ஆழ்ந்த கற்றலில் தகவல் சிக்கல் ஏன் ஒரு முக்கியமான கோட்பாடு?

கே:

ஆழ்ந்த கற்றலில் "தகவல் சிக்கல்" ஒரு முக்கியமான கோட்பாடு ஏன்?

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் (ஏ.என்.என்) ஒரு “தகவல் சிக்கல்” யோசனை பல்வேறு வகையான சமிக்ஞைகளின் பரவலுடன் தொடர்புடைய ஒரு சிறப்புக் கொள்கையில் செயல்படுகிறது. இந்த செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளை சுய மேம்படுத்துவதற்கான வர்த்தக பரிமாற்றங்களை ஆராய்வதற்கான நடைமுறை கருவியாக இது கருதப்படுகிறது. டிஷ்பி எட் வழங்கிய தகவல் சிக்கல் கருத்தை விவரிக்கும் ஒரு கம்பி கட்டுரை. பலர். "வெளிப்புற சிக்கல்களின் சத்தமில்லாத உள்ளீட்டுத் தரவை ஒரு இடையூறாகக் கசக்கி விடுவதைப் போல" மற்றும் "பொதுவான கருத்துகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களை மட்டுமே தக்கவைத்துக்கொள்வது" பற்றி பேசுகிறது.

ஒப்பீட்டளவில் புதிய கருத்தாக, அறிவாற்றல் செயல்பாட்டை மாதிரியாக மாற்றுவதற்கு ஏ.என்.என் மற்றும் தொடர்புடைய அமைப்புகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறோம் என்பதை மேம்படுத்தவும் மாற்றவும் தகவல் சிக்கல் யோசனை உதவும். இந்த கோட்பாடு உதவக்கூடிய ஒரு வழி, நரம்பியல் பிணைய செயல்பாடுகளை ஆதரிக்கும் முன்னுதாரணங்களை நன்கு புரிந்துகொள்ள உதவுவதன் மூலம். உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட அம்சத் தொகுப்பு மட்டுமே கணினியால் எவ்வாறு தக்கவைக்கப்படுகிறது என்பதை கொள்கை விளக்குகிறது என்றால், இந்த “தரவு பாகுபாடு” ஒரு பிணையத்தை மனித மூளையை “குரங்கு” ஆக்குகிறது என்பதைப் பார்க்க ஆரம்பிக்கிறோம், மேலும் பொறியாளர்கள் அதை நரம்பியல் பிணைய மாதிரிகளில் சேர்க்கலாம். இங்குள்ள யோசனை என்னவென்றால், இறுதியில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொழில்நுட்பம் ஒரு சலுகை பெற்ற சிலரின் மாகாணமாக மட்டுமல்லாமல், ஒரு “உலகளாவிய” கருத்தாக மாறும். தற்போது, ​​நிறுவனங்கள் அரிதான AI திறமைக்கான வேட்டையில் உள்ளன; தகவல் இடையூறு கோட்பாடு போன்ற கோட்பாடுகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பற்றிய அறிவை லேபர்சனுக்கும் “நடுத்தர பயனர்களுக்கும்” பரப்ப உதவும் - “வல்லுநர்களாக” இல்லாதவர்கள் ஆனால் நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொழில்நுட்பங்களின் தோற்றம் மற்றும் பரவலுக்கு உதவக்கூடும்.

தகவல் சிக்கலின் மற்றொரு முக்கியமான மதிப்பு என்னவென்றால், பொறியாளர்கள் மிகவும் துல்லியமான முறையில் வேலை செய்ய அமைப்புகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க ஆரம்பிக்கலாம். கணினி கட்டமைப்பிற்கான சில உயர்மட்ட வழிகாட்டுதல்களைக் கொண்டிருப்பது இந்த வகை தொழில்நுட்பங்களின் பரிணாமத்தை சீராக்க முடியும், மேலும் ஆழமான கற்றல் கொள்கைகளைப் பற்றி இன்னும் வரையறுக்கப்பட்ட யோசனையைக் கொண்டிருப்பது தகவல் தொழில்நுட்ப உலகில் மதிப்புமிக்கது.

பொதுவாக, AI இல் பணிபுரியும் வான்கார்ட் குறிப்பாக நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் பார்க்கும், இதில் “தொடர்புடைய தகவல்” என்ற யோசனை மற்றும் செயல்பாடுகளைச் செய்ய அமைப்புகள் எவ்வாறு பாகுபாடு காட்டுகின்றன. ஒரு எடுத்துக்காட்டு படம் அல்லது பேச்சு செயலாக்கத்தில் உள்ளது, அங்கு அமைப்புகள் பல வேறுபாடுகளை “பொருள்கள்” என்று அடையாளம் காணக் கற்றுக்கொள்ள வேண்டும். பொதுவாக, தகவல் சிக்கலானது ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் அந்த பொருட்களுடன் எவ்வாறு செயல்படும் என்பதற்கான ஒரு குறிப்பிட்ட பார்வையைக் காட்டுகிறது, குறிப்பாக இந்த தரவு மாதிரிகள் செயல்முறை தகவல்.