മെഷീൻ ലേണിംഗ്: സൗജന്യ കോഴ്സുകൾ മുതൽ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ വരെ, അതിവേഗം വികസിക്കുന്ന ഒരു ബുദ്ധിപരമായ മത്സരം
മെഷീൻ ലേണിംഗ്: സൗജന്യ കോഴ്സുകൾ മുതൽ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ വരെ, അതിവേഗം വികസിക്കുന്ന ഒരു ബുദ്ധിപരമായ മത്സരം
മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഒരുകാലത്ത് എത്തിപ്പിടിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു സങ്കൽപ്പമായിരുന്നത്, ഇന്ന് നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ മേഖലകളിലേക്കും വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗത ശുപാർശകൾ മുതൽ സ്വയം ഓടുന്ന കാറുകൾ വരെ, രോഗനിർണയം വരെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അഭൂതപൂർവമായ വേഗതയിൽ ലോകത്തെ മാറ്റിമറിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇത് പരസ്യം ചെയ്യുന്നതുപോലെ ശക്തമാണോ? ഈ സാങ്കേതിക വിപ്ലവത്തിന്റെ പിന്നിലെ യഥാർത്ഥ സ്വഭാവം നമ്മൾ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കണം?
X/Twitter-ൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചകൾ കാണുന്നത് ഒരു ഹൈ-സ്പീഡ് എക്കോസിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ഒളിഞ്ഞുനോക്കുന്നതുപോലെയാണ്. ഒരു വശത്ത്, വിവിധ "പെയ്ഡ് കോഴ്സുകൾ സൗജന്യമായി" എന്ന പ്രലോഭനങ്ങൾ, സ്വർണ്ണ ഖനനത്തിലെ ലഘുലേഖകൾ പോലെ, പുതിയതായി ഈ രംഗത്തേക്ക് വരാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവരെ ആകർഷിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു; മറുവശത്ത്, സ്റ്റാൻഫോർഡ്, MIT തുടങ്ങിയ മികച്ച സർവ്വകലാശാലകളുടെ കോഴ്സ് ഉറവിടങ്ങൾ സൗജന്യമായി ലഭ്യമാണ്, ഇത് അക്കാദമിക് ലോകം ഓപ്പൺ സയൻസിനെ സ്വീകരിക്കുന്നതിന്റെ പ്രതിഫലനമാണ്. ഈ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കാഴ്ചകളും നിലവിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിലെ ഒരു പ്രധാന വൈരുദ്ധ്യത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു: പ്രവേശനത്തിനുള്ള തടസ്സങ്ങൾ കുറയുന്നതും ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയും തമ്മിലുള്ള അന്തരം.
സൗജന്യ ഉച്ചഭക്ഷണത്തിന്റെ പ്രലോഭനവും അപകടവും: വിജ്ഞാനത്തിന്റെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണമോ വിലകുറഞ്ഞ കച്ചവടമോ?
"പെയ്ഡ് കോഴ്സുകൾ സൗജന്യമായി" എന്ന പരസ്യം സാധാരണമാണ്, ഇത് പുതിയ കഴിവുകൾ വേഗത്തിൽ നേടാനുള്ള ആളുകളുടെ ആഗ്രഹത്തെ മുതലെടുക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പോൾ ഗ്രഹാം ഒരിക്കൽ പറഞ്ഞിട്ടുണ്ട്: "നിങ്ങൾക്ക് ശരിക്കും മൂല്യവത്തായ എന്തെങ്കിലും ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടെങ്കിൽ, ദീർഘവും കഠിനവുമായ പരിശ്രമം നടത്താൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാകണം." മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് പഠിച്ചെടുക്കാവുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല, ഇതിന് ശക്തമായ ഗണിതശാസ്ത്ര അടിത്തറയും പ്രോഗ്രാമിംഗ് വൈദഗ്ധ്യവും അതത് മേഖലകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയും ആവശ്യമാണ്. "72 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ വിദഗ്ദ്ധനാകാം" എന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന കോഴ്സുകൾ, നിലവിലുള്ള അറിവുകളുടെ ലളിതമായ പാക്കേജിംഗ് മാത്രമായിരിക്കാം, അതിൽ ആഴത്തിലുള്ളതോ നൂതനമായതോ ആയ കാര്യങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയില്ല.
ഇത്തരം കോഴ്സുകളുടെ പ്രചാരം വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയിലെ ചില പ്രതിസന്ധികളെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത വിദ്യാഭ്യാസ രീതികൾക്ക് ചെലവേറെയാണ്, പഠന കാലയളവ് കൂടുതലാണ്, അതിനാൽ അതിവേഗം മാറുന്ന വിപണി ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയില്ല. എന്നാൽ അതേസമയം, "പെട്ടെന്നുള്ള വിജയം" എന്ന അമിതമായ ആഗ്രഹം ദുർബലമായ അടിത്തറയ്ക്കും ഉപരിപ്ലവമായ ധാരണയ്ക്കും കാരണമാകും. മൂല്യവത്തായ അറിവ് നേടാൻ സമയവും പ്രയത്നവും ആവശ്യമാണ്.
സ്റ്റാൻഫോർഡിന്റെ ഔദാര്യം: അക്കാദമിക് ലോകത്തിന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മനോഭാവവും ഭാവിയിലെ ടാലന്റ് ഡെവലപ്മെന്റും
ഇതിനു വിപരീതമായി, സ്റ്റാൻഫോർഡ്, MIT തുടങ്ങിയ മികച്ച സർവ്വകലാശാലകൾ നൽകുന്ന സൗജന്യ കോഴ്സ് ഉറവിടങ്ങൾ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സമീപനമാണ് കാണിക്കുന്നത്. CS221 (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്), CS229 (മെഷീൻ ലേണിംഗ്), CS230 (ഡീപ് ലേണിംഗ്) തുടങ്ങിയവ, ഒരുകാലത്ത് വളരെ വിലയേറിയ കോഴ്സുകൾ ആയിരുന്നു, ഇപ്പോൾ YouTube-ൽ സൗജന്യമായി ലഭ്യമാണ്. ഇത് വിജ്ഞാനത്തിന്റെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം മാത്രമല്ല, ഭാവിയിലെ ടാലന്റ് ഡെവലപ്മെന്റിലുള്ള ഒരു നിക്ഷേപം കൂടിയാണ്.
ഇത്തരത്തിലുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മനോഭാവം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയുടെ വികസനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കോഴ്സുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, പഠിതാക്കൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സൈദ്ധാന്തിക അടിത്തറയും പ്രായോഗിക കഴിവുകളും ചിട്ടയായി നേടാനും അതുവഴി ഭാവിയിലെ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ അടിത്തറയിടാനും കഴിയും. അതേസമയം, ഉയർന്ന ട്യൂഷൻ ഫീസ് താങ്ങാൻ കഴിയാത്ത വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഈ കോഴ്സുകൾ തുല്യ അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ആളുകൾക്ക് ഈ സാങ്കേതിക വിപ്ലവത്തിൽ പങ്കെടുക്കാൻ അവസരം നൽകുന്നു.
സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് മുതൽ റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് വരെ: മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു മത്സരരംഗം
X/Twitter-ലെ ചർച്ചകൾ വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളെക്കുറിച്ചും പ്രതിപാദിക്കുന്നു. ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ മുതൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വരെ, സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് മുതൽ റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് വരെ, അൽഗോരിതങ്ങൾ വൈവിധ്യപൂർണ്ണമാണ്, അവയുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വ്യത്യസ്തമാണ്. പോസ്റ്റിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ Bias-Variance Tradeoff, ശരിയായ അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് കൃത്യതയും പൊതുവൽക്കരണ ശേഷിയും തമ്മിൽ ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്.
-
സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ്: ഇത് ഏറ്റവും സാധാരണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് തരമാണ്, ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ പഠിച്ച് പ്രവചന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ മുതൽ സ്പാം ഫിൽട്ടറിംഗ് വരെ, സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എല്ലായിടത്തുമുണ്ട്. എന്നാൽ ഡാറ്റ ലേബലിംഗിന് ഉയർന്ന ചിലവ്, മോഡലുകൾ എളുപ്പത്തിൽ ഓവർഫിറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങളും ഇതിനുണ്ട്.
-
അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ്: സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്, ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ഘടനയും കണ്ടെത്തി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അനാലിസിസ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെല്ലാം അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗിന്റെ സാധാരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്. അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗിന് ഡാറ്റയിൽ ഒളിപ്പിച്ച വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഇതിന്റെ ഫലങ്ങൾ പലപ്പോഴും വിശദീകരിക്കാനും വിലയിരുത്താനും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
-
റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്: റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് എന്നത് ഒരു പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപെഴകുന്നതിലൂടെ മികച്ച തന്ത്രങ്ങൾ പഠിക്കുന്ന ഒരു പഠന രീതിയാണ്. ഗെയിമുകൾ, റോബോട്ടിക്സ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഇത് ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടങ്ങൾ കൈവരിച്ചു. AlphaGo-യുടെ വിജയം റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ മുന്നേറ്റത്തിന് കാരണമായി. റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗിന് ധാരാളം ട്രയലുകൾ ആവശ്യമാണ്, പരിശീലന പ്രക്രിയ ദീർഘവും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.
-
ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്: പോസ്റ്റിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിലെ ഒരു പ്രധാന ട്രെൻഡാണ്. ഇത് ഇതിനകം പരിശീലനം നേടിയ ഒരു മോഡലിനെ പുതിയ ടാസ്ക്കുകളിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതുവഴി പരിശീലന സമയവും ഡാറ്റാ ആവശ്യകതയും കുറയ്ക്കുന്നു. ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.കമ്പ്യൂട്ടിങ് ശേഷി വർധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ചും ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുതിച്ചുയരുന്നതിനനുസരിച്ചും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ മത്സരരംഗം കൂടുതൽ ശക്തമാകും. പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങൾ തുടർച്ചയായി ഉയർന്നുവരുന്നു, നിലവിലുള്ളവയിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ വരുത്തുന്നു. എന്നാൽ ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെ എങ്ങനെ യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം, സമൂഹത്തിൻ്റെ ആവശ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം എന്നതാണ് പ്രധാനം.
വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI (XAI): ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് തകർത്ത് സുതാര്യതയിലേക്ക്
ഈ പോസ്റ്റിൽ വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI (XAI)യെക്കുറിച്ചും പരാമർശിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രധാന മേഖലകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സുതാര്യതയും വിശദീകരണവും ആവശ്യമാണ്. ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ തെറ്റായ തീരുമാനമാണ് എടുക്കുന്നതെങ്കിൽ, അതിൻ്റെ കാരണങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയണം.
XAI യുടെ ലക്ഷ്യം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ കൂടുതൽ സുതാര്യവും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും വിശ്വസനീയവുമാക്കുക എന്നതാണ്. XAI സാങ്കേതികവിദ്യയിലൂടെ, ഒരു മോഡൽ എങ്ങനെയാണ് തീരുമാനമെടുക്കുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. അതുവഴി മോഡലുകളിലെ പക്ഷപാതിത്വവും തെറ്റുകളും ഒഴിവാക്കാനാകും. മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ കൃത്യതയും വിശ്വാസ്യതയും സുരക്ഷിതത്വവും ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ XAI നിർണായകമാണ്.
അൽഗോരിതങ്ങൾക്കപ്പുറം: മെഷീൻ ലേണിംഗും ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗും ഒന്നിക്കുന്നു
"ഫോർ ഫോട്ടോണിക് ആൻഡ് ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗിനായുള്ള ഡിസ്കവറി എഞ്ചിൻ" എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ലേഖനം മെഷീൻ ലേണിംഗും ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗും തമ്മിലുള്ള സംയോജനം വേഗത്തിലാക്കുന്നു എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന് ശക്തമായ പാരലൽ കമ്പ്യൂട്ടിങ് ശേഷിയുണ്ട്. പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയാത്ത സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിങ് മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അൽഗോരിതം കാര്യക്ഷമതയിലും മോഡൽ കൃത്യതയിലും മുന്നേറ്റം നടത്താനാകും.
ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലാണെങ്കിലും വലിയ സാധ്യതകളുണ്ട്. ഭാവിയിൽ, ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മരുന്ന് കണ്ടുപിടുത്തം, മെറ്റീരിയൽ സയൻസ്, ഫിനാൻഷ്യൽ മോഡലിംഗ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഉപയോഗിക്കാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ വികസനം ഒരു പുതിയ യുഗത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാനും സാധ്യതയുണ്ട്.
ഭാവിയിലെ ട്രെൻഡുകൾ: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇൻ്റലിജൻസിലേക്ക്, സുസ്ഥിരമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇക്കോസിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കുക
മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ ഭാവി അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കണ്ടുപിടുത്തത്തിൽ മാത്രമല്ല, സുസ്ഥിരമായ ഒരു ഇക്കോസിസ്റ്റം എങ്ങനെ കെട്ടിപ്പടുക്കാമെന്നതിലാണ്. ഇതിനായി നമ്മൾ താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധിക്കണം:
-
ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ്: ഡാറ്റയുടെ ഗുണമേന്മയും സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും ഉറപ്പാക്കുക. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് വിശ്വസനീയമായ അടിത്തറ നൽകുന്നതിന് ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് സംവിധാനം സ്ഥാപിക്കുക.
-
ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനായുള്ള ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ രൂപീകരിക്കുക. മെഷീൻ ലേണിംഗ് തെറ്റായ കാര്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് തടയുക. മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ കൃത്യതയും സുതാര്യതയും ഉറപ്പാക്കുക.
-
പരിശീലനം: മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിദഗ്ദ്ധർക്ക് പരിശീലനം നൽകുക. അതിലൂടെ വിപണിയിലെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യം നിറവേറ്റാനാകും. വിവരങ്ങൾ പങ്കുവെക്കുന്നതിലൂടെ പുതിയ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
-
മേഖലകളുടെ സംയോജനം: മെഷീൻ ലേണിംഗിനെ മറ്റ് മേഖലകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്: ബയോളജി, മെഡിസിൻ, ഫിനാൻസ് തുടങ്ങിയവ. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുകയും വലിയ സാമൂഹിക മൂല്യം ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുക.മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു ബുദ്ധിപരമായ മത്സരമാണ്, പക്ഷേ അതൊരു സീറോ-സം ഗെയിമല്ല. തുറന്ന സഹകരണത്തിലൂടെയും കൂട്ടായ പ്രയത്നത്തിലൂടെയും, നമുക്ക് കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരവും, കൂടുതൽ ന്യായയുക്തവും, കൂടുതൽ സുസ്ഥിരവുമായ ഒരു ഭാവി കെട്ടിപ്പടുക്കാൻ കഴിയും. ഈ സാങ്കേതിക വിപ്ലവം കൊണ്ടുവരുന്ന അവസരങ്ങളെ ശരിക്കും മനസ്സിലാക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും, ഉപരിപ്ലവമായ പ്രകാശത്തിൽ മയങ്ങിപ്പോകാതെ വിമർശനാത്മക ചിന്താഗതി നിലനിർത്തുകയും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സത്തയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
