ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ ఆఫ్ స్వార్మ్ ఇంటెలిజెన్స్ అండ్ ఎవల్యూషనరీ కంప్యూటేషన్

నైరూప్య

డేటా మైనింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో లోతైన అభ్యాసం యొక్క ప్రాముఖ్యత

షోరాబి పి

డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు సంక్లిష్ట ప్రాతినిధ్యాన్ని స్వయంచాలకంగా సంగ్రహించడానికి పర్యవేక్షించబడని డేటాను అపారమైన మొత్తాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. ఈ అల్గారిథమ్‌లు ఎక్కువగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగం ద్వారా ప్రేరేపించబడ్డాయి, ఇది మానవ మెదడు యొక్క వీక్షించడానికి, విశ్లేషించడానికి, నేర్చుకునే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి, ముఖ్యంగా చాలా క్లిష్టమైన సమస్యలకు సంబంధించిన నిర్ణయాలను అనుకరించే మొత్తం లక్ష్యాన్ని కలిగి ఉంది. ఈ సంక్లిష్ట సవాళ్లకు సంబంధించిన పని మానవ మెదడు యొక్క క్రమానుగత అభ్యాస విధానాన్ని అనుకరించటానికి కృషి చేసే డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల వెనుక కీలకమైన ప్రేరణగా ఉంది. ఇన్‌పుట్ కార్పస్‌లోని సంక్లిష్ట నిర్మాణాలు మరియు సంబంధాల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు డెసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్‌లు మరియు కేస్-బేస్డ్ రీజనింగ్ వంటి నిస్సార అభ్యాస ఆర్కిటెక్చర్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే మోడల్‌లు తక్కువగా ఉండవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, డీప్ లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు స్థానికేతర మరియు గ్లోబల్ మార్గాలలో సాధారణీకరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి, డేటాలో తక్షణ పొరుగువారికి మించిన అభ్యాస విధానాలు మరియు సంబంధాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. లోతైన అభ్యాసం నిజానికి AI వైపు ఒక కీలకమైన అడుగు. ఇది AI టాస్క్‌లకు సరిపోయే డేటా యొక్క సంక్లిష్ట ప్రాతినిధ్యాలను అందించడమే కాకుండా, AI యొక్క అంతిమ లక్ష్యం అయిన మానవ జ్ఞానం నుండి స్వతంత్రంగా యంత్రాలను చేస్తుంది. ఇది మానవ జోక్యం లేకుండా పర్యవేక్షించబడని డేటా నుండి నేరుగా ప్రాతినిధ్యాలను సంగ్రహిస్తుంది.