ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ vs AI ಎಂದರೇನು?

ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಟೋಪಿ ಹಾಕಿಕೊಂಡು ಖರೀದಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ನೋಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಲ್ಲ. ಪದಗಳು ಕಾನ್ಫೆಟ್ಟಿಯಂತೆ ಸುತ್ತಾಡಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಗೆ ಸ್ನೇಹಪರ, ಅರ್ಥಹೀನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇಲ್ಲಿದೆ, ಅದು ಕೆಲವು ಉಪಯುಕ್ತ ರೂಪಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ಎಂದರೇನು?
AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ನೈಜ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಪರಿಚಯ.

🔗 ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೇನು?
ಮಾದರಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ವಿಧಾನಗಳು.

🔗 ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಮಾನವನಂತಹ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು.

🔗 AI ನಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲ ಎಂದರೇನು?
ನೋಡ್‌ಗಳು, ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ vs AI ಎಂದರೇನು? 🌱→🌳

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ವಿಶಾಲ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ: ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು - ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಯೋಜನೆ, ಗ್ರಹಿಕೆ, ಭಾಷೆ - ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ

• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) AI ನ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ: ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನಗಳು. ಒಂದು ಶ್ರೇಷ್ಠ, ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಚೌಕಟ್ಟು: ಅನುಭವದ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ML ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [1]

ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿಡಲು ಒಂದು ಸರಳ ಮಾರ್ಗ: AI ಛತ್ರಿ, ML ಪಕ್ಕೆಲುಬುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು . ಪ್ರತಿ AI ML ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ AI ಯಾವಾಗಲೂ ಅದರ ಮೇಲೆ ಒರಗುತ್ತದೆ. AI ಊಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ML ಅಡುಗೆ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಅವಿವೇಕಿ, ಖಂಡಿತ, ಆದರೆ ಅದು ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI💡 ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಜನರು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ vs AI ಎಂದು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳಲ್ಲ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಇವುಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ:

1. ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಲಾಭಗಳು

   • ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.

   • ನೈಜ-ಸಮಯದ ಬಹುಭಾಷಾ ಪ್ರತಿಲೇಖನದಂತಹ ಹೊಸ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀವು ಮೊದಲು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

2. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಲಿಕೆಯ ಲೂಪ್

   • ಡೇಟಾ ಬರುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ನಡವಳಿಕೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಟಕವಿಲ್ಲದೆ ಲೂಪ್ ತಿರುಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.

3. ದೃಢತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ

   • ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು. ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಆಶ್ಚರ್ಯವೇನಿಲ್ಲ ಗ್ರೆಮ್ಲಿನ್‌ಗಳು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಮಾರಾಟಗಾರ-ತಟಸ್ಥ ದಿಕ್ಸೂಚಿ NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು. [2]

4. ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದದ್ದು

   • ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆ, ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವಂತಿದ್ದರೂ KPI ಅನ್ನು ಚಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೇವಲ ವಿಜ್ಞಾನ ಮೇಳದ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ.

5. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಪಕ್ವತೆ

   • ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಆವೃತ್ತಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಬೇಸರವು ಒಳ್ಳೆಯದು.

ಒಂದು ಉಪಕ್ರಮವು ಆ ಐದು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದರೆ, ಅದು ಉತ್ತಮ AI, ಉತ್ತಮ ML, ಅಥವಾ ಎರಡೂ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಅದು ಬಹುಶಃ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡ ಡೆಮೊ ಆಗಿರಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಒಂದು ನೋಟ: ಪದರಗಳು 🍰

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ:

• ಡೇಟಾ ಪದರ
  ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಮಾದರಿಯ ಹೈಪ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

• ಮಾದರಿ ಪದರ
  ಮರಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ML, ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು.

• ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಕರ ಪದರ
  ಮಾದರಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರೇರಣೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳು.

• ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪದರ
  ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಿ ಉತ್ಪನ್ನ. ಇಲ್ಲಿ AI ಮ್ಯಾಜಿಕ್‌ನಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ... ಚೆನ್ನಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಈ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ML ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಪದರವಾಗಿದೆ. AI ಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ: ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವವರೆಗೆ ಬೆಳಕಿನ-ಸ್ಪರ್ಶ ML ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿಯಮಗಳು ಭಾರವಾದ "AI" ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. [3]

ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ದೈನಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು 🚦

• ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್

  • ML: ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರ.

  • AI: ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಬಳಕೆದಾರ ವರದಿಗಳು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಿತಿಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಕ ಸೇರಿದಂತೆ ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.

• ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು

  • ML: ಕ್ಲಿಕ್ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟೆಡ್ ಟ್ರೀಗಳು.

  • AI: ಸಂದರ್ಭ, ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ.

• ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರು

  • ML: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯೇ.

  • AI: ಮೆಮೊರಿ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು UX ಹೊಂದಿರುವ ಸಹಾಯಕ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್.

ನೀವು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವಿರಿ. ML ಕಲಿಕೆಯ ಹೃದಯ. AI ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಜೀವಂತ ಜೀವಿ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಪರಿಕರಗಳು, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಬೆಲೆಗಳು, ಅವು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ 🧰

ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿದೆ - ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜವಾದ ನೋಟುಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

*ಸೂಚಕ ಮಾತ್ರ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೇವೆಗಳು ಉಚಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪಾವತಿಸಿದಂತೆಯೇ ಪಾವತಿಸುವ ಸೌಲಭ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ; ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ಬೆಲೆ ಪುಟಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಹೇಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ 🏗️

1. ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು

   • AI: ಬಳಕೆದಾರರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.

   • ML: ಗುರಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.

2. ಡೇಟಾ ತಂತ್ರ

   • AI: ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವು, ಆಡಳಿತ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸಮ್ಮತಿ.

   • ML: ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್, ವೃದ್ಧಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪತ್ತೆ.

3. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ

   • ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸರಳವಾದ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ರಚನಾತ್ಮಕ/ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಬೂಸ್ಟ್ಡ್ ಮರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೋಲಿಸಲು ತುಂಬಾ ಕಠಿಣವಾದ ಮೂಲರೇಖೆಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. [5]

   • ಸಣ್ಣ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, GBDTಗಳು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವಾಗ ಆಳವಾದ ನಿವ್ವಳಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದನ್ನು ನಾವು ಪದೇ ಪದೇ ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. [5]

4. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

   • ML: F1, ROC AUC, RMSE ನಂತಹ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು.

   • AI: ಪರಿವರ್ತನೆ, ಧಾರಣ ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಯಂತಹ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. AI ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಈ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಉದ್ಯಮದಾದ್ಯಂತ ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [3]

5. ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ

   • ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಮೂಲ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು. NIST AI RMF ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. [2]

ಕೈ ಬೀಸದೆಯೇ ಮುಖ್ಯವಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು 📏

• ನಿಖರತೆ vs ಉಪಯುಕ್ತತೆ
  ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಗೆಲ್ಲಬಹುದು.

• ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ
  ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು 90% ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆ ದರದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ? ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಅತಿ ಮುಖ್ಯ - ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಹಗುರವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳಿವೆ. [4]

• ದೃಢತೆ
  ಅದು ಗೊಂದಲಮಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

• ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿ
  ಗುಂಪಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು UI ನಲ್ಲಿಯೇ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ. [2]

• ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾಪನಗಳು
  ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಮಯ, ರೋಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ವೇಗ, ಡೇಟಾ ತಾಜಾತನ, ವೈಫಲ್ಯ ದರಗಳು. ದಿನವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ನೀರಸ ಪ್ಲಂಬಿಂಗ್.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ಓದುವಿಕೆಗಾಗಿ, ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ AI ಸೂಚ್ಯಂಕವು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. [3]

ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾದ ಮೋಸಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾಣಗಳು 🙈

• ಕಲ್ಪನೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ.
  ಉತ್ತಮ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯು ಕಚ್ಚಾ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೌದು, ಆದರೂ.

• ಪುರಾಣ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
  ಸಣ್ಣ/ಮಧ್ಯಮ ಕೋಷ್ಟಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಲ; ಮರ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ. [5]

• ಮಿಥ್ಯ: AI ಎಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ.
  ಇಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಮಾನವರ ಸಹಕಾರದೊಂದಿಗೆ ಭಾಗಶಃ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. [2]

• ಅಪಾಯ: ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆಗಳು.
  ನೀವು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ದೆವ್ವಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುತ್ತೀರಿ.

• ಅಪಾಯ: ಡೇಟಾ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
  ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ; ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯದ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. [2]

ಖರೀದಿ vs ಕಟ್ಟಡ: ಒಂದು ಸಣ್ಣ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾರ್ಗ 🧭

• ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಖರೀದಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಅನನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಕಂದಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ

• ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಾಮಾನ್ಯ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಭಾಷೆಗಾಗಿ API ಜೊತೆಗೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಅಥವಾ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ML ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಳಸಿ. ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಿ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ನಡುವಿನ ಗೊಂದಲ ನಿವಾರಿಸಲು ತ್ವರಿತ FAQ ❓

ಎಲ್ಲವೂ AI ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೇ?
ಇಲ್ಲ. ಕೆಲವು AI ನಿಯಮಗಳು, ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಕಲಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ML ಈಗ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ. [3]

ಎಲ್ಲವೂ ML AI ಆಗಿದೆಯೇ?
ಹೌದು, ML AI ಛತ್ರಿಯೊಳಗೆ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿತರೆ, ನೀವು AI ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ. [1]

ಡಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾನು ಏನನ್ನು ಹೇಳಬೇಕು: ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ vs AI?
ನೀವು ಮಾದರಿಗಳು, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ML ಎಂದು ಹೇಳಿ. ನೀವು ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, AI ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಿ.

ನನಗೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕೇ?
ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ. ವಿವೇಚನಾಯುಕ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಣ್ಣ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಗದ್ದಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ. [5]

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. NIST AI RMF ನಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. [2]

ಆಳವಾಗಿ ಮುಳುಗುವುದು: ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ML vs ಆಳ ಕಲಿಕೆ vs ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು 🧩

• ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ML

  • ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ.

  • ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವೇಗ, ವಿವರಿಸಲು ಸುಲಭ, ಸೇವೆ ಮಾಡಲು ಅಗ್ಗ.

  • ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ-ರಚಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. [5]

• ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ

  • ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ: ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ.

  • ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

  • ವೃದ್ಧಿ, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿಂತನಶೀಲ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. [3]

• ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು

  • ವಿಶಾಲವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

  • ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉತ್ತಮ ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೈಲೇಜ್. [2][3]

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ದೋಷಪೂರಿತ ರೂಪಕ: ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ML ಒಂದು ಸೈಕಲ್, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಒಂದು ಮೋಟಾರ್ ಸೈಕಲ್, ಮತ್ತು ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಣಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೈಲು. ನೀವು ಕಣ್ಣು ಹಾಯಿಸಿದರೆ ಅದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ... ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದು ಅರ್ಥವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇನ್ನೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಕದಿಯಬಹುದಾದ ಅನುಷ್ಠಾನ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ✅

1. ಒಂದು ಸಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

2. ಮೂಲ ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.

3. ದಾಸ್ತಾನು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಹಕ್ಕುಗಳು. [2]

4. ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್.

5. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕೊಕ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿ.

6. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ: ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು.

7. ದಾಖಲೆ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳು.

8. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಗೆಲುವುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ.

9. ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅಳೆಯಿರಿ, ಪಟ್ಟುಬಿಡದೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ನೀರಸವನ್ನು ಆಚರಿಸಿ.

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ vs AI - ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಸಾರಾಂಶ 🍿

• AI ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಅನುಭವಿಸುವ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

• ML ಎಂಬುದು ಆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಕಲಿಕಾ ಯಂತ್ರವಾಗಿದೆ. [1]

• ಯಶಸ್ಸು ಎಂದರೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಷನ್ ಕಡಿಮೆ, ಆದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ರಚನೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮುಖ್ಯ. [2][3]

• ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಲು API ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಕಂದಕವಾದಾಗ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.

• ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. NIST AI RMF ನಿಂದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯಿರಿ. [2]

• ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ನಿಖರತೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವ್ಯಾನಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲ. [3][4]

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಓದಿಲ್ಲ 🧾

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ನಡುವಿನ ದ್ವಂದ್ವಯುದ್ಧವಲ್ಲ. ಅದು ವ್ಯಾಪ್ತಿ. AI ಎಂಬುದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ವರ್ತಿಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ML ಎಂಬುದು ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಂತೋಷದಾಯಕ ತಂಡಗಳು ML ಅನ್ನು ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿ, AI ಅನ್ನು ಅನುಭವವಾಗಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಏಕೈಕ ಸ್ಕೋರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಆಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಅದನ್ನು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಇರಿಸಿ. ಅಲ್ಲದೆ, ನೆನಪಿಡಿ: ಸೈಕಲ್‌ಗಳು, ಮೋಟಾರ್‌ಸೈಕಲ್‌ಗಳು, ರೈಲುಗಳು. ಇದು ಒಂದು ಕ್ಷಣ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿತ್ತು, ಸರಿಯೇ? 😉

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. ಟಾಮ್ ಎಂ. ಮಿಚೆಲ್ - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಪುಸ್ತಕ ಪುಟ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

2. NIST - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) (ಅಧಿಕೃತ ಪ್ರಕಟಣೆ). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

3. ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ HAI - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವರದಿ 2025 (ಅಧಿಕೃತ PDF). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

4. ಗುವೋ, ಪ್ಲೀಸ್, ಸನ್, ವೀನ್‌ಬರ್ಗರ್ - ಆಧುನಿಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಕುರಿತು (PMLR/ICML 2017). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

5. ಗ್ರಿನ್ಸ್ಜ್ಟಾಜ್ನ್, ಓಯಲ್ಲನ್, ವರೋಕ್ವಾಕ್ಸ್ - ಮರದ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ? (ನ್ಯೂರ್‌ಐಪಿಎಸ್ 2022 ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳು). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ