மெரிட் ஏரி, ஓக்லாண்டு, கலிபோர்னியா.

இனிய புத்தாண்டு வாழ்த்துக்கள் 2020. செயற்கையறிவு – சில கட்டமைப்பு பயிற்சி சுட்டிகளை இந்த பதிவில் நான் பகிர்கின்றேன். எனது குறிக்கோள் என்னவென்றால் – இதனை படிக்கும் நீங்கள் பைத்தான், numpy, tensorflow என்ற நுட்பங்களையும் கட்டமைப்புகளையும் கையாண்டு செயற்கையறிவு திறண்களை ஒரு ஆண்டில் அல்லது குறைவான காலத்தில் நீங்கள் பெறலாம் என்பதாவது. இவை அனைத்தையும் கற்றிட ஒரு கூகில் கணக்கு மட்டும் இருந்தால் போதும் – அவர்களது colaboratory = code + laboratory என்ற இணைய சேவை மிக உதவிகரமானது – இங்கு பார்க்கவும்.

1. முதலில் உங்களுக்கு பைத்தான் மற்றும் numpy, அணிகளின் கணிதம் (linear algebra – எனுக்கு மிகவும் பிடித்தவர் பேராசிரியர். கில்பட் ஸ்டிராங்.) ஒருபடியாக தேர்ச்சியடைந்திருந்தால் நல்லது. இல்லாட்டி வருத்தப்படாமல் கூகில் செய்யுங்க; StackOverflow செய்யுங்கள்.
2. ஸ்டான்போர்டு பல்களை செய்ற்கையறிவு பாடம், மற்றும் tensorflow நிரல் மாதிரிகள். இதனை இயற்றியவர் சிப்னுயன் என்பவள். இதன்வழி நீங்கள் tensorflow கற்றிடலாம். இவற்றின் மூலம் சில ஆண்டுகளாக நானும் படித்து வருகிறேன்.
3. மேலும் படி 2-இல் சிக்கல் நேர்ந்தால் அல்லது உங்களுக்கு அதிக அளவு விவரங்கள் தேவைகள் இல்லாவிட்டால் Keras என்ற கட்டமைப்பையும் பயன்படுத்திடலாம். இவை இரண்டும் இல்லாத மற்ற கட்டமைப்புகளான PyTorch மற்றும் Caffe, CNTK என்றும் உள்ளன – இவற்றை பற்றி சொல்வதற்கு எனக்கு தேர்ச்சி இல்லை;
   1. உங்களுக்கு படிப்பதற்கு இவற்றில் ஏதோ ஓன்றினை மற்றும் படித்தால் போதுமானது; அதாவது இவற்றினிடையே வித்தியாசங்கள் எல்லாம் குளிர்பானங்களினிடையே உள்ள வித்தியாசங்களினை மட்டும்தான் என்ற்படி உணரவேண்டும்; நீங்கள் இந்த பலவிதமான செயற்கையறிவு கட்டமைப்புகளினிடையே காணமுடியும் என்றும் சொல்லாம்.
4. தமிழில் ஒரு முதல் முறையாக சென்ற ஆண்டு வெளிவந்த நூல் “எளிய தமிழில் Machine Learning,” கணியம் திருமதி. து. நித்தியா. இதனை கிண்டில் மின்கருவி/செயலி அல்லது PDF-இலும் இங்கு படிக்கலாம்.
5. எது செய்தாலும் நீங்கள் பயிற்சி நோக்கில் செய்பட எனது வலியுருத்தல். ஏட்டு சுறைக்காய் கறிக்கு என்றும் உதவாது என்றும் நாம் அறிவோம். மேலும் பயிற்சி செய்து சான்றுகள் பெற இணைய வழி பல்கழைக்கழாக்ங்களும் உதவுகின்றன – Coursera, Udacity போன்றவை.

இந்த செயற்கையறிவு நிரல்களை கொண்டு சில 5 ஆண்டுகளுக்கும் முன்பு எவராலும் இயல்முடியாத செயல்களை இந்த செயற்கை நரம்பு பின்னல்கள் (Deep Neural Networks) என்பவை சாத்தியப்படுத்துகின்றன. இந்தியாவில் இதை எழுதும் சமயம் 50% மேலான மக்கள் 30 வதிற்கும் குறைந்தவர்கள் – இந்த வழி திறண்களைக்கொண்டு புதிய சேவைகளையும் பலதுரைகளின் உருவாக்கியும் வழங்கியும் வாழ்வினை செம்மைப்படுத்தலாம்.

உதாரணம்:

1. தானியங்கி கார்கள்/வாகனங்கள் செயல்படுத்துதல்: Tesla, Waymo, Cruise போன்ற பல நிறுவனங்கள் இவற்றினை செயல்படுத்துகின்றனர்.
2. கணினி காட்சி அறிவியல்/உணர்தல்: ImageNet என்ற பல மில்லியன் படங்கள் கொண்ட தறவில் இருந்து பயிற்சி செய்யப்பட்ட செயற்கை நரம்பு பின்னல் 1000-வகையான பொருட்களை மனிதர் திறன் காட்டிலும் துல்லியமாகக் கண்டறிய உதவும். இவற்றைக்கொண்டு என்ன செய்யலாம் – யோசியுங்கள் ?
3. மொழியில் சேவைகளும் NLP கணினியில் செம்மைபடுத்த இவைகள் உதவும்;
   1. மொழி உரை, ஒலி உணர்தல். (Comprehension)
   2. மொழி உரை->ஒலி மாற்றி (TTS)
   3. மொழி ஒலி -> உரை மாற்றி (ASR)

மேலும் பல. நீங்கள் முயற்சி செய்வீர்களா?

-முத்து.