ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல்: உங்கள் திட்டத்திற்கு எது சிறந்தது?

இன்றைய வேகமாக மாறும் தொழில்நுட்ப சூழலில், ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் (எப்படி நேரியல் மீள்பார்வை, தீர்மான மரங்கள் போன்றவை) ஆகியவை தரவியல் விஞ்ஞானிகள் மற்றும் பொறியாளர்களால் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் கருவிகள் ஆகும். இருப்பினும், எந்த தொழில்நுட்பத்தை தேர்வு செய்வது என்பது குறித்து பலர் குழப்பத்தில் உள்ளனர். இந்த கட்டுரை இரண்டையும் ஆழமாக ஒப்பிட்டு, உங்கள் திட்டத்தில் மேலும் அறிவார்ந்த தேர்வுகளை செய்ய உதவுகிறது.

1. ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலின் வரையறைகள்

• பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல்: தரவிலிருந்து கற்றல் செய்ய புள்ளியியல் மற்றும் மேம்பாட்டு முறைகளைப் பயன்படுத்தி, கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த மாதிரிகளை உருவாக்குகிறது. பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஆல்கொரிதங்கள்: நேரியல் மீள்பார்வை, லாஜிஸ்டிக் மீள்பார்வை, ஆதரவு வெகுஜன இயந்திரம் (SVM), தீர்மான மரங்கள் மற்றும் பிற.

• ஆழ்ந்த கற்றல்: இது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைத் தொகுதி, நரம்பியல் நெட்வொர்க், குறிப்பாக ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையில், தரவின் அம்சங்களை தானாக கற்றுக்கொள்கிறது. இது பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு பொருத்தமாக உள்ளது, குறிப்பாக படம் அடையாளம் காண்பது, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) போன்ற துறைகளில் சிறப்பாக செயல்படுகிறது.

2. பயன்பாட்டு சூழல்களின் ஒப்பீடு

2.1 பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலின் பொருத்தமான சூழல்கள்

1. சிறிய தரவுத்தொகுப்புகள்: பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் தரவின் அளவு குறைவாக இருக்கும் போது நல்ல செயல்பாடு காட்டுகிறது. தரவின் அம்சங்கள் தெளிவாகவும் விளக்கமாகவும் உள்ள சூழல்களுக்கு பொருத்தமாக உள்ளது.

2. நேரியல் உறவுகள்: தரவுக்கு நேரியல் உறவுகள் அல்லது குறைவான சிக்கலான அம்சங்கள் உள்ளபோது, நேரியல் மீள்பார்வை மற்றும் லாஜிஸ்டிக் மீள்பார்வை போன்ற மாதிரிகள் விரைவாக, திறமையாகவே பணிகளை முடிக்க முடியும்.

3. வளங்கள் குறைவாக உள்ளன: பயிற்சி நேரம் மற்றும் கணினி வளங்கள் குறைவாக உள்ளபோது, பாரம்பரிய ஆல்கொரிதங்களைப் பயன்படுத்துவது பொதுவாகச் சரியானது.

2.2 ஆழ்ந்த கற்றலின் பொருத்தமான சூழல்கள்

1. பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகள்: பெரிய அளவிலான அமைப்பற்ற தரவுகளை (படங்கள், வீடியோக்கள், உரை) கையாளும் போது, ஆழ்ந்த கற்றல் தானாகவே அம்சங்களை எடுக்க முடியும்.

2. சிக்கலான தரவுக் உறவுகள்: தரவின் அம்ச உறவுகள் மிகவும் சிக்கலான மற்றும் மனிதரால் வரையறுக்க முடியாத போது, ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் பாரம்பரிய முறைகளுக்கு மேலான பலன்களை வழங்குகின்றன.

3. கணினி வளங்கள் போதுமானவை: ஆழ்ந்த கற்றல் பொதுவாக அதிகமான கணினி வளங்கள் மற்றும் நேரத்தை தேவைப்படுத்துகிறது, குறிப்பாக மாதிரி பயிற்சியின் கட்டத்தில்.

3. குறிப்பிட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்

இந்த இரண்டு தொழில்நுட்பங்களை ஒப்பிடுவதற்காக, கீழே இரண்டு உண்மையான பயன்பாட்டு வழக்குகளின் பகுப்பாய்வு உள்ளது:

3.1 பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் எடுத்துக்காட்டு: கடன் மதிப்பீடு

வங்கி அல்லது பிற நிதி நிறுவனங்களில், கடன் மதிப்பீடு ஒரு பரிணாமமான பயன்பாடு ஆகும். நீங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் கடன் ஆபத்தை கணிக்க ஒரு மாதிரியை உருவாக்க வேண்டும் என்று கருதினால், பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் முறைகள்:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# data என்பது வாடிக்கையாளர் தரவுகளை உள்ளடக்கிய DataFrame எனக் கருதுகிறோம்
X = data[['age', 'income', 'loan_amount']]
y = data['credit_risk']

# பயிற்சி மற்றும் சோதனை தொகுப்புகளைப் பிரிக்கவும்
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# மாதிரியைப் பயிற்சி செய்க
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# கணிக்கவும்
predictions = model.predict(X_test)

நன்மைகள்: கடன் மதிப்பீடு பொதுவாக தரவின் அளவு குறைவாகவும், கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகள் அதிகமாகவும் உள்ளதால், பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் ஆல்கொரிதங்கள் விரைவாக நல்ல மாதிரியைப் பெற முடியும்.

3.2 ஆழ்ந்த கற்றல் எடுத்துக்காட்டு: படம் வகைப்படுத்தல்

பட வகைப்படுத்தல் துறையில், உதாரணமாக பூனை மற்றும் நாய் படங்களை அடையாளம் காண்பதற்கு, ஆழ்ந்த கற்றல் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒரு எளிய குவியல்நரம்பியல் நெட்வொர்க் (CNN) உருவாக்கலாம்:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# மாதிரியை உருவாக்கவும்
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# மாதிரியை தொகுக்கவும்
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# மாதிரியைப் பயிற்சி செய்க (train_data மற்றும் train_labels முன்பே தயாரிக்கப்பட்டதாகக் கருதுகிறோம்)
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

நன்மைகள்: ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட நெட்வொர்க் அமைப்பின் மூலம், படங்களில் இருந்து தானாகவே அம்சங்களை எடுக்க முடியும், துல்லியமானது மற்றும் சிக்கலான பணிகளுக்கு பொருத்தமாக உள்ளது.

4. செயல்திறன் ஒப்பீடு

• துல்லியம்: சிக்கலான பணிகளில், ஆழ்ந்த கற்றல் பொதுவாக பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலுக்கு மேலானது. ஆனால் எளிய கணிக்கைகளில், பாரம்பரிய முறைகள் போதுமானவை.

• பயிற்சி நேரம்: பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் பொதுவாக விரைவாக பயிற்சி பெறுகின்றன, ஆனால் ஆழ்ந்த கற்றல் அதிக நேரம் மற்றும் அதிக மாதிரிகளை தேவைப்படுத்துகிறது.

• விளக்கத்தன்மை: பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் ஆல்கொரிதங்கள் (எப்படி தீர்மான மரங்கள்) தங்கள் முடிவுகளை விளக்குவதில் எளிதாக உள்ளது, ஆனால் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் "கருப்பு பெட்டி" ஆக இருக்கின்றன, அவற்றின் உள்ளமைப்பை புரிந்து கொள்ள கடினமாக உள்ளது.

5. சுருக்கம்

ஆழ்ந்த கற்றல் அல்லது பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் தேர்வு செய்வது உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் தரவின் அம்சங்களைப் பொறுத்தது. சிறிய அளவிலான, எளிய பிரச்சினைகளுக்கு, பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் பொதுவாக நல்ல செயல்பாடு காட்டுகின்றன; ஆனால் பெரிய சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு, ஆழ்ந்த கற்றல் மேலும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது. இந்த கட்டுரை உங்கள் திட்டத்தில் மேலும் பொருத்தமான தொழில்நுட்ப தேர்வுகளை செய்ய உதவுமென நம்புகிறேன்.

எந்த முறையோ, முக்கியம் உங்கள் சூழல் தேவைகளுக்கு ஏற்ப உங்கள் தீர்வுகளை தனிப்பயனாக்குவது, தரவியல் அறிவியலின் அலைகளில் சிரமமின்றி மிதப்பதற்கு உதவும்.