Q:
తెరవెనుక యంత్ర అభ్యాసం ఎందుకు ఎక్కువగా ఉంది - సాధారణ వినియోగదారు దృష్టిలో లేదు?
A:యంత్ర అభ్యాసం గురించి ఈ ప్రాథమిక ప్రశ్న ఈ సంక్లిష్ట కార్యక్రమాలు ఎలా పనిచేస్తాయో మరియు నేటి ఆర్థిక వ్యవస్థలో అవి ఏ పాత్ర పోషిస్తాయనే దానిపై అనేక విభిన్న అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి.
యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థల యొక్క ప్రాముఖ్యత లేకపోవడాన్ని వివరించడానికి సులభమైన మార్గాలలో ఒకటి, వాటిని దాచడం సులభం. ఈ బ్యాక్ ఎండ్ సిస్టమ్స్ సిఫారసు ఇంజన్లు మరియు మరెన్నో వెనుక దాగి ఉంటాయి, ఏదైనా యంత్ర అభ్యాసం జరుగుతోందని వినియోగదారులను మరచిపోయేలా చేస్తుంది. అంతిమ వినియోగదారులందరికీ తెలుసు, కొంతమంది మానవులు అధునాతన అల్గారిథమ్‌లను నడుపుతున్న న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు బదులుగా ఎంపికలను జాగ్రత్తగా ఎంచుకోవచ్చు.
అంతకు మించి, యంత్ర అభ్యాసంపై దైహిక విద్య లేకపోవడం కూడా ఉంది, కొంతవరకు ఇది చాలా క్రొత్తది, మరియు కొంతవరకు STEM శిక్షణలో పెట్టుబడి లేకపోవడం వల్ల. ఒక సమాజంగా సాంకేతిక పరిజ్ఞానం గురించి గొప్ప వివరంగా తెలుసుకోవడానికి మరియు మన జనాభాలో “సాంకేతిక పూజారులు” కావడానికి ముఖ్య వ్యక్తులను ఎన్నుకోవడంలో మేము సాధారణంగా సరే అనిపిస్తుంది. విస్తృత స్పెక్ట్రం వ్యూహం ఏమిటంటే, ఉన్నత పాఠశాలల్లో సెకండరీ స్థాయిలో వివరణాత్మక యంత్ర అభ్యాసం మరియు సాంకేతిక సూచనలను చేర్చడం.
యంత్ర అభ్యాసం చుట్టూ అందుబాటులో ఉన్న భాష లేకపోవడం మరొక సమస్య. పరిభాష పుష్కలంగా ఉంది - అల్గోరిథంల లేబుళ్ల నుండి, కృత్రిమ న్యూరాన్‌లకు శక్తినిచ్చే క్రియాశీలక విధులు మరియు నాడీ నెట్‌వర్క్‌లకు దారితీస్తుంది. మరో గొప్ప ఉదాహరణ కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో పొరల లేబులింగ్ - పాడింగ్ మరియు స్ట్రిడింగ్ మరియు మాక్స్ పూలింగ్ మరియు మరిన్ని. ఈ పదాల అర్థం ఏమిటో ఎవరైనా నిజంగా అర్థం చేసుకోలేరు మరియు ఇది యంత్ర అభ్యాసాన్ని మరింత అస్పష్టంగా చేస్తుంది.
అల్గోరిథంలు గణిత శాస్త్రజ్ఞుల పరిభాషలో ఉన్నాయి. ఆధునిక మరియు శాస్త్రీయ భౌతిక శాస్త్రంలో మాదిరిగా, ఈ విభాగాల విద్యార్థులు అల్గోరిథం విధులను సాదా భాషలో పెట్టడం కంటే, సంక్లిష్ట సమీకరణాలను చదివే కళను నేర్చుకోవాలి. యంత్ర అభ్యాస సమాచారాన్ని చాలా తక్కువ ప్రాప్యత చేయడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
చివరగా, "బ్లాక్ బాక్స్" సమస్య ఉంది, ఇక్కడ ఇంజనీర్లు కూడా ఎన్ని యంత్ర అభ్యాస కార్యక్రమాలు పని చేస్తారో పూర్తిగా అర్థం చేసుకోలేరు. ఈ అల్గోరిథంల యొక్క సంక్లిష్టత మరియు సామర్థ్యాన్ని మేము స్కేల్ చేసినందున, మేము పారదర్శకత మరియు మూల్యాంకనం మరియు విశ్లేషణాత్మక ఫలితాలకు సులభంగా ప్రాప్యత చేసాము. దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, వివరించదగిన AI వైపు ఒక పెద్ద కదలిక ఉంది - కార్యాచరణ యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సును ప్రాప్యత చేయడం మరియు ఉత్పత్తి వాతావరణంలో అసహ్యకరమైన ఆశ్చర్యాలను నివారించడానికి ఈ కార్యక్రమాలు ఎలా పని చేస్తాయనే దానిపై హ్యాండిల్ ఉంచడం.
నేటి సాంకేతిక ప్రపంచంలో యంత్ర అభ్యాసం వృద్ధి చెందుతున్నప్పటికీ, ఇది తరచుగా “దృష్టిలో లేదు, మనస్సులో లేదు” అని వివరించడానికి ఇవన్నీ సహాయపడతాయి.
