ಟೆಕ್ ಟಾಕ್: ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ಏನು ಗೊತ್ತಾ?

ಏನಿದು ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್?

ಕಂಪ್ಯೂಟರಿನಂತಹ ಯಂತ್ರಗಳು ನಾವು ಹೇಳಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಳಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲೇ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ನಾವು ಕೇಳಿದ್ದೇವೆ. ಅಷ್ಟಕ್ಕೇ ಸೀಮಿತವಾಗುವ ಬದಲು, ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ತನ್ನ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೂ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇರಬೇಕು ಎಂದು ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟಲಿಜೆನ್ಸ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಹೇಗೆ? ಅವುಗಳನ್ನೇನು ಶಾಲೆಗೆ ಕಳಿಸಲು ಆಗುತ್ತದೆಯೇ?

ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ ಹೇಳುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಹೆಸರೇ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್. ಶಾಲಾವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಹಾಯ ಪಡೆದು ಮಕ್ಕಳು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಹಾಗೆಯೇ ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲೇ ಮಾಡು ಎನ್ನುವಂತಹ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಅಪೇಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲಿಗೆ, ತಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಸೂಕ್ತ ದತ್ತಾಂಶದ (ಡೇಟಾ) ನೆರವಿನಿಂದ ಸ್ವತಃ ಯಂತ್ರವೇ ಕಲಿತುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.   

ಮಕ್ಕಳು ಚಿಕ್ಕವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲೇ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಹೊಸ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರಲ್ಲ, ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕೂಡ ಅಷ್ಟೇ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಯಾವುದೇ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚುಹೆಚ್ಚು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಊಡಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರವೇ ಅದರ ಕಲಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ತೋರಿಸಿದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಾಣಿ ಆನೆಯೋ ಕುದುರೆಯೋ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿಮ್ಮ ಮೊಬೈಲಿಗೆ ಬರಬೇಕಾದರೆ ಅದು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ನಾವು ಆನೆ ಮತ್ತು ಕುದುರೆ ಎರಡೂ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ತೋರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಜಾಸ್ತಿಯಾದಷ್ಟೂ ನಿಮ್ಮ ಮೊಬೈಲು ಆನೆ-ಕುದುರೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಶಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ ಅದು ತನ್ನ ಕಲಿಕೆಯನ್ನೂ ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತದೆ.

ಹೀಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಲು ಬಳಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ (ಆಲ್ಗರಿದಮ್) ‘ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಲ್ಗರಿದಮ್'ಗಳೆಂದು ಹೆಸರು. ತಾನು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಹೇಗೆಂದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಳಿಕೊಡುವುದು ಇವುಗಳ ಕೆಲಸ. ಇವಕ್ಕೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಊಡಿಸಿ ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಸಿಗುವುದೇ ‘ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್'.

ಮೇಲೆ ಆನೆ-ಕುದುರೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದಂತೆ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಊಡಿಸುವ ಈ ಕೆಲಸ ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ನಡೆಯುತ್ತದೋ ಅಲ್ಲಿಯವರೆಗೂ ಯಂತ್ರದ ಕಲಿಕೆಯೂ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತದೆ, ಕಲಿಕೆ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ ಅದರ ಕೆಲಸದ ನಿಖರತೆಯೂ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲು ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವೂ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ - ಹೇಳಿಕೊಡುವ ಪಾಠ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರವೇ ಯಂತ್ರಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ!

ALSO READ

ಟೆಕ್ ಟಾಕ್: ಎಐ ಅಂದರೆ ಏನು ಗೊತ್ತಾ?

ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ರೂಪುಗೊಂಡಿದ್ದು ಯಾವಾಗ?

ಹೆಚ್ಚು ಸುದ್ದಿಯಾಗಿರುವುದು ಇತ್ತೀಚೆಗಾದರೂ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ತೀರಾ ಹೊಸದೇನೂ ಅಲ್ಲ. ೧೯೫೦ರ ದಶಕದಲ್ಲೇ ಈ ಕುರಿತ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದ್ದವು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬ ಹೆಸರನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಬಳಸಿದ್ದು ಅಮೆರಿಕಾದ ಆರ್ಥರ್ ಲೀ ಸ್ಯಾಮ್ಯುಯೆಲ್ ಎಂಬ ತಂತ್ರಜ್ಞ. ಮೊದಲ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞರ ಪೈಕಿ ಇವರಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಾನವಿದೆ. ಚೆಕರ್ಸ್ ಆಟವನ್ನು ತಾನೇ ಕಲಿತು ಆಡುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದನ್ನು ಅವರು ಆ ಕಾಲದಲ್ಲೇ ರೂಪಿಸಿದ್ದರು! ಆಗಿನಿಂದಲೇ ಅಲ್ಲಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತ ಬಂದ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಈಗ ಬಹಳ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ-ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬೆಳೆದಿದೆ.  

ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಉಪಯೋಗಗಳೇನು?

ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪರಿಚಯ ಇಲ್ಲದವರೂ ಕೂಡ ಇಂದು ಒಂದಲ್ಲ ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ನಮಗೆ ಇಷ್ಟವಾಗಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ತಾಣಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವಲ್ಲ, ಅದು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಿಂದಲೇ. ನೀವು ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ತೋರಿಸಿದ್ದಿರಿ, ಹಿಂದೆ ಯಾವಾಗ ಏನನ್ನು ಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ, ಅದೇ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕೊಂಡ ಇತರ ಗ್ರಾಹಕರು ಆನಂತರ ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ್ದರು ಎನ್ನುವಂತಹ ನೂರೆಂಟು ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಲೆಹಾಕುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರುಗಳು ಅದನ್ನೆಲ್ಲ ತಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ ನಿಮಗೆ ಏನು ಇಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಿರುತ್ತವೆ. ಸಮಾಜ ಜಾಲಗಳು ನಮಗೆ ಹೊಸ ಬರಹಗಳನ್ನು, ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಇದೇ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ರದ್ದಿ ಸಂದೇಶಗಳ (ಸ್ಪಾಮ್) ಪತ್ತೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಚಹರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಶನ್), ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ವಹಿವಾಟು ಪ್ರಮಾಣದ ಅಂದಾಜಿಸುವಿಕೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಇನ್ನೂ ಹಲವು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಇದಕ್ಕೆಲ್ಲ ಬೇಕಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಲ್ಲ ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಈಗ ಭಾರೀ ಬೇಡಿಕೆ ಇದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪೈಥನ್, ಆರ್, ಜಾವಾ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.