ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ವಿಧಾನ
ಕರಡು ಜಾಲಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹೊಚ್ಚ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. ಅವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲವಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಮಂಡಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಲಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಬಳಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿವಿಡಿ
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಯಾವುವು?
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅವು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಂತೆ, ಕರಡು ಜಾಲಗಳು ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ನರಕೋಶಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಆದರೂ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕರಡು ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಪದರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ರಚನೆಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಲೇಯರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಮಂಡಲಗಳಿಗಿಂತ ಇದು ಕರಡು ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ವಿರಳ ಸಂಪರ್ಕದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವು ಕೆಳಗಿನ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶಕ್ಕೂ ಲಿಂಕ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಬದಲಾಗಿ, ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ಒಂದು ಭಾಗವು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗಣನೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿಯು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಂತೆ, ಕರಡು ಜಾಲಗಳು ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ನರಕೋಶಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಆದರೂ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕರಡು ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಪದರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ರಚನೆಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
| ಕರಡು ಜಾಲಗಳು | ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳು |
| ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆ | ಸಮತಟ್ಟಾದ ರಚನೆ |
| ವಿರಳ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿ | ದಟ್ಟವಾದ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿ |
| ಡೇಟಾದ ಸಮರ್ಥ ಸಂಸ್ಕರಣೆ | ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ |
ಇನ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಮೇಲಿನ ಪದರವಾಗಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಲೇಯರ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಲೇಯರ್, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಲೇಯರ್, ಅದರ ನಂತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾದ ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಸಾರಾಂಶವಾದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಲೇಯರ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಪದರ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ಕೆಳಗಿನ ಪದರವು ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಷ್ಕರಣ ಪದರದಲ್ಲಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಮೇಲಿನ ಪದರ, ಮುಂದಿನ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಭವಿಷ್ಯ, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವರ್ಧಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ವಲಯಗಳು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಅವರು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ
ಟೆಸ್ಲಾ ಒಂದು ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಕರಡು ಜಾಲಗಳು ಅದರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ. ಟೆಸ್ಲಾದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರಿನ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೀರ್ಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು.
ಓಪನ್ಎಐ
OpenAI ಎಂಬುದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಓಪನ್ಎಐ ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಹೋಲುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅವರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ.
ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪಠ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ವಿಶೇಷ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕನೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಮಾದರಿಯ ವಿರಳತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ಕರಡು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಲ್ಲಿನ ತೊಂದರೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ವಿರಳತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಶನ್‌ನಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು. ಈ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಗುಂಪು ವಿರಳತೆಯ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿರಳ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಕುರಿತು YouTube ವೀಡಿಯೊ
ತರಬೇತಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ಸರಿಯಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ತೊಂದರೆಯಾಗಿದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಪದರದೊಳಗಿನ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಆದರ್ಶ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಡ್ರಾಪ್‌ಔಟ್ ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಲೇಯರ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳು
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಇನ್ನೂ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಯುವ ಅಧ್ಯಯನ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಲು ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಇದೆ.
ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ತನಿಖೆ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಇದು ಪರಿಸರದಿಂದ ಒಳಹರಿವಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಇಷ್ಟ ಮಾಡಬಹುದು
- 5 ರಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಟಾಪ್ 2023 ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು. ದಯವಿಟ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್ ಓದಲು ಇಲ್ಲಿ.
- ಗಮನಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬೆದರಿಕೆಗಳು. ದಯವಿಟ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್ ಓದಲು ಇಲ್ಲಿ.
ಅಂತಿಮ ಥಾಟ್
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಕರಡು ಜಾಲಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ತಾಜಾ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಶಿಸ್ತನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಅವು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ ಎಂಬ ವಾಸ್ತವದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಕರ್ಷಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
FAQ
NFL ಅಣಕು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಆದ್ಯತೆಯಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ESPN, CBS ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಸ್, NFL.com ಮತ್ತು ಬ್ಲೀಚರ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಬಹು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
AI ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಸ್ಥಿರ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಚಲಿಸುವ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂರು ಉಪವರ್ಗಗಳಿವೆ: ಕೃತಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ANI), ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AGI), ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಸೂಪರ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ASI).
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕೂಡ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೂರು ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ.
