Lokacin da ra'ayoyi daban-daban guda biyu suka haɗu sosai, yana iya zama da wahala a raba su azaman batutuwan ilimi daban-daban. Wannan na iya bayyana dalilin da ya sa ke da wuya a rabu zurfin ilmantarwa daga injin inji gaba dayanta. Idan aka yi la'akari da yunƙurin da ake yi na aiki da kai da kuma gamsuwa nan take, an sami babban sabuntawa game da batun.
Komai daga masana'anta ta atomatik worklows zuwa keɓaɓɓen magani na dijital zai iya yuwuwar girma don dogaro da shi zurfin ilmantarwa fasaha. Bayyana ainihin abubuwan wannan fasaha na fasaha da za su kawo sauyi ga waɗannan masana'antu, duk da haka, yana da wuyar gaske. Wataƙila yana da kyau a yi la'akari da zurfin koyo a cikin mahallin babban motsi a kimiyyar kwamfuta.
Ma'anar Ilmi Mai Zurfi a matsayin Rukunin Koyon Na'ura
Kayan aikin injiniya kuma zurfin ilmantarwa shine ainihin bangarori biyu na tsabar kudin. Tufafin ilmantarwa mai zurfi sune takamaiman horo wanda yake cikin babban filin da ke da fasaha wanda ya haɗa da ƙwararrun wakilai na wucin gadi wanda zai iya hango ainihin amsawa a cikin daidaitattun abubuwa na yanayi. Abin da ke sa ilmantarwa mai zurfi ya zama mai zaman kansa daga duk waɗannan fasahohin, duk da haka, shine gaskiyar cewa yana mai da hankali kusan kawai akan jami'an koyarwa don cim ma takamaiman manufa ta koyan mafi kyawun aiki mai yiwuwa a cikin wurare da yawa.
Algorithms na koyon inji na gargajiya yawanci suna koyar da nodes ɗin wucin gadi yadda ake amsa abubuwan ƙara kuzari ta haddar juzu'i. Wannan ya ɗan yi kama da dabarun koyarwa na ɗan adam waɗanda suka ƙunshi maimaita sauƙaƙan, sabili da haka ana iya tunanin kwamfuta kwatankwacin ɗalibin da ke tafiya ta teburi har sai sun iya karanta su. Duk da yake wannan yana da tasiri a hanya, masu fasaha masu fasaha waɗanda ke ilimi a cikin irin wannan yanayin bazai iya amsawa ga kowane ƙarfafawa a waje da ƙayyadaddun ƙayyadaddun ƙayyadaddun asalinsu ba.
Shi ya sa ƙwararrun ilmantarwa mai zurfi suka ƙirƙira madadin algorithms waɗanda ake ganin sun ɗan fi wannan hanya, kodayake sun fi ƙarfin kayan aiki ta hanyoyi da yawa. Ƙungiyoyin da ke amfani da zurfafan ilmantarwa na iya dogara ne akan hanyoyin sadarwa na gaba na gaba, tsarin kumburin jijiyoyi na jujjuyawar ko kuma wani nau'i mai amfani na na'urar taƙaice ta Boltzmann. Waɗannan sun bambanta sosai da bishiyoyin binary da jerin abubuwan da aka haɗa da firmware na koyon injin na yau da kullun da kuma yawancin tsarin fayil na zamani.
Har ila yau, taswirorin tsara kansu sun kasance cikin zurfin koyo, kodayake aikace-aikacen su a wasu fagagen binciken AI ba su da cikas sosai. Lokacin da ya zo ma'anar ma'anar zurfin ilmantarwa vs ilmantarwa na inji muhawara, duk da haka, yana da yuwuwar masu fasaha za su nemi ƙarin aikace-aikacen aikace-aikacen fiye da tattaunawa ta ilimi a cikin watanni masu zuwa. Ya isa a faɗi cewa koyan na'ura ya ƙunshi komai daga AI mafi sauƙi zuwa mafi ƙarancin tsinkaya algorithms yayin da zurfin koyo ya ƙunshi ƙarin zaɓi na waɗannan dabarun.
Aikace-aikace na Fasaha na Fasahar Koyo Mai zurfi
Dangane da yadda ake rubuta wani shiri, ana iya amfani da dabarun ilmantarwa mai zurfi tare da hanyoyin sadarwa na jijiya da ake kulawa da su. A ka'ida, yana iya yiwuwa kuma yi haka ta hanyar shimfidar kumburin gaba ɗaya mara kulawa, kuma wannan fasaha ce ta zama mafi alƙawarin da sauri. Cibiyoyin sadarwar da ba sa kulawa suna iya zama masu amfani don nazarin hoton likita, tunda wannan aikace-aikacen galibi yana gabatar da kebantattun bayanai na hoto ga shirin kwamfuta waɗanda dole ne a gwada su akan abubuwan da aka sani.
Binaryar gargajiya ko tsarin ilmantarwa na tushen blockchain sun yi ƙoƙari su gano alamu iri ɗaya a cikin yanayi daban-daban, saboda bayanan sun kasance a ɓoye a cikin tsarin da da an ƙirƙira su don gabatar da bayanai yadda ya kamata. Yana da gaske wani nau'i na steganography na halitta, kuma ya rikitar da algorithms na kwamfuta a cikin masana'antar kiwon lafiya. Koyaya, wannan sabon nau'in kumburin ilmantarwa mara kulawa zai iya kusan ilimantar da kansa kan yadda zai dace da waɗannan alamu ko da a cikin tsarin bayanan da ba a tsara shi ba tare da layukan yau da kullun da kwamfuta za ta yi tsammanin zama.
Wasu sun ba da shawarar aiwatarwa Wakilan tallace-tallace masu hankali na wucin gadi wanda zai iya kawar da yawancin damuwa game da xa'a game da software na rufe yarjejeniyar. Maimakon ƙoƙarin isa ga babban tushen abokin ciniki gwargwadon yiwuwa, waɗannan kayan aikin za su ƙididdige rashin daidaiton kowane mutum da aka ba da yana buƙatar samfur a wani lokaci. Don yin haka, yana buƙatar wasu nau'ikan bayanan da ƙungiyar ta bayar waɗanda ke aiki a madadin, amma a ƙarshe za ta iya yin hasashen duk wasu ayyuka da kanta.
Yayin da wasu kamfanoni a halin yanzu suna dogaro da kayan aikin da ke amfani da fasahar koyon injin na gargajiya don cimma burin iri ɗaya, galibi ana yin waɗannan da su. tsare sirri da damuwar da'a. Zuwan tsarin ilmantarwa mai zurfi ya baiwa injiniyoyin software damar fito da sabbin tsare-tsare wadanda ba su fama da wadannan kura-kurai.
Haɓaka Muhallin Koyo Mai Zaman kansa
Shirye-shiryen koyon inji na al'ada galibi suna shiga cikin tsanani tsare sirri damuwa saboda gaskiyar cewa suna buƙatar babban adadin shigarwa don zana duk wani sakamako mai amfani. Zurfafa koyo hoto gane software yana aiki ta hanyar sarrafa ƙaramin yanki na abubuwan shigarwa, don haka tabbatar da cewa baya buƙatar cikakken bayani don yin sa. aiki. Wannan yana da mahimmanci musamman ga waɗanda ke fama da cutar sankara yuwuwar yoyon bayanan masu amfani.
Idan aka yi la'akari da sabbin matakan ka'idoji akan yawancin waɗannan batutuwa, shima cikin sauri ya zama wani abu da ya zama mai mahimmanci ta mahangar bin ka'ida kuma. Kamar yadda toxicology labs fara amfani fakitin ilmantarwa mai zurfi mai zurfi na bioactivity, yana yiwuwa masu gudanarwa za su bayyana ƙarin damuwa game da adadin bayanan da ake buƙata don aiwatar da kowane aiki tare da irin wannan mahimman bayanai. Masana kimiyyar kwamfuta sun yi watsi da abin da wasu suka kira tabbataccen hose na bytes wanda ke ba da labari fiye da yadda yawancin za su ji daɗi da shi.
Ta wata hanya, waɗannan abubuwan da suka faru sun dawo a baya lokacin da aka yi imanin cewa kowane tsari a cikin tsarin ya kamata ya sami adadin abubuwan da ake bukata don kammala aikinsa. Kamar yadda injiniyoyin injiniyoyi ke rungumar wannan yanayin, yana da yuwuwar ci gaban nan gaba za su kasance da aminci sosai kawai saboda ba sa buƙatar ɗimbin adadin haƙar ma'adinan da ake buƙata don ƙarfafa ayyukan yau da kullun.
Kiredit Hoto: toptal.io
Kamfanin Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse a cikin Europa
Source: https://datafloq.com/read/deep-learning-vs-machine-learning-how-emerging-field-influences-traditional-computer-programming/13652
