Machine Learning என்றால் என்ன? இயந்திரக் கற்றல் ஓர் பார்வை

இதற்கான பதிலை சாதாரண எளிமையான விளக்கத்திலேயே புரிந்துக்கொள்ளலாம்.

அதாவது Machine Learning என்ற இரு வார்த்தைகளையும் தனித்தனியாக பிரித்தால் தமிழில் இயந்திரம்+கற்றல்= இயந்திர கற்றல் எனப் பொருள்படும். I’m Learning என்றால் நான் கற்கிறேன் என்பதுபோல இயந்திரம் கற்கிறது என்பதுதான் Machine Learning.

இங்கு இயந்திரம் என்து எதுவாக வேண்டுமானாலும் இருக்கலாம் நாம் பயன்படுத்தும் செல்பேசி(Mobile), கணிணி(Computer / Laptop), காற்றாடி (Fan), தொலைக்காட்சி(Television), மின்விளக்குகள்(Lights) முதல் பெரிய தொழிற்சாலைகளில் பயன்படுத்தப்படும் அனைத்துவகை தொழில்நுட்பச் சாதனங்களும் இதில் அடங்கும்.

Machine Learning - இயந்திரக் கற்றல்

Machine Learning என்பது நாம் தயாரிக்கும் மென்பொருள் அல்லது இயந்திரம், நாம் முதலில் பதிவிடும் தகவல்களை (Input Data's) வைத்து பிறகு அதுவாகவே கற்றுக்கொள்ள துவங்கும் ஒர் தொழில்நுட்பம்.

எடுத்துக்காட்டாக,

ஒரு பழக்கடையில் இயந்திர கற்றல் தொழில்நுட்பத்தை (Machine Learning Technology) உபயோகிக்கிறோம் எனில், அதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட மென்பொருளில் (Software) சில அல்லது பல பழங்களை பற்றிய தகவல்களை நாம் முதலிலேயே பதிவேற்றம் செய்திருப்போம்

உதாரணத்திற்கு.

வாழை என்றால் மஞ்சள் நிறம், மற்றும் அதன் அளவு

ஆப்பிள் எனில் சிவப்பு நிறம், உருண்டையாக (அதன் அமைப்பு) இருக்கும்

ஆரஞ்சு எனில் ஆரஞ்சு நிறத்தில் உருண்டையாக சற்று தட்டையாக இருக்கும்.

இதுபோன்று பழங்களின் பல்வேறு வகையான தகவல்களை பதிவேற்றம்(Upload) செய்திருப்போம்.

இப்போது, அப்பழக்கடையில் செவ்வாழை (Red Plantain) புதிதாக விற்பனைக்கு வரும்போது, நாம் அதனை நாம் மென்பொருளில் பதிவேற்றம் செய்யத்தேவையில்லை. இங்கு இயந்திர கற்றல் தொழில்நுட்பம் (Machine Learning Technology) நாம் ஏற்கனவே கொடுத்த தகவல்களைக் கொண்டு, புதிதாக வந்த பழத்தை நாம் எழுதிய Machine Learning Algorithm-ஐ பயன்படுத்தி அதன் வடிவமைப்பு(Shape), வண்ணம்(Color) ஆகிய தகவல்களை தானாகவே பழத்தின் Image or Video மூலம் கண்டுபிடித்து, அத்தகவல்களை ஏற்கனவே உள்ள தகவல்களோடு ஒப்பிட்டு பார்த்து இதுவும் ஒருவகை வாழைதான் என்பதை தானாகவே கண்டறிந்து பதிவுசெய்துக்கொள்ளும்.

Machine Learning Flow Chart

இதைவிட சிறந்த எடுத்துக்காட்டு நாம் அனைவரும் பயன்படுத்துகிற Google map.

  1. Google map-ஆனது நமக்கு, இருப்பதில் பல பாதைகளில் குறைந்த நேரத்தில் நாம் சென்றடைய வேண்டிய இடத்திற்கு தேவையான பாதையை மட்டும் காண்பிக்கும். நமக்கு சில நேரம் அதில் காட்டுவதை விட குறுகிய நேரத்தில் செல்ல வழி தெரிந்து அந்த பாதையில் செல்லும்போது, நம் மொபைல்-இல் உள்ள Map Applicationஅந்த புது வழியை பதிவு செய்து கொள்ளும். இதனால் இனி அந்த இடத்திற்க்கு செல்பவர்களுக்கு இந்த புது குறுக்கு வழியினை காட்டும்.
  2. இதேபோல், சில பாதைகளில் கட்டுமான வேலையோ வேறு ஏதும் பிரச்சினைகளால் அந்த பாதையில் போக முடியாத நிலை ஏற்பட்டால் அதை காட்டாமல் சுற்றி போக சொல்லி காட்டும். இது தினமும் அவ்வழியாக சென்றவர்கள் மூலம் information எடுத்து அதுவே கற்றுக்கொண்டு…. கடந்த ஒரு மணிநேரமாக உவர்கள் அனைவரும் அந்த பாதையை அனைவரும் பயன்டுத்தாமல் வேறுவழியை பயன்படுத்தும்போம் அவர்கள் மூலம் தானாகவே கற்றுக்கொண்டு புதியவர்களுக்கு புதிய வழியை காட்டும்.

Machine Learning என்றால் என்ன?

Machine Learning என்பது Artificial Intelligence-இல் உள்ள ஒரு உட்பிரிவு ஆகும்.

இயந்திர கற்றல் என்பது, முன்கூட்டியே உருவாக்கப்பட்ட கணினி நிரல்கள் (Pre-Defined Computer Programs ) கொண்டு இயங்காமல், கொடுக்கப்பட்ட குழுத் தகவல்களையும்( Grouped Input Data) அலசி, நாம் பெற வேண்டுகிற தகவல்களையும் கொண்டு (desired output data) அதன் ஒற்றுமை, வேற்றுமைகளை ஆராய்ந்து தானாகவே புதிய தகவலை செயல்படுத்துகின்ற (processing) வகையில் ஒரு செயல்முறையினை (Algorithm) உருவாக்கிக் கொள்ளும் தொழில்நுட்பம்.

டாம் மிட்செல் என்பவர் இயந்திரக்கற்றல் என்பது “தான் முன்னர், பல்வேறு பணிகளிலிருந்து (Tasks) பெற்ற தகவல்களை (experience), தன் செயல்திறனை (performance) மேம்படுத்துவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட செயல்முறைகள்.” என்று வரையறுக்கிறார்.

புதிதாக உள்ளிடும் தகவல்களை , ஏற்கனவே இருக்கும் தகவல்களின் பொதுத்தன்மைகளையும், சராசரி மதிப்பீடுகளைப் பொறுத்து புள்ளியியல் முதலிய கணிதக் கோட்பாடுகளைக்கொண்டு அவாகளின் சராசரி மற்றும் மாறுபாடுகளைக்கொண்டு ஒரு கணிதமாதிரியை உருவாக்கிக் கொள்ளும். அதனைக் கொண்டு புதிய வெளியீடுகளைத் தருகிறது.

தற்போது மற்றுமொரு எடுத்துக்காட்டை பார்க்கலாம், ஒரு எண்ணின் படத்தை அடையாளம் காணும் செயல்முறை.

7 என்று திரையில் எழுதினால், கணினி அதனை ஏழு என்று சொல்ல வைக்க வேண்டும்.

முதலில் கணினிக்கு 0 முதல் 9 வரையிலான அனைத்து எண்களின் படத்தைக் கற்பிக்க வேண்டும்.

கணினி உள்ளீட்டுத் தகவலான படத்தைப் பெற்றுக் கொண்டு அந்த எண்ணின் வளைவு, நெளிவு, தோற்ற வேறுபாடுகள் கொண்டு அந்த எண்ணைப் பல்வேறு சோதனைகளுக்கு உட்படுத்தி, வடிகட்டி, தனக்கு முன்னர் கொடுக்கப்பட்ட தகவல்களில் எந்த எண் ஒத்துப்போகிறதோ, அந்த எண்ணை நமக்கு வெளியீடாக அளிக்கும்.

பின்வரும் வலைப்பதிவுகளில் Machine Learning குறித்த அனைத்து தகவல்களையும் விரிவாக காணலாம்.