ట్రేడ్-ఆఫ్లను పరిశీలించడానికి ఇది ఒక ఆచరణాత్మక సాధనంగా కనిపిస్తుంది. టిష్బీ ఎట్ సమర్పించిన సమాచార అడ్డంకి భావనను వివరించే వైర్డు కథనం. అల్. "అదనపు వివరాల యొక్క ధ్వనించే ఇన్పుట్ డేటాను అడ్డంకి ద్వారా సమాచారాన్ని పిండడం ద్వారా తొలగించడం" మరియు "సాధారణ భావనలకు అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను మాత్రమే నిలుపుకోవడం" గురించి మాట్లాడుతుంది.
సాపేక్షంగా క్రొత్త భావనగా, సమాచార అడ్డంకి ఆలోచన మేము అభిజ్ఞా పనితీరును మోడల్ చేయడానికి ANN లు మరియు సంబంధిత వ్యవస్థలను ఎలా ఉపయోగిస్తామో మెరుగుపరచడానికి మరియు మార్చడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ సిద్ధాంతం సహాయపడే ఒక మార్గం నాడీ నెట్‌వర్క్ ఫంక్షన్లకు మద్దతు ఇచ్చే నమూనాలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మాకు సహాయపడటం. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట ఫీచర్ సెట్‌ను సిస్టమ్ ఎలా నిలుపుకుంటుందో సూత్రం వివరిస్తే, ఈ “డేటా వివక్ష” ఒక నెట్‌వర్క్‌ను మానవ మెదడును “కోతి” గా ఎలా మారుస్తుందో చూడటం ప్రారంభిస్తాము మరియు ఇంజనీర్లు దానిని న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడళ్లలో చేర్చవచ్చు. ఇక్కడ ఉన్న ఆలోచన ఏమిటంటే, చివరికి, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ టెక్నాలజీ ఒక ప్రత్యేకమైన కొంతమంది ప్రావిన్స్ మాత్రమే కాకుండా, “సార్వత్రిక” భావనగా మారుతుంది. ప్రస్తుతం, కంపెనీలు అరుదైన AI ప్రతిభను వెతుకుతున్నాయి; సమాచార అడ్డంకి సిద్ధాంతం వంటి సిద్ధాంతాలు నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి జ్ఞానాన్ని లైపర్‌సన్‌కు మరియు “మధ్య వినియోగదారులకు” వ్యాప్తి చేయడానికి సహాయపడతాయి - వారు “నిపుణులు” కాకపోవచ్చు కాని న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ టెక్నాలజీల ఆవిర్భావం మరియు వ్యాప్తికి సహాయపడవచ్చు.
సమాచార అడ్డంకి యొక్క మరొక ముఖ్యమైన విలువ ఏమిటంటే, ఇంజనీర్లు వ్యవస్థలను మరింత ఖచ్చితమైన మార్గంలో పనిచేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వడం ప్రారంభించవచ్చు. సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ కోసం కొన్ని ఉన్నత-స్థాయి మార్గదర్శకాలను కలిగి ఉండటం వలన ఈ రకమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క పరిణామాన్ని క్రమబద్ధీకరించవచ్చు మరియు లోతైన అభ్యాస సూత్రాల గురించి మరింత నిర్వచించబడిన ఆలోచనను కలిగి ఉండటం ఐటి ప్రపంచంలో విలువైనది.
సాధారణంగా, AI లో పనిచేసే వాన్గార్డ్ ప్రత్యేకంగా "సంబంధిత సమాచారం" ఆలోచనతో సహా నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు ఎలా పనిచేస్తాయో మరియు విధులు నిర్వహించడానికి వ్యవస్థలు ఎలా వివక్ష చూపుతాయో చూస్తూనే ఉంటాయి. ఒక ఉదాహరణ ఇమేజ్ లేదా స్పీచ్ ప్రాసెసింగ్‌లో ఉంది, ఇక్కడ వ్యవస్థలు అనేక వైవిధ్యాలను “వస్తువులు” గా గుర్తించడం నేర్చుకోవాలి. సాధారణంగా, సమాచార అడ్డంకి ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆ వస్తువులతో ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు ప్రత్యేకంగా ఈ డేటా మోడల్స్ ఎలా ఉంటుందో ఒక నిర్దిష్ట అభిప్రాయాన్ని చూపుతుంది. ప్రాసెస్ సమాచారం.
